북한 해커가 AI로 공격 자동화…악성코드부터 공급망 침투까지 빨라지는 중

북한 해킹 조직이 AI를 ‘보조 도구’가 아니라 공격 엔진으로 쓰기 시작했다는 얘기

• 보안 업계는 북한발 해킹 활동이 이미 AI 기반 자동화 단계에 들어갔다고 보고 있음

  • 예전에는 AI가 피싱 문구 다듬기나 번역 보조 정도로 보였다면, 이제는 취약점 찾기와 악성코드 생성 쪽으로 내려오고 있음
  • 소수 정예 해커 집단이 AI로 생산성을 끌어올리면, 인원은 적어도 공격 규모는 대형 조직처럼 커질 수 있다는 우려가 나옴

• 카스퍼스키는 북한 해킹 그룹 ‘김수키’가 사용한 백도어 ‘헬로도어’에서 LLM 개입 정황을 확인했다고 밝힘

  • 코드 안에 이모티콘이 들어간 주석, 비정형 문법 오류 같은 흔적이 발견됐다고 함
  • 이게 결정적 증거라고 단정하긴 어렵지만, 악성코드 작성 과정 일부가 인간이 아니라 AI로 생성됐을 가능성을 시사함

• 구글 위협인텔리전스그룹은 북한 연계 그룹 ‘APT45’가 AI를 공격 무기화하고 있다고 분석함

  • 프롬프트를 대량으로 반복 입력해 소프트웨어 취약점을 찾고, 공격 코드가 실제로 실행 가능한지 검증하는 식임
  • 원래 수개월 걸릴 수 있던 분석·검증 작업이 자동화되면, 패치 전 취약점인 제로데이 공격에도 AI가 들어갈 수 있음

AI가 북한 해커의 약점을 메우는 방식

• 기사에서 가장 중요한 포인트는 AI가 북한 해킹 조직의 구조적 약점을 보완한다는 점임

  • 낮은 코딩 역량은 자동 코드 생성으로 어느 정도 메워짐
  • 북한식 표현이나 어색한 문장 같은 언어 장벽은 자연스러운 피싱 메시지 생성으로 줄어듦

• 이 변화는 공격자의 단위 생산성을 크게 올림

  • 적은 인력이 더 많은 표적을 동시에 건드릴 수 있음
  • 취약점 후보를 찾고, 공격 가능성을 검증하고, 피싱 메시지를 다듬는 반복 작업을 AI가 빠르게 처리할 수 있기 때문임

• 공격 방식도 개인 표적형 스피어피싱에서 더 넓은 공급망 공격으로 확장되는 분위기임

  • 한 사람을 오래 속이는 방식도 여전히 위험하지만, 이제는 많은 사용자가 의존하는 라이브러리나 인증 체계를 노리는 쪽으로 커지고 있음
  • 개발자 입장에서는 “내 서비스만 잘 막으면 됨”이 아니라 “내가 가져다 쓰는 것들도 계속 봐야 함”이 됨

인증서와 오픈소스 공급망이 특히 위험해지는 이유

• 김수키가 활용하는 ‘애플시드’ 악성코드에는 정부 공무원이 쓰는 정부 공인 전자인증서 저장 정보를 탈취하는 기능이 포함된 것으로 전해짐

  • 인증서가 털리면 내부 행정망 침투 가능성이 열릴 수 있음
  • 계정 비밀번호 하나가 아니라 신뢰 체계 자체가 공격 표면이 되는 셈이라 훨씬 골치 아픔

• 지난달에는 북한 배후로 추정되는 조직이 오픈소스 라이브러리 ‘악시오스’ 침투 공격을 시도한 것으로 전해짐

  • 악시오스는 전 세계 주간 다운로드가 약 1억 건 규모인 라이브러리로 언급됨
  • 이런 라이브러리에 악성 코드가 섞이면, 공격자는 수많은 서비스와 개발 환경으로 한 번에 퍼질 수 있음

