최근 국내 은행·저축은행·캐피탈사를 잇달아 공격한 금융권 해킹범은 금전적 이익을 노린 중국어 사용자일 가능성이 높다는 분석이 나왔지만, 실제 신원은 아직 확정되지 않았습니다.
미국 사이버보안 기업 크라우드스트라이크는 공격 서버에서 확보한 AI 사용 기록을 분석한 보고서를 공개했습니다. 보고서에 따르면 공격자는 여러 AI 도구로 침투 작업을 자동화했고, 빼낸 정보를 어디에 팔 수 있는지까지 AI에 물어본 것으로 나타났습니다. 다만 실제 판매나 거래가 이뤄졌는지는 확인되지 않았고, 경찰은 국제공조 수사를 이어가고 있습니다.
이 글은 2026년 10월 8일 현재 공개적으로 확인 가능한 언론 보도와 보안업체 발표를 기준으로 작성했습니다.
핵심 요약
- 크라우드스트라이크는 금융권 해킹 공격자를 금전 목적의 중국어 사용자로 추정했으며, 판단 신뢰도는 ‘중간 수준’이라고 밝혔습니다.
- 공격자는 중국에서 개발된 AI 침투 테스트 도구와 여러 AI 모델을 활용했고, 한국 유출 정보의 판매처와 텔레그램 거래 그룹을 AI에 문의한 기록이 발견됐습니다.
- 공격 서버에서 신원 단서가 나왔지만 실제 인물과 확정적으로 연결되지는 않았으며, 정보가 실제로 팔렸는지도 확인되지 않았습니다.
금융권 해킹범에 대해 무엇이 새로 밝혀졌나요?
새로 밝혀진 핵심은 공격자가 AI를 해킹 도구로 쓴 것을 넘어, 유출 정보를 돈으로 바꿀 방법까지 AI에 물었다는 점입니다.
이데일리에 따르면 크라우드스트라이크는 공격과 관련된 서버를 분석해 이 같은 내용의 보고서를 공개했습니다. 공격자는 AI에 한국에서 유출된 정보가 보통 어디에서 거래되는지 묻고, 한국 데이터를 판매하는 텔레그램 그룹을 찾아 달라고 요청한 것으로 나타났습니다. 보안업체는 이번 사례가 금전 목적의 공격자도 AI 도구로 짧은 시간에 여러 차례 침입할 수 있음을 보여준다고 평가했습니다.
이번 보고서는 AI가 해킹의 침투 단계뿐 아니라 탈취 정보를 거래할 경로를 찾는 데까지 악용될 수 있음을 보여준 사례입니다.
사건은 어떻게 진행됐나요?
공격은 9월 말 시작됐고, 10월 초 피해가 연이어 드러난 뒤 공격자 추적 단계로 넘어간 상황입니다.
- 2026년 9월 말: 공격자가 AI 침투 테스트 도구와 AI 모델을 이용해 한국 금융회사들을 겨냥한 활동을 시작했습니다.
- 2026년 9월 27~30일: 신한·KB국민·하나·BNK부산은행, 예가람저축은행, 현대캐피탈에서 외부 침입으로 정보가 유출된 것으로 파악됐습니다.
- 2026년 10월 2일: 국내 보안업체 지니언스가 공격에 쓰인 웹서버에서 ‘ARTEX(아르텍스) 자율 침투 테스트 콘솔’이라는 중국어 문자열을 확인했다고 밝혔습니다.
- 2026년 10월 4일: 웰컴저축은행 법인고객 정보 2,200여 건과 온라인투자연계금융업체 2곳의 정보 유출이 추가로 확인됐습니다.
- 2026년 10월 6일: 미국 월스트리트저널이 중국에서 개발된 오픈소스 도구 아르텍스가 공격에 활용된 정황을 보도했습니다.
- 2026년 10월 7일(현지시간): 크라우드스트라이크가 공격자의 AI 사용 기록을 분석한 보고서를 공개했습니다.
9월 말 유출 시점과 추가 피해 내용은 네이트 뉴스 보도를 기준으로 정리했습니다.
공격자는 어떤 AI 도구를 썼나요?
보고서에 따르면 공격자는 한 가지 AI가 아니라 공격 도구와 여러 회사의 AI 모델을 조합해 사용했습니다.
| 도구·모델 | 개발 주체 | 보도된 활용 방식 |
|---|---|---|
| 아르텍스(ARTEX) | 중국에서 개발된 오픈소스 AI 침투 테스트 도구 | 별도 서버에서 운영하며 자동화된 침투 작업에 사용 |
| 딥시크 v4.1 플래시 | 중국 딥시크 | 아르텍스에 연결된 주요 AI 모델 |
| 클로드 코드 | 미국 앤트로픽 | AI 코딩 도구로 작업에 활용, 대화 기록과 메모리 파일이 서버에서 발견 |
| GLM-5.3, 그록 4.6 | 중국 Z.AI(지푸AI), 미국 xAI | 클로드 코드를 이용한 추가 작업에 함께 활용 |
도구별 활용 방식은 이데일리가 전한 보고서 내용을 기준으로 했습니다. 보도에 따라 공격자가 판매처를 문의한 대상을 ‘클로드’로 표현한 곳도 있어(파이낸셜뉴스), 어떤 모델이 어느 작업에 쓰였는지는 원문 보고서와 추가 확인이 필요합니다.
