금융권 덮친 AI 해킹
2026년 10월, 국내 금융권 7개 은행 등이 AI 기반 해킹 공격을 받았습니다. 공격에는 대형 언어 모델과 연동된 해킹 도구 '아르텍스(ARTEX)'가 활용된 정황이 확인됐는데요. 배경에는 중국 광둥성 거주 인물이나 오픈소스 모델 가능성이 언급됐습니다. 피해는 교회와 병원, 군사 보안 시설로도 번졌습니다. AI가 취약점을 자동 스캔하고 비밀번호를 부정 사용해 기존 방어를 피해갔고, 2차 피해 우려도 커졌습니다. 이번 사건은 AI가 공격의 문턱을 낮추고 속도를 끌어올린 대표적 사례로 평가됩니다.
공격의 본질은 자동화와 사각지대
SK쉴더스 분석에 따르면 AI는 새 해킹 기법을 만든 게 아니라 기존 기법을 빠르게 실행하도록 도왔습니다. 공격자들은 핵심 금융거래 시스템보다 관리가 취약한 외부 노출 자산을 먼저 노렸습니다. 테스트 서버와 레거시 웹, 외주 시스템, 연동 SaaS 같은 섀도 IT도 위험 요소로 꼽혔습니다. 가상 금융기관 서버 실험에서는 AI가 6분 만에 개인정보 100건을 노출시키는 취약점을 찾아냈습니다. 공격자는 인력 제약 없이 모든 취약점을 탐색할 수 있는 환경을 맞은 셈입니다. 국제 보안 협의체는 올해 취약점이 연초 예상보다 50%가량 늘어날 것으로 봤습니다.
AI로 막는 AI, 남은 과제
대응의 핵심은 AI를 활용한 방어 체계입니다. 정부는 AI 기반 보안 엔진을 개발하고 크라우드스트라이크 등 글로벌 업체와 협업해야 한다는 제안이 나왔습니다. 기업은 외부 노출 API와 섀도 IT를 식별하고, 인증과 호출 행위 모니터링, 보안 솔루션 연계 탐지와 대응 체계를 갖춰야 합니다. 개인은 3개월에서 6개월마다 비밀번호를 바꾸고 이중 인증과 소프트웨어 업데이트를 생활화해야 합니다. 선의로 취약점을 발견해도 처벌받는 구조를 바꿔 자발적 공개를 장려해야 한다는 목소리도 있습니다. AI가 공격과 방어 모두의 도구가 된 만큼, 보안의 기본을 지키면서 AI 주도 대응으로 속도를 맞추는 일이 시급합니다.