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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
AI 에이전트가 결합된 사이버 공격 캠페인을 통해 온라인 소매업체가 해킹당했으며, 이 과정에서 60만 개 이상의 신용카드 기록이 탈취되었습니다. 이번 공격은 Strix(취약점 검색), Cairn(권한 획득), Hermes(조정 및 실행) 등 여러 도구를 결합하여 자동화된 방식으로 진행되었음을 보여줍니다.
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원문 바로가기고객이 온라인에서 물건을 사기 위해 카드 정보를 입력합니다. 결제 페이지 뒤편에 숨겨진 스크립트가 결제 정보를 가로챕니다. 다른 곳에서는 공격자가 소매업체의 데이터베이스에서 저장된 카드 기록을 추출합니다.
이는 측정 가능한 결과를 초래하는 AI 해킹입니다: 도난당한 금융 정보, 손상된 기업, 그리고 한 사례에서는 파괴된 데이터베이스 테이블까지 포함됩니다.
2026년 9월 22일, Gambit Security가 온라인 소매업체를 공격한 캠페인에 대한 조사를 발표했습니다. 연구원들은 두 회사에서 60만 개 이상의 유효 신용카드 기록이 도난당했다고 보고했습니다.
운영자가 자체 검토한 바에 따르면, 101회 스캔을 통해 완료된 스캔당 평균 비용은 25.46달러였습니다. 이는 모든 성공적인 침입의 비용은 아니지만, AI 기반 사이버 공격 뒤에 숨겨진 경제성을 보여줍니다: 자동화된 작업은 대규모 목표를 조사하는 것을 저렴하게 만들 수 있습니다.
기업에게 있어 AI 보호라는 질문은 단순히 침입을 막는 것 이상까지 미칩니다. 공격자가 성공했을 경우 무엇이 읽을 수 있게 되는지를 제한하는 것도 포함합니다.
이 캠페인은 각기 다른 책임을 가진 세 가지 도구를 결합했습니다.
8월 23일부터 31일 사이에 Strix는 138개 호스트에 대해 146회 실행되었습니다. 9월 10일부터 15일 사이에는 운영자가 105개의 공격 프로젝트를 시작했습니다. Gambit은 다양한 수준으로 손상된 최소 27개 회사를 식별했습니다.
따라서 AI 공격은 도구, 결정 및 반복적인 시도의 순서를 포함할 수 있으며, 인간이 목표를 설정하고 소프트웨어가 대부분의 작업을 수행합니다.
AI 에이전트가 기업을 해킹하는 것이 왜 중요한지 알 수 있습니다. 그 기여는 설득력 있는 피싱 이메일을 작성하는 것을 넘어섭니다. 도구를 사용하고, 결과를 해석하며, 목표에 대한 조사를 계속할 수 있기 때문입니다.
사람이 목표를 선택하고 지침을 내렸습니다.
Gambit은 260회의 Hermes 세션에서 1,951개의 인간 프롬프트를 계산했습니다. 한 예로, 운영자는 트래픽 순위 서비스에서 얻은 301개 소매업체 목록을 제공하고 시스템에 이들을 조사하도록 지시했습니다.
인간이 캠페인의 책임자였습니다. AI 해킹은 그 사람이 조직할 수 있는 기술적 작업의 양을 늘렸습니다.
AI 에이전트 공격 역시 목표의 취약점과 얻은 접근성에 의존적이었습니다. 자동화가 모든 시도를 성공적으로 만든 것은 아니었습니다.
Gambit은 자신들의 재구성이 도난 데이터, 확인된 침해 사례, 로그 및 도구가 생성한 보고서를 결합했음을 설명했습니다. 일부 발견 사항은 독립적으로 확인할 수 없었으며, 연구진은 중간 분석에서 가능한 부정확성을 인정했습니다.
이러한 구분은 AI 기반 사이버 공격을 평가할 때 중요합니다. 관찰된 절도가 에이전트가 성공했다고 주장하는 것보다 더 강력한 증거이기 때문입니다.
확인된 가장 큰 결제 데이터 총액은 두 회사에서 나왔습니다. 60만 개 이상의 만료되지 않은 카드 기록이었습니다. Gambit은 사기 전문 기업 Overwatch Data와 협력하여 침해된 카드를 처리하고 발급사에 통지했습니다.
캠페인은 또한 체크아웃 스키머(checkout skimmers)를 심기도 했습니다. 이 스크립트는 고객이 침해된 웹사이트를 사용할 때 결제 정보를 캡처합니다. Gambit은 19개 명명된 피해 사례와 관련 스키머가 설치된 100개 이상의 추가 웹사이트에서 확인된 설치 건수를 보고했습니다.
AI 에이전트가 온라인 소매업체를 해킹하면서 저장된 데이터와 활성화된 결제 페이지 모두에서 노출이 발생했습니다. 이들은 서로 다른 보안 문제이며, 둘 다 주의를 기울여야 합니다.
일부 피해자는 파괴적인 정리 작업까지 겪었습니다. 한 자전거 소매점에서 에이전트의 정리 작업은 소매업체 관리자가 생성한 백업 테이블을 포함하여 180개의 데이터베이스 테이블을 삭제했습니다.
따라서 AI 공격으로 인한 피해는 도난 자체보다 오래갈 수 있습니다. 기업은 노출된 기록을 조사하는 동시에 시스템과 삭제된 정보를 복구해야 할 수도 있습니다.
문서로 확인된 한 침입 사례가 AI 해킹과 저장 설계 사이의 가장 명확한 연결고리를 제공합니다.
