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[IT뉴스][AI 해킹전쟁 ㊦] 뚫는 AI vs 막는 AI…보안업계 '추론 경쟁' 막 올랐다

온카뱅크관리자

2026-10-08 09:17:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="uLI0u0kLSE">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="357d2f845c517875f8d7c33f3d4a44c75001a208075c74b7674e2544141f1284" dmcf-pid="7oCp7pEoSk" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/552796-pzfp7fF/20261008091633935oubv.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="pgJIlI6bTw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/552796-pzfp7fF/20261008091633935oubv.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="44032ae46161f20254c873e7a2b1fc96abf7fbf8ae039abedf1d342f68b7874a" dmcf-pid="zghUzUDglc" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 김보민기자] 국내 금융권을 겨냥한 해킹 사고가 잇따르면서 보안업계의 핵심 과제가 '인공지능(AI) 방어 전략'으로 옮겨가고 있다. 공격자가 스스로 학습하고 판단하는 자율형 AI를 악용한 정황이 발견되면서, 방어 체계 역시 상대 전략을 예측하는 이른바 'AI 대 AI' 추론 경쟁 국면에 돌입한 분위기다.</p>
          <p contents-hash="7a58ee5172a69a7505a0d0333e7d8e52256da8327cec927aadade05ad2993bcc" dmcf-pid="qaluquwaTA" dmcf-ptype="general"><strong>◆ '추론 경쟁' 격화…방어 체계 고속화·통제 수준 향상 요구</strong></p>
          <p contents-hash="23e3bb5da3d9ee0fb755ae6a4784f65b0a6661e7f09acc5802488eab049e2f7a" dmcf-pid="BNS7B7rNCj" dmcf-ptype="general">보안업계에 따르면 자율형 AI 에이전트가 도입되면서 해커가 침투 경로 탐색의 초기 단계 교란 방식을 무력화하고 있다. 과거 공격자는 보안 제품 탐지 방식을 분석하고 정상 도구 활용 방안과 탐지 우회 방법을 직접 찾아야 했고, 실패할 경우 다른 방법을 찾는 과정도 반복 수행해야 했다.</p>
          <p contents-hash="362cb426a844c71305a87b1851415447595bfa2ba8145608a730e4bc0140154f" dmcf-pid="bjvzbzmjhN" dmcf-ptype="general">이 같은 판도는 생성형 AI와 에이전트가 등장한 이후 뒤집혔다. 안랩 관계자는 "AI 에이전트를 활용하면 이러한 탐색, 시도, 관찰, 적응, 재시도 과정을 더 빠르게 반복하고 확장할 수 있다"고 진단했다.</p>
          <p contents-hash="cff25f3ee2c7f8e22e380774579ab4c423f6abb1f6cd941f92a070b3074a1016" dmcf-pid="KnO3U3cnTa" dmcf-ptype="general">이러한 공격 속도에 대응하려면 방어 또한 전환이 요구된다. 안랩 관계자는 "알려진 공격 기법이나 특정 도구를 탐지하는 것을 넘어 엔드포인트, 네트워크, 계정 등에서 발생하는 여러 행위의 맥락을 AI가 연결해 분석하고 추적함으로써 공격 전체 흐름과 다음 행동을 추론할 수 있어야 한다"고 제언했다.</p>
          <p contents-hash="af944fb25c9d2de8ccba92c2e28d81affa99d8294d1edc9afb8f4fa8cd247546" dmcf-pid="9LI0u0kLvg" dmcf-ptype="general">보안 환경이 상호 전략을 예측하는 '추론 경쟁' 국면으로 진화했다는 점을 엿볼 수 있는 대목이다. 공격자가 AI를 활용해 방어 체계 약점과 우회 경로를 끊임없이 탐색하면, 방어자는 AI를 통해 해당 탐색 행위를 탐지, 차단, 추적하며 대응 효과를 검증할 수 있다.</p>
          <div contents-hash="ce0770cc8fedb2d8829823b0bf510b8a6cf584de1b05f78eaac9fe40d6f25ba9" dmcf-pid="2oCp7pEoho" dmcf-ptype="general">
