ARTEX を悪用するハッカー：公開状態のサーバから金融機関への侵入に用いた AI ツールが判明

ARTEX Hackers Expose Their Own Servers, Revealing AI Tools Behind South Korean Bank Breaches

2026/11/05 CyberSecurityNews — 韓国の金融機関への侵入に、AI ツールが悪用された方法が明らかになったきっかけは、攻撃者自身のミスだった。攻撃者が複数のサーバをインターネット上に公開した状態で放置していたことで、そこに保存されていたファイルから、攻撃キャンペーンを支えていた AI モデル／スクリプト／プロキシの詳細が判明した。2026年9月下旬から10月上旬にかけて、インターネットに公開されたシステムを経由して、韓国の金融機関 7社からデータが窃取された。影響を受けたのは、約66,000～67,000人の個人と約 2,200社の企業である。

流出した情報に含まれるのは、氏名／職業／収入の詳細／融資情報などである。CrowdStrike が最初に特定したのは、この攻撃活動と、中国で開発されたオープンソースの AI ペンテスト・フレームワーク ARTEX との関連性である。

CrowdStrike は、既知のハッキング・グループではなく、金銭的利益を目的とする中国語話者の単独の攻撃者が ARTEX を悪用したと、中程度の確信度で評価している。

公開された報告では、主要サーバの一つとして 38.244.50[.]120 が特定され、AI モデルへのアクセスに使用されたリセラーのドメインとして xcai[.]pro が挙げられていた。その後に、Genians も同様の調査結果を確認している。ARTEX の GitHub ページと Docker イメージは 10月11日に削除されたが、現在もオンライン上にコピーが残っている。

Hunt.io の研究者が指摘しているのは、公開されていた侵害指標が全体像の一部に過ぎない点である。既知のサーバを起点に関連インフラを調査した結果、23.248.226[.]250 に新たな公開ディレクトリが発見された。それは香港に設置されたジャンプサーバであり、攻撃者が使用していた大量の作業ファイルが保存されていた。

公開された攻撃用サーバから判明した AI ツールの詳細

香港のサーバで発見された状態ファイルから、攻撃者が Claude Code バージョン 2.1.221 を実行し、2026年8月4日以降において 510回起動していたことが判明した。ただし、このソフトウェアの通信先は Anthropic ではなかった。

Claude Code Router と呼ばれるルーターと、小規模な Python 補助スクリプトにより、すべてのリクエストがリセラーの xcai[.]pro を経由して DeepSeek に送信されていた。この構成は、Claude Code と DeepSeek を単一のワークフローに組み込んだ別の事例と類似している。

補助スクリプトの一つには、攻撃者自身の言葉で通信経路を説明する中国語のコメントも含まれていた。別のファイルからは、GLM モデル用の Zhipu AI の API キーと、grok2api という名前のトンネルが確認された。これは、DeepSeek／GLM／Grok が利用されていたとする、CrowdStrike の調査結果と一致している。

Schematic overview of the suspected cyberattack infrastructure and intrusion pathway (Source - Hunt.io)
Schematic overview of the suspected cyberattack infrastructure and intrusion pathway (Source – Hunt.io)

状態ファイルには、AI エージェント向けに作成された 19個のカスタム Skills も記録されており、合計で 147回使用されていた。これらは、AI エージェントが再利用できる命令セットであり、偵察／コードレビュー／Web テスト／ファイアウォール回避の検証／Android アプリケーションの分析／クラウドフォンの制御などを対象としていた。

Skills の一つは、決済処理のロジックを検証するものであり、近くに保存されていたファイルには、入金サービス用のテスト・アカウント 3件が含まれていた。この構成から示唆されるのは、安全ではない直接オブジェクト参照 (IDOR) の脆弱性を、攻撃者が調査していた可能性である。IDOR とは、ID を変更することで、他のユーザーのデータの閲覧／変更を許してしまう脆弱性である。

.secrets という名前のクレデンシャル・ファイルと、そのバックアップ・コピーも発見された。ファイル内の中国語のコメントには、これが「クレデンシャルの唯一の情報源」であると記され、セッションにパスワードを貼り付けないよう警告していた。

3 つのスクリプトでは、同じ root ログイン情報が使用されていた。その目的は、リバース SSH トンネルの接続維持と、AI のメモリファイルをジャンプホストへコピーすることにあった。

広範なツール群、関連インフラの探索と防御対策

公開されたフォルダには、銀行関連のツール以外にも多数のファイルが含まれていた。Hunt.io が発見したのは、154.201.79[.]246:443 で動作するプロキシサービスであり、最初にテストした100個の ID から、79個の異なる出口 IP アドレスが得られた。

