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안전과 사기

中 AI 해킹툴 '아텍스', 한국·일본 금융권 공격에 사용

ZDNet Korea·2026-10-20주요

요약

일본 보안업체가 일본 기업 대상 공격에 중국산 AI 에이전트 '아텍스'가 사용된 흔적을 확인했다고 요미우리신문 등이 보도했다. 아텍스는 LLM과 연동해 공격 대상 분석과 침투, 보안 도구 실행까지 자율로 수행하는 오픈소스 침투테스트 프로그램으로, 클로드·GPT·딥시크 등 여러 모델을 골라 쓸 수 있다. 일본에서는 보험·금융·물류 등 약 80개사가 공격받았고 이 중 8개사는 정보 유출 피해를 입었다. 같은 기간 미국 보안업체 크라우드스트라이크는 한국 금융기관을 겨냥한 공격에도 아텍스와 LLM이 함께 쓰였다고 분석했다.

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오픈소스 AI 에이전트가 여러 LLM을 바꿔 끼울 수 있게 설계돼, 공격자가 특정 모델 의존 없이 한국·일본 등 국가별로 표적화된 캠페인을 벌일 수 있었다는 점이 핵심이다.

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이 일이 어디서 왔나

같은 날 전자신문은 중국 해커들이 공격 도구 '케언(Cairn)'을 건당 평균 5달러로 1139건 공격에 사용해 10% 성공률을 거뒀다고 보도했고, AI타임스는 또 다른 AI 에이전트로 미국·캐나다·호주·일본 기업 100여곳이 뚫린 사례를 약 660만원 비용으로 전했다. 아텍스 역시 이런 흐름과 겹치는 사례로, 오픈소스 침투테스트 프로그램에 LLM을 연동해 자율 공격을 수행한다는 점에서 저비용 AI 해킹 도구가 여러 갈래로 동시에 보고되고 있다.

짚어야 할 점

  • 아텍스는 클로드·GPT·딥시크 등 모델을 바꿔 끼울 수 있게 설계돼, 특정 LLM 제공사의 약관 위반 여부를 따지기 어렵게 만든다는 점을 봐야 한다.
  • 같은 날 보도된 케언, 100여곳 해킹 사례와 더불어 이름이 다른 AI 해킹 도구가 여러 건 동시에 드러난 것이어서, 이것이 한 조직의 여러 도구인지 서로 다른 조직들의 독립적 도구인지가 쟁점이다.
  • 마이크로소프트가 내부 AI 에이전트를 '에이전틱 내부자'로 규정하며 감시 체계를 제안한 시점과 겹쳐, 기업은 외부 침투와 내부 에이전트 행동을 동시에 통제해야 하는 상황에 놓였다.
  • 같은 날 베스핀글로벌 사례집이 금융·공공기관의 AI 생산성 성과를 소개한 것과 대비하면, 동일한 AI 에이전트 기술이 방어와 공격 양쪽에서 쓰이고 있다는 점이 드러난다.

아직 확인되지 않은 것

  • 아텍스와 케언, AI타임스가 전한 100여곳 해킹 도구가 서로 같은 도구인지 별개 도구인지는 확인되지 않았다.
  • 한국 금융기관 피해 규모나 유출 정보의 종류, 피해 건수는 구체적으로 공개되지 않았다.
  • 아텍스 공격에 실제로 어떤 LLM이 사용됐는지, 해당 모델 제공사가 이를 인지하고 조치했는지는 확인되지 않았다.
  • 국내 금융당국이나 수사기관의 대응 여부와 계획은 기사에 언급되지 않았다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.

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