[해외보안뉴스] 악성 AI 에이전트 활용한 웹 스키밍 공격… 100여 개 쇼핑몰 침투해 신용카드 정보 60만 건 유출
· 2026-09-24 02:00
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금전적 이익을 노리는 위협 가해자가 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크를 악용하여 수백 개의 온라인 쇼핑몰을 대상으로 대규모 사이버 공격을 감행했습니다. 공격자들은 자동화된 AI 에이전트를 활용해 전자상거래 웹사이트의 취약점을 빠르게 탐색한 후, 결제 페이지에 악성 자바스크립트 코드인 웹 스키머(Web Skimmer)를 주입하는 방식으로 방문자들의 신용카드 정보를 탈취했습니다.
이번 공격으로 인해 100개 이상의 온라인 리테일 사이트가 악성 스크립트에 감염되었으며, 최소 60만 건 이상의 신용카드 결제 정보가 유출된 것으로 파악되었습니다. AI 프레임워크를 활용한 자동화 공격 방식 덕분에 공격자는 적은 노력으로도 대규모 사이트를 동시다발적으로 타겟팅하고 공격 효율성을 극대화할 수 있었습니다.
온라인 쇼핑몰 및 전자상거래 플랫폼 운영자는 웹 사이트에 무단 스크립트가 주입되는 것을 방지하기 위해 콘텐츠 보안 정책(CSP, Content Security Policy)을 엄격히 적용하고 자원 무결성 검증(SRI)을 도입해야 합니다. 또한, 웹 애플리케이션과 결제 관련 플러그인을 최신 버전으로 유지하고, 제3자 자바스크립트의 비정상적인 동작을 실시간으로 모니터링할 수 있는 보안 솔루션을 구축하는 것이 시급합니다.
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AI 에이전트를 활용해 대규모로 웹 스키밍을 시도하는 공격은 기존의 단순 패턴 기반 방어(WAF)를 쉽게 무력화합니다.
프론트엔드 레이어에서는 엄격한 CSP(Content Security Policy) 및 SRI(Subresource Integrity) 적용과 함께, 결제 영역을 호스티드 iframe 형태로 완전 격리하는 아키텍처 재검토가 시급합니다.
공격의 자동화 및 스케일아웃 속도에 맞서려면, 우리도 CI/CD 파이프라인 내 코드 취약점 진단(SAST)과 제3자 라이브러리 의존성 검사를 자동화하여 방어 민첩성을 높여야 합니다.
오픈소스 AI 에이전트 프레임워크가 정찰부터 취약점 분석, 웹 스키머 주입까지의 공격 수명 주기를 완전 자동화하며 공격의 기하급수적인 스케일업을 가능하게 만들었습니다.
기존 봇넷과 달리 AI가 타겟 애플리케이션의 구조를 자율적으로 파악해 맞춤형 공격을 수행하므로, 방어자 입장에서는 전통적인 정적 규칙 기반 WAF나 모니터링만으로 이를 차단하기가 매우 까다롭습니다.
공격자의 공격 자동화 무기화 속도가 방어팀의 조치 속도를 완전히 압도하고 있어, 웹 스크립트 무결성 검증과 더불어 AI 기반의 실시간 행위 분석 대응 체계 구축이 시급합니다.
오픈소스 AI 프레임워크를 악용한 대규모 웹 스키밍 공격은 위협 주체의 공격 자동화가 이미 고도화 단계에 진입했음을 보여줍니다. 기존의 정적·수동적 리스크 관리 체계로는 이처럼 전례 없는 속도와 규모로 진행되는 공격을 방어하기 어렵습니다. 우리 조직 또한 결제 파이프라인 관련 서드파티 공급망 리스크(TPRM)를 즉시 재점검하고, AI 기반의 자동화된 탐지·대응 역량을 보안 거버넌스의 핵심으로 통합해야 합니다.