앤트로픽이 자사 AI 모델 '클로드'를 악용한 사이버공격 사례를 분석한 위협 인텔리전스 보고서를 공개했습니다. 보고서에 따르면 AI가 단순한 코드 작성 도우미를 넘어 정찰·침투·데이터 탈취까지 공격 전 과정을 자동화하는 '오케스트레이터' 역할을 맡기 시작했습니다. 대규모 데이터 유출로 유명한 샤이니헌터스(ShinyHunters) 계열 공격자는 AI와 자동화 도구를 결합해 안드로이드 앱(APK) 180만 개에서 숨겨진 API 키와 클라우드 자격증명(계정 접속 정보)을 대량으로 수집했습니다. 실제 침해 사례에서는 개발자 토큰 하나만으로 3시간 만에 기업 클라우드 전체 관리자 권한을 탈취하고, SaaS 공급망을 통해 고객사 200여 곳의 데이터에 연쇄적으로 접근한 사례도 확인됐습니다. 기업들은 소스코드와 앱 내 하드코딩된 자격증명 점검, AI API 키의 엄격한 관리, 단기 수명 토큰 사용 등 즉각적인 대응이 필요합니다.
앤트로픽이 2025년 12월~2026년 8월 사이 클로드를 악용한 사이버공격 사례를 분석한 위협 보고서를 공개했다. 샤이니헌터스 계열로 의심되는 공격자가 AI와 자동화 도구로 APK 180만 개를 역컴파일해 API 키·클라우드 자격증명을 대량 수집했고, 한 기술기업에서 1TB 이상의 데이터를 탈취했다.
개발자 토큰 하나로 3시간 만에 클라우드 전체 관리자 권한 탈취, SaaS 공급망 침해를 통해 고객사 200여 곳·애저 AD 토큰 2,100여 개 확보, 항공사에서 수천만 명 승객정보 접근, 수십만 건의 국가 식별정보와 수백만 건의 결제카드 데이터 유출이 발생했다.
공격자가 모바일 APK·깃허브 저장소·컨테이너 이미지 등에 하드코딩된 자격증명을 AI와 자동화 도구로 대규모 수집하고, 탈취한 토큰 하나를 발판 삼아 클라우드 환경 전체로 횡적 이동(내부 확산)했다. AI가 탐지 회피를 위한 코드 수정까지 지원해 방어 측의 대응 속도를 앞질렀다.
앤트로픽은 AI API 키와 에이전트 연동 시스템을 프로덕션 핵심 보안자산 수준으로 관리하도록 권고했다. 또한 비정상 API 사용량 모니터링, 퇴직자 및 개발자 토큰 즉시 회수, 소스코드 저장소 시크릿 자동 탐지 등의 조치를 강조했다.
공격자가 수백만 개 파일에서 AI로 자격증명을 자동 추출하고 있으므로, 소스코드·APK·컨테이너 이미지에 자격증명을 하드코딩하는 관행을 즉시 점검해야 한다. 클라우드 및 AI API 키는 최소권한·단기 수명 토큰으로 전환하고, 대량 데이터 접근과 비정상 API 호출에 대한 실시간 탐지 체계를 갖춰야 한다.
본문
생성형 AI가 사이버공격자의 단순한 코드 작성 보조도구를 넘어 공격 전 과정을 연결하고 자동화하는 '오케스트레이터'로 진화하고 있다는 분석이 나왔다.
앤트로픽은 9월 10일 공개한 'AI 악용 탐지 및 대응: 2026년 9월' 위협 인텔리전스 보고서에서 2025년 12월부터 올해 8월까지 자사 AI 모델 '클로드'를 악용한 사이버공격 사례를 분석했다.
조사 대상에는 국가배후로 의심되는 조직과 금전 목적 사이버범죄자, 정치적 목적의 공격자 등이 포함됐다. 앤트로픽은 최근 공격에서 AI가 정찰과 도구 개발뿐 아니라 취약점 분석, 침투, 자격증명 탈취, 내부 시스템 이동, 데이터 분석과 유출, 공격 지속성 유지까지 광범위하게 활용되고 있다고 설명했다.
AI, 공격 전 과정 자동화한다
앤트로픽은 이번 보고서에서 사이버공격에서 AI의 역할이 '보조자'에서 '오케스트레이터'로 이동하고 있다고 분석했다.
기존에는 공격자가 직접 대상 시스템을 분석하고 각 환경에 맞게 공격도구를 수정해야 했다. 하지만 AI 에이전트를 이용하면 인터넷에 노출된 자산을 지속적으로 탐색하고 알려진 취약점을 대조한 뒤, 환경에 맞는 공격방식을 빠르게 찾아내는 작업을 자동화할 수 있다.
실제로 앤트로픽이 확인한 일부 공격에서는 AI가 내부 호스트를 파악하고, 재사용 가능한 자격증명을 찾고, 관리 인터페이스를 탐색한 뒤 데이터를 수집하는 작업까지 지원했다.
보안제품에 악성코드가 탐지되면 탐지 원인을 분석하고 코드를 수정해 다시 배포하는 과정에도 AI가 이용됐다. 방어자가 새로운 탐지규칙을 만들어도 공격자가 AI를 통해 빠르게 공격도구를 수정할 수 있다는 의미다.
앤트로픽은 이 때문에 과거처럼 공격의 '정교함'만으로 공격자의 역량이나 배후를 판단하기가 어려워지고 있다고 평가했다. 적은 인력으로도 과거 대규모 공격조직이 수행하던 수준의 정찰과 공격 자동화를 구현할 수 있기 때문이다.
