모든 AI 앱이 안전한 것은 아니며, 많은 앱이 취약점에 노출되어 있습니다. AI는 스위스 군용 칼과 같습니다. 잘못된 손에 들어가면 초래할 수 있는 피해 규모는 재앙적입니다.
국가 기술 당국은 최근 권고에서 적대적 공격, 데이터 오염, 프롬프트 주입, 모델 역전, 환각 악용 등 AI의 기술적 문제에 대해 전 세계 사용자에게 경고했습니다. AI는 혁신의 상징으로 여겨지지만 정교한 사이버 위협을 가하는 데에도 활용될 수 있습니다. AI 기반 사이버 공격은 통신, 의료, 핀테크, IT 산업을 표적으로 삼으며 정부 기관까지 노립니다.
본 가이드는 AI 사이버 공격의 작동 방식, 다양한 유형, 그리고 AI 기반 사이버 공격을 방지하는 방법을 살펴볼 것입니다.
AI 기반 사이버 공격이란 무엇인가요?
간단히 말해, AI 사이버 공격은 AI를 활용해 공격을 설계하고 실행하는 위협 행위입니다. 예를 들어, 누군가 AI를 이용해 악성 코드를 작성하고 사용자의 기기 내 애플리케이션에 이를 주입한다면, 이는 AI 생성 사이버 공격의 사례입니다.
AI는 연구 수행, 피해자 및 위협 정찰, 개인 및 민감 데이터 수집 방법에 대한 사용자 조언 등에 활용될 수 있습니다. 위협 행위자가 AI의 검열 법칙과 모델 편향을 우회할 수 있을 때, 이는 글로벌 생태계에 큰 위험을 초래할 수 있습니다.
AI 서비스는 위협 행위자들이 신원을 위장하고, 데이터 유출을 유발하며, 디지털 세계에서 흔적을 더 효과적으로 은폐하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 특히 법적 문제와 관련하여 중요한 결정에 대한 답변을 받아 질문하고 도움을 받을 수 있습니다. AI 서비스는 또한 불법 및 의료 접촉으로부터 사람들을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사이버 범죄자들은 공격을 위해 AI를 어떻게 사용합니까?
사이버 범죄자들은 AI를 사용하여 공격 성능을 향상시키고 공격 경로를 변경할 수 있습니다. AI는 실시간으로 AI 위협 탐지 기술을 수정하고 적응하여 최신 사이버 보안 도구로도 탐지하기 어렵게 만들 수 있습니다. AI 기술은 조직이 대응하기 전에 공격자가 훨씬 빠르게 공격을 시작하도록 돕습니다. 이는 공격의 정교함을 높이고 시간이 지남에 따라 현대적인 회피 기술을 우회할 수 있게 합니다. AI는 공격자가 조직이 자신들의 전술에 대응하기 위해 취하는 모든 보안 조치를 문서화하고 이에 대한 대응 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
악성 GPT는 사용자 프롬프트에 응답하여 지능적인 텍스트를 생성하여 공격 대응을 어렵게 만들 수 있습니다. AI 기반 랜섬웨어는 실제 문제이며, 공격자는 다양한 AI 및 머신러닝 기술을 활용하여 서로 다른 비즈니스 운영 및 모델 개발 영역을 표적으로 삼을 수 있습니다. 데이터 포이즌 공격은 훈련 데이터 세트에 가짜 또는 오해의 소지가 있는 정보를 주입하여 조직 모델의 정확성과 객관성에 영향을 미치는 공격입니다. 일부 공격은 모델 데이터에 미묘한 변화를 가해 오분류 오류를 유발하거나, 대상의 매개변수 및 모델 구조 자체를 조작하기도 합니다.
AI 기반 사이버 공격의 주요 유형
AI 기반 사이버 공격의 가장 흔한 유형은 다음과 같습니다:
사회공학적 공격
AI 기반 사회공학적 공격이 매우 흔해지고 있습니다. AI 알고리즘은 조사, 정교하고 설득력 있는 이메일 작성, 인간 행동 조작에 활용될 수 있습니다. 이들은 대상이 고가 자산의 자금 및 소유권을 이전하도록 설득할 수 있습니다. AI 생성 이메일은 대상이 시스템 접근 권한을 부여하고 민감한 정보를 제공하도록 유도할 수 있습니다. 해커들은 특정 인물을 개발하고 채택하여 실제 관심을 받는 현실적인 시나리오를 만들 수 있습니다. 개인화된 메시지를 작성하고 영상 자료, 음성 녹음 등 멀티미디어 자산을 생성할 수 있습니다.
