AI 핵심 요약
beta- SK쉴더스는 8일 AI가 기존 공격을 자동화해 속도와 규모를 키운다고 분석했다.
- 공격자들은 금융 핵심망보다 외부 노출된 섀도 IT와 API를 먼저 노렸다.
- 회사는 자산 식별과 API 모니터링, 이상행위 대응을 강화해야 한다고 했다.
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
"자산 식별·API 모니터링·탐지 대응 체계 구축해야"
[서울=뉴스핌] 심재민 인턴기자 = 인공지능(AI) 기반 사이버 공격이 새로운 공격 기법을 만들어내기보다 기존 공격 과정을 자동화해 공격 속도와 규모를 키운다는 분석이 나왔다.
SK쉴더스는 8일 최근 금융권 침해사고 사례를 분석한 'AI 자동화 공격 시대, 섀도(Shadow) IT를 노린 침해사고 분석 및 대응 가이드'를 공개했다.
SK쉴더스는 공개된 사고 정황을 토대로 공격자가 핵심 금융거래 시스템보다 대출모집인 시스템과 임직원 지원 서비스, 영업지원 플랫폼 등 관리 사각지대에 놓인 외부 노출 자산을 우선 공략한 것으로 분석했다. AI는 인터넷에 노출된 자산과 API를 빠르게 탐색하고 공격 대상을 확대하는 역할을 했다는 설명이다.
화이트해커 조직 EQST가 분석한 AI 기반 모의해킹 도구 'ARTEX'는 사람이 수행하던 정찰과 취약점 탐색, 검증 절차를 자동화한다. 이전 수행 결과를 토대로 다음 탐색 대상을 정하고 공격 경로를 확장할 수 있어 공격 속도와 범위를 넓힐 수 있다.
SK쉴더스는 특히 보안 조직의 관리 범위 밖에 있는 시스템과 서비스, API 등 '섀도 IT'를 주요 취약 지점으로 지목했다. 방치된 테스트 서버와 레거시 웹 애플리케이션, 외주 운영 시스템, 연동형 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등이 대표적이다.
대응 방안으로는 ▲외부 노출 자산 식별 ▲API 호출 모니터링 ▲이상 행위 탐지·대응 등 3단계 체계를 제시했다. 웹방화벽(WAF), 엔드포인트 위협 탐지·대응(EDR), 네트워크 위협 탐지·대응(NDR) 등 기존 보안 체계를 연계하고 사용자와 세션, 접근 패턴 등 행위 기반 분석도 강화해야 한다고 강조했다.
김병무 SK쉴더스 사이버사업부문장 부사장은 "AI는 새로운 취약점을 만드는 기술이 아니라 공격을 증폭시키는 도구"라며 "기업은 보유 자산에 대한 가시성을 확보하고 API를 비롯한 외부 노출 영역에 대한 통제를 강화해야 한다"고 말했다.
flurry327@newspim.com