샤이니헌터스 계열, APK 180만 개 자동 분석
가장 눈에 띄는 사례 중 하나는 데이터 탈취와 금전갈취 공격으로 알려진 샤이니헌터스(ShinyHunters) 계열로 의심되는 공격자들의 AI 활용이다.
앤트로픽은 여러 금전 목적 공격 클러스터를 조사한 결과 이들이 서로 다른 도구와 작업방식을 사용했지만, 전반적인 목적과 공격방식에서 샤이니헌터스 계열과 연관성이 있다고 분석했다.
특히 'MeowSHA', 'frkoo', 'blazespider' 등의 별칭을 사용한 프랑스어권 공격자는 AWS EC2 인스턴스 10대를 이용해 대규모 자격증명 수집 시스템을 운영했다.
이 시스템은 여러 앱스토어에서 약 180만 개의 서로 다른 안드로이드 APK 파일을 자동으로 내려받은 뒤 역컴파일하고, 트러플호그(TruffleHog)를 이용해 코드 내부에 하드코딩된 API 키와 토큰 등 비밀정보를 검색했다.
검증된 자격증명은 100개 이상의 유형으로 분류돼 실시간으로 텔레그램 채널에 전달됐다.
동시에 깃허브(GitHub) 조직과 이메일 정보를 수집하는 별도의 시스템을 운영해 깃허브 개인 액세스 토큰(Personal Access Token·PAT)도 확보한 것으로 조사됐다. 앤트로픽은 이렇게 수집된 자격증명이 해당 공격자가 수행한 다수 기업 침해사고의 초기 접근수단으로 활용됐다고 분석했다.
개발자 토큰 하나로 3시간 만에 클라우드 관리자 권한
앤트로픽에 따르면 한 기업용 소프트웨어 업체 침해사고에서는 최초 접근부터 대규모 데이터 탈취까지 불과 몇 시간이 걸렸다.
또 다른 피해기업에서는 탈취한 개발자 토큰 하나에서 시작해 약 3시간 만에 피해기업의 클라우드 환경 전체에 대한 관리자 권한을 확보한 사례도 확인됐다.
공격자는 이후 내부 데이터 저장소를 반복적으로 검색했고, SaaS 기업을 침해한 경우 해당 업체뿐 아니라 서비스를 사용하는 고객사 데이터까지 연쇄적으로 접근했다.
한 SaaS 공급망 침해에서는 약 200개 고객사 데이터에 접근했으며, 약 34시간 동안 40개 이상의 기업 테넌트와 연관된 2,100여 개의 애저 AD(Azure AD) 토큰 세트를 확보한 것으로 조사됐다.
기술기업서 1TB 이상 탈취…항공사 시스템에도 접근
피해 규모도 컸다. 앤트로픽은 샤이니헌터스 계열로 의심되는 공격자들이 한 기술기업에서 1TB 이상의 데이터를 탈취했다고 밝혔다. 탈취 자료에는 수십만 건의 국가 식별정보와 수백만 건의 결제카드 관련 데이터가 포함됐으며, 공격자는 피해기업을 압박하기 위해 일부 데이터를 공개 웹사이트에 게시한 것으로 조사됐다.
또 다른 항공사에서는 수천만 명의 승객정보를 보유한 시스템에 접근한 것으로 나타났다.
다만 앤트로픽은 보고서에서 사용하는 'GTG(Generative Threat Group)' 명칭이 자사가 AI 악용 행위를 추적하기 위해 사용하는 내부 분류체계라고 설명했다. 따라서 개별 피해기업과 특정 공격조직 사이의 관계가 모두 외부 보안기관 등을 통해 독립적으로 확인됐다고 보기는 어렵다.
AI API 키 자체도 공격자의 표적
이번 조사에서는 AI 서비스의 API 키와 세션 토큰 자체가 공격자의 중요한 표적으로 떠오르고 있다는 점도 확인됐다.
공격자는 피해기업 내부에서 AI API 키를 발견하면 이를 탈취해 다른 공격에 활용했다. 피해기업의 API 키를 사용하면 공격비용을 피해자에게 전가할 수 있고, 공격 트래픽이 정상적인 기업 계정에서 발생한 것처럼 보이게 할 수도 있다.
앤트로픽은 AI API 키와 AI 에이전트 연동 시스템, 프록시, 샌드박스 등을 일반 개발용 자격증명이 아닌 프로덕션 환경의 핵심 보안자산과 동일한 수준으로 관리해야 한다고 강조했다.
국내 기업, 'AI 악성코드'보다 공격 자동화에 대비해야
이번 보고서가 국내 기업에 주는 시사점은 AI 보안의 초점을 단순히 'AI가 악성코드를 작성할 수 있는가'에만 맞춰서는 안 된다는 것이다.
실제 위험은 공격자가 기존 공격기법에 AI를 결합해 정찰 범위와 공격 속도, 자동화 수준을 동시에 높이는 데 있다.
특히 공격자는 모바일 애플리케이션 APK와 깃허브 저장소, 컨테이너 이미지, 공개 코드 저장소 등을 대량으로 자동 분석해 API 키와 토큰, 클라우드 자격증명을 찾고 있다. 사람이 일일이 확인하기 어려웠던 수백만 개의 파일도 AI와 자동화 도구를 결합하면 단기간에 검색할 수 있다.
따라서 기업들은 △깃허브 등 소스코드 저장소의 시크릿 자동 탐지 △모바일 앱 APK 내부 하드코딩 정보 점검 △클라우드·AI API 키 최소권한 적용 △단기 수명 토큰 사용 △퇴직자 및 개발자 토큰 즉시 회수 △외부 공개 컨테이너와 코드 저장소 지속 점검 △비정상 API 사용량 및 대량 데이터 접근 탐지 등을 강화할 필요가 있다.
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