科学技术信息通信部（科技部）计划最早于明年3月启动前沿人工智能（AI）模型的开发，旨在通过加速与美国和中国的顶尖AI模型开发，缩小技术差距。在10月5日举行的记者座谈会上，柳济明副部长表示：“如果12月国会预算获得批准，我们将立即启动明年前沿AI项目实施主体的征集。”目前正在推进的“独立AI基础模型（独立模型）”项目将按计划持续到明年1月底。科技部正在评估3个团队，最终将选出2个团队，并考虑将结果与前沿AI项目的实施主体选择过程关联起来。柳副部长表示：“我们正在考虑为被选中的最终2个团队提供激励措施，这是多个选项之一。”他补充道：“明年前沿模型的投资对象最快将在2月确定，以便尽快推进项目。”前沿AI项目预计将以公开竞争的方式推进，不仅包括现有独立模型参与企业，还将为具备技术和人才的其他企业和初创公司提供参与机会。项目实施主体、政府投资结构、民间投资方式等具体细节尚未确定。关于政府投资资金，业界提出通过具备投资业务和财务审查专业性的产业银行进行执行的方案。科技部计划在国会预算审查后，制定具体的项目结构和评估标准。科技部人工智能基础设施政策局局长崔东源表示：“我们需要考虑现有独立模型企业，同时也要推进国家所需的前沿模型开发。”他解释道：“我们正在设计项目，以便在扩大市场的同时开发前沿模型。”他还表示：“在预算案确定之前，发布项目结构比较困难，我们将充分利用剩余时间来制定方向。”同时，科技部强调，前沿AI项目的推进并不意味着独立模型项目的中断。前沿模型开发将集中大量资源，同时将通过独立模型开发的模型和国内特化、轻量、在地模型的推广，建立单独的支持体系，以便在工业领域和公共服务中进行应用。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

尽管政府表示将独立推进人工智能（AI）基础模型项目（独立AI），但2027年度预算案显示，相关数据业务将被整合和改组。7500亿韩元的具体投资对象和条件尚未明确，政府需要对此作出清晰解释。 10月2日，国会科学技术信息广播通信委员会的金善敏议员公开了2027年度预算案及基金运用计划的项目说明资料，资料显示科学技术信息通信部为“支持前沿级AI开发的数据竞争力提升”项目编制了8000亿韩元的预算。 项目说明资料中提到，将对通用人工智能（AGI）等下一代AI技术及组织的获取项目和独立AI开发项目进行“整合、改组和扩大”。与政府之前表示将独立推进独立AI开发的说法不同，预算案显示这两个项目实际上被整合为一个体系。 金议员指出：“政府对外宣称将单独推进，但向国会提交了合并计划。既然声称将两个项目分开推进，为什么预算案却合并提交？政府应向公众明确说明实际的推进计划。” 在政府编制的8000亿韩元中，7500亿韩元将用于支持前沿级AI数据。这项业务旨在支持国内AI模型达到世界一流的性能，确保和利用高质量的学习数据。 支持方式也有所变化。今年，独立AI精英团队的数据购买和加工获得了政府250亿韩元的资助，但从明年开始将转为通过产业银行的出资。政府将7500亿韩元出资给产业银行，由产业银行投资于国内AI企业。 其余的500亿韩元将用于建立网络安全AI学习基础。通过韩国互联网振兴院（KISA）支持开发安全专用AI模型所需的数据购买、加工和质量验证等。 金议员批评大规模出资预算的具体使用计划未能充分说明。他表示：“虽然我赞同增加AI投资，但不能对这7500亿韩元的空白支票随意使用，必须明确使用方向和条件。”

从事“独立人工智能(AI)基础模型”项目的Upstage对政府推动的前沿AI模型开发挑战表示积极态度。 Upstage代表金成勋在10月1日于首尔中区首尔广场举行的“AI开发速度调控论”研讨会后接受记者采访时表示，针对政府推动的前沿AI开发特殊目的法人(SPC)成立参与意向的问题，他表示：“我们将利用一切手段朝着目标前进。” 金代表指出，Upstage的目标是中国AI企业DeepSeek。他强调：“我们的目标是像DeepSeek一样开发‘外星技术’，朝着前沿模型迈进，超越DeepSeek是初创企业的责任。” DeepSeek以相对较少的图形处理单元(GPU)实现高性能模型而受到认可。金代表表示：“DeepSeek受到尊敬的原因在于其创造了用1位数学习模型的新技术。”他补充道：“Upstage也在专注于开发能够用更少的GPU实现更高性能的核心技术。” 他进一步指出：“前沿AI的核心不在于简单地扩大模型规模，而在于能否自主开发创新技术。”他表示：“正如高端半导体能够竞争是因为掌握了核心技术一样，AI也必须具备源技术。” 关于与DeepSeek的技术差距，他表示大约为4个月。他说：“如果以目前的速度进行技术开发，4个月左右就能达到该水平。”

