新加坡金管局动向：成立专项工作组，应对 AI 诈骗和量子计算威胁

作者：CNA

编译：深潮 TechFlow

深潮导读：新加坡金管局罕见成立专项工作组应对 AI 诈骗和量子计算威胁，要求银行在 2030 年前完成量子加密迁移。当监管机构开始为 5-10 年后的技术风险制定时间表，说明传统金融安全体系正在遭遇代际危机。

新加坡金融管理局（MAS）周二宣布，已与新加坡银行公会（ABS）联合成立工作组，以应对人工智能和量子计算对金融机构带来的网络安全和诈骗风险。

图：新加坡金融区高楼林立。来源：Channel News Asia。

金管局局长谢德俊在新闻发布会上表示，该工作组将重点提升金融机构在网络安全领域使用 AI 的专业能力，测试先进工具，并针对 AI 驱动的威胁制定行业指引和新的应对措施。

除 AI 外，谢德俊还指出量子计算技术对金融机构数据安全和通信构成「重大风险」。尽管该技术仍处于早期发展阶段，但金管局将在今年晚些时候发布一套「监管预期」，为金融机构设定渐进式时间表以解决量子安全问题。

「我们的目标是让金融机构在本世纪末之前实现量子安全，」他说。

新型威胁与挑战

金管局和银行公会在联合声明中表示，成立「AI 驱动网络与技术风险工作组」（ACT）是为了应对前沿 AI 模型带来的新兴风险。该工作组自今年 5 月起开始运作。

工作组成员包括金管局和来自星展银行、华侨银行、大华银行、新加坡交易所、NETS 以及银行电脑服务公司的高级技术和网络安全负责人。

金管局和银行公会表示，工作组将促进行业分享 AI 网络安全用例和经验，提升网络防御知识，并强化金融机构的网络安全态势。

银行公会主任王爱文表示：「AI 正在重塑网络威胁格局，金融行业必须继续齐心协力保持韧性。」

谢德俊指出，AI 使网络钓鱼诈骗能够「规模化」地实现个性化和说服力。数字银行交易中的摩擦机制仍有助于阻挠诈骗者，但银行必须利用 AI 并强化控制措施，以更好地防御日益复杂的手法。

金管局将审查银行提升欺诈检测模型有效性的努力，包括其 AI 使用水平。

金管局还在与政府科技局、警方和五家银行合作，测试基于跨行和公私部门数据训练的 AI 模型能否改善诈骗交易的整体检测能力。测试结果预计明年出炉。

谢德俊还表示，前沿 AI 模型能够发现并利用系统漏洞，对金融机构的网络防御构成威胁。

前沿 AI 模型能发现更多漏洞，并缩短从发现到利用的时间。「这些因素共同大幅压缩了补丁、测试和修复的时间窗口。」

今年 4 月，金管局发布公告，呼吁金融机构强化网络防御；7 月又要求关键金融机构对面向互联网的关键系统进行 AI 辅助的「红队」测试，即使用先进 AI 模型识别潜在攻击路径。

这些要求即将进一步升级。金管局将发布监管预期，要求关键金融机构制定并提交全面评估和行动计划，以强化对 AI 驱动网络威胁的防御能力。

这些计划将涵盖金融机构大规模检测和修补漏洞、在实施前测试系统变更，以及在发生中断时备份、恢复和重启关键系统和服务的能力。

量子计算风险

谢德俊表示，量子计算对金融机构使用的数据安全和通信在中期构成「重大风险」。

专家估计，量子计算可能在 5 至 10 年内破解现有加密技术。他表示，向量子安全实践的过渡需要时间。

「现在做认真准备绝对不算太早，」他说。

关于今年晚些时候发布的监管预期，谢德俊表示金管局将为金融机构设定渐进式时间表：建立加密资产清单、制定脆弱资产向量子安全方案迁移的优先级，并建立技术能力和治理框架以支持量子安全迁移。

过去几年，金管局已开始为量子安全金融行业打基础，例如 2024 年向金融机构发布过渡措施建议，并与行业和国际伙伴就加密技术方案开展技术工作。

除此之外，谢德俊表示新加坡已推出重要措施并取得显著进展，提升数字金融服务对诈骗、运营中断和网络安全威胁的韧性。

例如，银行推出了「锁钱」功能，可将资金锁定为无法数字转账的状态。截至 2026 年 5 月，该功能保护的资金达到 470 亿新元，较一年前翻倍。

新加坡 2025 年的诈骗案件数量和损失金额均有所下降。

金管局还一直与金融机构合作提升风险管理框架的有效性，并增强了零售支付的韧性。

自去年 8 月起，在银行系统中断期间，非接触式 NETS 借记支付可在一定额度内继续使用。金管局还在与主要银行合作，推出能在系统中断期间继续支付和转账的功能。