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[IT뉴스]“AI 쓰지 않는 해킹 없다”…금융권 연쇄 유출, ‘공격 자동화 시대’ 실감

온카뱅크관리자

2026-10-03 07:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 압도적인 공격 속도가 핵심…“보안주기 단축 절실” 
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 [디지털데일리 구아현 오병훈기자] 금융권에서 잇따른 정보유출 사고를 두고 인공지능(AI) 업계는 이를 특정한 신종 해킹 기법의 등장이라기보다 AI가 기존 공격 과정을 자동화하면서 해킹의 속도와 규모 자체를 바꾸고 있다는 신호로 보고 있다.
 최근 며칠 간 신한은행을 시작으로 KB국민은행·하나은행 등 주요 금융사를 겨냥한 해킹과 정보유출 사고가 동시다발적으로 발생하면서 AI 에이전트가 실제 사이버공격 환경을 얼마나 빠르게 바꾸고 있는지에도 관심이 쏠리고 있다.
 AI·보안 업계에서는 취약점 발견, 공격 코드 작성, 테스트 등 과정을 AI가 빠르게 반복 수행하면서 공격자 시간과 비용이 크게 줄어들고 있다는 점에 주목하고 있다. AI가 새로운 공격법을 만들어내는 것보다 기존 공격법을 대량·자동화하는 방향으로 사이버공격 구조 자체를 바꾸고 있다는 분석이다.
 ◆ 새로운 해킹법보다 무서운 ‘속도’…취약점 찾고 변종 만드는 AI
 전문가들이 주목하는 지점은 AI가 전에 없던 공격 기법을 만들어내고 있다는 것보다는 기존 공격 과정을 빠른 속도로 자동화하고 있다는 점이다.
 이경호 고려대학교 정보보호대학원 교수는 “지금은 AI를 쓰지 않는 해킹은 없다고 보는 것이 맞다”며 “전 세계적으로 해킹의 판도가 이미 바뀌었기 때문에 공격에는 당연히 AI가 활용된다”고 말했다.
 AI 활용으로 가장 크게 달라진 것은 취약점이 실제 공격으로 이어지기까지 걸리는 시간이다.
 과거에는 취약점이 공개된 이후 이를 분석해 공격코드를 만들고, 다시 공격 대상을 찾아 적용하기까지 여러 단계에서 사람의 개입이 필요했다. 이제는 AI가 취약점을 분석하고 기존 공격 코드를 수정하면서 다양한 공격 가능성을 빠르게 시험할 수 있다.
 이 교수는 “공격자가 AI를 활용하면서 취약점을 발견한 뒤 공격 코드를 만들고 실제 공격을 실행하기까지 걸리는 시간이 굉장히 짧아졌다”며 “오픈소스 공격 코드를 LLM에 넣고 ‘현재 공격 가능한 변종을 만들어 달라’고 하면 여러 변종을 만들어낼 수 있고 이후 이를 다시 대량으로 시도하는 방식”이라고 설명했다.
 공개된 공격코드 자체가 문제라기보다는 AI가 이를 끊임없이 변형할 수 있다는 점이 위협이라는 분석이다. 탐지를 피하도록 헤더값이나 코드 일부를 수정한 뒤 다수 시스템을 대상으로 시험하고 성공한 공격 방식을 다시 활용하는 과정까지 자동화될 수 있다.
 김준기 래블업 최고기술책임자(CTO)도 AI 에이전트가 완전히 새로운 해킹 방법론을 만들어내는 것에만 초점을 맞춰서는 안 된다고 진단했다.
 김 CTO는 “AI 에이전트라고 해서 기존에 없던 새로운 해킹 방법론을 만들어낸다고 보기는 어렵다”며 “가장 큰 특징은 지치지 않고 굉장히 빠르게 여러 가능성을 탐색할 수 있다는 점”이라고 말했다.
 그 동안 공격자가 시간과 비용 문제로 모두 들여다보지 못했던 시스템까지 AI가 살펴볼 수 있게 됐다는 의미다.
