은행 해킹에 등장한 중국 AI 도구… 딥시크 연결해 공격 자동화

최근 금융권 해킹 공격에 거론된 인공지능(AI) 침투 도구 ‘ARTEX’가 딥시크를 비롯한 여러 대형언어모델(LLM)을 연결해 공격을 자동화할 수 있는 구조를 갖춘 것으로 확인됐다. AI가 공격 대상 분석과 침투 경로 계획뿐 아니라 명령 실행과 HTTP 통신 등 실제 보안 점검 작업까지 수행할 수 있어 금융권에서도 AI 모델과 외부 시스템 간 연결 및 실행 권한을 관리해야 한다는 지적이 나온다.

7일 ARTEX 개발진이 공개한 깃허브 저장소에 따르면 ARTEX는 ‘LLM 다중 에이전트 기반 자율 침투 테스트 시스템’을 표방한다. 사용자가 특정 LLM을 연결하면 여러 AI 에이전트가 공격 목표를 분석하고 침투 경로를 계획한 뒤 보안 점검 작업을 수행하는 방식이다.

ARTEX는 특정 AI 모델에 종속된 프로그램은 아니다. 개발진은 사용자가 앤트로픽이나 오픈AI의 API 키를 설정하거나 자체 사용자 인터페이스에서 사용할 LLM을 선택할 수 있도록 했다. 지난달 13일 공개된 0.3.10 버전에서는 네트워크 검색 기능에 딥시크 공식 소스를 추가했다.

해당 기능은 현재 설정된 LLM을 활용해 딥시크의 공식 엔드포인트와 앤트로픽 프로토콜을 통해 딥시크의 서버 측 웹 검색 도구를 호출하는 방식으로 작동한다. 이에 따라 ARTEX는 하나의 AI 모델을 사용하는 침투 테스트 도구라기보다 여러 LLM을 보안 점검 과정에 연결해 활용할 수 있는 AI 기반 자동화 플랫폼에 가깝다.
실제 작업 과정도 여러 단계로 구성된다. ARTEX에는 전체 공격 방향을 설정하는 ‘플래너(planner)’와 실제 작업을 수행하는 복수의 ‘워커(worker)’가 포함돼 있다. 플래너가 목표 자산과 수집된 정보를 바탕으로 다음 작업을 결정하면 워커가 명령어 실행이나 HTTP 통신 등 구체적인 작업을 수행하는 방식이다.

워커가 작업 과정에서 확보한 자산이나 취약점 정보는 다시 시스템에 반영될 수 있다. 이에 따라 사람이 각각의 공격 단계를 직접 지정하지 않아도 AI가 정보를 수집하고 다음 행동을 결정하는 방식으로 여러 단계의 침투 테스트를 이어갈 수 있다.

금융권에서는 이 같은 AI 기반 보안 도구가 정상적인 보안 점검뿐 아니라 공격에 악용될 가능성에 대비할 필요가 있다는 지적이 나온다. 특히 금융회사가 AI 모델 자체의 보안성뿐 아니라 해당 모델이 어떤 외부 시스템과 연결되는지, 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 어느 수준까지 명령을 실행할 수 있는지를 함께 관리해야 한다는 것이다.

보안업계 관계자는 “금융권에서는 AI 모델의 출처만 확인하는 것으로 충분하지 않다”며 “AI가 연결된 시스템과 데이터, API 등 외부 자원에 어느 수준까지 접근할 수 있는지와 실제 명령 실행 권한까지 함께 통제해야 한다”고 말했다.

다만 ARTEX가 최근 금융권에서 발생한 해킹 공격에 실제 사용됐다는 점은 별도로 확인할 필요가 있다. 금융당국은 최근 금융권 침해사고에서 AI 에이전트를 활용한 것으로 추정되는 정황을 확인하고 공격에 사용된 IP 등을 공유하고 있지만 특정 AI 도구가 실제 공격에 사용됐다고 단정하지는 않고 있다.

최한결 글로벌이코노믹 기자 gksruf0615@g-enews.com