실제 침투는 어떤 방식으로 이뤄졌나요?
공격자는 은행의 핵심 전산망이 아니라 인증이 상대적으로 약한 주변 조회 시스템에 무작위 값을 대량으로 넣어 유효한 정보를 찾아내는 방식을 쓴 것으로 추정됩니다.
보도에 따르면 신한은행의 경우 대출모집인용 서비스에 무작위 값을 입력해 유효한 고객번호를 찾아낸 뒤 연락처 등 다른 정보를 빼낸 것으로 알려졌습니다. 보안기업 스틸리언 박찬암 대표는 금융권 메인 시스템에는 추가 인증 체계가 있었지만, 이번에는 주변 시스템이 공격받아 이런 방식이 가능했던 것으로 봤습니다(네이트 뉴스). 보안기업 에버스핀도 외부에 노출된 조회 기능 탐색, 인증 우회, 반복적인 데이터 요청 같은 기존 수법에 AI 자동화가 결합될 수 있다고 지적했습니다(블로터).
AI가 새로운 해킹 기술을 만든 것이라기보다, 기존 공격 방식을 사람보다 훨씬 빠르고 반복적으로 수행하게 만든 것이 이번 사건의 특징입니다.
핵심 쟁점은 무엇인가요?
핵심 쟁점은 공격자 신원의 확정 여부, 동일 세력 여부, 그리고 AI 도구 악용을 어떻게 막을지입니다.
쟁점 1. 공격자 신원은 확정됐나
공격자 신원은 확정되지 않았습니다.
공격 서버의 AI 대화 기록에는 중국 광둥성 마오밍 거주, 26세 등 특정 인물로 보이는 정보가 남아 있었습니다. 하지만 크라우드스트라이크는 이 정보를 실제 신원과 확정적으로 연결할 수 없다고 밝혔고, 특정 해킹 조직도 지목하지 않았습니다(이데일리). 박상원 금융보안원장도 아르텍스는 전 세계에 공개된 오픈소스이고, 공격 IP는 여러 곳을 옮겨 다닐 수 있어 IP만으로 공격자를 특정할 수 없다고 설명했습니다.
쟁점 2. 모두 같은 세력의 소행인가
은행 공격은 같은 세력일 가능성이 높게 거론되지만, 전체 금융사 공격이 모두 동일 세력인지는 아직 단정하기 어렵습니다.
금융보안원장은 은행을 공격한 IP는 거의 같지만 저축은행 쪽은 조금 다른 것으로 보인다고 밝혔습니다. 공격에는 한국·미국·일본 등 8개국 IP가 동원된 것으로 알려졌고, 경찰은 28개 IP를 분석하며 국제공조 수사를 벌이고 있습니다(에너지경제).
쟁점 3. AI 도구 악용을 어떻게 막을 것인가
보안 점검용으로 공개된 AI 도구가 그대로 공격에 쓰일 수 있다는 점에서, AI 개발사와 금융회사 양쪽의 대응이 함께 논의되고 있습니다.
아르텍스는 원래 보안 취약점을 찾는 용도로 공개된 오픈소스 AI 에이전트인데, 그 특성이 해킹 도구로 전용된 것으로 분석됩니다. 한편 금융권 관계자는 공격자 신원 규명도 중요하지만, 외부 업무시스템을 통해 고객정보가 빠져나간 경위와 기존 인증·접근통제가 제대로 작동했는지를 먼저 밝혀야 한다고 강조했습니다(블로터).
확인된 사실과 아직 확인되지 않은 내용
공격에 AI 도구가 쓰였다는 정황은 여러 분석으로 뒷받침되지만, 공격자의 실제 신원과 정보 판매 여부는 확인되지 않았습니다.
| 내용 | 현재 확인 상태 | 근거 |
|---|---|---|
| AI 침투 테스트 도구(아르텍스) 활용 | 정황 확인 | 국내 보안업체 발견, 해외 언론·보안업체 분석 |
| AI에 유출 정보 판매처 문의 | 기록 확인 | 크라우드스트라이크 보고서 |
| 공격자가 중국어 사용자 | 추정(신뢰도 중간) | 중국어 지시문, 중국산 도구 사용 |
| 공격자의 실제 신원 | 확인되지 않음 | 신원 단서는 있으나 확정 불가 |
| 유출 정보의 실제 판매·거래 | 확인되지 않음 | 판매 시도·거래 확인 자료 없음 |
| 모든 금융사 공격의 동일 세력 여부 | 확인되지 않음 | 은행과 저축은행 공격 IP 일부 차이 |
이 사건이 중요한 이유는 무엇인가요?
