인공지능(AI) 기반 해킹 공격에 대응하기 위해 기업이 관리하지 않는 외부 노출 시스템과 응용프로그램인터페이스(API)에 대한 보안 통제를 강화해야 한다는 분석이 나왔다.
SK쉴더스는 최근 금융권 침해사고와 AI 기반 공격도구를 분석한 'AI 자동화 공격 시대, Shadow IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드'를 8일 공개했다.
SK쉴더스는 최근 금융권 침해사고가 AI를 활용해 새로운 공격 기법을 만들어낸 사례보다는 기존 공격 과정을 자동화·고도화한 사례에 가깝다고 평가했다. 핵심 금융거래망보다 대출모집인 시스템, 임직원 지원 서비스, 영업지원 플랫폼 등 보안 관리가 상대적으로 취약한 외부 접점이 주요 공격 대상으로 지목됐다.
SK쉴더스 화이트해커 조직 EQST는 공격에 활용됐을 가능성이 제기된 AI 기반 침투테스트 도구 '아르텍스(ARTEX)'를 분석했다. 아르텍스는 정보 수집부터 취약점 탐색, 공격 경로 선정과 검증까지 자동화하는 오픈소스 플랫폼이다. 이전 작업 결과를 바탕으로 다음 공격 대상을 스스로 선정하고 탐색 범위를 확장할 수 있다.
SK쉴더스는 AI가 여러 금융기관의 인터넷 노출 자산과 API를 동시에 탐색하고, 호출 패턴과 응답 정보를 분석해 공격 효율을 높일 수 있다고 설명했다.
SK쉴더스는 기업 보안조직의 관리·통제 범위에서 벗어난 '섀도 IT'를 주요 위험 요인으로 지목했다. 방치된 테스트 서버와 오래된 웹 애플리케이션, 외주 운영 시스템 등이 대표적이다. 업무상 외부 접속이 필요하지 않은 시스템까지 인터넷에 노출되면 공격 경로가 악용될 우려가 있다.
SK쉴더스는 대응 방안으로 △외부 노출 자산 식별 △API 모니터링 △이상행위 탐지·대응 등 3단계 보안체계를 제시했다.
먼저 기업이 관리하지 않는 시스템과 API를 찾아내고, API 인증·접근권한과 호출 패턴을 지속적으로 점검해야 한다고 강조했다. 이후 웹방화벽(WAF), 네트워크 위협 탐지·대응(NDR) 등 보안 솔루션을 연계해 비정상적인 데이터 조회와 접근 시도를 탐지·차단해야 한다는 설명이다.
SK쉴더스는 외부 노출 자산을 탐색·관리하는 공격표면관리(ASM), API 이상행위 관제, 여러 보안 시스템의 탐지 정보를 연계·분석해 대응하는 통합 탐지·대응(MXDR) 서비스를 제공하고 있다.
사용자와 기기, 데이터 접근권한을 지속적으로 검증하는 제로트러스트 기반 보안체계 구축도 지원한다
김병무 SK쉴더스 사이버사업부문장(부사장)은 “AI는 새로운 취약점을 만드는 기술이 아니라 공격을 증폭시키는 도구”라며 “기업은 보유 자산의 가시성을 확보하고 API를 비롯한 외부 노출 영역에 대한 통제를 강화해야 한다”고 말했다.
박진형 기자 jin@etnews.com
