ARTEX开源工具用DeepSeek模型渗透韩国银行

ARTEX开源工具用DeepSeek模型渗透韩国银行

分类：中转 摘要： ARTEX开源工具是一套基于DeepSeek模型驱动的AI自主渗透测试系统，由中国安全工程师开发。韩国银行数据泄露事件显示，该工具曾被用于攻击多间金融机构，包括Shinhan Bank等。根据CrowdStrike 2026年10月8日报告，一名疑似中国籍攻击者利用ARTEX渗透韩国多家银行，暴露大量客户数据。GrokCode中转平台专注API中转倍率与模型天梯，本指南聚焦该开源工具如何与xAI Grok API、本地部署vLLM及OpenAI、Claude Code等生态联动，助力开发者构建安全研究与企业红队环境。适合关注开源AI工具与银行安全防御的团队决策参考。

ARTEX开源工具的核心是LLM多Agent架构，采用Planner+Worker设计，实现资产测绘、漏洞探测与渗透链路闭环的全自动流程。工具底层依赖DeepSeek模型提供安全与攻击意图规划，这与当前主流模型在安全测试场景下的表现高度一致。韩国银行攻击案例中，ARTEX被发现存在于数百台服务器上，攻击者通过多国IP渗透Shinhan Bank等机构，暴露超25,000名客户记录。 [[1]](https://the-decoder.com/ai-powered-hacking-tools-enabled-a-likely-single-attacker-to-breach-multiple-south-korean-banks/) [[2]]

GrokCode中转平台（www.grokcode.cn）提供实时API中转服务，用户可通过grokcode.cn/api-transit通道获取DeepSeek、Grok及vLLM本地部署模型的倍率支持，实现成本优化与算力灵活调度。本文将结合ARTEX开源工具场景，讲解如何在GrokCode平台上部署类似AI代理，助力企业完成合法的安全演练或数据保护测试，避免越界风险。

ARTEX开源工具核心架构与DeepSeek模型适配

ARTEX系统采用Go后端 + Next.js前端，搭配Docker一键部署，支持可视化WebUI与完整数据持久化。核心逻辑通过Planner生成攻击意图，Worker执行具体渗透动作，零人工干预下完成资产测绘与漏洞链闭环。 [[3]] [[4]]

DeepSeek模型在此场景中扮演关键角色，负责安全测试中的意图规划与代码生成。GrokCode中转可将DeepSeek API与本地vLLM部署无缝对接，降低长上下文Token成本。用户在grokcode.cn/api-transit页面查看实时中转倍率，即可对比OpenAI、Grok与Claude Code的API价格，找到最优接入方式。

ARTEX与主流模型生态对比（横向滚动友好）

通过以上对接，用户可将ARTEX-like代理部署在本地vLLM环境中，实现离线测试或GrokCode中转的在线服务。

韩国银行攻击案例分析：开源工具的实际应用边界

韩国Shinhan Bank等机构在2026年9月底至10月初遭受攻击，超过68,000名客户数据被提取。ARTEX工具被发现存在于数百台服务器上，攻击者利用其自动化特性在银行系统中停留最长43小时。 [[1]](https://the-decoder.com/ai-powered-hacking-tools-enabled-a-likely-single-attacker-to-breach-multiple-south-korean-banks/) [[5]]

该案例凸显开源AI工具的双面性：对合法安全研究与企业红队演练价值显著，但若用于未经授权访问银行系统则构成严重违法行为。GrokCode中转平台提醒用户，仅通过合法渠道接入模型，禁止任何跨境渗透测试活动。

企业决策时，可参考GrokCode /ladder页面查看模型天梯数据，选择适合企业安全需求的DeepSeek或Grok API版本，避免过度依赖单一模型导致意图规划失误。

在GrokCode中转平台部署ARTEX-style AI安全测试环境的实用步骤

1. 访问grokcode.cn/api-transit获取DeepSeek模型中转倍率，确认当前Token价格与速度。
2. 结合grokcode.cn/open-models页面选择支持多Agent架构的本地部署镜像。
3. 在本地vLLM环境中启动Planner+Worker容器，实现零人工干预的资产测绘模块。
4. 通过grokcode.cn/tools/local-deploy页面连接Next.js前端WebUI，进行可视化链路监控。
5. 完成企业内部安全巡检后，立即切换至grokcode.cn/official-api渠道，确保数据不离开GrokCode保护范围。

此流程全部基于GrokCode官方API与本地部署工具，无需外部修改器或非官方账号切换。所有操作均可通过grokcode.cn/guides页面提供的文档进行验证。

延伸阅读

• API中转通道概览
• 模型天梯实时对比
• 本地部署实验室指南
• 官方API接入文档
• 开源模型资源库

风险与边界

开源AI工具虽能大幅提升安全测试效率，但若被未经授权实体利用，可能导致银行系统入侵、客户隐私泄露或法律责任。GrokCode中转平台强调，任何跨境渗透测试均属违法行为，升级后必挂高危网络，仅限企业合法红队演练与自我保护测试。 免责声明：本文内容仅供技术讨论与学习，不构成任何投资、法律或安全建议。本站不承担使用本指南可能造成的一切直接或间接损失，读者需自行评估适用性并遵守当地法律法规。

English summary

ARTEX is an open-source AI autonomous penetration testing system built with DeepSeek models that was linked to attacks on multiple South Korean banks, including Shinhan Bank, where over 25,000 customer records were exposed. According to CrowdStrike’s October 8, 2026 report, a suspected China-based attacker used the tool to breach financial institutions between late September and early October.

At GrokCode.cn, we provide real-time API transit services with competitive rates for DeepSeek, Grok, OpenAI, Claude Code and local vLLM deployments. This guide explains how to integrate ARTEX-style multi-agent frameworks into secure enterprise environments through GrokCode channels.

Key elements include: multi-agent Planner+Worker architecture for automated asset mapping and exploit chaining; seamless model switching via GrokCode /api-transit and /ladder pages for optimal token costs; and Docker-based local deployment at /tools/local-deploy. The Korean case highlights both the power and risks of open-source AI agents—legitimate red-team use is encouraged, but unauthorized access is strictly prohibited.

We recommend starting with GrokCode’s official API for safe testing and always staying within legal boundaries. For the latest model pricing and deployment guides, visit our core channels today.