딥페이크
공격자들은 인터넷에 흔히 등장하는 딥페이크를 생성하여 공직자를 모방할 수 있습니다. 허위 정보 유포 캠페인과 가짜 뉴스는 유명 사건에서 악명 높게 흔해지고 있습니다. 예를 들어, 공격자는 조직 내 공식 기관의 기존 영상을 활용해 조작된 영상 자료와 음성 녹음을 생성할 수 있습니다. 그들은 AI를 이용해 해당 인물의 목소리를 모방하고 얼굴을 복제하며, 특정 행동을 수행하거나 지시를 내리도록 지시할 수 있습니다. 이러한 딥페이크는 매우 사실적이어서 조직 내 다른 모든 사람들이 속아 넘어가게 되며, 가짜와 진짜를 구분할 수 있는 사람은 아무도 없습니다.
AI 악성코드와 웹 스크래핑 봇
사이버 공격자들은 탐지 소프트웨어를 회피하고 대응책에 적응하기 위해 악성코드에 AI 기능을 탑재하고 있습니다. AI 기반 악성 코드는 실패한 공격을 학습하고, 행동을 조정하며, 새로운 취약점을 자동으로 찾을 수 있습니다. AI 기반 웹 스크래핑 봇은 CAPTCHA 및 속도 제한기와 같은 표준 봇 탐지 방법도 회피할 수 있습니다. 이러한 봇은 개인 정보 및 경쟁사 정보를 포함한 방대한 양의 민감한 데이터를 웹사이트에서 스크래핑합니다. 이들은 인간의 브라우징 패턴을 모방하고, IP를 위해 프록시를 순환하며, 보안 경고를 피하기 위해 타이밍을 조절합니다. 이는 고객 정보나 기밀 데이터를 온라인에 저장하는 기업에 매우 악의적인 위협이 됩니다.
AI 기반 사이버 위협을 탐지하는 방법?
AI 사이버 공격을 탐지하려면 고급 모니터링 하드웨어와 행동 분석 도구가 필요합니다. AI 기반 활동의 특징일 수 있는 비정상적인 네트워크 사용 패턴, 데이터 접근 요청 또는 로그인 시도를 찾으십시오. AI 기반 공격은 기계 속도로 실행될 가능성이 높으므로 비정상적인 볼륨이나 활동률 급증은 즉시 경보를 발령해야 합니다.
일상적인 관행의 기준을 만들고 변동을 식별하는 이상 탐지 도구를 활용하십시오. 여러 다른 축을 따라 사용자 및 시스템 활동을 동시에 모니터링해야 합니다. 예를 들어, 비정상적인 리소스 세트를 개설하거나 비수기에 개설하는 계정은 AI 기반 공격을 시사할 수 있습니다.
방어 체계에 대한 점진적이고 반복적인 테스트를 수행하십시오—AI 시스템은 대규모 공격 전에 서서히 테스트합니다. 실질적 자산을 위험에 빠뜨리지 않고 AI 공격자를 유인하여 노출시키기 위해 미끼 시스템을 활용하고 그들의 전술을 파악하십시오.
인증 로그를 체계적으로 검토하여 불가능한 이동 패턴이나 두 지리적 위치에서의 동시 접근을 확인하십시오. AI 환경은 분산 네트워크를 통해 지리적 차단 방식을 우회하려 할 수 있습니다. 또한 AI 공격은 대량 기반 탐지 도구를 회피하도록 설계된 패턴으로 데이터를 유출하므로, 비정상적인 데이터 유출 패턴도 검색해야 합니다.
