[국내보안뉴스] 생성형 AI 악용해 개인정보 820만 건 탈취한 해킹 조직 검거
· 2026-10-26 19:00
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생성형 AI 기술을 악용해 국내 다수의 기업과 기관을 해킹하고 대규모 개인정보를 탈취한 일당이 경찰에 붙잡혔습니다. 서울경찰청 사이버수사과는 정보통신망법 위반 및 공갈 등의 혐의로 해킹 조직 총책을 구속 송치하고 공범 6명을 불구속 입건해 수사 중이라고 밝혔습니다. 이들은 약 13개월 동안 생성형 AI를 공격 도구로 활용해 국내 웹사이트의 취약점을 찾아내고 침투한 것으로 확인되었습니다.
이번 사건의 영향 범위는 매우 광범위합니다. 피해를 입은 곳은 학원, 병원, 대학, 골프장, 상조회사, 대기업 계열사 등 국내 기업과 기관 90여 곳에 달하며, 탈취된 개인정보는 무려 820만 건에 이릅니다. 공격자들은 탈취한 유출 데이터를 인질 삼아 피해 업체들에게 금전 요구 및 정보 유출 협박을 지속해 온 것으로 조사되었습니다.
생성형 AI가 해킹에 악용되면서 취약점 탐지 및 공격 속도가 더욱 빨라지고 정교해지고 있습니다. 기업과 기관은 보유한 웹 애플리케이션과 내부 시스템의 취약점을 조속히 점검하고 최신 보안 패치를 적용해야 합니다. 또한, 중요한 개인정보 데이터는 반드시 암호화하여 저장하고, AI 기반의 이상 징후 탐지 시스템 및 실시간 모니터링 체계를 도입해 지능화되는 위협에 적극적으로 대응해야 합니다.
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공격자가 생성형 AI로 취약점 탐지 및 자동화 공격 속도를 극대화하고 있어, 사후 패치 위주의 기존 대응 방식은 한계가 명확합니다. 이제는 CI/CD 파이프라인에 SAST/DAST 등 보안 검사를 필수적으로 통합(DevSecOps)하고, 코드 레벨의 철저한 입력값 검증과 쿼리 최적화가 선행되어야 합니다. 아울러 DB 단의 레이트 리미팅(Rate Limiting)과 엄격한 접근 제어 등 아키텍처 관점의 심층 방어(Defense in Depth) 체계를 즉각 재점검해야 합니다.
생성형 AI가 대규모 취약점 자동 정찰과 맞춤형 익스플로잇 파이프라인 구축에 악용되면서 공격의 스케일과 속도가 차원이 다르게 고도화되었습니다. 학원, 병원 등 보안 수준이 상이한 여러 산업군이 동시에 뚫린 점으로 보아, AI를 활용한 자동화된 1-Day 취약점 스캔과 DB 덤프 공격 기법이 적극 활용된 것으로 보입니다. 공격자들이 AI를 통해 침투 거점 확보 및 데이터 탈취 공정을 완전히 자동화하고 있는 만큼, 전통적인 방어 체계를 넘어 공격 표면 관리(ASM) 중심의 대응이 절실한 시점입니다.
생성형 AI가 공격 도구화되면서 산업 분야를 가리지 않고 광범위한 해킹 위협이 현실화되고 있음을 보여주는 엄중한 사례입니다. 이제 기존의 방어선만으로는 한계가 있는 만큼, '제로 트러스트' 원칙에 기반한 데이터 접근 제어와 AI 기반 이상징후 탐지 체계를 고도화해야 합니다. 또한 개인정보 최소 수집 정책을 점검하고, 데이터 유출 및 금전 요구 상황에 대비한 전사적 위기관리 프로세스를 즉시 재정비하겠습니다.