[배종찬의 보안 빅데이터] AI 해킹으로 무너진 금융권 보안

2026년 10월 초, 국내 금융권이 인공지능(AI)을 악용한 고도화된 해킹 공격에 동시다발적으로 노출되며 전대미문의 보안 재난에 직면했다. 썸트렌드(SomeTrend)의 2026년 10월 1일부터 3일까지의 빅데이터 연관어 분석 결과에 따르면, 이번 사태를 둘러싼 시장과 대중의 관심은 ‘금융기관’과 ‘고객정보’라는 두 가지 핵심 축을 중심으로 뚜렷하게 형성되어 있다.

[출처: 게티이미지뱅크]

본래 금융기관 영역은 상품, 조건, 투자, 자금, 비용, 세금, 계약, 기준, 계획, 일정 등 정량적 금융 거래 및 자산 운용 요소와 주로 결합해 있었다. 그러나 이번 해킹 악재가 터지면서 절차, 정보, 대출, 금융, 은행이라는 중간 매개 고리를 타고 고객정보 영역의 해커, 소식, 입장, 고객정보유출, 부산, ai, 메뉴, 보도, 정상혁 등 보안 및 위기관리 연관어로 급속히 확장되고 전이되었다. 제 1금융권과 제 2금융권 전반의 고객 개인정보가 허망하게 탈취당하며 금융 생태계 전체의 신뢰 기반이 흔들리고 있음을 보여주는 엄중한 경고다.

이번 사고는 주요 시중은행부터 지방은행, 저축은행, 캐피탈사에 이르기까지 금융권의 외곽 접점을 광범위하게 타격하며 구체적인 피해를 남겼다. 신한은행의 경우 모바일 대출모집인 조회 서비스의 보안 취약점이 뚫려 약 2만5000건의 고객 정보가 유출되었고, 이에 정상혁 신한은행장이 긴급 사과문을 게재하며 피해 보상 조치를 약속하는 상황에 이르렀다.

이어 KB국민은행에서도 100여 건, 하나은행에서 89건의 고객 정보가 유출되었으며, BNK부산은행에서는 외주 개발직원 11명의 개인정보가 노출된 사실이 보도를 통해 확인되었다. 더욱이 피해는 제 1금융권에 그치지 않고, 제 2금융권인 예가람저축은행에서 약 4만 명 규모의 정보 유출 정황이 포착되었으며, 현대캐피탈 역시 해외 IP를 통한 AI 활용 공격으로 주택대출 모집인 정보가 유출되는 등 연쇄 타격을 입었다.

▲‘금융기관’ ‘고객정보’  연관어 빅데이터 분석 [출처: 인사이트케이]

정확한 진상 조사를 통해 구체적인 원인을 규명해야겠으나, 전문가들이 공통으로 지적하는 가장 치명적인 위험은 금융기관들이 공격당한 사실조차 제때 인지하기 어렵다는 점이다. 과거의 전통적 해킹이 악성코드 유포나 단순 서비스 거부(DDoS) 방식이었다면, 최근의 AI 해킹은 생성형 AI와 자동화된 AI 에이전트(Agent)를 적극 활용하는 양상으로 진화했다. AI는 금융기관 전산망의 보안 규칙을 실시간으로 학습하고 수천 가지 침투 시나리오를 자율 설계하여, 정상적인 본인 확인이나 내부 직원의 시스템 접속 행동처럼 능숙하게 위장한다.

이로 인해 내부 관제팀은 시스템이 침투당해 고객 정보가 흘러나가는 동안에도 이상 징후를 감지하지 못하는 이른바 ‘조용한 침투(Silent Breach)’ 현상을 겪게 된다. 결과적으로 해킹이 발생했음에도 언론 보도나 외부 유출 소식이 퍼진 뒤에야 비로소 정황을 파악하고 뒤늦게 각 사의 입장 발표와 수습 계획을 세우는 실정이다. 이러한 탐지 지연은 유출된 정보가 2차, 3차 보이스피싱, 명의도용 대출, 자금 탈취 등 또 다른 범죄로 전이될 위험성을 극대화한다.

