4편 : AI가 개입된 공격과 방어

– 랜섬웨어 조직의 AI 챗봇 협상 사례 (2025, 국제 뉴스 보도)

• 한 글로벌 의료기관이 랜섬웨어에 감염된 후, 공격자 측은 생성형 AI 기반 챗봇을 활용해 피해자와 협상을 진행함
• 협상 중, 챗봇은 피해자의 조직명, 주요 자산, 법적 리스크 등을 파악한 뒤 협상 전략을 바꿔 제시함
• 전문가 분석 결과, 챗봇은 단순 스크립트가 아닌 다양한 시나리오 기반의 LLM(Language Model) 을 활용한 대화 엔진으로 밝혀짐

* 포인트: 공격자가 AI를 이용해 ‘맞춤형 협상전략’을 자동 생성하는 시대. 피해자의 정보와 반응을 실시간 분석하며 협상을 유리하게 이끈다.

– 딥페이크 CEO 영상으로 인한 송금 피해 (2023, 유럽 금융사)

• 공격자는 실제 CEO의 음성과 얼굴을 모방한 딥페이크 영상을 제작해 회계팀과 화상통화를 진행
• 영상에서 CEO는 ‘기밀 프로젝트’를 이유로 대량 송금을 지시했고, 해당 직원은 신뢰 기반으로 수행함
• 나중에 실제 CEO가 아닌 딥페이크임이 밝혀졌고, 수십만 유로의 피해 발생

* 포인트 : 딥페이크는 더 이상 영상 조작의 수준을 넘어서 신뢰를 이용한 사이버 사기 수단으로 자리잡았다.

– 자동 생성된 피싱 메일 캠페인 (2024, 국내 교육기관)

• 국내 대학교를 대상으로 한 피싱 캠페인에서, 메일 본문이 생성형 AI를 통해 자동 생성된 것으로 분석
• ‘교직원 평가 설문조사’ 형태로 가장되었으며, 자연스럽고 오류 없는 한국어 표현으로 구성
• 메일 본문에는 수신자 이름·소속·직위 등이 정확히 반영되어 있었고, 실제 클릭률이 18%에 달함

* 포인트 : LLM 기반 피싱 메일은 맞춤형·정교함·다국어 생성 능력을 갖춰 일반적인 탐지 솔루션을 쉽게 우회한다.

– AI 기반 EDR로 랜섬웨어 사전 탐지 (2024, 미국 의료기관)

• AI 기반 EDR(Endpoint Detection and Response) 솔루션이 도입된 병원 네트워크에서 비정상적인 PowerShell 실행이 감지됨
• 해당 이벤트는 과거 랜섬웨어 초기 행위와 유사하다고 판단되어 자동으로 격리 조치됨
• 분석 결과, LNK 파일을 통한 스텔스 공격이었으나 AI가 학습한 위협 패턴으로 사전 차단 성공

* 성과 : 피해 발생 전 차단, 운영 중단 없이 정상 복구됨. AI는 과거 패턴 기반 이상 징후를 빠르게 탐지함.

– AI 이메일 필터링 시스템 도입 후 사고율 90% 감소 (2023~2025, 국내 공공기관)

• 공공기관 이메일 서버에 AI 기반 필터링 시스템을 도입
• 수신 메일의 문맥·문장 구조·링크 패턴을 실시간 분석해 피싱 여부 판단
• 도입 이후 2년간, 직원의 피싱 메일 클릭률이 7%에서 0.6%로 감소함

* 성과 : 기존 키워드 중심 필터링보다 문맥 중심 AI 분석이 훨씬 효과적이었음. 조직 전반의 보안 인식도 향상.

– 스마트팩토리 환경에서 XDR 적용 (2024, 일본 제조사)

• AI가 포함된 XDR 플랫폼을 스마트팩토리에 도입하여 PLC 제어 시스템 로그를 실시간 분석
• 작업시간 외 명령, 반복되지 않는 명령어 시퀀스, 네트워크 패턴 변화 등을 AI가 탐지
• 실제 공격 시도 감지 후 5초 내 자동으로 제어차단 + 관리자 알림

* 성과 : 설비 중단 없이 공격 차단. 제조 환경에서 AI 탐지 기술의 실효성 입증.