AI 에이전트를 악용한 은행 해킹 사고가 잇따라 발생하며 보안업계에 큰 우려를 낳고 있습니다. 신한은행에서는 AI를 이용한 무차별 크리덴셜 스터핑(다른 곳에서 유출된 아이디·비밀번호를 여러 사이트에 대입해 로그인을 시도하는 공격) 공격으로 대출 고객 2만5000명의 정보가 유출됐고, 하나은행과 BNK부산은행에서도 비슷한 방식으로 정보가 유출됐습니다. 이번 공격에는 원래 보안 테스트용으로 만들어진 오픈소스 AI 침투 테스트 도구가 반대로 공격 도구로 악용된 것으로 추정됩니다. 전문가들은 이것이 "빙산의 일각"이며, 이미 여러 국내 기업이 비슷한 공격을 동시에 당하고 있다고 경고합니다. 공격 비용과 난이도를 높이는 선제적 대응과 빠른 탐지·차단 체계, 그리고 기업 간 정보 공유가 중요하다는 조언도 나옵니다.
신한은행, 하나은행, BNK부산은행 등에서 AI 에이전트를 이용한 자동화 공격으로 고객 및 직원 정보가 유출됐다.
신한은행 대출 고객 2만5000명, 하나은행 89명, BNK부산은행 외주 직원 11명의 정보가 유출됐으며, 유사 공격이 다수 기업에서 동시 발생 중이다.
오픈소스로 공개된 AI 기반 자율형 침투테스트 도구가 공격에 악용됐고, 기존에 유출된 계정정보를 활용한 크리덴셜 스터핑과 서버단 권한 교차 검증 실패(인가결함) 취약점이 결합됐다.
금융 당국이 관련 기관에 공격 발생 공지를 전달했고, 보안 전문가들은 내·외부 피해 확산 차단 설계와 빠른 탐지·차단 체계 구축, 기업 간 정보 공유 협력을 강조하고 있다.
공격이 AI로 자동화·대중화됐지만 방어자도 AI를 활용해 선제적으로 취약점을 찾고 공격 비용과 난이도를 높이는 전략이 가능하므로, 기초 보안(계정 보호·권한 검증)을 먼저 강화해야 한다.
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AI 에이전트를 악용한 잇따른 은행 해킹 사고로 AI 위협의 공포가 현실화 됐다. 유사한 방식의 공격 시도가 국내 여러 기업에서 일어나고 있다고 알려지면서 "이번 사고들은 빙산의 일각"이라는 게 보안 업계 중론이다. 특히 오픈소스 AI 보안 툴이 악용된 정황이 포착되면서 우려가 커지고 있다.
2일 금융권 및 보안 업계에 따르면, AI 에이전트를 통한 무차별 크리덴셜스터핑으로 추정되는 공격으로 신한은행 대출 고객 2만5000명의 정보가 유출됐다. 하나은행도 역시 AI 에이전트로 인해 89명의 정보가 유출된 것으로 파악된다. BNK부산은행도 AI 에이전트를 활용한 공격으로 외주 직원 11명의 정보가 유출됐다.
특히 최근 공격에 악용된 AI 에이전트는 오픈소스 기반 AI '보안' 도구를 악용한 공격이라는 정황이 포착됐다. 상반기 '미토스' 등장으로 전세계가 AI의 해킹 공포에 휩싸인 데 이어, 이 공포가 현실화 된 것이다.
오픈소스로 모두에게 열린 자동화 공격 기회
신한은행 사고가 알려진 후 금융 기업들은 금융 당국 관련 기관으로부터 "AI 에이전트를 악용한 자동화된 공격이 금융권에서 발생한 것으로 추정되며, 다양한 국가의 해외 IP들을 통해 공격이 이뤄졌다"는 내용의 공지를 받았다.
문제의 AI 에이전트는 오픈소스 사이트에 공개된 AI 기반 자율형 침투테스트 시스템 도구로 추정된다. 보안을 위한 침투 테스트 도구가 반대로 공격에 악용됐다는 얘기다. 특히 누구든 접근할 수 있는 오픈소스 기반이라는 점에서 유사 공격 가능성은 언제든 열려있다.
