[국내보안뉴스] AI 기반 해킹 위협 격상… 파이오링크, CTEM과 웹방화벽 결합한 입체적 대응책 제시
· 2026-10-09 17:00
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최근 금융권을 비롯한 주요 기관을 겨냥한 사이버 공격에서 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)을 악용한 고도화된 해킹 기법이 등장하며 우려가 커지고 있습니다. 특히 자율형 침투테스트 도구인 '아르텍스(ARTEX)'처럼 AI 기술로 침투 과정을 자동화하여 제한된 시간 내에 다수의 시스템을 동시다발적으로 공격하는 사례가 확인되었습니다. 이에 네트워크 및 보안 전문 기업 파이오링크가 AI 기반 해킹에 대응하기 위한 종합 보안 전략을 발표했습니다.
이러한 AI 악용 공격은 단시간에 방대한 취약점을 자동으로 탐지하고 악용하기 때문에, 전통적인 시그니처 기반 대응이나 수동 모니터링 체계로는 한계가 명확합니다. 금융권뿐만 아니라 웹 서비스를 운영하는 모든 기업이 공격 표적 확대와 신속한 침투 위험에 직면해 있으며, 공격자의 높은 자동화 속도를 보안 담당자가 실시간으로 따라잡기 어려운 상황에 놓여 있습니다.
파이오링크는 이러한 위협을 제어하기 위해 지속적 위협 노출 관리(CTEM), 지능형 웹방화벽, 그리고 24시간 보안 관제를 유기적으로 결합한 다층 대응 체계를 제시했습니다. 기업들은 CTEM을 통해 외부로 노출된 자산과 취약점을 지속해서 식별·관리하여 공격 표면을 줄여야 하며, 웹방화벽을 통해 실시간 웹 침입 시도를 정밀 차단함과 동시에 24시간 관제 서비스로 변종 AI 공격에 유연하게 대응하는 선제적 보안 태세를 갖추어야 합니다.
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LLM 기반 공격 도구가 자동화·고속화되는 상황에서 네트워크 단의 웹방화벽(WAF) 대응에만 의존하는 것은 한계가 있습니다.
개발 단계부터 CI/CD 파이프라인 내 정적/동적 취약점 분석(SAST/DAST)을 자동화하고, API 게이트웨이 수준에서 엄격한 Zero Trust 검증 로직을 구축해야 합니다.
결국 AI 공격의 속도를 제압하려면 인프라 보안과 더불어 코드 레벨의 시큐어 코딩, 그리고 신속한 패치 배포 아키텍처가 결합되어야 합니다.
ARTEX와 같은 LLM 기반 침투 도구의 핵심은 취약점 탐지부터 페이로드 변형 및 우회까지의 정찰-침투 주기를 극도로 단축시킨다는 점입니다. CTEM과 웹방화벽으로 노출면을 줄이는 것은 방어의 기본이지만, AI 공격자는 시그니처 기반 필터링을 피하는 웹 로직 허점이나 미흡한 설정(Misconfiguration)을 집요하게 파고들 것입니다. 공격의 속도와 변칙성이 폭발한 만큼, 방어 측 역시 정기적인 레드티밍을 통해 AI 도구가 악용할 수 있는 숨은 침투 경로를 먼저 검증하고 선제 조치해야 합니다.
AI 기반의 자율형 공격 도구 등장으로 침투 속도와 범위가 비약적으로 증가함에 따라, 정기 점검 중심의 기존 위험 관리 방식은 한계에 봉착했습니다. 이제 조직은 CTEM 프레임워크를 도입하여 자산의 위협 노출을 상시 식별하고 우선순위화하는 식의 거버넌스 체계 전환을 서둘러야 합니다. AI의 공격 속도를 압도하기 위해 웹방화벽 등 경계 보안 정책을 자동화하고, 24시간 실시간 대응 프로세스를 통합하는 리스크 관리 정책 강화가 시급합니다.