이번 주, Refi Hub의 공동 창업자인 누마 루나(Numa Lunah)는 클로드(Claude) 채팅 창에 전송된 다운로드 링크를 클릭한 후 해킹 피해를 입었다고 설명했다. 링크, 기술, 기타 패키지 등이 돌이킬 수 없는 자산 도난으로 이어질 수 있으므로, 이번 경고는 블록체인 및 암호화폐 업계 종사자들에게 경각심을 일깨워 주는 계기가 된다.
‘믿지 말고, 직접 확인하라’: 악성 AI 링크가 암호화폐 업계 종사자들에게 악몽을 안겨주다

주요 내용
- Refi Hub의 누마 루나(Numa Lunah)는 클로드(Claude)가 제공한 링크 하나 때문에 악성코드에 감염되었다고 밝혔다.
- 마이크로소프트는 2026년, LLM(대규모 언어 모델) 포이즌링이 사용자를 악성 링크로 유도할 수 있다고 경고한 바 있다.
- Claude Code 사용자들은 한 가지 중요한 교훈을 얻어야 한다: AI가 제공하는 링크는 위험한 것으로 간주해야 한다.
클로드 채팅 링크가 악성코드 함정으로 변신
생성형 인공지능(AI)은 날로 확산되고 있으며, 디지털 자산 및 분산 원장 분야에서 일하는 사람들은 업무상 이 기술을 정기적으로 활용하고 있습니다. 문제는 이 계층이 악의적인 공격자들의 표적이 되고 있으며, 쉽게 취소할 수 없는 기밀 정보가 도난당할 수 있다는 점입니다. 지난 금요일, Refi Hub의 공동 창립자 누마 루나(Numa Lunah)는 자신이 “해킹당했다”고 설명했다. “어제 해킹당했다”고 그는 X에 글을 올렸다. “링크는 클로드 채팅 내에서 왔다. 저는 텍스트 변환 앱을 설치하고 있었습니다. Claude가 다운로드 링크를 보내왔고, 저는 그 명령어를 터미널에 붙여넣었습니다. 모든 게 정당한 것처럼 보였습니다. 하지만 그렇지 않았습니다. 악성코드가 포함된 모방 사이트였습니다. 즉시 실행되어 제 모든 것을 빼앗으려 했습니다.”
이 개발자는 자신의 민감한 정보가 유출된 것은 없으며, 사용 중이던 노트북을 완전히 초기화하고 새로 설치해 재구축했다고 덧붙였습니다. 하지만 문제는 거기서 끝나지 않았습니다. “여기서부터가 정말 무서운 부분입니다,”라고 누마는 설명했습니다. “백업에서 복원하던 중, 클로드 코드(Claude Code)용 악성 SKILL.md 파일을 발견했습니다. 겉보기에는 제 작성 스타일 가이드와 완전히 똑같았죠. 하지만 그 안에는 AI가 파일을 불러올 때마다 몰래 악성코드를 다시 다운로드하고 제 인증 정보를 훔치라는 지시가 숨겨져 있었습니다.”
LLM 답변이 새로운 공격 경로를 열어놓는 가운데, 암호화폐 작업자들은 되돌릴 수 없는 보안 문제에 직면해 있다
누마의 경험은 LLM이 악성 답변을 제공한 첫 사례가 아닙니다. 몇 달 전, 마이크로소프트 디펜더 전문가들은 크립토재킹 공격이 단순한 SEO 중독에서 LLM 답변 중독으로 진화했다고 경고한 바 있습니다. 이러한 공격은 제미니(Gemini), 클로드(Claude), 코파일럿(Copilot), 챗GPT(ChatGPT)와 같은 AI 모델에서 비롯되고 있다. 공격 방식에는 컨텍스트 윈도우 공유 아티팩트, 공격자가 제어하는 다운로드 링크를 추천하는 챗봇, AI 브랜드를 도용한 가짜 설치 프로그램, 그리고 오염된 코드베이스 및 에이전트 스킬 등이 포함된다.

기본적으로 일반 지식 근로자의 노트북에는 해킹 당한 후에도 취소할 수 있는 재사용 가능한 비밀 정보가 저장되어 있지만, 암호화폐 작업자의 경우 취소할 수 없는 비밀 정보를 보관하고 있을 수 있습니다. 여기에는 시드 문구, 내보낸 xprv/키스토어 파일, 핫 월렛 JSON, 인출 권한이 있는 거래소 API 키, 디플로이어 키, 라이트닝 마카룬, 하드웨어 지갑 컴패니언 데이터, CEX 대시보드용 세션 쿠키 등이 포함됩니다.
가장 위험한 취약점은 인간의 신뢰와 게으름일 수 있다
최근의 경고들은 보안 문화에 근본적인 변화가 필요함을 보여줍니다. 단순히 AI 도구를 일상적으로 신뢰하기보다는, 자동화 그 자체에 대해 광범위한 회의론을 가져야 합니다. 이 업계에 종사하는 근로자들은 출처와 상관없이 모든 AI 제안을 본질적으로 적대적인 것으로 간주하는 편이 더 나을 것입니다. 이는 지나치게 경계하거나 편집증적인 태도가 아니라, 말 그대로 생존을 위한 조치입니다.

이 이야기의 교훈은 취약한 코드나 우리가 즐겨 사용하는 AI 모델의 악의적인 출력 결과가 아니라, 편리한 답변을 신뢰하려는 인간의 본능에 있습니다. 이러한 환경에서 그 본능은 어떤 패치로도 해결할 수 없는 위험 요소입니다. Refi Hub 공동 창업자가 장기적으로 무사할 수 있었던 이유는, 그가 “AI가 해당 파일에 손을 대기 전에 모든 스킬, 훅, 구성 파일을 꼼꼼히 읽었다”고 말했기 때문입니다.
안타깝게도 오늘날 대부분의 AI 사용자들은 AI가 제공하는 정보의 진위 여부를 재차 확인하지 않고, 설명하기 어려운 이유로 그저 그 정보를 맹목적으로 믿고 있는 실정입니다.
이 기사는 AI를 사용하여 영어에서 번역되었습니다. 영어 원본이 권위 있는 출처이며, 자동 번역에는 특히 법률 및 규제 용어에서 부정확한 내용이 포함될 수 있습니다.












