[국내보안뉴스] AI 자동화 공격의 표적이 된 섀도우 IT와 API, 대응 가이드 공개
· 2026-10-08 23:00
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최근 금융권 침해사고를 비롯해 AI 기술을 악용한 고도화된 자동화 공격이 보안 위협의 전면에 등장했습니다. SK쉴더스는 이러한 흐름에 맞춰 'AI 자동화 공격 시대, 섀도우 IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드'를 발간했습니다. 보고서에 따르면 이번 공격은 AI가 전혀 새로운 변종 공격을 창조한 것이 아니라, 기존의 공격 기법을 AI로 자동화하여 관리 사각지대에 있던 시스템을 집요하게 노린 것으로 분석되었습니다.
이러한 위협의 영향 범위는 비인가 클라우드 서비스나 방치된 개발 서버 등 '섀도우 IT(Shadow IT)'를 보유하고 있거나, 외부와 연결된 API 관리가 미흡한 모든 기업 및 기관으로 확대되고 있습니다. 특히 금융권과 같이 디지털 전환이 빠르고 복잡한 IT 인프라를 운영하는 기업일수록 보안 담당자의 시야에서 벗어난 자산이 공격자의 손쉬운 침입 통로로 악용될 위험이 큽니다.
이에 대응하기 위해서는 내부 IT 자산에 대한 전수 조사를 실시하여 숨겨진 섀도우 IT를 식별하고 현행화하는 작업이 선행되어야 합니다. 또한, 주요 데이터가 오가는 API에 대한 인증 및 권한 검증을 강화하고, 지속적인 모니터링 체계를 구축해야 합니다. AI 기반의 속도전으로 펼쳐지는 공격에 맞서기 위해 보안 관제 시스템 역시 AI 위협 탐지 기술을 도입하는 등 적극적인 방어 체계 고도화가 필요한 시점입니다.
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AI 자동화 공격의 핵심은 새로운 기법보다 '허점 탐색의 속도'에 있으므로, 방치된 레거시 API와 섀도우 IT가 가장 먼저 노려지게 됩니다.
개발 및 아키텍처 관점에서는 모든 엔드포인트를 API Gateway로 단일화하여 Rate Limiting과 엄격한 인증/인가(OAuth2/JWT)를 강제해야 합니다.
나아가 CI/CD 파이프라인에서 OpenAPI 명세와 실제 구현 간의 차이를 자동으로 검증하고 보안 스캐닝을 정례화하여, 미인증 테스트 서버나 방치된 API가 운영 환경에 남지 않도록 해야 합니다.
공격자 입장에서 AI는 새로운 제로데이를 만드는 도구가 아니라, 관리되지 않는 섀도우 IT와 API 설정 오류를 초단위로 자동 탐색해 익스플로잇하는 '속도 가속기'에 가깝습니다. 특히 인증이 누락된 API나 보안 통제 밖에 방치된 자산은 AI 기반 스캐닝 도구의 가장 손쉬운 침입 통로(Entry Point)가 됩니다. 기업들이 자신의 핵심 공격 표면(Attack Surface)조차 파악하지 못하고 있다면, 자동화된 공격의 속도를 절대로 방어해낼 수 없습니다.
AI 기반 공격의 핵심은 새로운 기법의 등장보다 기존 사각지대를 노리는 '속도와 규모의 자동화'에 있으므로, 섀도우 IT와 API 관리 역량이 곧 조직의 생존 전략입니다. 기업 차원에서 식별되지 않은 자산에 대한 거버넌스를 강화하고 API 보안 정책을 즉시 재정비해야 합니다. '보이지 않는 자산은 보호할 수 없다'는 원칙에 따라, 전사적 자산 가시성을 확보하고 위협 대응 체계를 고도화하겠습니다.