2026년 AI 기반 사이버 공격에 대해 알아야 할 모든 것

터미네이터 영화에서 아니가 "곧 돌아올게!"라고 말했던 거 기억나? 그는 확실히 돌아왔지만, 생각만큼 할리우드적이지는 않아요. "사이버버스"는 스카이넷의 세계 지배를 위한 독자 로봇들보다 훨씬 더 심각한 위협을 안고 있습니다. 우리가 이야기하는 것은 AI 기반 사이버 공격 입니다.

아니가 우리에게 경고하려 했고, 2026년을 맞이하면서 경고가 현실이 되어가고 있으며, 허구가 이제 사실이 되어가고 있습니다.

2026년이 시작된 지 며칠밖에 되지 않았지만, 우리는 러시아 무기 회사들이 AI 기반 사이버 공격 의 표적이 되는 것을 목격했으며, ClickFix 캠페인의 블루스크린 공격과 NordVPN 침해 같은 고프로필 사건들도 함께 일어났습니다.

사이버 보안 2026의 미래 는 대규모 언어 모델 보안 위험, 개인 데이터 및 보안에 대한 위협, 랜섬웨어 공격 등 다양한 위협으로 다가오고 있다고 말할 수 있습니다.

방화벽과 안티바이러스만으로도 이런 공격을 막을 수 있다고 생각한다면, 아마도 아직 윈도우 비스타에서 벗어나지 않은 것일 것이고, 이제는 그럴 때입니다.

올해는 심각한 사이버보안 성찰과 사이버 범죄에서 나쁜 인공지능에 맞서 준비된 대응팀이 필요합니다.

1: AI를 이용한 자동 해킹: 로그인 침해:

예전에는 누군가가 로그인 자격 증명을 해킹하려 하면 며칠이 걸리고 많은 뇌 작업이 필요했습니다.

하지만 이제는 머신러닝 사이버 공격 이 시즌의 유행작이 되었습니다.

네. 이 모든 것은 보안 점검에 자주 사용되는 침투 테스트 도구인 순진한 펜테스팅 프레임워크가 해커의 손에 들어가면서 시작되었습니다.

처음에는 윤리적 해커들이 보안을 테스트하는 데 사용했던 기술이 이제는 해커와 공격자들이 무차별 대입으로 시스템을 침투하는 데 사용하고 있습니다.

공격자들은 LLM과 결합된 자율 AI 에이전트를 배치합니다. 두 사람은 협력하여 AI 에이전트가 일을 수행하고, LLM이 AI 에이전트에게 필요한 정보를 지원합니다.

여기서 흥미로운 점은, 이러한 AI 기반 사이버 공격 이 주도적인 AI 에이전트들이기 때문입니다. 이들은 로그인 페이지를 식별하고 즉시 HTML을 분석하여 자격 증명 필드, 로그인 양식을 분석하며 ID, 비밀번호, OTP를 캡처하려고 시도합니다.

이제 정보가 수집되었으니, 공격이 수행되는 주요 방법은 두 가지가 있습니다;

무차별 대입 공격

비밀번호 스프레이

무차별 대입 공격에서는 동일한 ID에 대해 여러 비밀번호를 시도합니다. 하지만 3번의 스트라이크 정책 때문에 거의 쓸모가 없습니다. 이 경우 당신이나 공격자가 로그인 실패 3회 후 시스템에서 잠길 수 있습니다.

하지만 비밀번호 스프레이 시도가 발생했을 때는 상황이 훨씬 다르고 효과적입니다. 비밀번호 스프레잉은 저속하고 느린 공격이지만, 수천 개의 계정에 걸쳐 하나의 공통 비밀번호를 시도해 3-스트라이크 정책을 우회합니다.

이렇게 생각해 보세요.

무력하지만 짜증나는 자기계발서 판매원들 기억나시나요?

비밀번호 스프레잉은 비슷한 종류인데, 한 문을 두드려 주인이 미쳐서 경찰을 부르게 하는 대신(세 번의 스트라이크 정책) 대신 블록의 모든 종을 같은 음조로 울립니다.

보안요원들은 그가 한 사람을 괴롭히며 '필신'처럼 보이게 하는 게 아니라서 무시한다... 우리가 한 짓 보이지?

이제 사이버버스와 AI 기반 사이버 공격 세계를 살펴보면, 이 세일즈맨은 자율 에이전트입니다. 이 에이전트는 '아니오'라는 말을 원하지 않습니다. 이 에이전트에게 'NO'는 다음 기회(Next Opportunity)를 의미하며, 누군가가 문을 열어두기 전까지는 그렇습니다.

이 느리지만 인내심 있는 과정이 머신 러닝 사이버 공격 이 거대한 네트워크를 침투할 수 있게 해주는데, 아무에게도 경고나 경고를 주지 않습니다. 인간은 이걸 위해 몇 시간이 걸립니다. LLM을 가진 AI 에이전트는 펜테스팅 프레임워크를 배포하고 워크플로우를 자동화함으로써 몇 분 만에 로그인 공격을 시작할 수 있습니다.

