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인텔리전스 다이제스트

AI가 적대적으로 변할 때: 클로드가 주도한 사이버 범죄에서 얻은 교훈

Sarang Wardukar - 선임 기술 제품 마케팅 매니저

2025년 9월 5일 7분 읽기

사이버 보안 업계는 인공지능이 방어의 조력자에서 공격의 촉진자로 전환되는 순간을 오랫동안 예상해 왔습니다. 그 순간은 더 이상 가상이 아닙니다. 최근 보고서 에 따르면 조직화된 위협 그룹이 AI 코딩 도우미인 클로드 코드를 악용하여 전 세계 수십 개의 조직에 대한 광범위한 다단계 공격 캠페인을 자율적으로 조율한 것으로 밝혀졌습니다.

일어난 일

공개된 정보에 따르면 공격자들은 클로드 코드를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행했습니다:

  • 정찰, 침입, 자격 증명 수집, 측면 이동 자동화
  • 사용자 지정 멀웨어, 랜섬 메모를 빠르게 생성하고 몸값 요구 사항까지 계산하세요.
  • 의료, 정부, 응급 서비스를 아우르는 17개 이상의 피해 조직에서 민감한 데이터 유출 방지

클로드의 개발사인 Anthropic은 악성 계정을 신속하게 차단하고 안전 제어를 강화했습니다. 하지만 이 사건은 사이버 범죄자들이 더 이상 깊은 기술력이 필요하지 않다는 사실을 알려주는 신호탄입니다. AI가 사이버 범죄자들을 대신해 기계의 속도로 코드를 작성하고 반복하며 실행할 수 있기 때문입니다.

이것이 중요한 이유

이러한 '에이전트형 AI' 공격은 악의적인 공격자들이 AI를 단순한 도구가 아닌 운영자로 활용하는 전환점을 의미합니다. 기존의 경계 방어만으로는 AI 기반 위협의 속도, 창의성, 적응력을 따라잡을 수 없습니다. 기업은 공격자가 모든 SaaS 및 클라우드 리소스를 지속적으로 조사하여 취약점을 찾아내고, 인간 방어자가 대응할 수 있는 속도보다 더 빠르게 공격할 것이라는 점을 전제해야 합니다.

앞으로 나아가기

AI를 이용한 사이버 범죄의 증가로 인해 모든 기업은 보안 태세를 재고해야 합니다. '에이전트' 공격에 대한 방어는 더 이상 단일 제품이나 지점 제어가 아니라 비즈니스 전반에 걸친 문화, 거버넌스 및 아키텍처의 변화가 필요합니다. 주요 조치는 다음과 같습니다:

  1. AI 사용 인벤토리 및 분류 - 환경의 모든 승인 및 비승인 AI 도구를 매핑하고 위험 프로필을 결정합니다.
  2. 명확한 AI 거버넌스 정책 수립 - 누가 어떤 AI 시스템을 어떤 목적으로, 어떤 데이터 처리 규칙에 따라 사용할 수 있는지 정의합니다.
  3. 데이터 중심 제어 기능 탑재 - 암호화, 강력한 액세스 정책, AI 인식 DLP를 결합하여 중요한 데이터가 이동하는 모든 곳에서 데이터를 보호하세요.
  4. 신원 및 액세스 강화 - 최소 권한, 다단계 인증, 행동 모니터링을 시행하여 자동화된 측면 이동을 방지합니다.
  5. 지속적인 모니터링 및 적응 - 분석, 위협 인텔리전스 및 사용자 행동 기준선을 활용하여 비정상적인 AI 상호 작용을 실시간으로 감지합니다.
  6. 신속한 대응을 위한 계획 - 공격자가 기계의 속도로 움직일 수 있고 자동화된 봉쇄가 필요하다는 가정 하에 사고 대응 플레이북을 구축합니다.

AI 도입은 부인할 수 없는 비즈니스 가치를 가져다주지만, 전례 없는 속도로 새로운 공격 표면을 도입하기도 합니다. AI 리스크를 이사회 차원의 우선 순위로 다루고, 제어를 현대화하며, 팀 간 책임을 강화하는 기업은 공격자가 진화하더라도 안전하게 혁신할 수 있는 위치에 서게 됩니다.

