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前沿人工智能（AI）模型正成为网络威胁格局中的“游戏规则改变者”。与早期AI模型不同，它们能够自主识别关键漏洞、开发有效漏洞利用程序，并执行日益复杂的多步骤网络行动，从而降低发动高级攻击所需的专业知识、时间和资源。同时，这些能力也带来重要防御机遇，包括更快发现漏洞、检测威胁和响应事件。

对金融机构而言，风险主要来自网络修复窗口被压缩、入侵可能性上升以及第三方依赖被放大。前沿模型通过缩短从漏洞发现到利用的窗口并自动化漏洞利用链，显著提高入侵概率，未打补丁的软件正成为许多事件中首要的初始访问途径。对共同云、软件和前沿AI供应商的依赖还带来集中化和主权访问风险：单一供应商的服务中断或政策决定，可能跨机构、跨司法辖区级联传导。金融监管部门正趋于采取务实应对：不另设针对AI的专门网络监管制度，而是强化现有网络风险管理和运营韧性框架，同时使监管预期适应新的网络威胁环境。政策应对日益强调能够支持及时决策、加速打补丁以及增强响应和恢复能力的治理。因此，前沿AI并未从根本上改变网络韧性的基础，但显著提高了既有实践必须执行的速度和强度。

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