科学技术信息通信部（科信部）正式宣布将挑战全球最高水平的前沿人工智能（AI）模型开发。现有的独立AI基础模型（独立模型）将在预定评估后，发展为可在工业现场应用的模型，实施“双轨”战略。 裴景勋副总理兼科信部长于30日在其社交网络服务（SNS）上发布了“韩国独立模型将继续”的信息。他表示：“独立模型将继续。同时，我认为韩国也必须挑战前沿AI。” 裴副总理指出：“随着政府和民间的GPU资源投资大幅增加，现在是思考‘如何进一步扩大可能性’的时刻。因此，前沿AI必须在国家层面上大胆推进。” 资金也将集中。科信部在当天召开的第13届科学技术相关部长会议上宣布，将对明年未来增长动力的七大种子（SEED）项目投入约4万亿韩元，并根据“国家R&D中长期投资战略”，决定从2026年至2030年投资超过200万亿韩元。 科信部之所以启动前沿AI开发，是因为认为自主模型的获得将影响未来国家竞争力。此前，国家AI战略委员会副委员长河正宇也提到过前沿模型开发的必要性。在全球大型科技公司迅速提升AI模型性能的情况下，若仅依赖外资模型，将难以确保国防、金融、行政等敏感领域的AI主权。 前科技部部长、现任首尔大学电气信息工程系教授李钟浩表示：“主权AI是指在国防、金融、行政领域能够不依赖海外模型，而用我们自己的算法进行学习的能力。尤其在国防领域，不能直接使用外资模型，因此需要自主开发能力。” 裴副总理在当天下午于首尔江南区科学技术协会大楼提出了前沿AI模型的应用方向。他表示：“可以在网络安全、科学技术、数学和物理领域解决人类未能解决的难题。能否获得解决当前AI模型无法解决的问题的模型，直接关系到国家竞争力。” 科信部正在考虑为前沿AI模型开发设立民间共同出资的特殊目的公司（SPC）。SPC的设立与否、业务结构将在明年预算案通过国会后明确。 然而，若数万亿规模的民间资本与国家GPU集中于前沿模型开发，可能会导致部分资本实力雄厚的大企业垄断支持的利益。独立模型项目中也曾因参与企业的选择和阶段评估引发争议，因此关于项目选择标准和政府支持的适当性可能会持续引发讨论。 现有的独立模型项目将与前沿AI项目分开进行。科信部目前正在对参与的LG AI研究院、SK电信、Upstage等三支团队进行预定的阶段评估。 裴副总理强调：“通过前沿AI突破韩国技术的极限，独立模型将成为韩国AI在产业和社会各个领域应用的两个支柱，这不是选择其一的问题。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国副总理兼科学技术信息通信部部长 배경훈 最近就独立人工智能（AI）基础模型（独立AI基础模型）项目的争议表示：“独立AI基础模型将继续推进。” 30日，배副总理在自己的社交媒体上发布了“韩国独立AI基础模型将继续”的文章。 他指出：“最近关于独立AI基础模型和前沿AI的各种预测和猜测层出不穷，我认为有必要向国民说明我们目前的思考。”此前，业界对独立AI基础模型项目的第三次评估是否进行表示不确定，政府主导的AI项目的有效性问题也随之浮出水面。 배副总理强调：“结论是，独立AI基础模型将继续推进。同时，我认为韩国也必须挑战前沿AI。” 他指出，仅靠“优秀模型”无法在全球市场上竞争。他表示：“产业和研究领域必须实际选择和使用我们的模型，并且我们必须认真对待中国的开放权重模型在许多领域的广泛应用。” 他还评价全球大型科技公司的竞争已转向前沿AI模型。他提到：“全球大型科技公司正在投入巨额计算资源进行前沿模型的竞争，AI已成为影响国家网络安全和产业竞争力的国家战略技术。” 关于挑战前沿AI模型的原因，배副总理解释说，这是为了缩小与全球大型科技公司的差距。他指出：“未来拥有前沿AI的国家与没有前沿AI的国家之间的差距可能会进一步扩大，因此我们必须挑战前沿AI，而在挑战的同时，不能停止独立AI基础模型的推进。”他补充道：“目前政府和民间的图形处理单元（GPU）投资正在大幅增加，我们必须思考如何进一步扩大可能性。” 他还提出了政府模型开发的方向。通过第三次评估独立AI基础模型，证明其在产业、学界和公共领域的竞争力，同时将前沿AI发展为“国家战略资产”。 배副总理表示：“通过前沿AI突破韩国技术的局限，独立AI基础模型将成为韩国AI在产业和社会各个领域应用的两个支柱，这不是选择其中一个的问题。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