• 이 과정에서 오픈AI까지 영향을 받았다는 내용도 나옴

  • 주요 제품의 인증서와 접근 권한이 있는 워크플로우에 침투 흔적이 발견됐다고 함
  • 다만 당시 데이터 유출 단계까지는 가지 않은 것으로 알려짐

사이버 공격이 점점 ‘산업화’되는 중

• AI 자동화는 공격 비용을 낮추고, 동시에 공격 규모를 키움

  • 취약점 탐색, 피싱 생성, 코드 변형, 실행 검증이 빨라지면 같은 인력으로 더 많은 캠페인을 돌릴 수 있음
  • 공격자가 실패를 싸게 반복할 수 있다는 게 방어자에게는 제일 피곤한 부분임

• 수익 구조도 이미 커져 있음

  • 국가정보원 국가사이버안보센터 연례 보고서에 따르면 북한은 지난해 오픈소스 공급망 침투, 해외 IT 기업 위장 취업 등을 통해 2조원이 넘는 가상자산을 탈취한 것으로 집계됨
  • 이 돈은 다시 공격 도구 고도화, 조직 유지, 인력 양성에 재투자되는 구조로 이어진다고 분석됨

• 북한은 외부 AI를 쓰는 단계에서 자체 모델 개발 움직임까지 보이고 있음

  • 김일성종합대학 연구팀은 챗GPT와 라마 구조를 분석해 학습 효율을 개선한 연구를 발표했다고 함
  • 산하 AI기술연구소는 자체 AI 모델 ‘룡마 1.0’을 개발 중인 것으로 알려짐

개발팀이 이 뉴스에서 바로 가져가야 할 것

• 오픈소스 의존성 관리는 이제 보안팀만의 일이 아님

  • 패키지 업데이트, 잠금 파일, 서명 검증, 배포 워크플로우 권한을 개발팀이 같이 봐야 함
  • 특히 인기 패키지일수록 공격자가 노릴 유인이 크다는 점을 잊으면 안 됨

• 인증서와 토큰은 “있으면 편한 비밀값”이 아니라 핵심 공격 표면임

  • CI 워크플로우에 들어간 접근 권한, 제품 인증서, 배포 키가 털리면 코드 유출보다 더 위험한 상황이 나올 수 있음
  • 최소 권한, 짧은 만료 시간, 접근 로그 모니터링이 기본값이 돼야 함

• 황석진 동국대 교수는 제로 트러스트 기반의 종합 안보 대책이 시급하다고 지적함

  • 제한된 자원과 제재 환경에서 성과를 극대화하려는 북한 입장에서는 AI가 딱 맞는 증폭 장치가 될 수 있음
  • 정부와 주요 시스템을 직접 위협할 수 있는 수준이라, 방어 체계도 “침투 이후”를 전제로 설계해야 함

---

기술 맥락

• 여기서 AI가 무서운 이유는 천재 해커를 만들어서가 아니에요. 반복 작업의 단가를 확 낮춰서, 취약점 후보를 많이 던지고 공격 코드를 빠르게 고치고 피싱 문장을 자연스럽게 다듬는 루프가 빨라지기 때문이에요.

• 공급망 공격이 특히 까다로운 건 개발자가 이미 신뢰하는 경로를 타고 들어오기 때문이에요. 악시오스처럼 다운로드가 큰 라이브러리가 표적이 되면, 공격자는 개별 회사를 하나씩 뚫지 않아도 많은 서비스의 빌드와 배포 흐름에 접근할 기회를 얻게 돼요.

• 인증서 탈취가 위험한 이유도 비슷해요. 비밀번호는 바꾸면 끝나는 경우가 많지만, 인증서와 배포 권한은 시스템이 “정상 주체”라고 믿게 만드는 신뢰의 근거라서 털렸을 때 피해 반경이 훨씬 커져요.

• 그래서 제로 트러스트가 여기서 나와요. 내부망이나 정상 워크플로우라고 해서 자동으로 믿지 않고, 누가 어떤 권한으로 무엇을 했는지 계속 검증해야 공격자가 한 번 들어온 뒤 옆으로 퍼지는 걸 줄일 수 있거든요.