LONDON (IT BOLTWISE) – Bei mehreren Bank-Breachs in Südkorea soll ein Angreifer eine KI-gestützte Angriffs-Pipeline genutzt haben. Ein Fehler des Operators ließ öffentliche Server und Konfigurationsdateien offen, darunter Verweise auf Claude Code, DeepSeek, GLM und Grok-Workflows. Recherchen ordnen den Vorfall ARTEX zu und zeigen, wie Router-Komponenten und Proxy-Reseller den Zugriff verschleierten. Offen bleibt, wie groß das Verbreitungsnetz des Frameworks ist und ob es auch andere Gruppen unterstützt.
Im Schatten einer Reihe von Datenabflüssen aus internet-facing Systemen in Südkorea wurde ein seltener Blick auf die praktische Umsetzung KI-gestützter Angriffe möglich. Laut den zugänglichen Berichten wurden zwischen Ende September und Anfang Oktober 2026 sieben Finanzinstitute getroffen; betroffen waren grob 66.000 bis 67.000 Personen sowie etwa 2.200 Unternehmen. Die Beute umfasste unter anderem Namen, Jobprofile, Einkommensangaben und Loan-Informationen. Dass sich hinter solchen Vorfällen nicht nur „einzelne Schwachstellen“ verbergen, sondern auch wiederverwendbare Automatisierung, wird am aktuellen Fall besonders greifbar: Ein Operator hinterließ eigene Server öffentlich und lieferte damit den Forschern Metadaten über Modelle, Skripte und Umwege, die im Angriffskontext genutzt wurden.
Die Zuordnung lief zunächst über einen bekannten Baustein: CrowdStrike ordnete die Aktivität dem ARTEX-Framework zu, einem Open-Source-Ansatz für Penetrationstests, der als China-entwickelt beschrieben wird. Die Bewertung erfolgte dabei mit „moderate confidence“ und ging davon aus, dass ein einzelner chinesischsprechender, finanziell motivierter Operator ARTEX anstelle einer bekannten Hackergruppe eingesetzt haben soll. Entscheidend ist jedoch weniger die Team- oder Gruppenfrage, sondern der konkrete Beleg, dass ARTEX nicht nur als Labor-Tool existiert, sondern im Feld mit realen Produktions-Workflows betrieben werden kann. In den öffentlich auffindbaren Indikatoren tauchten ein Server unter 38.244.50[.]120 sowie ein Reseller-Domain-Name wie xcai[.]pro auf, über den offenbar auf KI-Modelle zugegriffen wurde.
Technisch sticht eine zweite Infrastrukturkomponente hervor: Nachdem Forscher von den bekannten Spuren abgeleitet hatten, fanden sie ein neues offenes Verzeichnis auf 23.248.226[.]250, beschrieben als Hong-Kong-Jump-Server. In einer dortigen „state file“ wurde festgehalten, dass der Operator Claude Code in Version 2.1.221 ausgeführt und das Setup seit dem 4. August 2026 insgesamt 510-mal gestartet hatte. Auffällig ist dabei die Umsetzungslogik: Das Tool kommunizierte nicht direkt mit Anthropic, sondern nutzte einen „Claude Code Router“ und kleine Python-Helferskripte, die jede Anfrage über xcai[.]pro an DeepSeek weiterleitete. In ähnlichen Fällen wurde diese Art von Modellkaskade bereits als wiederkehrendes Muster beobachtet – hier wirkt sie wie ein bewusstes Entkopplungselement, das Zugangspfade austauschbar macht.
Die „state file“ und die ergänzenden Dateien liefern zusätzlich Hinweise darauf, wie stark der Angreifer auf modularen Agent-Workflow setzte. Dort wurden 19 benutzerdefinierte „skills“ aufgeführt, also wiederverwendbare Anweisungsbausteine für den KI-Agenten, die insgesamt 147-mal genutzt wurden. Die Abdeckung reichte von Reconnaissance und Code-Review über Web-Testing bis hin zu Checks zur Umgehung von Firewalls sowie Analysen von Android-Apps; daneben tauchten auch Fähigkeiten zur „cloud phone control“ auf. Ein Skill zielte zudem auf Zahlunglogik – und in einer benachbarten Datei fanden sich drei Testkonten für einen Cash-in-Deposit-Dienst. Diese Kombination wird als Hinweis interpretiert, dass der Operator gezielt nach Insecure-Direct-Object-Reference-Schwächen gesucht haben könnte: Dabei erlaubt eine manipulierbare Objekt-ID, auf fremde Datensätze zuzugreifen oder sie zu verändern.
Als unmittelbare Angriffs- und Verwertungsbasis kommen außerdem Credential-Spuren und Remote-Zugriffsmechanik hinzu. In den Ordnern wurde eine Datei namens.secrets samt Backup gefunden; ein chinesischer Kommentar bezeichnete sie als „sole source of credentials“ und warnte davor, Passwörter in eine Session einzufügen. Drei Skripte nutzten denselben Root-Login, um einen Reverse-SSH-Tunnel am Laufen zu halten und um „memory files“ des KI-Systems auf den Jump-Host zu kopieren – ein Ablauf, der deutlich macht, wie eng KI-Agent-Ausführung und klassische Remote-Administration gekoppelt sein können. Darüber hinaus reichte das Werkzeugportfolio weit über bankbezogene Logik hinaus: Es wurden etwa Proxy-Strukturen mit vielen Exit-IPs, eine gestaffelte JNDI- und LDAP-Konfiguration für Remote Code Execution sowie kryptobezogene Austausch-Skripte, Linux-Privilege-Escalation-Exploits und mobile Tooling-Bausteine gefunden. Hunt.io betonte dabei explizit, dass die Verknüpfung dieser Elemente zu den konkreten Bankeinbrüchen noch nicht vollständig belegt sei – die Indizien belegen aber die Breite des TTP-Spektrums, das das Framework abdeckt.
Für die Verteidigung lassen sich aus dem Fall mehrere konkrete Handlungsfelder ableiten. Erstens sollten Admin-Services nicht öffentlich erreichbar sein; stattdessen empfiehlt sich ein VPN- oder Allowlist-Ansatz, damit „internet-facing“ nicht automatisch „angreifbar“ bedeutet. Zweitens ist das Bereinigen von Zugangspfaden entscheidend: SSH-Passwörter zurücksetzen und API Keys, Proxy-Logins sowie Tokens rotieren, falls sie in exponierten Dateien oder Konfigurationen herumgelegen haben könnten. Drittens lohnt es sich, in Überwachung und Detektion stärker auf Latenz-untypische Muster zu achten, etwa auf ungewöhnliche LDAP- oder JNDI-Aktivität, auf DNS-Callbacks als Teil von Exploit-Bestätigungen, auf Remote Script Downloads und auf unerwartete Outbound-Verbindungen. Zusätzlich sollten Teams KI-Modell-Gateways härten, weil Router-Schichten und Reseller-Zugriffe – wie im ARTEX-Kontext sichtbar – sonst schnell zu einem unsichtbaren Transit für Angriffs- und Datenflüsse werden. Dass öffentlich auffindbare Artefakte nur einen Teil des Bildes liefern, zeigte auch Hunt.io: Mit Zertifikats-, Malware-Tag- und Page-Title-Suchen wurden zahlreiche weitere IP- und Verzeichnis-Resultate entdeckt, inklusive einer Streuung in mehrere Länder. Damit verschiebt sich die Priorität von „Einmal-Fix“ hin zu „Framework-Risiko“ – und genau hier liegt der praktische Nutzen solcher unbeabsichtigten Leaks für SOCs.
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