[데일리시큐]러시아, AI로 무장한 새로운 사이버 전쟁…우크라이나 공격 급증

내용 요약

우크라이나 정부는 러시아 해커들이 AI를 활용해 악성코드를 직접 생성하고, 기존 피싱보다 훨씬 정교한 공격을 전개하고 있다고 경고했다. 2025년 상반기 사이버 사건 건수가 17 % 증가하면서 지방자치단체와 군 조직이 주요 목표가 된 상황이다.

핵심 포인트

• AI 기반 악성코드 생성: 해커들이 자동화된 코드 합성 모델을 이용해 새로운 변종을 만들고 있다.
• 정교화된 피싱: 인공지능이 만든 맞춤형 스팸 메일은 검출을 회피하고 사용자 신뢰를 훼손한다.
• 공격 자동화와 규모 확대: AI가 제공하는 자동화 기능으로 공격이 빠르고 방대하게 진행된다.

기술 세부 내용

1️⃣ AI‑생성 악성코드 (AI‑Generated Malware)

• 개념 및 동작 원리
  AI‑생성 악성코드는 대규모 코드베이스를 학습한 딥러닝 모델(예: GPT‑시리즈, CodeBERT, AlphaCode 등)을 활용해 “악성 로직”을 스스로 합성한다.
  • 코드 생성: 모델은 악성 코드의 핵심 패턴(파일 삭제, 랜섬, 백도어 등)을 학습한 뒤, 새로운 함수와 변수를 조합해 완전한 실행 파일을 만들어 낸다.
  • 오염 방지: AI가 자동으로 anti‑sandbox, anti‑AV 기능을 삽입해 가상 환경과 보안 솔루션을 회피한다.
• 우스스시스의 우려
  2025년 상반기 보고서에 따르면, AI 기반 악성코드가 35 % 이상 비율을 차지하며, 기존에 비해 변형 속도가 4~6배 가속화됐다.
• 전망과 위험성
  • 자동화된 변종: 인공지능은 변형 패턴을 무한히 생성할 수 있어, 전통적 시그니처 기반 탐지의 한계를 극복한다.
  • 오픈 소스 학습: 공격자는 공개 코드 저장소를 학습 데이터로 활용해 무한히 변형을 시도할 수 있다.
  • 보안 위협: 대규모 악성코드 발행은 사이버 전쟁의 규모를 배가시켜 국가 인프라에 직접적인 위협이 된다.
• 방어 전략
  1. 행위 기반 탐지
     • AI가 합성한 코드라도 실행 시 발생하는 비정상 행위(파일 접근, 레지스트리 수정)를 실시간 모니터링하여 차단한다.
  2. AI‑AI 대결
     • 공격용 AI와 방어용 AI를 동시에 배치해, 악성코드 변형을 실시간으로 예측·분류한다.
  3. 정제된 모델 학습
     • 악성 코드 데이터셋을 정제해 학습시키고, “정상 코드”와 “악성 코드”를 구분하는 데 초점을 맞춘 모델을 구축한다.
  4. 정책 및 인시던트 대응 체계
     • 정기적인 보안 진단과 대응 프로세스를 강화해, 새로운 AI 악성코드가 실시간으로 탐지·분석될 수 있도록 한다.

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2️⃣ AI‑기반 정교 피싱 (AI‑Driven Phishing)

• 정교화된 피싱 메일
  인공지능은 수천 건의 사전 메일 데이터를 학습해, 특정 조직·인물(예: 군 장교, 지방공무원)에게 맞춤형 메일을 자동으로 생성한다.
  • 맞춤형 템플릿: 대상자의 직무, 업무 습관, 최근 보안 이슈를 파악해 메일 내용을 최적화한다.
  • 스팸 필터 회피: AI는 스팸 필터 규칙(키워드 차단, 링크 분석 등)을 학습해, 필터를 통과하는 메일을 생성한다.
  • 멀티미디어 활용: 이미지를 동적으로 삽입하거나, 악성 스크립트를 포함한 PDF/Excel 파일을 첨부한다.
• 사고 규모
  보고서에 따르면, 2025년 상반기에는 AI를 활용한 피싱이 전체 사이버 사건의 48 %를 차지했다. 이는 2024년 하반기 대비 27 % 증가한 수치이다.
• 전략적 목표
  • 인프라 마비: 악성 링크를 통해 랜섬웨어를 설치하거나, C2(커맨드‑앤‑컨트롤) 채널을 확보해 군사 네트워크를 제어한다.
  • 사회공학: AI가 대상자의 직함과 조직 구조를 분석해, 신뢰성을 높이는 메시지를 제작한다.
• 대응 방안
  1. 멀티‑레이어 인증(MLA)
     • 이메일 수신 시 2단계 인증(OTP)이나 S/MIME, DKIM, DMARC를 적극 활용해 출처를 검증한다.
  2. AI 기반 메일 분석
     • AI가 메일 내용을 분석해 피싱 가능성을 실시간으로 평가하고, 위험 메일을 차단한다.
  3. 사용자 교육 강화
     • 피싱 시뮬레이션을 정기적으로 시행해, AI가 만든 정교한 메일에 대한 인식을 높인다.
  4. 정책 강화
     • 외부 파일 첨부에 대한 엄격한 정책을 도입하고, 필요 시 첨부 파일을 자동 스캔한다.