AI 기반 사이버 공격 방지를 위한 모범 사례
AI 기반 사이버 공격을 방지하는 첫 번째 단계는 범죄자들이 기술을 향상시키고 데이터 유출을 일으키기 위해 사용하는 전술을 파악하는 것입니다. AI 알고리즘은 인간처럼 CAPTCHA를 풀고 계정을 탈취하여 민감한 정보를 훔칠 수 있습니다. 해커들은 AI를 활용해 비밀번호를 해독하고, 무차별 대입 공격을 수행하며, 네트워크와 시스템에 강제로 침투할 수 있습니다.
또한 AI를 이용해 사용자의 키 입력을 감청하고, 과거 패턴을 분석하여 최대 95%의 정확도로 비밀번호를 추측할 수 있습니다. 오디오 지문 인식은 사이버 범죄자들이 사용자의 목소리를 복제하여 가족과 친구를 상대로 악용하는 또 다른 전술입니다. 이제 AI가 사용되는 몇 가지 일반적인 방법을 알았으니, AI 기반 사이버 공격을 방지할 수 있습니다. 이를 위한 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
다중 인증 활성화하기
다중 인증은 AI가 우회할 수 없는 추가 보안 계층을 제공합니다. 공격자는 여러 기기에 접근할 수 있어야 하며 다양한 인증 방식을 전환해야 합니다. 이는 계정 해킹을 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 생체 인증, 인증 앱, 일회용 비밀번호를 혼합하여 사용할 수 있습니다. 공격자가 비밀번호를 추측해 첫 번째 시도로 침투하더라도 추가 방어 계층이 이를 차단할 것입니다.
강력한 비밀번호 사용하기
ChatGPT 시대 이전에도 강력한 비밀번호는 필수였습니다. 하지만 이제는 초강력 비밀번호가 필요합니다. 즉, 문자, 숫자, 기호를 혼합한 비밀번호를 생성해야 합니다. 특수 문자를 사용하고 비밀번호 길이를 15자 이상으로 설정하세요. 모든 계정에 동일한 비밀번호를 사용하지 마십시오. 비밀번호를 재사용하지 마십시오. 모든 비밀번호를 기억할 수 없다면 비밀번호 관리자를 사용하기 시작하고, 웹 브라우저에 비밀번호를 저장하지 마십시오.
모바일 기기를 더욱 안전하게 보호하세요
Wi-Fi 자동 연결 설정을 해제하고 항상 VPN을 사용하세요. 휴대폰 분실 시 원격으로 데이터를 삭제할 수 있는 옵션도 켜두어야 합니다. 절대 휴대폰에 데이터를 저장하지 마세요. 모바일 기기는 노트북이나 데스크톱보다 안전성이 떨어지는 것으로 알려져 있으므로, 사용할 때는 최상의 사이버 보안 조치를 취해야 합니다. 개인 정보를 소셜 미디어나 전화번호가 공유되는 온라인 계정에 공개하지 마십시오. 전화번호는 이메일 계정 및 기타 계정으로의 진입점이 될 수 있으므로 온라인에서 공개하지 않도록 노력하십시오.
자주 업데이트 및 패치 적용
AI 자동화 공격 도구는 학습된 데이터로 훈련되므로, 네트워크 시스템과 사용자 정보를 지속적으로 업데이트하면 AI가 이를 빠르게 악용할 수 없습니다. 소프트웨어를 자주 업데이트하고 취약점을 패치하며, 최신 버그를 수정하고 최신 운영체제로 업그레이드하세요. 이러한 간단한 조치만으로도 해커들이 기기 접근을 위해 악용하는 수많은 취약점을 완화할 수 있습니다.
AI 기반 사이버 위협에 대응하는 방법?
조직은 AI 기반 피싱 및 딥페이크 사기로 인한 금융 사기를 막기 위해 엄격한 검증 프로토콜과 프로세스를 적용해야 합니다. 행동 분석 기술을 도입하고, 비정상적인 거래 패턴을 추적하며, 사기성 요청을 식별할 수 있도록 직원 교육을 강화해야 합니다.
