[보안뉴스] 자칭 버그 바운티 헌터, LLM 활용해 PhantomRaven npm 스틸러 제작한 것으로 추정
· 2026-09-18 10:00
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버그 바운티 연구자를 자칭하는 금전적 목적의 악의적 행위자가 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 개발한 자바스크립트(JS) 기반 정보 탈취 악성코드 'PhantomRaven'을 npm 패키지 저장소에 유포한 정황이 포착되었습니다. 보안 분석가들은 코드 내의 장황한 주석, 더미 코드(placeholder), 토큰 분석 패턴 등을 근거로 해당 악성코드가 LLM을 통해 작성되었을 확률이 매우 높다고 진단했습니다.
이번 공격의 주요 영향 범위는 오픈소스 패키지를 활용하는 자바스크립트 및 Node.js 개발 환경 전체에 해당합니다. 개발자가 의심 없이 해당 악성 npm 패키지를 프로젝트에 포함할 경우, 개발 장비나 서버 내의 민감한 정보 및 인증 토큰이 외부로 유출될 가능성이 있습니다. 이는 생성형 AI 기술이 악성코드 제작 장벽을 낮추고 오픈소스 소프트웨어 공급망 보안을 위협하는 실제 사례를 보여줍니다.
이러한 공급망 공격 피해를 예방하기 위해서는 외부 npm 패키지를 설치할 때 작성자 정보, 다운로드 동향, 소스코드의 안전성을 사전에 철저히 검증해야 합니다. 또한 CI/CD 파이프라인에 소스코드 및 의존성 정적 분석 도구를 적용하여 악성 패키지의 유입을 자동 차단하고, 프로젝트 의존성을 고정하는 lock 파일을 활용해 인지하지 못한 패키지의 업데이트를 방지해야 합니다.
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LLM이 개발 생산성을 높인 만큼 공격자의 악성코드 개발 진입장벽도 현저히 낮췄음을 보여주는 씁쓸한 사례입니다. 상세한 주석이나 플레이스홀더 같은 LLM 고유의 코드 생성 패턴 자체가 정적 분석의 새로운 탐지 지표(IoC)로 활용되고 있는 점이 흥미롭네요. 오픈소스 공급망 공격이 더욱 빈번해지는 만큼, 신규 의존성 패키지를 도입할 때 CI/CD 파이프라인 단에서의 자동화된 정적 분석과 보안 검증을 한층 강화해야 합니다.
LLM 활용으로 인해 공격자의 진입 장벽이 낮아지며 npm 공급망을 통한 초기 침투 벡터가 더욱 다양해지고 대량화되고 있습니다. 코드 내 플레이스홀더나 장황한 주석 같은 미숙한 흔적이 남더라도, AI를 통한 대량 생산 속도는 기존의 수동적인 패키지 심사 및 방어 체계를 압도할 수 있습니다. 레드팀 관점에서는 이러한 자동화 스틸러가 개발자 자격 증명을 탈취하는 시나리오의 실효성이 입증된 만큼, 패키지 의존성에 대한 엄격한 샌드박싱과 CI/CD 파이프라인 내 정적 분석 강화가 시급하다고 봅니다.
생성형 AI가 악성코드 개발의 진입장벽을 낮추며 오픈소스 생태계를 통한 공급망 위협을 본격화하고 있습니다.
조직 관점에서는 npm 등 외부 라이브러리 도입 시 소프트웨어 공급망(SCA) 검증 체계를 재점검하고, 개발 프로세스 내 AI 도구 활용에 대한 보안 거버넌스를 신속히 정립해야 합니다.
개발 생산성 향상 이면에 숨은 공급망 리스크를 차단하기 위해, 코드 검수 및 외부 패키지 승인 절차에 대한 선제적 통제를 강화하겠습니다.