SK쉴더스 "AI는 새로운 취약점 아닌 기존 공격의 자동화·고도화"

'AI 자동화 공격 시대, Shadow IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드' 공개

SK쉴더스는 인공지능(AI) 자동화 공격 시대의 주요 위협으로 부상한 섀도(Shadow) IT와 API(응용프로그램 인터페이스) 보안 이슈를 분석한 'AI 자동화 공격 시대, 섀도 IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드'를 8일 공개했다.

이번 가이드는 최근 금융권 침해사고 사례를 바탕으로 AI 기반 공격 도구의 활용 방식과 실제 침해 경로를 분석하고 기업이 유사 공격에 대비하기 위해 갖춰야 할 보안 체계를 제시했다.

SK쉴더스는 현재까지 공개된 사고 정황을 종합해 볼 때 이번 사고는 AI가 새로운 공격 기법을 만들어낸 사례가 아닌, 기존 공격을 자동화·고도화한 사례에 가까운 것으로 분석했다. 공격자는 핵심 금융거래 시스템보다 대출모집인 시스템, 임직원 지원 서비스, 영업지원 플랫폼 등 관리 사각지대에 놓인 외부 노출 자산을 우선 공략했으며, AI는 이를 더 빠르고 대규모로 탐색하는 역할을 수행한 것으로 평가했다.

특히 AI 기반 자동화 공격도구가 활용될 경우 여러 금융기관의 인터넷 노출 자산과 API를 동시에 탐색할 뿐 아니라, API 호출 패턴과 응답 정보를 바탕으로 공격 대상을 빠르게 확장할 수 있다는 점에 주목했다. 기업의 주요 업무가 API를 통해 연결되는 환경에서 AI는 정상적인 호출 패턴을 모방하며 대규모 탐색과 정보 수집을 수행할 수 있어 위협이 더욱 커질 수 있다는 분석이다.

SK쉴더스는 이번 가이드에서 공격에 활용됐을 가능성이 제기되는 AI 기반 침투테스트 도구 'ARTEX(아르텍스)'의 동작 원리와 위험성도 밝혔다. 특히 화이트해커 조직 EQST(Experts, Qualified Security Team)가 ARTEX를 직접 분석해 자율형 AI 기반 공격의 작동 방식과 보안상 시사점을 도출했다.

이를 바탕으로 SK쉴더스는 이번 AI 공격의 출발점으로 관리되지 않는 외부 접점인 '섀도 IT'를 지목했다. 섀도 IT는 보안 조직의 관리 목록과 통제 범위 밖에서 운영되는 시스템, 서비스, API를 의미한다. 존재를 인지하지 못한 자산뿐 아니라, 인지하고 있더라도 관리 우선순위에서 밀려 충분한 보안 점검이 이뤄지지 않는 자산까지 포함한다. 이번 사고 역시 핵심 금융거래 시스템보다 외부에 노출된 업무지원 시스템과 API가 주요 공격 경로로 활용된 것으로 분석했다.

김병무 SK쉴더스 사이버사업부문장(부사장)은 "AI는 새로운 취약점을 만드는 기술이 아니라 공격을 증폭시키는 도구인 만큼, 기업은 보유 자산에 대한 가시성을 확보하고 API를 비롯한 외부 노출 영역에 대한 통제를 강화해야 한다"며 "AI 시대에도 보안의 본질은 변하지 않는다는 점에서 고객이 변화하는 위협 환경에 효과적으로 대응할 수 있도록 실질적인 보안 서비스와 제로트러스트 기반 보안 체계 구축을 지속 지원해 나갈 것"이라고 했다.

김철현 기자 kch@asiae.co.kr