🧩 AI가 뚫은 걸까, 원래 열려 있던 걸까

안녕하세요, 디프레임의 오나영입니다👾

지난주 ‘AI가 은행을 해킹했다’는 기사가 쏟아졌습니다. ‘AI’도 ‘해킹’도 그 자체로 불안한 단어인데, 둘이 붙으니 사람이 손쓸 수 없는 무언가가 금융망을 뚫고 들어온 것 같은 불안감이 듭니다. 그런데 금융당국이 사고 다음 날 낸 문서에는 ‘AI’라는 단어가 없습니다.

이번 레터는 그 간극에서 출발합니다. ‘AI 해킹’이라는 단어에 가려지고, 한편으로는 부풀려진 것들은 뭐가 있을까요.

📅 무슨 일이 있었나

10월 1일, 신한은행에서 고객 정보가 유출된 사실이 알려졌습니다. 은행 공지에 따르면 유출된 고객은 2만 5,729명이고, 이 가운데 주민등록번호가 포함된 경우가 66건, 고객식별정보(CI)가 포함된 경우가 97건입니다.

공격은 9월 28일 저녁 6시쯤 시작됐는데, 은행이 비정상 접근을 처음 알아차린 건 이튿날 아침 9시 30분, 공격이 시작되고 15시간 넘게 지난 뒤였습니다. 완전히 차단하기까지는 30시간 넘게 걸렸고요.

비슷한 시기 예가람저축은행에서도 약 4만 명의 고객 정보가 빠져나갔습니다. MBC 보도에 따르면 해커는 9월 18일부터 은행 서버에 접근하기 시작했고, 9월 28일부터 정보가 유출됐습니다. 은행이 유출을 알아차린 건 9월 30일, 해커가 처음 문을 두드린 지 열흘이 지난 뒤였습니다.

이 사건은 알려진 직후부터 ‘AI 해킹’이라고 불렸습니다.

🚪 뚫린 곳은 은행 시스템의 정문이 아니었다

정보 유출이 일어난 곳은 우리가 일반적으로 사용하는 인터넷뱅킹이나 모바일뱅킹이 아니었습니다. 신한은행에서 뚫린 곳은 대출모집인이 고객의 대출 진행 상황을 조회하는 서비스였습니다.

보도를 종합하면 공격자는 이 서비스의 본인확인 절차를 우회한 뒤, 고객을 식별하는 번호 같은 조회값을 무작위로 바꿔 넣으면서 정보를 불러냈습니다. 비밀번호를 깨뜨린 게 아니라, 본인확인을 건너뛸 수 있는 틈을 찾아낸 거죠.

금융위원회가 10월 2일 낸 보도자료를 보면 이 점이 분명해집니다. 이 문서에 ‘AI’라는 단어는 한 번도 나오지 않습니다. 금융위가 금융사들에 요구한 건 세 가지였습니다.

외부에서 접근할 수 있는 시스템 전반을 점검해 보안 사각지대를 없앨 것
인증 없이 내부정보에 접근할 수 있는 경로가 있는지 점검할 것
공격에 쓰인 IP 주소 같은 위협정보를 금융권이 공유할 것.

당국이 가장 먼저 지목한 문제는 ‘AI 공격’이 아니라 외부에서 접근할 수 있게 ‘열려 있던 문’이었던 겁니다.

🤖 AI는 무엇을 했나

그렇다면 AI는 이 사건에서 실제로 무엇을 했을까요. 지금까지 나온 분석 중 글로벌 보안기업 크라우드스트라이크(CrowdStrike)가 10월 7일 낸 보고서가 가장 구체적으로 설명하고 있습니다. 크라우드스트라이크는 공격자가 쓰던 서버를 분석해서, 이번 공격에 AI 도구가 실제로 쓰였다고 밝혔습니다.

사용된 도구는 아텍스(ARTEX)라는 공개 소프트웨어입니다. 중국 개발자가 깃허브에 올린 오픈소스로, ‘AI 자동 침투 테스트’ 도구를 표방합니다. 아텍스 자체가 AI 모델은 아닙니다. 외부의 AI 모델을 불러와서 침투 과정을 자동으로 지휘하는 프로그램이죠.

이번 공격에서 아텍스가 주로 불러 쓴 모델은 중국산 AI 모델 딥시크(DeepSeek)의 경량 버전이었고, 공격자는 AI 모델을 중계 서비스를 거쳐 썼습니다. 이 밖에 중국 지푸AI의 GLM과 일론 머스크의 xAI가 만든 그록(Grok)도 보조로 사용했습니다.

보고서에 따르면 공격자는 9월 말부터 10월 초까지 여러 금융기관을 대상으로 공격 작업을 진행했고, AI 도구를 활용해 침투 작업을 지원했습니다.

공격자는 아텍스와 별도로 앤트로픽의 코딩 도구인 클로드 코드(Claude Code)도 사용했습니다. 보고서에 따르면 공격자는 클로드 코드로 작업을 이어가고, 탈취한 데이터의 판매 경로를 알아보며, 자신의 활동을 이력서에 정리하려 했습니다.

보고서에는 또 다른 사실도 나옵니다. 공격자 서버에는 중국어로 쓰인 침투 지시문 파일이 있었습니다. AI에게 어떤 식으로 침투 작업을 하라고 적어둔 문서죠. 공격 인프라는 홍콩에 있는 주 서버와 아텍스를 돌리는 실행 서버, 그리고 아홉 개의 우회용 IP로 구성돼 있었습니다.

크라우드스트라이크는 이번 사건이 AI 도구가 공격자에게 짧은 기간에 여러 침입을 수행할 수 있게 해준다는 것을 보여준다고 평가합니다. 에이전트형 AI 도구가 전통적인 공격 역량과 함께 쓰였다는 설명도 덧붙였고요.

