- 에이전트·모델·스킬 도입 전 악성코드·백도어 검사…올해 위장 악성코드 1만5000개 이상 확인

 

카스퍼스키가 AI 에이전트와 AI 모델, 에이전트 스킬을 대상으로 악성코드와 백도어 검사 기능을 제공한다. 외부 프레임워크와 API, 플러그인, 스킬을 연결해 사용하는 AI 에이전트의 특성을 고려해 기업 환경에 도입하기 전 구성요소의 보안 위험을 검사하며, 기존 소프트웨어 공급망 보안 범위를 AI 영역으로 넓혔다. 올해 에이전틱 AI 소프트웨어로 위장한 악성코드 샘플은 1만5000개 이상 확인됐다.

 

AI 에이전트·모델·스킬 도입 전 보안 검사

새 기능은 기존 엔드포인트 보안과 위협 인텔리전스보다 아래 단계인 인프라·공급망 계층에서 작동한다. OpenClaw 스킬을 다운로드할 때와 실제 구현하는 단계에서 각각 검사를 거치며, AI 에이전트와 모델, 다운로드 가능한 스킬에 숨어 있는 악성코드와 백도어, 편향 여부를 확인한다.

 

카스퍼스키가 공개 라이브러리의 에이전틱 AI 스킬을 테스트한 결과에서도 취약점은 지속적으로 발견됐다. 2026년 1월부터 5월 초까지 전 세계에서 AI 에이전트와 AI 서비스를 사칭한 악성코드 및 잠재적으로 원치 않는 애플리케이션 공격은 9만2000건을 넘었고, 이 가운데 가짜 ChatGPT 애플리케이션이 49%를 차지했다. Claude와 Gemini 사칭 사례는 각각 18%였다.

 

카스퍼스키 아시아태평양 애드리안 히아(Adrian Hia) 총괄 사장은 “AI 에이전트는 새로운 공급망 계층을 형성한다”며 “서드파티 프레임워크와 API, 플러그인 등에 동적으로 의존하기 때문에 상위 구성요소 하나가 침해되면 하위 시스템으로 연쇄 확산될 수 있다”고 설명했다.

 

‘Shadow AI’ 확산으로 기업 보안 가시성 공백

기업의 관리나 승인 없이 직원이 챗봇과 코딩 보조 도구, AI 에이전트 마켓플레이스를 업무에 사용하는 ‘Shadow AI’도 새로운 위험으로 꼽혔다. 기존 Shadow IT처럼 IT·보안 조직이 어떤 AI 서비스와 에이전트가 업무에 쓰이는지 파악하지 못하면 기업 데이터와 AI 구성요소에 대한 관리 범위가 좁아진다. 외부 AI 서비스에 민감한 기업 정보가 입력되거나 승인되지 않은 AI 도구가 업무에 활용될 경우 보안 조직이 이를 파악하지 못할 수 있다. 카스퍼스키는 AI 도구 사용 현황을 먼저 확인해야 기업이 관리해야 할 대상과 보안 범위를 정할 수 있다고 설명했다.

 

애드리안 히아 총괄 사장은 “무엇을 보유하고 있는지 모른다면 그것을 보호할 수 없다”며 “Shadow AI는 기업의 보안 가시성에 공백을 만들 수 있다”고 밝혔다.

 

AI로 악성코드 제작·침입 방식도 변화

공격자도 AI를 악성코드 개발과 침입 계획에 활용하고 있다. 카스퍼스키는 지난해 하루 평균 50만 개의 고유 악성 파일을 차단했으며, 이는 2024년보다 7% 증가한 수치다. AI를 이용한 악성코드 변종 생성도 이러한 증가에 영향을 준 요인으로 분석됐다. 카스퍼스키가 분석한 침해 사고 가운데 31%는 악성 활동이 3개월 이상 이어졌으며, 고위험 침해 사례의 52%는 90일이 지난 뒤에야 발견됐다. 지난 1년간 확인한 사례 중 최장 미탐지 공격은 4년 동안 지속됐다.

 

카스퍼스키 아시아태평양 및 META 지역 연구센터 세르게이 로즈킨(Sergey Lozhkin) 총괄은 “현재 가장 위험한 것은 AI를 활용해 공격을 개발하고 악성코드를 만들며 침입을 계획하고 실행하는 것”이라고 설명했다.

 

GReAT, 900개 이상 공격 활동·그룹 추적

카스퍼스키 글로벌 리서치·분석팀(GReAT)은 현재 900개 이상의 공격 활동과 그룹을 추적하고 있으며 2025년에는 190건 이상의 관련 보고서를 발표했다. APT 그룹은 분석을 어렵게 만들기 위해 러스트(Rust)와 고(Go) 같은 프로그래밍 언어를 사용하고, 정상 서비스를 명령제어(C2) 통신에 활용해 공격 트래픽을 숨기고 있다.

 

일부 공격 그룹은 Outlook 캘린더 이벤트를 통신 채널로 활용했으며, 한국 정부 기관을 대상으로 활동해 온 김수키(Kimsuky)는 Visual Studio Code 터널링을 악용한 것으로 확인됐다. 김수키(Kimsuky) 악성코드에서는 LLM이 생성한 것으로 추정되는 코드 흔적도 발견됐다.

 

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