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[IT뉴스]금융권 ‘보안 사각지대’ 파고든 AI… “자동화로 해킹 규모·속도 키워”

온카뱅크관리자

2026-10-08 14:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> SK쉴더스, 금융권 해킹 분석 “새 해킹 기법 아닌 기존 공격 자동화” 핵심 시스템 대신 취약한 ‘섀도우 IT’ 공략 
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 <img alt="금융권에 따르면 신한은행과 KB국민은행, 하나은행 등 시중은행에 이어 BNK부산은행, 웰컴저축은행, 예가람저축은행, 현대캐피탈 등 제2금융권에서도 해킹에 따른 정보 유출 사고가 잇따라 확인됐다. 최근 주요 금융회사들을 대상으로 인공지능(AI) 에이전트를 활용한 신종 사이버 공격과 고객 정보 유출 사고가 이어졌다. / 뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/chosunbiz/20261008142801244vfhe.jpg" data-org-width="4986" dmcf-mid="VuflgL0HNP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/chosunbiz/20261008142801244vfhe.jpg" width="658">
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 금융권에 따르면 신한은행과 KB국민은행, 하나은행 등 시중은행에 이어 BNK부산은행, 웰컴저축은행, 예가람저축은행, 현대캐피탈 등 제2금융권에서도 해킹에 따른 정보 유출 사고가 잇따라 확인됐다. 최근 주요 금융회사들을 대상으로 인공지능(AI) 에이전트를 활용한 신종 사이버 공격과 고객 정보 유출 사고가 이어졌다. / 뉴스1
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 최근 금융권 해킹 사태는 인공지능(AI)이 새로운 공격 기법을 만들어낸 것이 아니라 기존 공격을 자동화·고도화한 사례라는 분석이 나왔다. 해커들이 AI 기반 도구를 악용해 기업의 관리가 취약한 보안 사각지대를 공략했다는 것이다.
 SK쉴더스의 화이트해커 조직 EQST는 8일 금융권 해킹에 활용된 것으로 알려진 인공지능(AI) 공격도구 ‘아르텍스(ARTEX)’의 동작 원리와 위험성을 담은 ‘AI 자동화 공격 시대, 섀도우 IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드’ 보고서를 통해 이같이 밝혔다.
 아르텍스는 사람이 수행하던 모의 해킹 절차를 AI로 자동화한 오픈소스 자율형 침투테스트 플랫폼이다. 이전 수행 결과를 바탕으로 다음 탐색 대상을 스스로 선정하고 공격 경로를 확장할 수 있다는 점이 특징이다.
 SK쉴더스는 “이런 구조가 공격자의 정찰부터 취약점 탐색, 검증 과정을 자동화해 공격 속도와 범위를 키웠다”고 분석했다. 또 현재 공개된 정보와 도구 분석 결과를 토대로 “공격자가 공개된 AI 기반 침투테스트 도구를 활용해 여러 국가의 임대 서버(VPS)를 거쳐 복수의 금융사 인터넷 노출 서비스와 응용 프로그램 인터페이스(API)를 탐색했을 가능성이 있다”고 봤다.
 이번 금융권 침해사고에서도 해커는 핵심 금융거래 시스템보다 대출모집인 시스템, 임직원 지원 서비스, 영업지원 플랫폼 등 관리 사각지대에 놓인 외부 노출 시스템을 우선 공략한 것으로 나타났다. AI 기반 자동화 공격도구를 사용하면 여러 금융기관의 인터넷 노출 자산과 API를 동시에 탐색할 수 있고, API 호출 패턴과 응답 정보를 분석해 공격 대상을 빠르게 확장할 수 있다.
 공격 역시 외부 노출 자산 탐색, 인증·권한 검증 취약점 확인, 대량 조회, 차단 우회, 타 기관 확산 등 기존 공격 단계를 기반으로 진행된 것으로 파악됐다. SK쉴더스는 “AI는 이런 공격 과정을 자동화해 속도와 규모를 증폭시켰다”고 평가했다.
 SK쉴더스는 이같은 AI 공격의 출발점으로 ‘섀도우 IT’를 지목했다. 기업 보안 조직의 관리 목록과 통제 범위 밖에서 운영되는 외부 접점을 의미한다. 존재를 인지하지 못한 자산은 물론, 인지하고 있더라도 관리 우선순위에서 밀려 점검이 소홀해진 자산까지 포함한다.
 회사는 “이번 사태는 AI 공격의 본질이 새로운 취약점의 발견이 아니라 관리되지 않는 자산을 더 빠르게 찾아내고 악용하는 데 있음을 보여준다”며 “특히 API는 기업의 업무 로직과 데이터 접근 경로가 집약된 영역인 만큼, AI가 이를 분석할 경우 대량 조회, 권한 우회 시도, 비정상 호출 확장 등이 더욱 효율적으로 이뤄질 수 있다”고 설명했다.
 그러면서 AI 기반 자동화 공격에 대응하기 위해서는 무엇보다 자산 가시성 확보가 중요하다고 강조했다. AI가 인터넷에 노출된 API와 취약 자산을 빠르게 탐색할 수 있는 만큼, 기업 역시 보유 자산을 정확히 식별하고 관리해야 한다는 주장이다.
 SK쉴더스는 “모르는 자산은 보호할 수 없고, 보이지 않는 호출은 통제할 수 없다”며 “자산 식별이 끝나야 점검 대상이 정해지고, 점검 기준이 있어야 효과적인 탐지·대응 체계를 구축할 수 있다”고 했다.
 그러면서 외부 노출 자산과 API 보호를 시작으로 신원, 기기, 네트워크, 응용·워크로드, 데이터, 가시성 등의 접근을 지속적으로 확인하는 ‘제로트러스트’ 보안체계의 중요성을 강조했다.
 김병무 SK쉴더스 사이버사업부문장(부사장)은 “AI는 새로운 취약점을 만드는 기술이 아니라 공격을 증폭시키는 도구인 만큼, 기업은 보유 자산에 대한 가시성을 확보하고 API를 비롯한 외부 노출 영역에 대한 통제를 강화해야 한다”고 말했다.
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