[해외보안뉴스] 최대 4개의 AI 모델이 다음 공격을 결정하는 윈도우 악성코드 'CLOSEDQUORUM' 등장
· 2026-09-23 16:00
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전통적인 공격자의 명령 제어(C2) 서버 대신 인공지능(AI) 모델들의 투표 결과를 바탕으로 명령을 수행하는 새로운 방식의 윈도우 악성코드가 발견되었습니다. 보안 기업 시스코 탈로스(Cisco Talos)는 보고서를 통해 'CLOSEDQUORUM'이라 불리는 이 악성코드가 최대 4개의 AI 모델이 내린 의사결정에 따라 작동하도록 설계되었다고 밝혔습니다.
이 악성코드에 연결된 AI 모델들은 대상 시스템의 상황에 맞춰 악성 행위를 선택해 명령을 내릴 수 있습니다. 주요 타깃 기능으로는 윈도우 계정 인증 정보 탈취, 웹 브라우저에 저장된 자격 증명 및 비밀번호 수집, 암호화폐 지갑 데이터 유출 등이 포함됩니다. 이는 기존의 정형화된 C2 서버 통신 패턴을 숨기고 탐지를 회피하기 위해 AI를 악용한 차세대 공격 기법의 일환으로 분석됩니다.
현재까지 시스코 탈로스는 이 악성코드가 실제 공격 환경에서 전체 메커니즘을 완벽히 실행하는 모습은 포착하지 못했으며, 현재 공개된 버전 자체는 즉시 작동하지 않는 미완성 상태인 것으로 확인되었습니다. 그러나 개념 증명 수준을 넘어 실질적인 AI 기반 악성코드가 등장하고 있는 만큼, 사용자 및 보안 담당자는 모니터링 체계를 강화하고 출처가 불분명한 파일의 실행을 금지하는 등 철저한 엔드포인트 보안 관리가 필요합니다.
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중앙 C2 서버 제어 방식에서 벗어나 다중 AI 모델의 합의(Consensus) 구조를 채택한 악성코드 아키텍처가 매우 위협적입니다. 기존의 C2 IP/도메인 기반 블랙리스트 차단책은 무력화될 수밖에 없어, 네트워크 단보다 시스템 내부의 행위 기반 탐지가 더욱 중요해졌습니다. 비록 지금은 PoC 수준에 불과하지만, 향후 로컬 프로세스의 권한 통제와 로컬 AI/API 호출을 모니터링하는 제로 트러스트 관점의 애플리케이션 보안 설계가 필요합니다.
기존의 정적 C2 서버 대신 AI 모델 간의 합의(Voting) 메커니즘을 활용하는 방식은 IP/도메인 차단 기반의 기존 탐지 체계를 무력화하는 매우 위협적인 우회 공격 벡터입니다. 비록 현재는 PoC 수준의 미완성 형태지만, 타겟 환경의 상황을 AI가 동적으로 판단하여 최적의 페이로드를 선택·실행한다는 점에서 공격 자동화의 가치가 매우 높습니다. 향후 이 메커니즘이 완전히 무기화된다면 전통적인 네트워크 트래픽 분석만으로는 탐지하기 힘든 지능형 크리덴셜 탈취 공격이 현실화될 것으로 보입니다.
기존 C2 서버 차단 중심의 방어 체계를 우회해 AI 모델의 자율적 판단으로 공격을 수행하는 변종 위협의 등장에 주목해야 합니다. 비록 현재는 개념 증명(PoC) 단계이지만, 이는 정적 침해지표(IoC) 중심의 전통적인 보안 정책이 조만간 한계에 다다를 것임을 경고합니다. 우리 조직은 선제적으로 행위 기반 실시간 탐지 거버넌스를 강화하고, AI 기반 위협 모델을 기업 리스크 관리 프레임워크에 신속히 반영해야 합니다.