이번 은행들 공격 가운데 신한은행의 경우, 기존 탈취된 고객 정보를 활용해 AI로 자동화된 크리덴셜 스터핑을 접목한 사례다. 크리덴셜 스터핑은 한 곳에서 탈취한 아이디 및 비밀번호 등 계정정보를 다른 곳에 무작위로 대입해 로그인을 시도하는 공격을 말한다.
실제로 여러 기업이 이미 동시 다발적으로 유사한 공격을 당했다. 앞으로도 유사한 공격 가능성은 얼마든지 열려있다. 2일 현재 하나은행, KB국민은행, BNK금융 등 다수 금융사와 비금융 기업들의 사고 소식이 줄줄이 들리고 있다.
AI가 자동으로 취약점 찾고 최적 공격 계획까지
오픈소스로 공개된 AI 침투 테스트 도구를 이용해 크리덴셜스터핑 뿐 아니라 다양한 공격 기법을 접목할 수 있다는 것도 심각성을 더한다.
보안 전문가들은 "신한은행 공격의 경우 시스템이 사용자 식별과 데이터 접근 권한을 서버단에서 교차 검증하는 데 실패할 때 발생하는 '인가결함' 취약점이 악용된 사례"로 분석하고 있다. 이 취약점을 AI가 자동으로 찾아내고 가장 최적의 공격을 가했을 가능성이 제기되는 것이다.
AI 기반 침투 테스트 에이전트들은 공격 대상 시스템의 정보를 수집하고 취약점을 찾아내고 검증하며, 공격 계획을 세울 수 있다. 이같은 오픈소스 기반 도구들을 이용해 이 전체 과정을 매우 빠른 속도로 자동화할 수 있다. 특별히 대상을 설정하기 보다는 무차별적으로 침투해 크리덴셜스터핑뿐 아니라 최적의 공격 기법과 경로를 다양하게 접목하는 것도 가능하다.
AI로 공격 대중화... "방어자에게도 열린 기회"
보안 업계 관계자는 "AI에 쉽게 접근할 수 있게 된 지금, 자동화된 무차별 공격은 다양한 기법과 접목돼 수없이 일어날 것이며, 신한은행을 비롯한 여러 은행들의 이번 사고는 빙산의 일각"이라고 말했다. 그는 "이미 유사한 공격에 국내 여러 기업이 동시 다발적으로 당한 정황이 포착되고 있다"며 "판도라의 상자가, 지옥문이 열린 것"이라고 밝혔다.
그는 "공격자가 AI에 크리덴셜 스터핑을 접목할 수 있었던 것 역시 기존에 탈취된 계정 관련 데이터들이 존재했기에 가능했던 것"이라며 "AI를 AI로 막아야 한다는 것은 맞는 말이지만, 그 이전에 기초를 튼튼히 하는 노력이 먼저 필요하다"고 말했다.
이어 "유사한 툴을 악용한 유사한 공격이 재발되지 않기 위해 방어자들끼리도 사고 경험을 나누고 정보를 공유하며 협력하는 문화도 정착돼야 할 것"이라고 강조했다.
박세준 티오리 대표는 "무차별 크롤링 같은 AI의 공격에 당했다고 해도 그 자체만으로 피해 기업의 보안 수준이 낮았다고 단순하게 단정짓긴 어렵다"며 "보안이 100% 완벽할 수가 없으므로 공격자보다 한 발 늦어 침투를 당해도 피해 범위가 그 자리에서 멈추도록 내·외부 설계를 해야 한다"고 했다.
박 대표는 "AI로 인해 공격이 자동화되고 대중화 됐지만 방어자도 공격자와 대등한 위치로 겨뤄볼 수 있는 시대가 된 것이며, 공격 비용과 난이도를 의미있는 수준으로 끌어올리는 게 중요하다"며 "공격자 보다 먼저 AI 등을 활용해 취약점을 찾는 선제적인 노력과, 설령 침투가 들어와도 빠른 탐지와 차단으로 확산을 최소화하는 체계를 병행해 앞뒤로 방어벽을 마련해야 한다"고 말했다.
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