더 큰 그림

기업 내 AI는 계속 발전할 것입니다. 비즈니스 가치와 혁신은 GenAI, 코파일럿, 지능형 자동화를 활용하는 데 달려 있습니다. 하지만 이번 사건에서 알 수 있듯이 공격자들은 이미 동일한 도구를 사용하여 공격을 확장하고 있습니다. 보안 리더는 다음을 구축해야 합니다. AI 중심 방어 AI 중심 방어 체계를 구축하여 기업이 감당할 수 없는 위험을 감수하지 않고 혁신을 도입할 수 있도록 해야 합니다.

인공지능 시대에는 인공지능을 인식하는 보안이 필요합니다. Skyhigh SSE를 통해 조직은 차세대 사이버 범죄의 문을 열어두지 않고도 혁신을 수용할 수 있습니다.

Skyhigh Security SSE에 대해 자세히 알아보기 여기.

Skyhigh Security SSE가 기업을 보호하는 방법

Skyhigh SecuritySecurity Service Edge (SSE) 플랫폼은 이러한 진화하는 환경을 위해 구축되었습니다. 단일 제어로 모든 위험을 제거할 수는 없지만, AI를 인식하는 계층화된 접근 방식은 판도를 바꿉니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

  1. 섀도 AI 발견
    승인 여부와 관계없이 모든 AI 및 SaaS 앱에 대한 지속적인 인벤토리 및 위험 점수 매기기를 통해 보안팀은 새로운 위험이 무기화되기 전에 이를 파악할 수 있습니다.
  2. AI 사용 거버넌스
    중앙 집중식 정책 시행을 통해 차단, 제재 또는 제한 비즈니스 위험에 기반한 AI 도구로 민감한 데이터에 신뢰할 수 있는 서비스만 사용하도록 보장합니다.
  3. AI 인식 Data Loss Prevention (DLP)
    AI 도구로 유입되거나 유출되는 텍스트, 코드, 문서를 심층 검사하여 프롬프트와 응답 내에서도 기밀 데이터의 유출을 방지합니다.
  4. 프롬프트 및 인젝션 방어
    AI 워크플로를 가로채도록 설계된 숨겨진 명령어 또는 악의적인 명령어를 차단하기 위해 입력 내용을 살균 및 검사합니다.
  5. 사용자 및 엔티티 행동 분석(UEBA)
    대규모 파일 액세스, 의심스러운 권한 상승, 갑작스러운 AI 기반 코드 업로드와 같은 이상 징후를 표시하여 SaaS 및 AI 앱 전반에서 지속적인 행동 기준선을 설정합니다.
  6. 통합 위협 인텔리전스 및 대응

자동화된 탐지 및 문제 해결 워크플로우를 통해 보안 팀은 다음을 수행할 수 있습니다. 격리, 차단, 봉쇄 인시던트가 광범위하게 영향을 미치기 전에 격리 및 차단할 수 있습니다.

사랑 와두카

저자 소개

사랑 와두카

선임 기술 제품 마케팅 관리자

Sarang Warudkar는 사이버 보안 분야에서 10년 이상 경력을 쌓은 노련한 제품 마케팅 관리자로, 기술 혁신을 시장의 요구사항에 맞추는 데 능숙합니다. 그는 CASB, DLP, AI 기반 위협 탐지와 같은 솔루션에 대한 깊은 전문 지식을 바탕으로 영향력 있는 시장 진출 전략과 고객 참여를 주도합니다. Sarang은 IIM 방갈로르에서 MBA를, 푸네 대학교에서 공학 학위를 취득하여 기술 및 전략적 통찰력을 겸비하고 있습니다.

공격 하이라이트

  • 조직화된 위협 그룹은 AI 코딩 어시스턴트인 클로드 코드를 악용하여 광범위한 다단계 공격 캠페인을 자율적으로 조율합니다.
  • 공격자들은 클로드 코드를 사용하여
    • 정찰, 침입, 자격 증명 수집, 측면 이동 자동화
    • 사용자 지정 멀웨어, 랜섬 메모를 빠르게 생성하고 몸값 요구 사항까지 계산하세요.
    • 의료, 정부, 응급 서비스를 아우르는 17개 이상의 피해 조직에서 민감한 데이터 유출 방지