금융권 노린 AI 해킹 도구, 세계 곳곳 서버에서 동시 운영됐다
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최근 국내 금융권을 대상으로 발생한 해킹 공격에 인공지능(AI)이 활용된 가운데, 공격에 사용된 AI 도구가 전 세계 수백 대의 서버를 통해 운영된 것으로 파악됐다. AI를 이용한 사이버 공격이 특정 해커의 단순한 침입을 넘어 국제적인 인프라를 갖춘 형태로 진화하고 있다는 우려가 커지고 있다.
보안업계에 따르면 이번 금융권 공격에 활용된 것으로 알려진 AI 기반 도구는 여러 국가에 분산된 서버에서 운영된 것으로 확인됐다. 공격자는 여러 서버를 거쳐 금융회사 시스템에 접근하는 방식으로 추적을 어렵게 만든 것으로 분석된다.
특히 공격에 사용된 도구는 AI를 활용해 표적 시스템을 분석하고 취약점을 찾거나 공격 과정에서 필요한 작업을 자동화하는 데 이용된 것으로 알려졌다. 기존 해킹이 공격자의 숙련도와 수작업에 크게 의존했다면 AI를 활용할 경우 공격 과정의 상당 부분을 자동화할 수 있다는 점에서 위험성이 더욱 커지고 있다.
AI 해킹의 가장 큰 특징은 공격 속도와 규모를 동시에 키울 수 있다는 점이다. 공격자가 직접 시스템을 하나씩 분석하지 않고 AI를 이용해 대량의 정보를 빠르게 분석하면 여러 기업을 동시에 공격하는 것도 가능해진다.
또한 해외 서버를 여러 단계로 거치는 방식이 결합되면 공격 주체를 확인하는 과정도 복잡해진다. 공격에 이용된 서버가 실제 해커가 직접 관리하는 장비가 아니라 탈취된 서버나 제3자의 인프라일 경우 수사와 추적은 더욱 어려워질 수 있다.
이번 사례가 금융권에서 특히 주목받는 이유도 여기에 있다. 은행과 금융기관은 계좌와 개인정보 등 민감한 정보를 대규모로 보유하고 있어 해커들의 주요 공격 대상이 되고 있다. 금융회사 내부 시스템뿐 아니라 대출 모집인이나 직원들이 사용하는 외부 연계 시스템 등 상대적으로 보안이 취약한 영역이 공격의 통로가 될 수 있다는 지적도 나온다.
AI 기술이 발전하면서 사이버 공격과 방어 사이의 경쟁도 더욱 치열해질 것으로 예상된다. 공격자는 AI를 이용해 악성코드 제작과 취약점 탐색, 공격 대상 분석 등을 자동화할 수 있는 반면 금융회사와 보안업계 역시 AI를 이용해 이상 징후를 탐지하고 공격을 차단하는 기술을 개발하고 있다.
전문가들은 금융회사들이 단순히 내부 시스템의 보안만 강화하는 방식에서 벗어나 협력업체와 외부 솔루션, 원격 접속 계정 등 전체 공급망을 대상으로 보안 수준을 점검해야 한다고 강조한다.
특히 직원 계정 탈취를 막기 위한 다중인증과 접근 권한 최소화, 중요 시스템 분리, 실시간 이상징후 탐지 등을 강화해야 한다는 지적이다. AI를 이용한 공격이 자동화될수록 방어 시스템 역시 사람이 사후에 대응하는 방식에서 벗어나 실시간으로 공격을 차단하는 방향으로 바뀌어야 한다.
금융권을 대상으로 한 AI 해킹이 확대되면 금융회사들의 보안 투자 비용이 크게 증가할 가능성이 높다. 은행과 카드사, 증권사, 보험사 등 금융기관은 물론 금융기관과 연결된 핀테크 기업과 IT 협력업체까지 보안 시스템을 강화해야 할 필요성이 커진다.
반면 사이버 보안 산업에는 새로운 성장 기회가 될 수 있다. AI를 활용한 이상거래 탐지와 침입 방지, 개인정보 보호, 위협 분석 등 보안 기술에 대한 금융권의 투자가 확대될 가능성이 높기 때문이다.
장기적으로는 AI가 금융산업의 효율성을 높이는 동시에 새로운 보안 위협을 만들어내는 양면성이 더욱 뚜렷해질 전망이다. 특히 공격에 활용되는 AI 도구가 여러 국가의 서버를 통해 분산 운영될 경우 한 국가의 대응만으로는 한계가 있을 수 있다.
따라서 앞으로는 금융회사 자체의 보안 강화뿐 아니라 정부와 금융당국, 글로벌 보안업계가 해외 서버와 공격 인프라에 대한 정보를 신속하게 공유하는 국제 공조 체계를 구축하는 것이 중요해질 것으로 보인다.
결국 AI 시대의 금융 보안 경쟁은 누가 더 빠르게 AI를 활용하느냐의 경쟁이면서 동시에 누가 AI를 이용한 공격을 더 빨리 발견하고 차단하느냐의 경쟁이 될 전망이다.
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