           검증 결과를 방어 체계에 반영하고 재검증하는 과정을 반복하는 구조가 있어야 한다는 의미다. 그러나 단순 방어용 AI를 도입하거나 특정 진단 도구를 차단하는 것만으로는 전체 시스템을 보호할 수 없다는 시각도 제기된다. 보안업계 관계자는 "서비스 내부 비즈니스 로직, 접근 권한, 입력값 검증 등 보안 통제가 선행돼야 한다"고 지적하며 시스템 내부 통제 체계 정비의 중요성을 강조했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e30cb746aff72a063b239e5459f90dd79f49e580d3251d223e119b19032b6c4e" dmcf-pid="VghUzUDghL" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/552796-pzfp7fF/20261008091634204sbcg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="UGbLaL0HWD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/552796-pzfp7fF/20261008091634204sbcg.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="75c98a3e98e70dadce7a63f5e4f0b1871cc5c3665349ac624821da86d1bf35b1" dmcf-pid="faluquwaWn" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 섀도우 IT 표적화…API 보안 강화</strong>·<strong>'휴먼 인 더 루프' 중요성</strong>↑</p>
          <p contents-hash="6ddfaa1b984c64f6df660aca2a1adb701f8c29fd5a53c9c8acb396d589357648" dmcf-pid="4NS7B7rNCi" dmcf-ptype="general">보안업계는 AI가 신규 취약점을 창조하는 도구라기보다 기존 공격 과정을 고도화하는 자동화 수단으로 적극 악용되고 있다는 점에 주목하고 있다. 플래시포인트 분석 결과에 따르면 취약점 공개부터 최초 악용 관측까지 소요되는 시간(TTE)은 2020년 745일에서 2025년 44일로 감소했다. 포티가드랩스 보고서 역시 2025년 중대 취약점 표본 기준 TTE를 24~48시간으로 분석했다. 국가 배후 해킹조직이 취약점 공개 24시간 이내에 사이버 킬체인 전반을 자동화한 도구로 공격에 나선 사례도 보고되고 있다.</p>
          <p contents-hash="a8e2ab45fbf07a3d219908adaea4cfd4ae09d9e748bd81c6a6976dd3f8e1bb51" dmcf-pid="8jvzbzmjhJ" dmcf-ptype="general">이러한 자동화 공격의 주요 표적은 보안 조직 관리 통제 밖에서 운영되는 '섀도우 IT(Shadow IT)'와 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API)에 집중된다. 실제 신한은행, KB국민은행, 하나은행, 예가람저축은행 등에서 발생한 침해사고 공통점도 코어뱅킹 시스템에서 분리된 채 외부에 노출된 자산이 공략당했다는 점이다. 자율형 AI는 정상적인 호출 패턴을 모방하며 인터넷에 노출된 자산과 API를 탐색해 정보 수집을 수행한다.</p>
          <p contents-hash="8a0c5e5abfdae50672ecf2c9b71a95cbc001a15e6fdab02f077ee6bb8b3ceeb1" dmcf-pid="6ATqKqsAvd" dmcf-ptype="general">보안업계는 외부 자산 가시성을 확보하는 것이 중요해졌다고 제언한다. SK쉴더스는 이날 보고서를 통해 API 보안 대응 체계로 식별, 모니터링, 탐지·대응 3단계를 제시하며 공격자 관점에서 노출 자산을 찾아내 섀도우 IT를 우선적으로 제거해야 한다고 강조했다. 아울러 사용자 신원, 기기 단말, 네트워크, 데이터 영역을 철저히 통제하는 제로트러스트 체계로 전환하고 단순 인증을 넘어 요청 대상 데이터 권한 검증 등 엄격한 API 운영 보안 기준이 동반돼야 한다고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="0ba90c5e115079f7bc14957888e76d4247f82fae474b7461b237c892221792de" dmcf-pid="PcyB9BOcTe" dmcf-ptype="general">고도화된 시스템을 방어하기 위해서는 기술 통제 체계에 인간 전문가가 개입하는 '휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)' 개념이 도입되어야 한다는 의견도 제기된다. 엔키화이트햇은 주요 공격 시나리오 6종을 도출하며 "통신 전문 구조나 거래코드 체계 등 금융권 고유 시스템 구조를 인간이 파악하고 가설을 제공하지 않으면 AI는 위험도를 판단할 수 없다"고 지적했다. AI 계산 능력에 인간의 비판적 사고와 맥락 이해력이 결합되어야만 비로소 강력한 상시 진단 체계가 완성될 수 있다는 것이다.</p>
         </section> 
        </div> 
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