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[IT뉴스][AI픽] 금융권 해킹, 핵심 시스템 아닌 '보안 사각지대' 노렸다

온카뱅크관리자

2026-10-08 09:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> SK쉴더스, AI 침해사고 분석…대출모집인·영업지원 시스템 표적 아르텍스 공격 자동화 가능성 분석…API 보안 3단계 대응 제시 
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 <img alt="아르텍스 분석 [SK쉴더스 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/yonhap/20261008095305935ktju.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="3fJuKqsAHt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/yonhap/20261008095305935ktju.jpg" width="658">
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 아르텍스 분석 [SK쉴더스 제공. 재판매 및 DB 금지]
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 (서울=연합뉴스) 오지은 기자 = 최근 금융권을 겨냥한 해킹 공격이 핵심 금융거래 시스템보다 보안 관리의 사각지대에 놓인 대출모집인 시스템과 영업지원 플랫폼 등 이른바 '섀도 IT'(Shadow IT)에 집중된 것으로 분석됐다.
 특히 인공지능(AI) 기반 자동화 공격 도구가 외부에 노출된 시스템과 응용프로그램 인터페이스(API)의 취약점을 빠르고 광범위하게 탐색하면서 기존 해킹 수법의 공격 속도와 규모를 증폭시키고 있다는 지적이 나왔다.
 SK쉴더스는 8일 최근 금융권 침해사고와 AI 자율형 침투테스트 도구 '아르텍스'(ARTEX)의 작동 원리를 분석하고, 외부 노출 자산 식별과 API 모니터링, 이상 징후 탐지·대응을 핵심으로 하는 보안 가이드를 공개했다.
 AI, 기존 해킹 수법 자동화·증폭…금융권 '섀도 IT' 집중 공략
 SK쉴더스는 AI 자동화 공격 시대, 섀도 IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드를 발간했다고 8일 밝혔다.
 이번 가이드는 최근 발생한 금융권 침해사고 사례를 분석해 AI 기반 공격 도구의 실제 활용 방식과 침해 경로를 규명하고, 기업들이 유사 공격에 대비해 실질적으로 구축해야 할 방어 체계를 제시하기 위해 마련됐다.
 SK쉴더스는 공개된 이번 침해사고의 본질이 AI가 완전히 새로운 공격 기법을 창조해낸 게 아니라 기존에 존재하던 공격 절차를 자동화하고 고도화해 대규모로 증폭시킨 사례에 가깝다고 짚었다.
 특히 해커들은 침투가 까다로운 핵심 금융거래 시스템을 직접 공략하기보다 대출모집인 시스템, 임직원 복지·지원 서비스, 영업지원 플랫폼 등 보안 부서의 통제와 관리 우선순위에서 밀려난 외부 노출 자산, 즉 섀도 IT를 공략한 것으로 나타났다.
 섀도 IT는 보안 조직의 공식 관리 목록에서 누락돼 존재를 인지하지 못했거나, 인지하고 있더라도 점검 순위에서 밀려 방치된 시스템·서비스·API를 뜻한다. 
 AI 도구는 사람이 일일이 점검하기 힘든 방대한 인터넷 영역에서 이 같은 보안 구멍을 훨씬 빠르고 광범위하게 찾아내는 역할을 수행했다.
 SK쉴더스 산하 화이트해커 조직인 EQST(이큐스트)는 가이드를 통해 실제 공격에 쓰였을 가능성이 높은 오픈소스 기반 자율형 침투테스트 플랫폼 아르텍스(ARTEX)의 동작 원리를 분석했다.
 단순히 사전에 정의된 패턴만 스캔하는 기존 자동화 도구와 달리 아르텍스는 이전 단계의 침투 결과를 바탕으로 AI가 스스로 다음 탐색 대상을 선정하고 공격 경로를 넓혀간다는 특징이 있다. 
 해커의 정찰, 취약점 탐색, 실제 공격 검증에 이르는 전 과정을 AI가 대신 수행하면서 공격의 속도와 범위를 폭발적으로 키운 것이다.
 EQST는 공격자가 공개된 AI 침투 도구를 활용해 여러 국가의 가상 사설 서버(VPS)를 경유하며 다수의 국내외 금융사 인터넷 노출 서비스와 API를 동시에 탐색했을 가능성을 제기했다. 
 기업의 핵심 업무가 API로 연결된 환경에서 AI가 정상적인 호출 패턴을 모방해 데이터를 대규모로 긁어가거나 권한 우회를 시도하면 기존의 단순 차단 체계로는 방어하기 어렵다는 지적이다.
 API 보안 3단계 대응 제시…외부 노출 자산 식별·제로트러스트 강조
 SK쉴더스는 이에 맞서기 위한 해법으로 API 보안 3단계 대응 체계를 제시했다.
 구체적으로는 ▲ 공격자 관점에서 외부 노출 자산을 전수 식별해 방치된 섀도 IT를 제거하는 식별 ▲ API의 인증 체계와 호출 행위를 지속 감시하는 API 모니터링 ▲ 보안 설루션을 유기적으로 연계해 이상 징후를 차단하는 탐지·대응 단계다.
 아울러 SK쉴더스는 아무것도 신뢰하지 않고 지속해서 검증하는 제로트러스트 보안 체계로의 전환이 필수적이라고 조언했다. 
 김병무 SK쉴더스 사이버사업부문장은 "AI는 새로운 취약점을 발굴하는 만능 기술이 아니라 공격의 규모와 속도를 증폭시키는 도구인 만큼 기업은 보유 자산에 대한 철저한 가시성을 확보하고 API를 비롯한 외부 노출 접점의 통제를 대폭 강화해야 한다"라고 말했다.
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