[미디어펜=조우현 기자]SK쉴더스가 인공지능(AI) 자동화 공격 시대의 핵심 위협으로 부상한 관리 사각지대 자산(Shadow IT)과 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 보안 취약점을 분석한 대응 가이드를 발표했다.
8일 SK쉴더스에 따르면 이번에 공개된 'AI 자동화 공격 시대, Shadow IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드'는 최근 발생한 금융권 침해사고 정황을 바탕으로 마련됐다.
SK쉴더스가 인공지능(AI) 자동화 공격 시대의 핵심 위협으로 부상한 관리 사각지대 자산(Shadow IT)과 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 보안 취약점을 분석한 대응 가이드를 발표했다. /사진=SK쉴더스 제공
SK쉴더스는 이번 침해사고가 AI가 새로운 취약점을 발굴해 공격한 것이 아니라, 기존의 공격 수법을 AI 도구로 자동화하고 속도와 규모를 대폭 증폭시킨 형태라고 짚었다.
공격자는 핵심 금융거래망 대신 대출모집인 시스템, 임직원 지원 포털, 영업지원 플랫폼 등 보안 부서의 통제 밖이거나 우선순위에서 밀린 외부 노출 접점인 '섀도우 IT'를 우선 공략한 것으로 나타났다.
AI는 이 과정에서 복수의 금융기관이 공개한 API와 외부 시스템을 대규모로 고속 탐색하고, 정상 호출 패턴을 모방해 데이터를 반복 수집하는 통로로 악용됐다.
SK쉴더스 내 화이트해커 조직인 'EQST(이큐스트)'는 실제 공격에 쓰였을 가능성이 높은 오픈소스 자율형 침투테스트 도구 'ARTEX(아르텍스)'를 심층 분석했다.
분석 결과 ARTEX는 이전 단계의 스캔 결과를 스스로 학습해 다음 공격 대상을 선정하고 경로를 자율적으로 넓혀가는 구조를 지녔다. 해외 임대 서버(VPS)를 경유하며 정찰부터 검증까지 전 과정을 기계적 속도로 수행해 공격 효율을 극대화했다는 설명이다.
SK쉴더스는 방치된 테스트 서버, 외주 관리 시스템, 레거시 웹 등 관리되지 않는 자산이 존재하는 한 방어는 불가능하다고 지적했다.
이에 따라 API 보안 대응 체계로 △식별(Discovery) △API 모니터링(Monitoring) △탐지·대응(Detection & Response)의 3단계를 제시했다.
외부 노출 자산을 공격자 관점에서 먼저 찾아내 제거하고, 웹방화벽(WAF)과 엔드포인트·네트워크 위협 탐지(EDR·NDR) 솔루션을 연계해 IP 중심이 아닌 사용자 행위 기반의 이상 징후를 차단해야 한다는 조언이다.
또한 외부 공격표면 관리(ASM)부터 신원(Identity), 단말(Device), 네트워크, 데이터 전 영역을 포괄하는 제로트러스트(Zero Trust) 전환의 시급성도 강조했다.
업계에서는 생성형 AI와 자율 에이전트 기술이 모의해킹 도구에 접목되면서 해커의 탐색 속도가 방어자의 대응 주기를 앞지르기 시작했다고 보고 있다. 기존의 경계 보안망을 넘어 외부로 열려 있는 API와 비인가 자산을 상시 전수조사하는 능동형 가시성 확보가 기업 보안의 최우선 과제로 떠올랐다는 분석이다.
김병무 SK쉴더스 사이버사업부문장(부사장)은 "AI는 새로운 취약점을 만드는 기술이 아니라 기존 공격을 증폭시키는 도구"라며 "보안의 본질은 변하지 않는 만큼, 기업들은 보유 자산에 대한 전방위적 가시성을 확보하고 제로트러스트 기반의 통제 체계를 조속히 갖춰야 한다"고 말했다.
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