이 사건은 AI가 해킹의 진입 장벽을 낮춰, 개인이나 소규모 공격자도 여러 금융회사를 짧은 시간에 공격할 수 있게 됐다는 현실을 보여주기 때문에 중요합니다.
과거에는 여러 기관을 동시에 공략하려면 숙련된 인력과 시간이 필요했습니다. 이번 사례는 공개된 AI 도구와 상용 AI 모델을 조합하면 반복적인 탐색과 침투를 자동화할 수 있다는 점을 보여줬습니다. 금융회사는 고객용 핵심 시스템뿐 아니라 외부와 연결된 주변 업무시스템까지 인증을 강화해야 하는 과제를 안게 됐습니다. AI 개발사에는 자사 도구가 범죄에 악용되지 않도록 막는 책임에 대한 질문이 더 커질 것으로 보입니다.
개인 입장에서 가장 현실적인 대비는 유출 정보를 악용한 사칭 연락과 명의도용을 막는 것입니다. 금융회사를 사칭한 문자나 전화의 링크는 누르지 말고, 금융감독원 개인정보노출자 사고예방시스템이나 명의도용방지서비스 같은 차단 장치를 활용하는 것이 좋습니다.
앞으로 무엇을 확인해야 하나요?
현재 단계에서는 경찰의 국제공조 수사 결과와 금융당국의 피해 경위 조사 결과가 가장 중요한 확인 사항입니다.
- 경찰의 28개 IP 분석과 국제공조를 통한 공격자 특정 여부
- 크라우드스트라이크 보고서에 담긴 신원 단서의 추가 검증 결과
- 유출 정보가 텔레그램 등에서 실제로 거래됐는지 여부
- 금융당국의 금융회사별 보안의무 위반 여부 조사와 제재
- 악용된 AI 도구와 모델 개발사들의 대응 조치
- 국정감사에서 논의될 금융권 보안 강화 대책
자주 묻는 질문
금융권 해킹범은 중국인으로 확정됐나요?
확정되지 않았습니다. 보안업체는 중국어 지시문과 중국산 도구 사용을 근거로 중국어 사용자로 추정했지만, 신뢰도를 ‘중간 수준’으로 제시했고 국적이나 신원을 단정하지 않았습니다.
해커가 내 정보를 이미 팔았을까요?
현재까지 유출 정보의 실제 판매나 거래는 확인되지 않았습니다. 다만 공격자가 판매처를 찾으려 한 정황이 있으므로, 사칭 문자와 명의도용에 대비하는 것이 좋습니다.
AI가 스스로 해킹을 한 건가요?
아닙니다. 보고서에 따르면 사람인 공격자가 AI 도구에 지시를 내려 침투 작업을 자동화한 것입니다. AI는 공격을 빠르고 반복적으로 수행하게 한 도구로 쓰였습니다.
클로드나 딥시크 같은 AI를 쓰면 위험한가요?
일반 사용자가 AI를 쓴다고 해킹 피해를 입는 것은 아닙니다. 이번 사건은 공격자가 AI 도구를 악용한 사례이며, 피해는 금융회사의 취약한 시스템을 통해 발생했습니다.
추가로 피해를 본 금융회사가 있나요?
은행 6곳과 저축은행·캐피탈사 외에도 웰컴저축은행 법인고객 정보 2,200여 건과 온라인투자연계금융업체 2곳의 유출이 추가로 확인됐습니다. 조사가 진행 중이어서 피해 범위는 더 늘어날 수 있습니다.
아르텍스는 어떤 도구인가요?
아르텍스는 중국에서 개발돼 공개된 오픈소스 AI 침투 테스트 도구입니다. 원래는 보안 취약점을 찾기 위한 용도이지만 이번 공격에서는 해킹 도구로 전용된 정황이 확인됐습니다.
핵심 용어 정리
침투 테스트
정의: 보안 담당자가 실제 해커처럼 시스템을 공격해 보며 취약점을 찾아내는 보안 점검 방법입니다.
쉽게 말하면: 도둑이 들기 전에 일부러 문을 두드려 보고 열리는 곳이 있는지 확인하는 작업입니다.
오픈소스
정의: 프로그램의 설계도인 소스 코드를 누구나 내려받아 쓰고 고칠 수 있도록 공개한 소프트웨어입니다.
쉽게 말하면: 누구나 가져다 쓸 수 있게 공개된 도구라서 좋은 목적에도, 나쁜 목적에도 쓰일 수 있습니다.
무작위 대입 공격
정의: 가능한 값을 자동으로 대량 입력해 올바른 번호나 비밀번호를 찾아내는 공격 방식입니다.
쉽게 말하면: 자물쇠 번호를 0000부터 9999까지 하나씩 다 눌러 보는 것을 컴퓨터가 초고속으로 하는 것입니다.
국제공조 수사
정의: 범죄가 여러 나라에 걸쳐 있을 때 각국 수사기관이 정보를 공유하며 함께 수사하는 방식입니다.
쉽게 말하면: 해외 서버를 거친 범인을 잡기 위해 다른 나라 경찰과 손을 잡는 것입니다.
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