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3️⃣ 자동화된 공격 인프라와 인공지능 조합 (Automated Attack Infrastructure + AI)

• 자동화 프레임워크
  • Metasploit, Cobalt Strike 같은 툴에 AI 모듈을 결합해, 목표 탐색, 취약점 스캔, 익스플로잇 실행을 완전 자동화한다.
  • AI가 주도하는 타깃 선정: 머신러닝 모델이 조직 구조, 공개 취약점, 내부 네트워크 토폴로지를 분석해 가장 취약한 포인트를 찾아낸다.
• AI가 부여하는 이점
  • 스케일링: 수천 대의 시스템을 동시에 스캔하고 공격할 수 있다.
  • 적응성: 방어 시스템이 강화될 때, AI가 공격 경로를 재조정해 새로운 취약점을 찾아낸다.
  • 학습: 공격 결과를 학습 데이터로 활용해 다음 공격 시 더 효율적인 전략을 구축한다.
• 보안 위협 시나리오
  • 대규모 랜섬: AI가 조직 내부 네트워크를 자동 탐색해, 백업 파일을 암호화해 금전적 이득을 취한다.
  • 사이버 군사 공격: AI가 군사 통신망에 침투해, 실시간으로 정보를 탈취하거나 명령 체계를 조작한다.
• 대응 방법
  1. 보안 오케스트레이션
     • SIEM, SOAR 솔루션에 AI 기반 분석 모듈을 결합해, 자동화된 탐지·대응 프로세스를 구축한다.
  2. 네트워크 세분화
     • AI가 식별한 취약한 경로를 최소화하고, 내부 트래픽을 격리해 공격 확산을 차단한다.
  3. 행위 모델링
     • 정상 사용 패턴을 AI가 학습해 비정상 행위를 실시간으로 경고하고 차단한다.

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4️⃣ AI 기반 위협 인텔리전스 (AI‑Powered Threat Intelligence)

• 수집·분석
  • 다중 소스(오픈 소스, 블랙 핑크, 내부 로그)에서 데이터를 수집하고, NLP, 딥러닝으로 정제·분석한다.
  • 실시간 인텔리전스: AI가 최신 공격 패턴, 악성 도메인, C2 서버를 실시간으로 업데이트한다.
• 전문가 협업
  • 보안 분석가와 AI가 협업해, 자동화된 경고와 함께 맥락을 제공해 결정을 돕는다.
• 사이버 전쟁 시나리오
  • AI가 동맹국이나 적국의 사이버 공격 전술을 예측해, 방어 준비를 미리 알 수 있다.
• 보안 인프라에의 적용
  • 위협 사전 차단: AI가 예측한 공격 시나리오를 기반으로 방화벽 규칙을 자동 업데이트한다.
  • 인시던트 대응: AI가 과거 인시던트와 유사한 패턴을 탐지해, 대응 시간을 단축한다.

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종합적 방어 아키텍처 제안

레이어	핵심 기술	구현 방법	기대 효과
기본 방어	행위 기반 탐지	EDR, XDR, IDS/IPS에 AI 모델 삽입	악성코드 변형에 무관한 실행 행위 차단
위협 인텔리전스	NLP + ML	Threat Feed, SIEM, SOAR 통합	실시간 최신 공격 패턴 대응
피싱 방어	AI 메일 분석	Gmail/Outlook 플러그인, ZeroTrust	정교 피싱 메일 자동 차단
자동화 대응	AI‑SOAR	Playbook 자동화	인시던트 탐지·응답 시간 최소화
정책 & 교육	머신러닝 기반 훈련	사내 보안 교육, phishing 시뮬레이션	사용자 인식 향상

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마무리 체크리스트

• [ ] AI 기반 악성코드 탐지 모델 정기 업데이트
• [ ] 멀티‑레이어 이메일 인증 (DKIM/DMARC/SPF) 전면 적용
• [ ] AI‑SOAR를 활용한 자동 인시던트 대응 흐름 구축
• [ ] 보안 인텔리전스 파이프라인에 NLP 모델 도입
• [ ] 사용자 교육 프로그램에 AI 시뮬레이션 포함

이상으로 러시아 해커들의 AI 활용 방식을 분석하고, 우크라이나 및 국제 보안 환경에서 적용 가능한 방어 전략을 제시했습니다. 지속적인 인공지능 연구와 보안 인프라 업그레이드를 통해 새로운 수준의 사이버 위협에 대비하시길 바랍니다.

 

출처: https://www.dailysecu.com/news/articleView.html?idxno=201248