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안전과 사기

티오리, 금융권 침해에 쓰인 AI 해킹도구 분석 백서 발간

ZDNet Korea·2026-10-15

요약

티오리가 9월 말 국내 금융권 침해사고에서 발견된 오픈소스 AI 보안도구 'ARTEX'와 '사이버스트라이크AI'를 통제된 환경에서 직접 구동해 분석한 백서를 15일 발간했다. 분석 결과 AI 보안도구는 스스로 공격 계획을 세우고 실행하면서 요청의 순서·빈도·반복 양상 등 고유한 행위 패턴을 네트워크·서버 로그에 남기는 것으로 확인됐다. 사이버스트라이크AI가 호출한 스캐너는 20분 동안 3만 2천여 건의 요청을 발생시켜 서비스 가용성에 영향을 줄 수 있었고, ARTEX의 LLM 기반 안전장치는 취약점 점검 중 발생한 실험용 데이터 삭제를 막지 못했다. 티오리는 이런 공격 흔적을 식별할 수 있는 탐지 룰셋을 깃허브에 무료로 공개했다.

큐레이터 노트

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공격자가 AI로 공격 주기를 단축한 만큼 방어 쪽도 상시 점검 체계가 필요하다는 게 티오리의 제언인데, 동시에 검증되지 않은 오픈소스 AI 도구 도입 자체가 데이터 삭제 같은 새로운 위험을 만들 수 있다는 점도 백서가 함께 지적한 대목이다.

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이 일이 어디서 왔나

9월 말 신한·KB국민·하나·BNK부산은행 등 7개 금융사에서 발생한 연쇄 침해사고 조사 과정에서 동일 공격자가 사용한 것으로 추정되는 IP와 AI 자동화 공격 정황이 포착됐고, 이를 계기로 이억원 금융위원장이 10월 8일 국감에서 금융권 보안 대응 미흡을 지적했다. 티오리는 이번 사고에서 쓰인 오픈소스 AI 도구 ARTEX, 사이버스트라이크AI를 직접 입수해 통제 환경에서 재현·분석하는 작업을 진행해 왔다.

짚어야 할 점

  • 백서는 'AI가 해킹을 했다'는 경보성 메시지가 아니라, 공격 도구가 남기는 요청 순서·빈도 같은 행위 패턴을 탐지 룰셋으로 구체화했다는 점이 핵심이다.
  • 사이버스트라이크AI의 스캐너가 20분 만에 3만 2천여 건의 요청을 쏟아냈다는 수치는, 에버스핀이 짚은 '1달러 미만 비용'의 저비용 자동화 공격이 서비스 가용성 자체를 위협할 수준임을 뒷받침한다.
  • ARTEX의 LLM 기반 안전장치가 실험용 데이터 삭제를 막지 못했다는 결과는, 공격자뿐 아니라 방어 목적으로 이런 AI 도구를 도입하는 금융사·기업에도 새로운 위험이 될 수 있음을 보여준다.
  • 이억원 금융위원장이 지적한 '감독 실효성'과 티오리의 '상시 점검 체계' 제언은 방향은 같지만, 실제 금융사들이 룰셋을 도입했는지, 금융당국이 이를 의무화할지는 이번 백서만으로는 알 수 없다.

아직 확인되지 않은 것

  • 티오리가 분석한 ARTEX·사이버스트라이크AI가 실제 7개 금융사 침해사고에서 쓰인 도구와 동일한지, 아니면 유사 계열의 오픈소스 도구를 재현해 분석한 것인지는 확인되지 않았다.
  • 공개된 탐지 룰셋을 신한은행 등 피해 금융사나 금융당국이 실제로 도입했는지에 대한 자료는 나오지 않았다.
  • LLM 기반 안전장치가 데이터 삭제를 막지 못한 구체적 원인과, 이를 보완할 방안을 티오리나 도구 개발 쪽이 제시했는지는 확인되지 않았다.

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