태국 재무부 노린 AI 에이전트 첩보 공격…한국 재정·공공 데이터 방어 전환

태국 재무부 노린 AI 에이전트 첩보 공격…한국 공공·산업 보안 패러다임 전환 압박

• 미국 보안업체 ‘Netenrich’가 탐지한 태국 재무부 대상 첩보 공격에서 오픈소스 AI 에이전트 ‘AnythingLLM Agent’가 악용돼 재무 데이터와 내부 시스템 접근이 시도됐으며, 이는 국가 재정·정책 정보를 직접 겨냥한 AI 주도형 스파이 행위이다.
• 공격자는 공개 LLM과 자체 호스팅형 에이전트 프레임워크를 결합해 태국 재무부 포털·내부 애플리케이션의 구조를 자동 탐색하고 계정 탈취·권한 상승을 시도했으며, 사람 대신 AI가 지속적으로 정책 문서·예산 정보 등 고가치 데이터를 찾아내도록 설계된 점이 기존 피싱 중심 공격과 본질적으로 다르다.
• Netenrich 분석에 따르면 공격 에이전트는 API 키와 세션 쿠키를 수집·재사용해 인증을 우회하고, 재무부 웹 포털의 폼 구조·엔드포인트를 자동 학습해 반복 침투를 시도했으며, 이는 한국 정부가 추진 중인 2030년 정보보호기업 매출 30조원·5조원 수출 목표와 연계해 AI 에이전트 대응 기술을 차세대 수출 품목으로 육성할 필요성을 보여준다.
• 공개형 AI 에이전트 프레임워크가 그대로 공격 자동화 도구로 쓰인 이번 사례는 한국의 디지털예산·온나라·정부24 등 정책 데이터 시스템이 향후 비슷한 AI 기반 첩보 시나리오의 직격 대상이 될 수 있음을 시사하며, 공공 웹·API 설계 단계에서부터 ‘AI 에이전트의 자동 탐색·수집을 전제로 한 제로트러스트 보안 내재화’를 의무화하는 정책 전환이 요구된다.
• 태국 재무부 공격은 특정 국가 예산·세제 정보를 겨냥한 장기적 정보수집으로 분석되며, 이는 금융·재정·에너지 등 전략 부문을 대상으로 AI 에이전트를 활용한 해외 정보전이 이미 시작됐음을 의미하므로, 한국은 사이버보안 펀드(1,300억원 규모)와 K-시큐리티 클러스터를 활용해 ‘AI 에이전트 방어·헌팅’ 전문기업을 집중 육성하고, 대외 원조·역내 협력 사업에 한국산 AI 보안 플랫폼을 패키지로 수출하는 전략을 조기에 설계해야 한다.

태국 재무부 AI 에이전트 첩보 공격은 예산·세제 등 정책 데이터가 AI 기반 정보전에 활용될 수 있음을 보여주므로, 한국은 모든 디지털 행정시스템에 AI 에이전트 위협 모델을 즉시 반영하고, 국산 AI 보안 플랫폼을 공공 조달·ODA와 연계해 동남아 테스트베드로 확장하는 정책을 서둘러야 한다.

주요 용어: AI 에이전트(사람 대신 스스로 웹·시스템을 탐색·행동하며 작업을 수행하는 AI 기반 소프트웨어), 제로트러스트(모든 접속을 잠재적 위협으로 보고 매 요청마다 검증·인가하는 보안 정책·설계 방식)

출처: Dark Reading