AI 에이전트 공격은 애플리케이션 취약점부터 관리자 접근 권한으로, 그리고 소매업체의 인프라 깊숙한 곳까지 진행되었습니다. 이 과정에서 46개의 비밀(secrets)을 포함하는 시크릿 스토어에 도달했고, 주 데이터베이스에 접근하여 저장된 카드 정보를 복호화하는 데 사용되는 암호화 키를 추출했습니다.
기록은 암호화되어 있었습니다. 하지만 공격자는 그것들을 읽을 수 있는 수단도 얻었습니다.
접근 권한이 침해되면서 사용할 수 있는 복호화 키가 노출될 경우, AI 에이전트 공격이라 하더라도 암호화의 수학적 원리를 무너뜨릴 필요는 없습니다.
이는 AI 보호를 위한 실질적인 교훈입니다: 암호화된 데이터 자체뿐만 아니라 그 키와 그것을 사용할 수 있는 경로들을 보호해야 합니다.
이 캠페인은 기존 기술과 자동화를 결합했습니다. 이러한 시스템을 해킹하는 AI 에이전트들은 여전히 악용 가능한 애플리케이션, 접근 가능한 자격 증명 및 더 깊이 이동할 수 있게 하는 권한에 의존하고 있었습니다.
바뀐 것은 여러 목표를 걸쳐 그 작업을 지속할 수 있는 역량이었습니다.
조직이 AI 공격에 대비하는 경우, 패치(patching), 접근 제어(access controls), 모니터링은 여전히 필수적입니다. 저장된 파일에는 별도의 질문이 필요합니다. 즉, 한 제공업체에서 모든 것을 복사함으로써 누군가가 무엇을 얻을 수 있는가 하는 것입니다.
고객 내보내기 데이터(Customer exports), 계약서, 신분증명서 및 기밀 보고서는 원래 사용 목적이 끝난 후에도 오랫동안 가치가 있을 수 있습니다. 이러한 파일을 보관한다고 해서 모든 읽을 수 있는 문서를 한 제공업체의 보안 뒤에 집중시켜야 한다는 의미는 아닙니다.
AI 보호는 이 결과를 직접적으로 다룰 때 더 유용합니다. Untrace Network는 하나의 스토리지 제공업체 침해가 노출할 수 있는 것을 제한하도록 설계되었습니다.
Untrace Network는 단일 스토리지 제공업체의 손상만으로는 완전하고 읽을 수 있는 문서를 노출할 수 없도록 설계된 데이터 저장소입니다.
각 파일은 장치를 떠나기 전에 브라우저에서 암호화됩니다. 그런 다음 6개의 조각, 즉 샤드(shards)로 나뉘어 세 개의 독립적인 제공업체에 분산됩니다.
암호화된 파일을 재구축하려면 임의의 세 개의 샤드가 필요합니다. 또한 이를 읽으려면 복호화 키가 필요합니다. 단일 제공업체는 이를 재구성하기에 충분한 샤드를 보유하고 있지 않습니다.
AI 해킹을 우려하는 사람에게 이는 특정 결과를 바꿉니다. 즉, 한 제공업체의 저장된 데이터를 복사해도 읽을 수 있는 파일 대신 암호화된 조각들만 얻게 됩니다.
이 설계는 저장된 파일 노출의 세 가지 부분을 다룹니다.
파일은 저장 전에 암호화됩니다.
제공업체들은 암호화된 조각들을 받기 때문에 원본 문서를 읽을 수 없습니다.
접근은 파일별로 허가됩니다.
인가된 사용자는 자신의 패스키(passkey)를 사용하여 파일을 열고, 장치를 통해 인증합니다. 모든 파일을 여는 계정 전체 비밀번호나 서버 측 복호화 키는 존재하지 않습니다.
하나의 제공업체는 파일을 재구성하기에 너무 적은 것을 보유합니다.
해당 제공업체의 침해가 암호화된 문서를 재구축할 만큼 충분한 샤드를 공급하지 못합니다.
이러한 통제는 Untrace Network에 AI 기반 사이버 공격을 대비하는 특정 역할을 부여합니다: 하나의 스토리지 제공업체가 손상되더라도 저장된 문서와 내보내기 데이터를 보호하는 것입니다.
이는 실시간 데이터베이스, 결제 페이지 및 직원 장치에 대한 보안을 보완합니다. 이미 열리거나 다운로드된 파일도 사용되는 곳에서 여전히 보호가 필요합니다.
AI 에이전트가 소매업체를 해킹했다는 증거는 이미 구체적입니다: 도난당한 카드 기록, 악성 결제 스크립트 및 파괴적인 데이터베이스 작업 등이 있습니다.
자사의 파일이 어떻게 저장되어야 하는지 개선하기 위해 다음 피해자를 예측할 필요가 없습니다. AI 공격은 민감한 정보가 누군가의 소유물이 되기 전에 대비해야 할 위험입니다.
AI 해킹은 침입자가 무엇에 접근할 수 있는지 검토하는 것이 더욱 시급함을 만듭니다. AI 기반 사이버 공격은 모든 규모의 비즈니스에 이 검토를 관련성 있게 만듭니다.
Untrace Network를 사용하면, AI 보호는 실용적인 스토리지 결정이 됩니다: 파일을 업로드하기 전에 암호화하고, 조각으로 분산하며, 파일별로 접근을 허용합니다.
계약서, 기밀 보고서, 신분증 및 민감한 내보내기 데이터를 아키텍처에 보호 기능이 내장된 상태로 저장하세요.
오늘 Untrace Network를 사용해 보세요. 중요한 파일을 노출시키기 어렵게 만드세요.
원문은 untrace.network에 게시되었습니다.
