SK쉴더스 “AI 자동화 공격, 관리 사각지대 ‘쉐도우 IT’ 노려” 작성일 10-08 31 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">금융권 개인정보 침해사고 분석<br>AI 공격의 자동화·고도화 사례<br>API보안 3단계·제로트러스트 제시</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="xCXoHWJ6TO"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c0754cca7efb6286e6390b0a75c89381c5666db04b1c352b9c9933909dd26f62" dmcf-pid="yfJtdMXSTs" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="SK쉴더스가 8일 ‘AI 자동화 공격 시대, Shadow IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드’를 공개했다. 사진 제공=SK쉴더스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/seouleconomy/20261008094704554fkbt.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="QbxHQ8yOlI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/08/seouleconomy/20261008094704554fkbt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> SK쉴더스가 8일 ‘AI 자동화 공격 시대, Shadow IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드’를 공개했다. 사진 제공=SK쉴더스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e953cacaf4605151bef56b160264077e27722ec130c7b331ecdb25f300267cec" dmcf-pid="W4iFJRZvlm" dmcf-ptype="general">SK쉴더스가 인공지능(AI) 기반 자동화 공격의 주요 대상으로 관리 사각지대에 놓인 ‘쉐도우(Shadow) IT’를 지목하고 기업이 유사공격 대비를 위해 갖춰야 할 보안체계를 제시했다.</p> <p contents-hash="cdc929ac91b24c3b641b2b427d44c84829a14668d8947b017d83a7fc3ca45c9f" dmcf-pid="Y8n3ie5TCr" dmcf-ptype="general">SK쉴더스는 8일 ‘AI 자동화 공격 시대, Shadow IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드’를 공개했다. 최근 금융권 개인정보 침해사고를 바탕으로 AI 기반 공격도구의 활용 방식과 침해 경로를 분석했다.</p> <p contents-hash="493a8e849a1a3d31687c02302e197c3a29841e43f0e0a528f4e4f6d1f9aa1e0a" dmcf-pid="G6L0nd1yTw" dmcf-ptype="general">회사는 이번 사고에서 AI가 새로운 공격 기법을 만든 것이 아니라 기존 공격을 자동화·고도화한 사례에 가깝다고 평가했다. 공격자는 핵심 금융거래 시스템보다 대출모집인 시스템·영업지원 플랫폼 등 외부에 노출된 업무지원 자산을 우선 공략했다는 분석이다.</p> <p contents-hash="e621bc4f57b59c50629b52828324aa466b09322f9e699865454577c400cde38e" dmcf-pid="HPopLJtWhD" dmcf-ptype="general">회사의 화이트해커 조직 EQST는 공격에 활용됐을 가능성이 거론되는 AI 기반 침투테스트 도구 아르텍스(ARTEX)를 직접 분석했다. ARTEX는 사람이 하던 모의해킹 절차를 AI로 자동화한 오픈소스 플랫폼이다. 이전 수행 결과를 토대로 다음 탐색 대상을 스스로 정하고 공격 경로를 넓힐 수 있다.</p> <p contents-hash="1b0e4056c7a16b660bb2bc711d4bbced01d8212a6ed147fd90ae4b3274f4d0ad" dmcf-pid="XQgUoiFYhE" dmcf-ptype="general">SK쉴더스는 이러한 구조가 공격자의 정찰·취약점 탐색·검증 과정을 자동화해 공격 속도와 범위를 크게 확대했다고 분석했다. 공격자가 이런 도구로 여러 국가의 임대 서버(VPS)를 거쳐 복수 금융사의 인터넷 노출 서비스와 응용프로그램인터페이스(API)를 탐색했을 가능성이 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="09b02826508c09dd401805611bcafe0948201dc8d8900742e46769274f9f1fac" dmcf-pid="Z39hKqsAWk" dmcf-ptype="general">Shadow IT는 보안 조직의 관리 범위 밖에서 운영되는 시스템·서비스·API를 뜻한다. 존재를 모르는 자산뿐 아니라 알고 있어도 관리 우선순위에서 밀린 자산까지 포함한다. 회사는 AI 공격의 본질이 새로운 취약점 발견이 아니라 관리되지 않는 자산을 더 빠르게 찾아내 악용하는 데 있다고 짚었다.</p> <p contents-hash="ea8155a31f99c9589da385894da7719dd6e70aa52f2c1116f8d4da69f133b43e" dmcf-pid="502l9BOcWc" dmcf-ptype="general">가이드는 대응책으로 API 보안 3단계 체계인 △식별 △모니터링 △탐지·대응을 제시했다. 외부 노출 자산을 찾아 Shadow IT를 없애고, API의 인증·인가 체계와 호출 행위를 지속적으로 살피는 동시에 행위 기반 분석으로 이상 행위를 탐지·차단해야 한다는 것이다.</p> <p contents-hash="1401b48f026f9f7b9af733b3183e1b97ccc70e8f9e953c923bee0f50d757653b" dmcf-pid="1pVS2bIkvA" dmcf-ptype="general">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 “고객이 변화하는 위협 환경에 효과적으로 대응할 수 있도록 실질적인 보안 서비스와 제로트러스트 기반 보안 체계 구축을 지속 지원해 나갈 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="62967dcc17f7038c5909305ef82f95cf0974ca81fdfae8e040b35ddeebbacbfe" dmcf-pid="tUfvVKCESj" dmcf-ptype="general">김지원 기자 one@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 SKT·업스테이지, 보안기업 6곳과 AI 사이버보안 협의체 출범 10-08 다음 “0과 1 새겨지는 순간 봤더니”…KAIST, 차세대 메모리 ‘찰나의 비밀’ 풀었다 10-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