 김 CTO는 “기존 보안에서는 정보의 비대칭성 때문에 실제 취약점이 존재하더라도 사람들이 발견하지 못해 결과적으로 보호되는 측면이 있었다”며 “이제는 AI로 인해 이런 취약점들이 훨씬 쉽게 파헤쳐질 수 있는 상황이 됐다”고 설명했다.
 이한울 에임인텔리전스 부사장도 에이전트 기반 공격 도구가 이미 보안 현장에서 낯선 기술이 아니라고 강조했다.
 이 부사장은 “에이전트 기반 해킹 툴은 지난해 초반부터 굉장히 많이 활용되기 시작했다”며 “기존 해킹 사례 중에서도 사람이 직접 공격한 것인지 AI 에이전트가 공격한 것인지 구분하지 못했던 사례가 상당히 많았을 것”이라고 말했다.
 이어 “실제로는 굉장히 많은 공격이 가려져 있을 가능성이 있고 상당수는 공격이나 사고가 발생했다는 사실조차 인지하지 못하고 있을 수 있다”고 덧붙였다.
 ◆ 공격이 실시간이면 방어도 실시간…‘패치 속도·에이전트 통제’가 관건
 AI의 공격 자동화가 본격화되면서 기존 금융권 보안 체계의 대응 속도 자체를 다시 설계해야 한다는 지적도 나온다.
 이 교수는 “공격자가 AI를 활용하고 있기 때문에 방어자 역시 새로운 공격 방법이 나오면 즉시 대응해야 한다”며 “여기서 말하는 ‘즉시’란 실시간이다. 과거 기준으로 보면 1시간 이내이며 이것도 아주 길게 잡은 시간”라고 말했다.
 과거 취약점이 확인된 이후 공격코드가 만들어지고 실제 공격에 활용되기까지 수개월의 여유가 있었다면 AI 에이전트가 개입하는 환경에서는 이 간극을 기대하기 어렵다는 설명이다.
 이에 따라 대응 핵심도 단순히 새로운 보안 제품을 추가하는 것에서 취약점을 발견하고 실제 조치를 취하기까지 걸리는 시간을 줄이는 방향으로 이동해야 한다는 지적이 나온다.
 이 부사장도 “새로운 보안 기술을 도입해 대응하는 것도 중요하지만 결국 취약점을 찾아내고 패치하는 주기 자체가 빨라지지 않으면 근본적인 대응이 어렵다”고 강조했다.
 금융사 내부에서 ‘취약점 발견→보고→의사결정→패치→재점검’으로 이어지는 과정이 길어질수록 AI 공격자에게 더 많은 기회를 주게 된다는 것이다.
 이 부사장은 “규제 차원 대응뿐 아니라 기업 내부에서도 취약점을 발견하고 패치하고 다시 검사하는 주기를 더 빠르게 가져갈 수 있는 의사결정 체계를 만들어야 한다”며 “결국 이 루프를 빠르게 돌리는 것이 보안의 기본기를 갖추는 일”이라고 말했다.
 AI 에이전트 자체에 대한 다층적인 통제도 필요하다는 분석도 나온다. 기업 내부에서도 업무 자동화를 위해 AI 에이전트 활용이 늘어날 경우 공격자가 에이전트 권한을 탈취하거나 정상적인 에이전트를 악용할 가능성까지 고려해야 하기 때문이다.
 김 CTO는 추론 결과에 대한 가드레일뿐 아니라 실제 명령 실행 단계에서 시스템콜을 통제하고, 접근 가능한 파일·네트워크·서비스 범위를 세밀하게 제한하는 구조가 필요하다고 설명했다.
 김 CTO는 “에이전트를 둘러싼 전체 시스템에서는 권한이나 인증의 위임 범위를 얼마나 세밀하게 통제할 수 있느냐가 중요하다”며 “감사 로그를 남기고 에이전트가 실제로 어떤 행동을 하고 있는지 확인할 수 있어야 한다”고 말했다.
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