또한 잠재적 피해를 최소화하기 위해 사고 대응 계획을 수립해야 합니다. AI 기반 사이버 공격을 예방하는 방법을 아는 것 역시 중요합니다. 효과적인 AI 사고 대응 계획에는 영향을 받은 시스템을 격리하기 위한 즉각적인 조치 단계가 포함되어야 합니다. 또한 향후 사고를 방지하기 위해 침해 사고를 분석하고 외부 관계 관리 전략을 소통하는 데 도움이 되어야 합니다.
다음 단계는 민감한 데이터를 보호하기 위한 강력한 접근 통제 및 암호화 구현입니다. 기업은 직원들이 새롭게 등장하는 AI 기반 위협을 인식하고 대응할 수 있도록 교육해야 합니다.
AI 기반 사이버 공격에 실시간으로 대응하기 위해 AI 위협 탐지 및 보안 솔루션을 도입해야 합니다. 시스템을 정기적으로 패치하고 업데이트하면 잠재적 취약점을 완화할 수 있습니다. 또한 딥페이크나 사회공학적 사기 수법에 직면했을 때, 직원들은 요청을 무조건 승인하기보다 실제 당사자에게 직접 확인하는 것이 좋습니다. 이러한 모든 조치는 AI 기반 사이버 위협에 대처하고 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다.
위협 인텔리전스 강화AI 기반 사이버 공격의 실제 사례
2019년 해커들은 AI 기반 음성 기술을 활용하여 CEO의 목소리를 모방하여 금융 임원을 속여 243,000달러를 가짜 계좌로 송금하게 했습니다. 이 AI는 말투, 억양, 어조를 완벽하게 모방해 감지하기 거의 불가능했습니다.
또 다른 사례는 주요 기업을 대상으로 한 AI 기반 스피어 피싱 공격이었습니다. AI는 소셜 미디어 프로필을 탐색해 최근 회사 행사에 관한 맞춤형 메시지를 설계하고 정확한 업계 용어를 사용했습니다. 이러한 공격의 성공률은 일반 피싱 공격보다 거의 세 배에 달했습니다.
HP Wolf Security는 해커들이 AI를 활용해 악성코드를 생성하고 악성 스크립트를 작성하여 코드베이스에 주입하는 사례도 발견했습니다. 위협 행위자들은 또한 이미지 파일에 악성코드를 삽입하여 악성 광고 캠페인 전반에 걸쳐 활용했습니다. HP는 ChromeLoader 캠페인이 더욱 두드러지게 나타나고 있으며, 이 악성코드가 브라우저 확장 프로그램에 로드되어 피해자의 브라우징 세션을 장악하고 검색을 공격자가 통제하는 사이트로 리디렉션하는 것을 발견했습니다.
SentinelOne으로 AI 기반 사이버 공격 완화하기
SentinelOne은 특허받은 스토리라인 기술로 공격 경로를 시각화하고, 보안 이벤트를 상관관계 분석하며, 심층 분석을 위한 과거 타임라인을 재구성합니다. 검증된 익스플로잇 경로를 적용한 공격적 보안 엔진은 공격 발생 전 예측이 가능합니다. SentinelOne은 또한 원클릭 수정 기능으로 중요한 취약점을 수정하고 무단 변경 사항을 롤백할 수 있습니다.
기존 시그니처 기반 솔루션과 달리 SentinelOne의 행동 기반 AI는 알려진 코드 패턴이 아닌 악성 행동을 인식하므로 새로운 AI 위협에 특히 효과적입니다. 이 플랫폼은 위협을 탐지하는 즉시 자동으로 격리하여 측면 이동 및 데이터 유출을 방지합니다.
SentinelOne은 AI 기반 악성코드, 랜섬웨어, 제로데이 공격, 피싱, 사회공학 및 기타 사이버 위협에 대응할 수 있습니다. 모든 사용자와 장치에 대한 엔드포인트 보호 기능을 제공하고 미묘한 침해 징후를 탐지합니다. 또한 SentinelOne은 AI 기반 위협 탐지 및 지속적인 모니터링을 활용하여 인적 감독이 필요하지 않습니다. 또한 보안 사일로를 해결하고 SOC 2, HIPAA, NIST, CIS 벤치마크 등 규제 프레임워크에 대한 지속적인 준수를 보장할 수 있습니다. SentinelOne의 글로벌 위협 인텔리전스는 항상 최신 상태를 유지하며, 자체 생성형 AI 사이버 보안 분석가인 Purple AI와 결합하면 조직은 최신 보안 인사이트를 얻을 수 있습니다. 에이전트 없는 CNAPP(클라우드 기반 애플리케이션 보호 플랫폼)으로 기업이 종합적인 보안을 달성할 수 있도록 지원하며, SentinelOne은 정기적인 클라우드 보안 감사 및 취약점 평가를 수행할 수 있습니다.
