중국 국가배후 해킹조직, AI 쓰자 공격 2배로 늘었다

딥시크는 중국 항저우의 헤지펀드 자금으로 소규모 연구팀이 운영하는 개발사예요. 값싼 학습 비용으로 미국 모델에 근접한 성능을 내면서, 모델 가중치를 통째로 공개하는 방식을 택해왔어요. 누구나 내려받아 자기 서버에서 돌릴 수 있다는 뜻인데, 이 개방성이 방어팀에는 투명성으로, 공격팀에는 안전장치 없는 도구로 작용한 셈이에요.

조직마다 다른 AI, 다른 용도

TeamT5가 추적한 사례를 보면 조직마다 AI를 쓰는 방식이 갈려요. Grimfengxi는 딥시크로 익스플로잇 코드를 직접 작성했고, Huapi는 딥시크로 추정되는 중국산 모델을 같은 목적으로 썼어요. Teleboyi는 코드 작성보다는 정찰에 가까운 작업, 즉 IP 주소 수집과 도메인 매핑에 딥시크를 활용했고요.

중국산 모델만 쓰인 건 아니에요. 보안업체 CyCraft는 한 사건에서 챗GPT가 시그널 메신저 데이터베이스의 복호화 모듈을 만드는 데 쓰인 정황을 확인했어요. 그리고 Slime22라는 조직은 앤스로픽의 코딩 도구 클로드 코드를 이용해 대만 기업 시스템 내부를 옮겨 다닌 것으로 파악됐어요.

해킹조직	사용 AI	확인된 활동
Grimfengxi	딥시크	익스플로잇 코드 작성
Huapi	중국산 모델(딥시크 추정)	익스플로잇 코드 작성
Teleboyi	딥시크	IP 수집·도메인 매핑
미상 (CyCraft 확인)	챗GPT	시그널 DB 복호화 모듈 제작
Slime22	클로드 코드	대만 기업 시스템 내부 이동

오픈 모델의 사이버 능력, 얼마나 따라왔나

영국 AI안전연구소가 진행한 별도 조사는 이 흐름에 숫자를 붙여줘요. 오픈 모델의 사이버 공격 능력이 최근 들어 큰 폭으로 뛰었다는 건데, 다만 사람 개입 없이 처음부터 끝까지 스스로 진행하는 완전 자율 공격 기준으로는 클로드 미소스 같은 서구 최상위 모델에 아직 몇 달 정도 뒤처진다고 해요. 즉 사람이 프롬프트를 던져주는 보조 도구로서는 이미 실전에서 쓸 만한 수준에 왔고, 스스로 판단해 끝까지 밀어붙이는 자율성에서만 격차가 남아 있다는 뜻이에요.

에디터의 시선

이 소식이 흥미로운 건 딥시크의 저렴함과 개방성이 기업 사용자뿐 아니라 국가배후 해킹조직에게도 똑같이 매력적이라는 점이 확인됐기 때문이에요. 저희가 지난달 다뤘던 가격 전쟁 기사에서 기업들이 비용 때문에 중국 모델로 옮겨가는 흐름을 짚었는데, 같은 저비용·저제약 구조가 공격 도구 시장에서도 똑같이 작동하고 있는 거예요. 안전장치가 약한 모델은 도입 비용을 낮추는 만큼 악용 비용도 함께 낮춘다는 사실이 이번 TeamT5 보고서로 다시 한번 드러난 셈이죠.

세대를 놓고 보면 변화가 뚜렷해요. 예전 국가배후 해킹은 팀 전체가 몇 주씩 매달려 익스플로잇을 손으로 짜야 했는데, 지금은 모델에 프롬프트만 던지면 코드 초안이 몇 분 만에 나와요. 정찰 단계도 마찬가지예요. IP 스캔과 도메인 매핑을 사람이 스크립트로 돌리던 걸 이제는 대화형으로 처리하니, 같은 인력으로 처리할 수 있는 표적 수 자체가 늘어난 거예요. 이게 TeamT5가 말한 '공격 2배 증가'의 실체에 가까울 거예요.

국내 기업 보안팀이 챙길 부분은 명확해요. 방화벽이나 침입탐지 규칙을 딥시크나 챗GPT 같은 특정 모델의 '흔적'에 맞춰 설계하는 건 의미가 크지 않아요. 도구는 계속 바뀌니까요. 대신 익스플로잇 생성 속도가 빨라졌다는 전제 아래 패치 주기를 앞당기고, 시그널 같은 암호화 메신저를 쓴다고 안심하지 말고 엔드포인트 자체의 탈취 가능성을 점검하는 쪽이 실질적이에요. Slime22 사례처럼 이미 내부에 들어온 뒤의 수평 이동을 얼마나 빨리 탐지하느냐가 관건이 될 거예요.

앞으로 몇 달 안에는 완전 자율 공격 격차도 좁혀질 가능성이 커요. 영국 AI안전연구소가 짚은 '몇 달' 차이는 모델 업데이트 주기를 감안하면 그리 긴 시간이 아니거든요. 다음 분기 안에 오픈 모델 기반 자율 공격 사례가 실제로 보고될 가능성을 열어두고, 방어 쪽도 같은 속도로 자동화를 준비해야 할 시점이에요.