보도: 북한의 ‘김수키’, AI를 암호화폐 해킹 무기로 활용

월요일 발표된 분석 보고서에서 제니안스 보안 센터(Genians Security Center)는 킴수키와 관련된 인프라를 수개월간 추적한 결과, 현지 대형 언어 모델, AI 개발 프레임워크, 음성 인식 도구 및 생성형 AI로 생성된 문서의 증거를 발견했다고 밝혔다. 연구진은 이 단체가 북한의 정찰총국 산하에서 활동하고 있는 것으로 평가하고 있다.

킴수키, 자체 AI 연구소 구축

이번 조사 결과는 해커들이 가끔 챗봇에 도움을 요청했다는 증거를 넘어선다. 연구진은 해당 위협 행위자와 연계된 인프라에서 ‘올라마(Ollama)’, ‘GPT4All’, ‘Msty’라는 세 가지 로컬 AI 플랫폼의 흔적을 발견했다. 로컬 모델은 대화를 외부 제공업체로 전송하는 대신 컴퓨터나 서버에서 직접 실행할 수 있어 운영자에게 더 높은 수준의 프라이버시를 제공한다.

제니안(Genians)은 또한 GPT4All의 ‘LocalDocs’ 기능이 설정되어 있었다는 증거를 발견했다. 이 기능은 RAG(검색 강화 생성) 기술을 활용하며, 이를 통해 AI 시스템은 질문에 답하기 전에 문서 모음을 검색할 수 있다. 연구진은 해커들에게 있어 이러한 기능이 결국 대량으로 탈취된 문서를 더 쉽게 검색하고 분석할 수 있게 해줄 수 있다고 경고했다. 제니언스의 보고서는 콜드카드(Coldcard) 악용 사건과 바이비트(Bybit)의 북한을 상대로 한 법적 분쟁이 격화되는 가운데 발표되었다.

이 그룹은 자동화 기술도 모색하고 있는 것으로 보인다. 조사관들은 Microsoft Semantic Kernel, Microsoft Agents AI, LLaMaSharp 등의 AI 개발 패키지와 함께, 프로그램을 OpenAI 및 Azure OpenAI 서비스에 연결하기 위한 구성 요소들을 발견했다. 연구원들은 이러한 조합이 단순한 실험이 아닌, AI 기반의 전문 도구 개발을 시사한다고 밝혔다.

AI로 인해 Kimsuky의 피싱 미끼를 식별하기 더욱 어려워져

이러한 실험 중 일부는 이미 공격에 영향을 미치고 있을 수 있다. 2026년부터 연구진은 Kimsuky가 가상 자산, 금융 투자, 게임 개발 등을 대상으로 한 스피어 피싱 캠페인에서 생성형 AI로 제작된 것으로 평가되는 문서를 미끼로 사용하는 것을 관찰해 왔다.

이는 AI로 생성된 정교한 문서가 사용자가 과거 피싱을 식별하기 위해 의존하던 경고 신호 중 일부를 제거해 버릴 수 있기 때문에 중요한 문제입니다. 생성형 AI가 전문적으로 보이는 비즈니스 자료를 빠르게 생성할 수 있게 되면 어색한 번역, 맞춤법 오류, 엉성한 서식 등은 더 이상 유용한 단서가 되지 못합니다. 그러나 공격의 기본 구조는 여전히 익숙한 방식입니다. 피해자는 정상적인 문서로 위장된 악성 Windows 바로가기(LNK) 파일이 포함된 ZIP 압축 파일을 수신합니다. 이 파일을 열면 실제처럼 보이는 PDF가 표시되는 동시에 숨겨진 PowerShell 명령이 실행되어, 피해자는 백그라운드에서 악성 활동이 진행되고 있다는 사실을 전혀 눈치채지 못하게 됩니다. Kimsuky는 또한 Git 저장소를 명령 및 제어(C&C) 인프라로 악용했습니다. Genians는 “apple.png”, “fox.png”, “wolf.png”와 같은 이름으로 이미지 파일로 위장되어 암호화된 악성 AsyncRAT 페이로드를 발견했습니다. AsyncRAT는 공격자가 감염된 시스템을 제어할 수 있게 해주는 원격 접속 악성코드입니다.

연구진, 로그에서 북한 관련 단서 발견

수사관들은 또한 이 활동을 북한 운영자들과 연결 짓는 증거를 밝혀냈다. 로그에는 북한산 태블릿 및 스마트폰과 관련된 브랜드인 시스템 제조사명 “아리랑”이 포함되어 있었으며, 연구진이 북한 특유의 사용 양상으로 식별한 한국어 자료와 언어적 패턴도 발견되었다.

또 다른 사례에서, 로그에는 Microsoft Defender의 보고 기능을 비활성화하는 방법에 대한 한국어 질문이 Google Translate를 통해 영어로 번역된 후 ChatGPT에 제출된 내용이 나타났습니다. 연구진은 또한 비트코인 사용자를 어디서 찾을 수 있는지 묻는 쿼리를 포함해 가상 자산과 관련된 검색 기록도 발견했습니다.

이 보고서는 킴스키가 자체 AI 모델을 구축했다고 단정 짓지는 않았다. 연구진은 대규모 훈련 데이터셋이나 독립적으로 훈련된 모델의 증거를 발견하지 못했다. 대신 연구진은 이 그룹이 기존 AI 시스템을 악성코드 개발, 데이터 분석 및 광범위한 공격 작전에 통합하는 방법을 여전히 학습 중인 것으로 분석했다.

이러한 차이는 오랫동안 안심할 수 있는 요소로 남아있지 않을 수도 있습니다. Genians는 RAG를 도난당한 문서와 결합하거나, 음성-텍스트 변환 도구를 도청된 녹음 파일과 결합하거나, AI 에이전트를 Kimsuky의 기존 악성코드 개발 환경과 결합하면 침해 발생 후 필요한 인적 작업이 줄어들 수 있다고 경고했습니다. 방어 측 입장에서 볼 때, 향후 전투는 악성코드를 전달한 이메일이 의심스러워 보이는지 판단하는 것보다 악성코드가 실제로 무엇을 하는지 탐지하는 데 점점 더 초점이 맞춰질 수 있다. 암호화폐 생태계 전반에 걸쳐, 해킹 및 악용 사례에 대해 AI가 공격자들의 작전을 도왔다는 의혹이 점점 더 커지고 있다.