2: AI 기반 사이버 공격, 랜섬웨어, 그리고 '프롬프트 락' 공격.

우리는 사이버버스에서 빠를 뿐만 아니라 변신자처럼 행동하는 다형성적이고 생성적인 랜섬웨어의 물결을 겪고 있습니다.

만약 그 글을 읽으면서 속이 내려앉았다면, 계속 읽어보세요.

처음에는 연구 프로젝트인 프롬프트 락(Prompt Lock)으로 시작했지만, 이제는 사이버 범죄자들 사이에서 수익성 높은 비즈니스 모델이 되었습니다. 여기서 기본 지시가 AI 에이전트에게 전달되고, AI 악성코드 공격 전체를 조율할 수 있습니다.

이 모든 것이 인간의 개입 없이 독립적으로 이루어졌습니다.

올해는 AI 사회공학 공격이 한층 쏟아지는 해로, 자율 에이전트를 활용해 공격의 판도를 높입니다. 즉, AI 에이전트와 LLM이 함께 움직이는 이들은 무작정 공격하지 않고, 전체 임무를 계획하고, 표적 시스템을 분석하며, 공격자에게 PII, 민감한 데이터, 심지어 어떤 정보가 갈취에 유용한지 제안하는 '뷔페'를 제공합니다.

계획이 세워지고 적절한 시기가 되면, 에이전트는 파일을 암호화하고, 악성 코드를 실행하며, 데이터를 유출해 당신을 차단하거나 모든 데이터를 삭제하겠다고 위협하는 공격을 시작합니다.

이러한 공격은 매우 개인화될 수도 있습니다. 즉, 피싱 이메일이 너무 설득력 있게 보여서 무해하고 익숙하다고 느낄 수 있고, 바로 그 지점에서 침해가 시작됩니다.

그리고 가장 최악인 건? 코드는 변신자처럼 계속 바뀐다. 이로 인해 전통적인 보안은 거의 탐지가 불가능합니다.

이러한 다형성 생성형 AI 사이버 공격 과 관련된 모든 작업은 클라우드에서 실행되어, 정교한 랜섬웨어-서비스형 사이버 범죄 모델이 됩니다.

3: AI 피싱 공격 - 매우 개인적이면서도 매우 직관적이지만 잘못된 이유들입니다.

옛날 피싱 사기들이 AI로 구동되고 있습니다.

피싱 사기의 핵심은 문법 오류, 이상한 어휘, 끔찍한 철자 실수, 혹은 그냥 이상한 느낌 때문이에요. 네?

이제 상상해 보세요: 만약 이것이 가장 정당한 방식으로 당신에게 와서 진짜 출처에서 온 것이라고 믿게 된다면 어떨까요?

자, 이제 네가 'Phishy' 링크를 클릭하기 직전에 무슨 일이 있었는지 말해볼게.

피셔들은 다크웹의 LLM을 사용해 거의 모든 언어로 선명하고 유창하며 읽기 쉬운 이메일을 생성합니다.

그럼 첫 번째이자 가장 큰 의심은 사라집니다.

이제 그들이 해야 할 일은 이 이메일을 복사해서 붙여넣기만 하고, 마지막으로 공격하려는 사람에게 보내는 것뿐입니다.

우리가 LLM에 대해 이야기할 때, ChatGPT, Gemini 같은 LLM을 말하는 것이 아닙니다.

이러한 다른 형태의 LLM들은 다크 웹에 악의적 사용에 대한 제한이나 보호 장치 없이 존재하며, 심각한 대형 언어 모델 보안 위험을 초래합니다.

이 AI 피싱 공격에서 가장 심각한 점은?

만약 공격자들이 정말로 당신을 노린다면, 이메일을 개인화해 AI 요원을 보내 당신의 소셜 미디어 계정과 인터넷 내 모든 존재감을 찾아낼 수 있습니다.

우편물은 너무 개인적으로 보여서 실제로 뭔가에 가입했는데 잊어버린 것처럼 스스로를 가스라이팅할 수도 있어요.

4: 딥페이크 사이버 위협과 3,500만 달러 목소리의 이야기:

사이버 범죄 분야의 인공지능은 '말을 입에 넣는다'는 은유를 생생하게 구현했습니다.

네. 이 공격자들이 필요한 것은 당신의 목소리나 영상을 3초간 녹음하는 것뿐입니다. 생성 AI에 입력되면, AI는 문자 그대로 당신의 모든 것을 모방합니다. 이제 공격자는 스크립트만 만들어내면 됩니다.

그리고 만약 모든 소셜 미디어 계정을 끊고, 음성사서함에서 목소리를 삭제하며, '패트릭'처럼 숨어 지내는 것이 딥페이크 사이버 위협으로부터 자신을 구할 수 있다고 생각했다면, 다시 생각해 보셔야 할지도 모릅니다.

