아우토크립트, ‘보안내재화’ 기반 피지컬 AI 보안 확대

국내 은행권들의 해킹이 AI 기반 침투 도구가 활용된 정황이 확인되면서 사이버 공격의 속도와 규모를 키울 수 있다는 우려가 커지면서 보안의 중요성이 강조되고 있다. [사진=hbs 제공] 아우토크립트는 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격 속도가 높아지는 시대에 대비해 ‘보안내재화’ 기반으로 피지컬 AI 보안 영역으로 확대하고 있다. 최근 국내 금융권에서 연쇄적으로 발생한 해킹 사고가 AI를 활용한 사이버 공격의 현실화 가능성을 보여주고 있다. 특히 공격 과정에서 인공지능(AI) 기반 침투 도구가 활용된 정황이 확인되면서 AI가 사이버 공격의 속도와 규모를 키울 수 있다는 우려가 커지고 있다. 문제는 이런 공격이 금융권에만 머물지 않는다는 점이다. 자동차와 로봇, 산업설비 등 AI가 현실 세계의 기계를 움직이는 피지컬 AI가 확산되면 사이버 공격의 결과가 정보 유출을 넘어 물리적 사고로 이어질 수 있다. 최근 닷새 동안 시중은행과 저축은행, 캐피탈사 등 7개 금융사가 해킹 피해를 신고했다. 일부 은행에서는 고객과 직원 등의 개인정보 유출도 확인됐다. 주목할 점은 공격 대상이다. 인터넷·모바일뱅킹 같은 핵심 금융망보다 대출모집인이 이용하는 외부 업무시스템이나 직원용 업무지원시스템 등 외부에 연결된 주변 시스템이 주요 공격 경로가 됐다. 공격 과정에서는 AI 자율 침투테스트 도구인 ARTEX의 흔적도 확인됐다. ARTEX는 AI 에이전트를 활용해 시스템을 탐색하고 취약점을 찾아내는 오픈소스 도구다. 다만 공개된 도구인 만큼 이를 사용했다는 사실만으로 공격 주체나 배후를 특정할 수는 없다. 이번 사건에서 중요한 것은 특정 도구가 아니라 AI가 사람이 하던 취약점 탐색과 공격 경로 분석을 훨씬 빠르게 수행할 수 있다는 점이다. AI가 사이버 공격에 가져온 가장 큰 변화는 공격자를 완전히 대체하는 것이 아니다. 사람이 상당한 시간과 전문성을 들여 수행하던 정찰과 취약점 탐색을 자동화해 공격에 필요한 시간과 비용을 낮추는 것이다. 실제로 AI 침투 도구를 이용하면 목표 시스템을 자동으로 탐색하고 취약점을 찾은 뒤 공격을 시도할 수 있다. 공격이 막히면 다른 방법을 찾아 다시 시도하는 것도 가능하다. 과거에는 숙련된 해커가 일일이 확인해야 했던 수많은 시스템을 AI가 빠르게 스캔할 수 있게 되면서 보안이 상대적으로 취약한 주변 시스템까지 공격 대상이 될 수 있다. 결국 방어 역시 핵심 시스템만 지키는 방식에서 벗어나 전체 공...