결론
AI 기반 사이버 공격은 당분간 사라지지 않을 것입니다. 공격자들이 인공지능을 활용해 기술을 향상시키므로, 조직 역시 보안 전략을 발전시켜야 합니다. 강력한 인증, 정기적인 업데이트, 직원 교육, 그리고 강력한 AI 보안 시스템은 이러한 진화된 공격을 탐지하고 대응하기 위한 다중 보호 계층을 제공합니다. AI 공격이 발전하는 동안, 보안 기술 역시 마찬가지로 성숙해지고 있습니다.
사이버 범죄자들이 AI를 어떻게 활용하는지 이해하고, 그들의 도구에 맞서 대응해야 합니다. 조직의 방어 체계는 반복적이어야 하며, 선제적 보안 태세를 채택해야 합니다.
지금 바로 SentinelOne로 조직을 보호하세요.
FAQs
AI 기반 사이버 공격은 AI의 도움을 받아 실행, 제작 또는 생성된 모든 유형의 위협을 말합니다. AI로 작성된 사회공학적 캠페인이나 피싱 이메일과 같은 위협일 수 있습니다. 또한 피해자 조사나 특정 보안 조치 우회와 같이 공격의 특정 측면을 자동화하는 데 사용되는 도구일 수도 있습니다. AI 기반 공격은 잠재적 취약점을 발견하거나 보안 운영을 중단시키고, 시간이 지나도 탐지되지 않도록 적응하는 악성코드를 생성할 수도 있습니다.
AI 기반 위협을 탐지한 후에는 추가 확산을 방지하기 위해 영향을 받은 시스템을 동시에 격리하십시오. 공격 경로를 평가하고 피해를 최소화하기 위해 사고 대응 팀을 가동하십시오. 악성 코드를 제거하는 동안 포렌식 조사를 위해 증거를 원본 형식으로 보존하십시오. 지속적인 활동을 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴이 있는지 네트워크 트래픽을 모니터링하십시오. 어떤 데이터에 접근되었을 수 있는지 파악하고 법적 통지 요건을 준수하십시오. 마지막으로, 보안 취약점을 식별하고 향후 유사한 공격에 대비하기 위한 추가 조치를 취하기 위해 철저한 사고 후 검토를 수행하십시오.
제로 트러스트 아키텍처는 위치나 직위에 관계없이 리소스에 접근하려는 모든 사용자를 인증함으로써 AI 공격을 차단합니다. 내부 신뢰 네트워크라는 개념을 없애고 모든 접근 요청을 악의적인 것으로 간주합니다. 엄격한 신원 인증, 최소 권한 접근, 마이크로 세그멘테이션, 지속적인 모니터링을 통해 제로 트러스트는 AI 기술이 활용할 수 있는 공격 표면을 크게 축소합니다. 제로 트러스트는 네트워크 간 측면 이동을 차단하며, 1차 방어선이 뚫린 경우에도 피해를 제한합니다.
AI 기반 사이버 공격이 증가하는 이유는 공격자의 능력을 획기적으로 향상시키면서 필요한 전문성을 낮추기 때문입니다. 이러한 도구는 방대한 데이터 세트를 분석하여 취약점을 찾고, 방어 노력에 자동으로 적응하며, 운영자의 개입 없이 지속적으로 실행될 수 있습니다. AI는 대규모 맞춤형 사회공학적 공격을 가능하게 하고 사기 목적으로 현실적인 딥페이크를 생성합니다. AI 소프트웨어가 더욱 보급되고 발전함에 따라, 과거에는 엘리트 해킹 부대가 필요했던 정교한 공격도 이제 기술력이 부족한 공격자들도 수행할 수 있게 되었습니다.