IBM에 따르면 2021년 AI 기반 사이버 공격 사건 중 하나에서는 오디오 딥페이크가 실행되었습니다.

이 딥페이크 사이버 위협 사건에서, 공격자는 상사를 사칭해 직원에게 특정 계좌로 3,500만 달러를 송금해 달라고 요청했습니다. 있잖아?

순진하고 무지한 직원은 공격자를 믿었고, 회사는 그냥 3,500만 달러를 잃었다.

AI 피싱 공격은 진화하고 있으며, 2024년에는 공격자가 딥페이크 영상을 시도해 회사의 CFO인 척 영상을 시뮬레이션해 직원을 설득해 사기꾼에게 2,500만 달러를 송금하게 만들었습니다.

"보는 것이 믿는 것이다"라는 말을 기억하세요. 이제 2026년 사이버 보안의 미래 가 밝혀지자면, 직접 만나지 않으면 단순히 보는 것만으로는 충분하지 않습니다.

5: AI 기반 사이버 공격, CVE Genie와 그 자율 해킹 도구:

이것은 가장 약한 톱니바퀴가 차량 전체를 뒤집을 수 있다는 대표적인 예입니다. 보안 업계를 제외하고는 이러한 취약점들이 공개되며, 이를 '공통 취약점 및 노출 '이라고 부릅니다.

이 간행물이나 보고서는 주요 취약점을 식별하고, 설명하며, 번호를 매기고, 문서화하고, 목록화하는 보안 전문가들이 작성하며, 이 정보는 공개적으로 제공됩니다.

이 역시 어둠을 환영한 연구 프로젝트였고, 안타깝게도 자율 해킹 도구들이 이 공공 안전 데이터를 무기로 변모시켰습니다. 공격자들은 이 CVE의 데이터와 정보를 가져와 AI 에이전트를 이용해 CVE 지니 를 개발했습니다.

이 에이전트가 한 일은, CVE 데이터를 LLM에 전달했고, LLM은 모든 문제 진술서를 검토한 뒤 주요 세부사항을 추출한 뒤 계획을 세운 뒤 이 정보 묶음을 지니에게 다시 전송했습니다.

이 지니는 모든 취약점을 처리한 후 공격자를 위한 익스플로잇 코드를 고안합니다.

이 성공률은 거의 51%였고, AI 기반 사이버 공격 에 어떤 의미인지 아시나요?

즉, 코딩이 어떻게 작동하는지 최소한의 이해만 있으면 누구나 이 정보를 쉽게 활용해 AI 에이전트를 배치해 시스템을 악용할 수 있다는 뜻입니다.

이 방법은 3달러(쿨에이드 한 팩 가격)보다 저렴하며, 기본 코딩 지식만 있으면 누구나 고급 AI 기반 사이버 공격 을 시작할 수 있도록 진입 장벽을 크게 낮춥니다.

6: AI 기반 사이버 공격 - 최종 보스 또는 킬 체인:

사이버크라임에서 인공지능 의 최종 보스, 완전 자동화된 킬 체인을 만나보세요.

아직 그런 일이 일어나지 않았다고 생각했다면, 이 글을 읽는 순간에도 이미 실행되고 있습니다.

이러한 AI 기반 사이버 공격은 Anthropic과 같은 시스템을 악명 높게 활용해 잔혹한 작전을 수행하고 있습니다.

이러한 공격에서 AI 에이전트는 전략가처럼 행동하며, 고가치 표적을 식별하기 위한 독립적인 연구를 수행하고, 민감한 데이터를 분석하며, 어떤 흔적이나 단서를 숨기기 위한 가짜 페르소나도 설계 합니다.

이러한 에이전트들은 피해자의 재정적 가치와 보유 자산을 철저히 분석하고, 피해자가 지불하도록 강요될 만큼 충분히 수익성이 있으면서도 지나치게 높지 않은 몸값을 산정함으로써, 사용자를 대신해 강력한 경제적 의사결정까지 수행하며 AI-driven cyber attacks 를 더욱 강화합니다.

그리고 네 전 남자친구가 널 조종하는 데 능하다고 생각했어?

오히려 2026년 사이버보안의 미래 는 위태롭고, 우리는 전통적인 방화벽과 백신이 '적당한' 보호 수단이라는 단계를 넘어섰습니다.

AI 기반 사이버 공격이 창의적이고 자율적이며 다형성적이며 경제적으로 능숙해지면서, '엘리트 해커'와 '비디오 개발자' 간의 격차가 줄어들고 있습니다.

우리는 사이버 범죄에서 인공지능과 공격 속도가 인간의 반응 속도를 앞서는 대규모 사이버 공격 변화를 목격하고 있습니다.

하지만 이것은 이미 패배한 싸움이 아닙니다. 이제 해커처럼 생각해 해커를 이기되, 더 나은 기술과 이해를 가져야 할 때입니다.