[해외보안뉴스] AI 에이전트를 악용한 SQL 인젝션 공격, 미·캐나다 정부 기관 타깃팅
· 2026-10-03 05:00
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최근 인공지능(AI) 에이전트를 동원하여 미국과 캐나다의 주요 정부 기관 웹사이트를 겨냥한 SQL 인젝션(SQL Injection) 공격이 발생했습니다. 보안 연구원들에 따르면 이번 공격에 사용된 일부 AI 에이전트는 OpenAI의 기술 및 인프라를 기반으로 작동한 것으로 확인되었습니다. 이는 사이버 공격자들이 공격 프로세스를 자동화하고 효율성을 높이기 위해 최신 AI 기술을 적극적으로 도입하고 있음을 보여주는 사례입니다.
주요 공격 대상에는 미국 교육부(US Department of Education)와 캐나다 도서관기록관(Library and Archives Canada) 등이 포함되었습니다. 동원된 AI 에이전트들은 웹 애플리케이션의 취약점을 자동으로 탐색하고, SQL 인젝션 기법을 통해 데이터베이스에 접근하여 내부의 민감한 정보를 추출하려고 시도했습니다. 비록 모든 공격 시도가 데이터 유출로 이어지지는 않았으나, 공공기관의 IT 인프라가 지능화된 AI 공격의 직접적인 목표가 되었다는 점에서 큰 우려를 낳고 있습니다.
이러한 AI 기반 자동화 공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 웹 애플리케이션의 입력값 검증(Input Validation)을 철저히 하고 파라미터화된 쿼리(Parameterized Queries)를 사용하여 SQL 인젝션 취약점을 근본적으로 제거해야 합니다. 아울러 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)과 실시간 모니터링 시스템을 통해 AI 에이전트가 유발하는 대량의 비정상적 트래픽 및 정교한 탐색 패턴을 신속히 차단해야 합니다. 더불어 OpenAI와 같은 AI 플랫폼 제공업체 역시 자사의 서비스와 에이전트가 악의적인 공격 도구로 오용되지 않도록 안전 가드레일과 필터링 메커니즘을 더욱 강화해야 합니다.
공격 주체가 AI 에이전트로 진화했을 뿐, 본질은 결국 가장 기본적인 SQL 인젝션 허점을 노린 것입니다.
시대를 불문하고 근본적인 해결책은 Prepared Statement를 통한 파라미터화된 쿼리 작성과 ORM의 올바른 활용이라는 개발 기본기를 철저히 지키는 것입니다.
아울러 AI를 활용한 대규모 자동화 탐색 공격에 대비해, WAF 및 API Gateway 레이어에서의 봇 탐지 정책과 Rate Limiting을 재점검해야 합니다.
단순 자동화 스캐너(예: sqlmap)를 넘어 AI 에이전트가 WAF 반응에 맞춰 실시간으로 페이로드를 지능적으로 변형하며 SQLi를 시도하는 단계에 도달했습니다. AI가 응답값과 에러 메시지를 자율적으로 분석해 최적의 공격 쿼리를 수증 생성한다면, 기존의 시그니처 기반 방어 시스템은 탐지 한계에 직면할 것입니다. 공격 주체와 기법이 아무리 지능화되어도 백엔드 단에서 파라미터화된 쿼리(Parameterized Query)를 적용하는 기본 보안 원칙을 철저히 지키는 것이 유일하고 강력한 방어책입니다.
AI 에이전트를 통한 공격 자동화가 현실화되면서, SQL Injection과 같은 기존 웹 취약점이 새로운 스케일의 위협으로 재부상하고 있습니다.
이제는 AI 기반의 고속·대규모 자동화 공격을 방어할 수 있도록 WAF 정책과 입력값 검증 등 웹 개발 보안(SecDevOps) 정책을 즉각 재점검해야 합니다.
우리 조직 역시 공격자의 AI 활용 시나리오를 반영하여 위협 모델링을 업데이트하고, 인공지능 기반 위협 탐지 및 대응 거버넌스를 한층 강화하겠습니다.