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공격을 막지 못한다면, 데이터를 가져가지 못하게 하라
AI 자동화 공격 시대, 금융 보안 패러다임의 전환
2026년 9월 말부터 10월 초, 국내 주요 은행들이 잇따라 사이버 공격을 받았습니다. 신한은행을 시작으로 KB국민은행, 하나은행에서 고객 정보 유출이 확인됐고, 우리은행과 NH농협은행도 해킹으로 추정되는 공격을 받은 것으로 전해졌다. 사실상 5대 은행 전체가 표적이 된 셈입니다.
공개된 보도를 종합하면 피해 규모와 경로는 다음과 같습니다.
· 신한은행: 10월 1일, 외부 비인가자가 대출모집인용 간편 조회 서비스의 본인 확인 절차를 우회해 고객 약 2만5000명의 개인·신용정보(고객명·전화번호·CI·연소득·산출한도 등)가 유출된 사실을 확인했다고 밝혔습니다. 금융감독원은 9월 30일부터 현장조사에 착수했습니다. (SBS·YTN 등 보도, 2026년 10월 1일)
· KB국민은행: 9월 30일 밤 비정상적인 외부 접근을 인지했으며, 직원용 모바일 업무지원시스템이 침해돼 고객 119명의 개인정보(성명·전화번호·주소·암호화된 주민등록번호 등, 일부는 신용등급 포함)가 유출됐다고 밝혔습니다. 인터넷·모바일뱅킹 등 금융거래와는 무관한 시스템이라고 설명했습니다. (YTN·SBS 등 보도, 2026년 10월 2일)
· 하나은행: 영업지원시스템(ODS)에 외부에서 비정상 접근하는 과정에서 고객 89명의 주민번호·성명·주소·연락처 등이 유출된 것으로 파악된다고 밝혔습니다. (SBS·YTN 등 보도, 2026년 10월 2일)
주목할 대목은 공격 '방식'입니다. 여러 언론 보도에 따르면, 사이버 보안업체 지니언스의 문종현 시큐리티센터장은 국내 기관을 겨냥한 공격에 사용된 것으로 추정되는 웹서버의 HTML 타이틀에서 'ARTEX — 自主渗透测试控制台(자율형 모의 해킹 콘솔)'이라는 문자열이 확인됐다고 밝혔습니다. ARTEX AI는 깃허브에 중국어 중심으로 공개된 대규모언어모델(LLM) 기반 자율형 침투테스트 시스템으로, 목표와 범위만 설정하면 정보 수집부터 취약점 탐색, 공격 경로 계획, 실제 공격까지 자동으로 수행하도록 설계됐습니다.
다만 문 센터장도 이를 '정황'으로 표현했고, ARTEX AI가 실제 이번 은행 공격에 사용됐는지는 금융당국이나 은행 등 공식 기관을 통해 확인되지 않았다는 점은 분명히 해둘 필요가 있습니다. 그럼에도 여러 위협 분석가가 이번 사고에서 AI 기반 공격 자동화 도구가 쓰였을 가능성을 합리적으로 의심하고 있다는 사실 자체가 지금의 위협 국면을 상징적으로 보여줍니다.
공격은 더 빨라지고, 싸지고, 많아졌다
AI가 바꾼 핵심은 '새로운 기술'이 아니라 '속도·비용·규모'입니다.
한 언론은 이번 사고에 거론된 ARTEX에 중국 AI 모델을 연결해 외부와 차단한 실습용 가상 서버를 모의 해킹하는 실험을 진행했습니다(2026년 10월 보도). 표적 주소 한 줄을 입력하자 AI는 43초 만에 서버 최고 관리자 권한을 탈취했고, 정찰부터 침투, 보고서 작성까지 스스로 수행했습니다.
걸린 시간은 약 4분, 비용은 약 20원이었습니다. 과거 숙련된 해커가 하던 일을 비전문가가 커피 한 잔 값도 안 되는 돈으로 해내는 시대가 된 것입니다.
국제 통계도 같은 방향을 가리킨다. 글로벌 보안기업 크라우드스트라이크의 2026년 보고서에 따르면 사이버 범죄의 평균 침입 시간은 29분으로 단축됐고, AI 기반 공격은 전년 대비 89% 증가했습니다. 아마존은 기술 수준이 높지 않은 공격자가 상용 AI로 5주 만에 55개국 방화벽 600여 대를 침해한 사례를 공개한 바 있습니다.