이번 사태를 두고 보안 전문가들 사이에서 북한이나 중국 등 국가 배후의 전문 해킹 조직(APT)에 의해 감행되었을 가능성이 높게 거론되는 데에는 명확한 구조적 이유가 존재한다. 우선 단기간에 복수의 시중은행과 제 2금융기관을 동시에 타격하는 동시다발적 고도화 공격은 개인 해커나 단순 생계형 범죄 조직의 자원 범위를 훨씬 뛰어넘는다.

또한 AI 모델을 고도화하여 보안 시스템의 허점을 실시간 탐색하고 차단망을 우회하려면 상당한 슈퍼컴퓨팅 인프라와 AI 기술력, 그리고 고도의 제로데이(Zero-day) 취약점 인텔리전스가 필수적이다. 북한의 라자루스(Lazarus)나 중국계 지능형 해킹 그룹은 과거부터 정부 차원의 전폭적인 지원 아래 금융기관 외주망 및 대출 시스템 등의 사각지대를 집중 조준해 왔다. 따라서 이번 사고 역시 해외 IP망을 경유하며 AI 도구로 무장한 사이버전 성격의 테스트 공격일 가능성이 매우 높다는 분석에 무게가 실린다.

▲배종찬 연구소장 [출처: 인사이트케이]

현재 정부는 독자 파운데이션 모델(독파모) 구축 사업을 추진하며 AI 기술 주권 확보를 위한 ‘소버린 AI’(Sovereign AI) 정책을 강력하게 이끌어가고 있으나, 사이버 안보 측면에서는 명확한 한계를 드러내고 있다. 현행 소버린 AI 정책이 AI 자립 모델 개발과 거대언어모델(LLM) 등 산업적 파급력에 치중되다 보니, AI가 역으로 무기화되어 국가 금융망을 위협하는 사이버 침해 공격에 대응하는 방어막 구축에는 소홀했다는 지적을 면하기 어렵다.

국가 배후 해킹 조직의 AI 공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 AI 독자 모델 보유를 넘어 공격형 AI를 압도할 수 있는 ‘소버린 방어형 AI’(Defensive AI) 체계와 근본적인 예방책을 조속히 정립해야 한다. 나아가 금융보안원, 국정원, 과학기술정보통신부, KISA 간 실시간 위협 공유망을 연동하여 국가 배후 해킹 조직의 신종 AI 공격 기법과 해외 IP 자산 정보를 즉시 수집하고 공유하는 일체형 사이버 국가 방어망을 확립해야 한다.

결론적으로 이번 금융권 고객정보 유출 사고는 금융기관이 내세운 자금 관리와 대출, 투자 서비스의 신뢰가 보안이라는 바탕 없이는 사상누각에 불과하다는 사실을 똑똑히 일깨워주었다. 썸트렌드 빅데이터 분석이 보여주듯, 시장과 소비자가 요구하는 궁극적인 기준은 정형화된 사과나 수습이 아니라 실질적이고 철저한 고객정보 보호이다. 정부가 추진 중인 소브린 AI 정책 역시 산업적 기술 개발에만 머무를 것이 아니라 국가 기반시설과 금융 망을 수호하는 안보형 AI 정책으로 고도화되어야 한다. AI라는 날카로운 칼날이 해커의 손에 쥐어진 지금, 금융권과 정부의 원점 재점검과 철통같은 방어 체계 구축만이 대한민국 금융의 안전을 지키는 유일한 열쇠가 될 것이다.

[글_배종찬 인사이트케이 연구소장]

연세대 정치외교학과를 졸업하고 서울대 국제대학원에서 석사 학위를 받았다. 고려대 행정학과 박사과정을 수료했다. 이 외에 미국, 일본, 홍콩 등에서 연구 경험을 가지고 있다. 주된 관심은 정치 시사와 경제정책인데 특히 대통령 지지율과 국정 리더십, 글로벌 경제 분석 그리고 AI 인공지능 및 블록체인 보안 이슈다. 한국교육개발원·국가경영전략연구원·한길리서치에서 근무하고 리서치앤리서치 본부장을 거친 데이터 분석 전문가다. 현재 인사이트케이 연구소장을 맡아 심층 리서치뿐 아니라 빅데이터·유튜브까지 업무영역을 확대하고 있다.

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