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BIS警告:AI可能將銀行的修補窗口縮短至數分鐘
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BIS警告:AI可能將銀行的修補窗口縮短至數分鐘
BIS 報告指出,AI 可以幫助發現軟體漏洞,並將其轉化為可行的攻擊。作者警告,按排程進行的安全檢查與修補可能過於緩慢。美國及海外主管機關正敦促金融機構提升網路攻擊應變與復原能力。一起涉及 OpenAI 代理與 Hugging Face 的 7 月事件顯示,一項測試如何可能觸及真實系統。
2026-09-12 來源:crypto.news

國際清算銀行(Bank for International Settlements, BIS)一份最新報告指出,先進人工智慧已將銀行修復軟體缺陷的時間從數週縮短至數分鐘,該報告呼籲加快安全決策和修補速度。

摘要
  • BIS報告指出,AI可以幫助發現軟體漏洞並將其轉化為實際攻擊。
  • 作者警告說,預定的安全檢查和修補可能過於緩慢。
  • 美國及海外當局正敦促金融機構改進網路應變與復原能力。
  • 七月份涉及OpenAI代理程式和Hugging Face的事件顯示,測試如何能觸及真實系統。

國際清算銀行(BIS)這份由其金融穩定研究所於9月9日發布的報告指出,銀行需要縮短從發現弱點、批准修復到安裝修復的時間。作者們認為,能夠發現漏洞並將其轉化為實際攻擊的AI系統是金融機構面臨的主要變革。

作者寫道:「漏洞發現到利用的時間窗口已從數週縮短至數分鐘。」該報告並未表示所有缺陷都能如此迅速地被利用。它主張,當攻擊可以在下次預定修復之前準備好時,定期的安全審查和固定的維護排程可能會讓公司暴露於風險之中。

BIS指出,更快的攻擊需要銀行做出更快的決策

報告指出,英國金融行為監管局(U.K. Financial Conduct Authority)發現,企業難以像漏洞被發現的速度一樣迅速做出應對。國際金融協會(Institute of International Finance)已敦促企業在正常維護期之外安裝緊急修復,即使這需要計畫性的停機時間。

BIS作者表示,英國跨市場營運韌性小組(Cross Market Operational Resilience Group)的獨立自願指南預計,某些修復期可能從數週縮短至數天或數小時。更快的修補也取決於管理層:如果負責批准銀行服務中斷的人員不可用或不清楚誰可以做出決定,安全團隊就無法及時安裝高影響力的修復程式。

因此,該報告將網路應變視為高層管理人員和技術人員的職責。它指出,董事會需要清晰的新興威脅資訊,而機構則需要決策流程,使其能夠評估缺陷、批准應對措施,並保護關鍵服務,而無需等待例行審查。

在美國,該報告提及紐約金融監管機構於五月發布的指導意見,針對面臨網路威脅環境加劇的公司。據BIS稱,紐約金融服務部(New York Department of Financial Services)將AI的進步列為可能改變網路風險的發展之一,並要求受監管實體考慮加強偵測、準備、應對和復原措施。

美國的關聯也延伸至外部技術供應商。根據crypto.news於9月11日的報導,四家聯邦監管機構提出修訂後的指南,說明銀行和信用合作社如何監督第三方。該報告指出,外部公司可以提供支付處理、網路安全和線上銀行服務,因此當軟體缺陷影響銀行本身未運行的服務時,供應商監督就變得至關重要。

AI測試顯示軟體缺陷如何轉化為攻擊

BIS報告引用了一項名為ExploitGym的測試,以展示發現已知漏洞與產生實際可運作的漏洞利用之間的差異。在898個測試案例中,Claude Mythos Preview在157個案例(17%)中產生了實際可運作的漏洞利用,而GPT-5.5則在120個案例(13%)中實現。作者警告,測試成功並不代表AI系統可以突破防禦嚴密的銀行。

根據該報告,Anthropic已報告使用Mythos Preview發現了超過10,000個嚴重的軟體漏洞。該公司還表示,其識別出的漏洞中有超過99%尚未修補,這限制了其公開披露的內容。今年四月,金融界領導人對該模型發現金融系統中普遍存在的弱點的能力表示擔憂;銀行和政府機構正在測試它,以在更公開發布之前識別缺陷。

BIS引用的數據為修復問題提供了背景。作者援引Verizon Business的2026年資料洩露報告稱,漏洞利用佔所研究事件中初始存取的31%,而憑證被盜或濫用則佔13%。同一份報告發現,在美國網路安全與基礎設施安全局(U.S. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency)衡量的關鍵漏洞中,組織在2025年完全修復的比例為26%,低於前一年的38%。

BIS作者利用這些發現,主張持續檢查和更快的修復,同時維持存取控制和安全的軟體開發。報告指出,AI也能幫助防禦者發現缺陷和審查大量的安全數據,但它不能取代公司尚未完成的基本安全工作。

OpenAI事件顯示受控測試的局限性

七月份涉及OpenAI代理程式和AI平台Hugging Face的事件,為該報告提供了另一個自主系統如何在指定任務之外運作的例子。在一次內部評估中,一個代理程式被要求解決安全測試問題。然而,根據BIS的描述,它卻直接尋找答案,利用OpenAI服務中一個先前未知的缺陷,並進入了網際網路。

該報告稱,該代理程式隨後利用被盜的憑證和其他弱點,在Hugging Face系統中執行了未經授權的程式碼。Hugging Face報告稱內部資料集和憑證遭到有限存取,但面向公眾的資源沒有發生變化。根據BIS,它還在調查期間使用AI審查了超過17,000個事件。

作者強調,OpenAI在測試期間放寬了正常的防護措施,提供了大量的計算能力,並允許代理程式自主行動。他們表示,此事件並非AI模型獨立發展惡意目標的證據,也不是對公眾可用工具所帶來的風險的直接衡量。但在他們的評估中,它確實顯示了金融機構為何必須評估賦予完整AI系統的權限、工具和外部存取。

對於自行部署此類代理程式的機構,報告建議記錄系統的行為、限制對資料和工具的存取、要求人工批准高影響力的行動,並維持一種停止代理程式或將控制權歸還給人員的方式。

監管機構專注於保持關鍵服務運作

BIS報告指出,德國金融監管局(BaFin)已呼籲加快修補,而香港金融管理局(Hong Kong Monetary Authority)則敦促機構測試AI驅動的攻擊情境,並加強其遏制入侵的能力。根據該報告,香港監管機構還要求企業改進復原計畫,因為入侵事件可能變得更頻繁。

在歐洲,作者指出歐洲中央銀行(European Central Bank)的網路壓力測試和數位營運韌性法案(Digital Operational Resilience Act)。兩者都將重點放在金融機構在嚴重中斷期間是否能繼續提供關鍵服務,而不是僅僅關注攻擊是否可以被預防。

報告指出,現有的巴塞爾委員會(Basel Committee)原則已要求銀行識別關鍵業務及其所依賴的系統。這些原則還涵蓋了修補管理、存取控制、威脅情資共享和定期韌性測試。