科学技术信息通信部（科技部）表示，关于“独立人工智能（AI）基础模型项目（独派模）”中止的传闻“尚未确定”。目前参与的三支团队将在年底前进行阶段性评估，计划选出两支团队。 28日，有报道称科技部将中止独派模项目，并成立专门目的公司（SPC）以开发前沿AI。对此，科技部强调“项目中止或SPC成立尚未确定”。 因此，LG AI研究院、SK电信和Upstage等三支团队的模型评估将按计划在年底前进行。科技部计划在年底选出最终的两支团队。 同时，科技部表示将单独推进前沿AI模型的开发，强调“对开发顶级AI模型的集中支持必要性有深刻认识”。 不过，包括SPC成立在内的具体推进方式预计将在明年预算在国会确定后浮出水面。科技部正在与业界讨论多种参与方式。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

金融监管机构将扩大金融行业利用人工智能（AI）进行安全漏洞检查的网络隔离监管紧急放宽范围。与第一次测试相比，参与对象和选定规模将增加，旨在提升第二金融领域和电子金融服务商的AI安全应对能力。 金融委员会于3日召开了由数字金融政策局局长柳永俊主持的第五次“前沿AI应对小组”会议，确定了“第二次网络隔离监管紧急放宽措施”的具体方案。 此次第二轮测试的申请对象总共为75家公司，比6月进行的第一次测试的49家公司增加了26家公司。实际选定规模也从原来的10家公司扩大至15家公司。 金融公司的申请标准将从原来的“总资产10万亿韩元以上、常驻员工1000人以上”放宽至“总资产2万亿韩元以上、常驻员工300人以上”。但为了确保信息安全的责任性和独立性，限制信息安全首席官（CISO）不得兼任其他信息技术部门的工作。符合这一标准的金融公司共有59家公司。 电子金融服务商也将适用单独标准，以扩大参与机会。年电子金融交易金额需超过2万亿韩元，且电子金融相关的营业收入占总营业收入的10%以上。CISO的兼任禁止要求同样适用。符合该标准的电子金融服务商有16家公司。 被选中的金融公司和电子金融服务商将在建立网络隔离替代控制手段后，利用前沿AI和安全软件即服务（SaaS）等工具，检测和改善其计算机系统的安全漏洞。 金融委员会计划在本月通过民间技术顾问团等评估申请公司的安全能力和AI应用能力，预计在10月7日向金融委员会报告后，发放为期一年的网络隔离监管非措施意见书。 此次措施是在AI利用可能导致网络攻击风险增加的背景下，旨在提升金融行业的防御能力。若一律适用网络隔离监管，将限制外部AI服务的安全用途，因此仅对符合一定安全要求的金融公司临时放宽监管。 政府将根据第二轮测试的申请情况及第一次和第二次测试的进展结果，迅速确定第三轮测试的时间和选定规模。如确认有额外需求，还将考虑实施额外的网络隔离监管紧急放宽措施或将其常态化。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