また、リモートコード実行を目的として準備された JNDI／LDAP の構成も発見された。この構成には、攻撃の成功を確認するための DNS コールバックが組み込まれていた。

その他のファイルには、暗号資産取引所向けのスクリプト／Linux の権限昇格エクスプロイト／iOS および Android 向けのツールが含まれていた。ただし、Hunt.io によると、これらのツールと金融機関の侵害との関連性は確認されていない。

その後に Hunt.io は、ARTEX サーバをさらに発見するための 3つの検索手法を構築した。証明書を使用した検索で検出されたのは、19個の IP アドレスである。また、マルウェアタグを使用した検索では 1,303件、コンソールのページタイトルを使用した検索では約 1,300件の IP アドレスが検出された。

AttackCapture Search Procedure for Identifying ARTEX-Linked Open Directories (Source - Hunt.io)
AttackCapture Search Procedure for Identifying ARTEX-Linked Open Directories (Source – Hunt.io)

公開ディレクトリを対象とした別の検索では、280件の結果が得られた。タグが付けられた対象は 30カ国に及び、米国が最も多く、次いで中国、香港の順であった。

この結果から、ARTEX フレームワークが単一の事例を超えて、広く利用されている状況が示されている。これは、別の地域で報告された ARTEX によるエンタープライズ環境への攻撃の自動化とも一致している。

防御担当者に求められるのは、管理サービスへのインターネットからの直接アクセスを遮断し、VPN または許可リストによるアクセス制限を適用することである。また、SSH パスワードをリセットし、公開されたファイルに保存されていた可能性のある API キー／プロキシのログイン情報／トークンをローテーションする必要がある。

セキュリティチームが監視すべき対象には、不審な LDAP／JNDI トラフィック／異常な DNS コールバック／リモートスクリプトのダウンロード／想定外のアウトバウンド接続が含まれる。さらに、AI モデルのゲートウェイへのアクセスも厳格に制限する必要がある。

その後に、韓国警察は ARTEX が関係する別の事件でハッキングに関与した容疑者を逮捕したが、同じツールが使用されていたことだけでは、同一人物が関与していた証拠にはならない。

侵害指標 (IoC)
IndicatorTypeContext
38.244.50[.]120IPv4 addressARTEX console host and SSH tunnel destination in recovered configuration
23.248.226[.]250IPv4 addressHong Kong jump host with exposed directories and tooling
154.201.79[.]246IPv4 addressProxy service used by proxy enumeration scripts
xcai[.]proDomainAI service reseller domain tied to the campaign
direct[.]xcai[.]proDomainEndpoint in the model-routing configuration
fofoapi[.]comDomainThird-party API used by the recovered FOFA client
u6ud2s[.]dnslog[.]cnDomainDNS callback host in the staged exploit
38.244.50.120:8000IP and portExposed directory with scripts and files
23.248.226.250:18099IP and portExposed directory with 42 files across two subdirectories
23.248.226.250:8001IP and portDirectory hosting the JNDI/LDAP exploitation setup
C7A884AFCD7F91408921890D9617BEF6BFAC3DAE992BC25BB9C48C0395A60842SHA-256 certificate fingerprintTLS certificate on 38.244.50[.]120 with issuer organization ARTEX
ARTEX – 自主渗透测试控制台HTTP titleARTEX console title used for Hunt.io searches

注：IP アドレスとドメインは、意図しない名前解決やハイパーリンク化を防ぐため、意図的に無害化 (defang) されている (例：[.])。元の形式に戻す (re-fang) 操作は、MISP／VirusTotal／SIEM など、管理された脅威インテリジェンス・プラットフォーム内でのみ行うこと。

この記事では、AI ペネトレーションテスト・フレームワーク ARTEX を悪用した韓国の金融機関への侵入と、攻撃者が公開状態で放置したサーバから判明した攻撃基盤が紹介されています。被害は金融機関7社に及び、個人約 66,000～67,000人／企業約 2,200社の情報が流出しました。調査では、Claude Code／DeepSeek／GLM／Grok を組み合わせた AI 環境や、攻撃を自動化する Skills／プロキシ／認証情報の管理方法が確認されています。AI による攻撃の効率化に加え、管理サーバの公開や認証情報の不適切な保管も問題となっています。対策として、管理インターフェースのアクセス制限／SSH 認証情報と API キーの更新／不審な通信の監視／AI ゲートウェイの利用制御が推奨されます。