결국, 공격 지시문을 작성하고 공격용 서버와 우회 경로를 마련한 건 사람입니다. 침투 작업을 진행한 AI 쪽 구성은 공개된 오픈소스 도구, 경량 모델, 중계 서비스 계정으로, 특별할 게 없었습니다.

그리고 국내 보도에서 드러난 신한은행의 침해 경로를 보면, 본인확인 절차와 접근 통제의 허점이 핵심 쟁점으로 떠오릅니다.

📰 부풀려진 것, 그리고 가려진 것

먼저 ‘AI 해킹’이라는 표현으로 부풀려진 쪽부터 볼까요.

AI가 스스로 목표를 정해 은행을 노린 것처럼 들리지만, 보고서에 따르면 사람이 만든 침투 지시문과 실행 환경이 확인됐습니다. AI가 작업을 자동화했다는 사실과 공격의 목표·전략을 AI가 독자적으로 결정했다는 주장은 구분해야 합니다.

또한, 금융권 해킹 사건에 최신 고성능 AI가 동원된 것처럼 느껴지지만 침투 작업의 엔진으로 쓰인 건 경량 모델과 공개된 도구였습니다.

그러면 ‘AI 해킹’이라는 단어에 가려진 건 뭘까요?

☑️ 먼저 본인확인 절차와 접근 통제입니다.

국내 보도에서 드러난 신한은행의 침해 경로를 보면, 공격자는 본인확인을 건너뛰고 조회값을 바꿔 넣는 방식으로 정보를 불러냈습니다. AI 도구가 공격 작업에 쓰였다는 사실과 별개로, 그 서비스에 어떤 통제상의 허점이 있었는지는 따로 따져봐야 할 문제입니다.

같은 IP에서 같은 시기에 공격을 받고도 유출이 확인되지 않은 은행들이 있으니까요. 한국일보 보도에 따르면 우리은행은 대출모집인에게 지정된 태블릿과 인증서·생체인증을 요구했고, 농협은행은 모집인에게 내부망 접근 권한을 주지 않으면서 같은 IP의 반복 로그인을 자동으로 차단했습니다.

이번 사건은 보안의 측면에서 AI 대응 기술만큼이나 기본적인 인증과 접근 통제가 중요하다는 점을 보여줍니다.

☑️ 그리고 이번에 뚫린 서비스 자체가 보안 점검에서 충분히 다뤄졌는지도 확인해야 합니다.

신한은행은 2026년 6월 정보보호 공시에서 2025년 한 해 정보보호에 약 369억 원을 썼고, 금융위의 개인신용정보 활용·관리실태 상시평가에서 5년 연속 최고 등급을 받았다고 밝혔습니다. 그런데 그 공시에서 ‘정상 대응 완료’라고 적힌 금융감독원·금융보안원 합동 모의훈련의 대상은 인터넷뱅킹과 모바일뱅킹이었습니다. 뚫린 대출모집인용 서비스가 은행 자체 점검에 포함돼 있었는지는 공시만으로는 알 수 없습니다.

보안 예산이 얼마였는지, 평가 등급이 얼마나 높았는지와 별개로 질문해야 할 것이 있습니다. 그 예산과 평가가 실제 공격 표면, 그러니까 외부에서 공격해 들어올 수 있는 모든 접점을 얼마나 포괄했을까요. 공개된 자료만으로 보안 점검 실패를 단정할 수는 없지만, 높은 평가 등급이 개별 시스템의 취약점까지 없다는 보증은 아니라는 점은 분명합니다.

☑️ 마지막으로, 외부 공격을 탐지하고 차단하기까지 걸린 시간입니다.

신한은행은 공격이 시작되고 15시간이 넘어서야, 예가람저축은행은 유출이 시작되고 이틀이 지나서야 알았습니다. 이 지연은 공격에 AI가 쓰였는지와는 별개의 문제입니다. AI가 공격 작업을 자동화했더라도, 침입을 조기에 탐지하고 접근을 차단할 책임은 금융사에 있기 때문입니다.

책임의 초점이 ‘금융권 시스템을 침투한 AI’에만 맞춰지고 대응책이 ‘AI를 활용한 방어’에 쏠리면, 기존 시스템의 인증과 접근 통제가 충분했는지에 대한 질문은 줄어들 수 있습니다.

🤔 그래서

지난 레터에서는 “지금 시작하지 않으면 뒤처진다”는 AI FOMO에 대해서 썼는데요, 이번 주 “AI가 공격한다”는 공포를 들여다 봤습니다.

하나는 AI를 쓰지 않으면 뒤처질 것이라는 불안이고, 다른 하나는 AI가 통제할 수 없는 위협이 될 것이라는 두려움입니다. 방향은 다르지만, 둘 다 AI를 우리가 충분히 이해하고 판단할 수 없는 무언가로 만든다는 점에서는 닮았습니다.

AI가 시스템 공격을 자동화할 수 있다는 사실은 중요합니다. 하지만 그것이 보안 사건의 모든 원인을 설명하지는 않습니다.

우리가 질문해야 할 것은 AI가 얼마나 똑똑해졌느냐만이 아닙니다.

외부에서 접근할 수 있는 시스템에 충분한 인증과 통제가 적용되었는지
보안 평가는 실제 공격 양상을 얼마나 잘 반영하고 있는지
피해를 예방할 책임은 누구에게 있는지

AI의 위협을 과소평가할 필요는 없습니다. 다만 AI라는 이름이 붙었다는 이유만으로 기존의 보안 실패를 새로운 기술의 문제로 바꿔 불러서도 안 됩니다.

이번주 디프레임은

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