金融监管机构决定对金融公司在应对人工智能（AI）安全威胁过程中发生的轻微计算故障实施制裁豁免。由于高性能AI带来的网络攻击风险增加，金融公司希望在进行安全测试或紧急补丁时，能够避免因制裁而延误。 7月2日，金融委员会宣布在6月30日召开了豁免审议委员会，审议并通过了针对AI安全测试和安全补丁过程中发生的计算故障的豁免措施。同时，金融委员会还制定并发布了《前沿AI安全威胁金融领域应对指南》，以指导金融公司的应对措施。 今后，金融公司在利用AI进行安全目的的漏洞检查、端口扫描、自动化渗透测试等安全测试，或在金融委员会、金融监督院及金融安全局发布的安全漏洞上执行紧急安全补丁时，即使发生轻微的计算故障，只要满足一定条件，机构及员工将不受制裁，且不会被处以罚款。 豁免条件包括无故意行为、金钱损失低于100万元，以及系统故障时间不超过4小时等。此外，客户信息泄露（不包括个人信用信息）也必须少于1万条。然而，如果发生个人信用信息泄露事故，则不论此次豁免如何，相关制裁仍将适用。 金融监管机构还表示，将同时关注快速恢复手段和消费者保护措施。金融公司需制定预防措施，如事前测试、回滚、紧急关闭和服务隔离等，以防止损失扩散。此外，金融公司还需通过官方网站或短信等方式提前通知安全测试和补丁的时间、对象及替代服务路径，并在发生损失时采取救济措施。 此次发布的指南涵盖了六个领域：加强管理层责任、漏洞及补丁管理、资产及供应链管理、基于AI的防御自动化、金融行业共同应对及恢复力增强、以及防止攻击扩散等。金融公司的董事会和首席执行官（CEO）将把AI安全威胁作为核心议题，并实质性地赋予首席信息安全官（CISO）预算和人力资源的运营权。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着生成型人工智能(AI)和云计算的普及，安全威胁的速度正在加快，企业的安全体系也在向自动化和代理化转型。亚马逊网络服务公司(AWS)于7月1日在首尔江南区的AWS韩国办公室召开了‘AWS安全(Security) 101’记者会，分享了高性能人工智能时代的安全环境变化及应对策略。AWS韩国安全专业首席解决方案架构师申恩秀指出：“高性能AI正在改变网络攻击的速度和规模。”根据AWS的说法，前沿AI模型不仅能够检测零日漏洞，还能生成功能性利用代码，并提出根本原因修复建议。最近的基准测试显示，利用成功率最高可达87%，安全专家的审查时间也从数周缩短至数小时。申首席表示：“AI加快了攻击的时间表，企业的漏洞响应体系却无法跟上。”根据AWS的数据，漏洞被实际利用的平均时间从2018年的2.3年缩短至2024年的5天，预计到2026年将降至约20小时，而企业确认漏洞并应用补丁的平均时间仍需32至38天。尽管攻击速度以小时为单位加快，但防御仍然依赖于手动检查和事后处理，这在AI时代可能导致更大的响应空白。申首席强调：“为了缩小这种响应空白，必须提高安全运营的自动化水平。”他解释说，需要利用自动推理、规模化威胁情报和安全代理等技术，缩短从检测到验证和修复的过程。他认为，应将周期性检查转变为持续验证机制。作为国内企业的案例，LG CNS的基于AI的安全检查审查案例被介绍。LG CNS RED团队负责人李振旭展示了利用AWS安全代理进行模拟黑客攻击自动化的案例。他指出，随着大型安全事件的增加和AI转型(AX)项目的扩展，安全检查的需求不断增加，但白帽黑客的人力资源有限，现有的自动化扫描工具在误报验证方面负担较重，实际应用受到限制。李团队长表示，LG CNS正在考虑在安全审查过程中利用AWS安全代理，并在部分检查过程中确认了实际应用的可能性。AWS安全代理不仅提供漏洞探索结果，还提供判断依据和推理过程，从而降低结果验证的负担。当输入账户权限信息等额外上下文时，检查的可信度从60%提高到90%。在效率方面，LG CNS也显示出一定的改善效果。根据LG CNS的数据，结合专家验证的情况下，平均检查成本降低了30%，检查时间从5天缩短至3天。仅使用代理进行检查时，成本降低了70%，所需时间也从5天缩短至1天。然而，在需要审查复杂业务逻辑或判断实际风险的领域，仍需专家的确认。李振旭团队长表示：“AI代理的引入不会导致安全专家角色的缩小，重复性的检查将由AI承担，而专家将专注于复杂业务逻辑的验证、结果解读以及与开发团队的沟通，从而使白帽黑客的角色更加专业化。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

美国、英国、加拿大、澳大利亚和新西兰等西方五国的网络安全机构负责人对利用人工智能（AI）进行的网络威胁发出了公开警告。由于高性能AI模型迅速提升了网络攻击能力，企业和政府的应对压力也在加大。 据路透社和《卫报》22日报道，五眼联盟（Five Eyes）成员国的网络安全机构负责人在联合声明中表示：“前沿AI模型正在提高网络威胁的速度、规模和复杂性。”前沿AI指的是超越现有技术水平的尖端AI模型。 他们警告称：“前沿AI模型将从根本上改变网络攻击和防御的能力，这种变化可能在几个月内而非几年内显现出来。”这意味着，AI在漏洞检测和攻击自动化中的应用，使得防御者的应对时间迅速减少。 五眼联盟的官员强调：“AI正在降低恶意行为者的进入门槛，网络风险不应再仅仅被视为信息技术（IT）部门的问题。”为了维护组织运营的连续性和市场信任，企业和政府必须将网络恢复力视为管理层的任务。 他们还呼吁加快在防御方面的AI应用。如果不有计划地利用AI进行漏洞检测、安全检查和事件响应，攻击者与防御者之间的应对速度差距将进一步扩大。 此次声明并未直接指明特定的AI公司或模型。然而，考虑到美国政府最近限制外国人接触某些高性能AI模型的背景，这表明西方当局对前沿AI在网络中的恶意使用可能性表示担忧。《卫报》报道称，担忧已出现，认为像安特罗匹克（Anthropic）的Fable和Mythos等模型可能被用于网络漏洞检测和攻击自动化。 声明指出：“网络恢复力不仅仅是IT问题，而是组织运营的连续性和市场信任的核心。”并警告称：“现在采取行动的组织可以减少风险暴露，而推迟应对的组织将加大可避免风险的可能性。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。