방어 환경은 녹록지 않습니다. 금융감독원 자료에 따르면 최근 수년간 금융권 해킹 사고에서 배후 국가를 특정하지 못한 경우가 70%에 달합니다. 공격자는 보이지 않는 곳에서, 자동화된 도구로, 쉬지 않고 두드립니다.
'안 뚫리는 방어'는 이미 불가능하다.
사이버 보안은 본질적으로 기울어진 운동장입니다. 공격자는 100번 중 한 번만 성공하면 되고, 방어자는 단 한 번의 실패로 무너집니다. 이 비대칭 구조에서 공격자가 AI라는 무기까지 손에 쥐었습니다.
금융당국도 이 현실을 받아들이기 시작했습니다. 'AI 기반 해킹을 100% 막는 것은 기술적으로 불가능하다'는 전제 아래, 평소 보안 투자 규모와 사후 회복력을 함께 따져 제재를 차등화하자는 논의가 힘을 얻고 있습니다.
그렇다면 방어의 질문도 바뀌어야 합니다.
"어떻게 안 뚫릴 것인가"가 아니라,
"뚫렸을 때 데이터 피해를 어떻게 0으로 만들 것인가"
경계를 지키는 노력(방화벽, 침입 탐지, 취약점 패치, 접근권한 관리)은 여전히 필수입니다.
그러나 그것만으로 안전을 보장할 수 없음을 인정할 때, 진짜 마지막 방어선이 보입니다.
마지막 방어선은 '데이터 그 자체'
이번 은행 해킹사고들에서 눈여겨볼 지점이 있습니다. 국민은행의 경우 유출된 주민등록번호가 암호화된 상태였다고 밝혔습니다. 공격자가 시스템에 침투해 데이터를 빼냈더라도, 그 데이터가 암호화되어 있고 복호화 열쇠에 닿지 못한다면 활용 가치는 크게 떨어진다. 바로 이 지점이 데이터 중심 방어의 핵심을 보여줍니다.
AI 공격이 노리는 최종 목표는 대부분 데이터입니다. 공격자가 서버를 완전히 장악하더라도, 다음 세 가지가 갖춰져 있다면 그가 손에 넣는 것은 쓸모없는 암호문뿐입니다.
"
첫째, 데이터가 암호화되어 있을 것.
둘째, 복호화 키가 데이터와 분리되어 별도로 관리될 것.
셋째, 키에 대한 접근이 중앙에서 통제·감사·즉시 회수될 것.
"
서버의 최고 관리자 권한을 빼앗겼더라도 복호화 키에 닿지 못하면 유출은 무력화됩니다. 이것이 침해의 영향 범위(blast radius)를 줄이는 가장 확실한 방법이며, 체계적인 키 관리 시스템(KMS, Key Management System)이 담당하는 영역입니다.
AI 시대에 키 관리가 다시 주목받는 이유는 분명합니다.
· AI가 자동으로 권한을 탈취하는 만큼, 누가·언제·무엇을 복호화했는지를 추적하는 키 사용 감사와 이상 탐지가 핵심 방어 수단이 됩니다.
· 침해가 의심되는 순간 키를 즉시 회전·폐기함으로써, 이미 빠져나간 데이터까지 무력화할 수 있습니다.
· 사고가 늘수록 규제 요구사항(전자금융감독규정, ISMS-P 등)이 강화되며, 체계적 키 관리는 선택이 아닌 의무가 되고 있습니다.
'방패도 AI로' ─ 그리고 데이터 중심으로
금융당국은 'AI 공격은 AI로 방어한다'는 원칙을 세우고, 보안·AI 역량을 갖춘 금융사에 한하여 망분리 규제를 완화하는 방안을 검토 중입니다. 공격이 자동화됐다면 방어도 자동화돼야 한다는 점에서 옳은 방향입니다.
그러나 기술적 방어선을 아무리 높여도 100%는 없다. 2026년 가을, 가장 보안이 철저하다는 대형 은행들이 연달아 뚫린 사실이 이를 증명합니다. 그래서 전략의 무게중심은 '경계 방어'에서 '데이터 중심 보안(data-centric security)'으로 이동해야 합니다. 담장을 높이는 동시에, 담장이 무너져도 금고 안의 내용물은 지켜지도록 설계하는 것입니다.
공격을 막지 못하는 순간은 반드시 온다. 그 순간, 데이터만큼은 가져가지 못하게 하는 것
— 이것이 AI 시대 금융 보안이 반드시 갖춰야 할 마지막, 그리고 가장 확실한 방어선입니다.
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