북한 해킹조직 김수키(Kimsuky)가 로컬 LLM 환경을 직접 구축해 AI 기반 사이버 공격을 자동화하기 시작한 정황이 포착됐다. 이들은 오픈소스 LLM 실행 도구인 올라마(Ollama)와 GPT4All, Msty 등을 설치해 폐쇄망에서도 생성형 AI를 활용할 수 있는 공격 인프라를 갖춘 것으로 드러났다.
보안 기업 지니언스(Genians) 시큐리티 센터가 10일 공개한 분석 보고서에 따르면, 북한 정찰정보총국 산하 김수키 조직은 단순히 AI로 피싱 미끼를 만드는 수준을 넘어섰다. 음성인식 도구와 AI 에이전트 개발 프레임워크까지 구축했고, AI 기반 코드 편집기 ‘Cursor’의 사용 흔적도 다수 발견됐다. 공격의 전 과정을 자동화하려는 시도로 읽힌다.
실제 공격은 정교했다. AI로 생성한 가상자산·금융 분야 문서를 스피어피싱 미끼로 활용했고, 타깃은 가상자산 지갑 정보, G메일 계정, 웹사이트 가입 이력 등 개인정보 전반으로 확장됐다.
문종현 지니언스 시큐리티 센터장은 “이번 분석은 국가 배후 해킹조직이 AI를 실제 공격 체계에 접목하기 위해 로컬 LLM과 AI 개발 환경까지 구축하며 공격 역량을 고도화하고 있음을 보여주는 사례”라고 설명했다. 이어 “AI 기술의 발전으로 사회공학 공격이 더욱 정교해질 것으로 예상되는 만큼, 문서 내용보다 실행 행위를 중심으로 탐지하는 EDR 기반 위협 헌팅 체계가 무엇보다 중요하다”고 강조했다.
지니언스는 이번 분석 결과를 한국인터넷진흥원(KISA) 위협 인텔리전스 네트워크 협의체와 국내외 협력 기관에 공유했다.
김수키는 그동안 외교·안보·통일 분야 전문가와 탈북민, 북한 인권운동가 등을 주로 노려왔다. 그런데 이번에 발견된 AI 공격 체계는 타깃 범위가 가상자산과 개인 금융정보로 확장됐다는 점에서 의미가 크다. 공격 동기가 정보 수집에서 금전적 이득으로까지 넓어지고 있다는 신호이기 때문이다.
사이버 보안 업계에선 북한이 서방의 AI 기술 접근 제한을 우회하기 위해 오픈소스 LLM을 적극적으로 도입할 가능성에 주목하고 있다. 상용 AI 서비스는 API 접근 로그가 남지만, 로컬에 설치된 오픈소스 모델은 추적이 거의 불가능하다. 김수키가 Ollama 같은 도구를 택한 이유도 바로 이 지점에 있어 보여요.
한국이 북한발 사이버 위협의 최전선에 서 있는 만큼, 이번 사례는 AI 시대의 보안 패러다임이 근본적으로 바뀌어야 한다는 경고로 읽혀요. 과거엔 피싱 이메일의 맞춤법이나 어색한 문장을 찾아내는 식의 탐지가 유효했지만, AI가 생성한 문서는 원어민 수준으로 자연스럽거든요. 문서 내용이 아니라 프로세스와 행위 기반으로 위협을 찾아내는 EDR 체계가 선택이 아닌 필수가 된 이유예요.
- 원문: 연합뉴스 — 북한 김수키, 로컬 LLM까지 구축…AI로 공격 자동화
- 작성: sw4u 9시뉴스 안나영 / 2026-08-10 09:00