비트코인(BTC) 보안 경보...김수키, 20.2억 달러 암호화폐 절도 이후 AI 도구 테스트

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비트코인(BTC) 보안팀에 비상이 걸렸다. 북한 정찰총국 산하 해킹 조직 김수키(Kimsuky)가 로컬 기반 인공지능(AI) 도구를 직접 설치하고 테스트한 정황이 국내 사이버보안 업체의 월요일 위협 인텔리전스 보고서에서 확인됐기 때문이다. 미국 재무부는 2023년 이 조직을 국가 통제 첩보 활동 조직으로 지정하고 제재한 바 있다. 조사 결과에 따르면 김수키는 외부 클라우드 AI 서비스에 의존하지 않고 Ollama, GPT4All, Msty 등 여러 로컬 모델 러너를 설치·구성했다. 이 아키텍처는 탈취한 기밀 자료가 외부 AI 플랫폼으로 유출될 가능성을 낮추면서도 공격자에게 실질적인 언어 모델 기능을 제공한다. 연구진은 또한 검색 증강 생성(RAG) 기법과 AI 에이전트 프레임워크, 음성-텍스트 변환 소프트웨어, AI 코딩 보조 도구인 Cursor의 사용 흔적도 포착했다. RAG는 모델이 선택된 문서에서 세부 정보를 검색할 수 있게 해주는 기술로, 탈취된 문서에서 유용한 정보를 추출하는 데 활용될 수 있다. 연구진은 이 도구 조합이 악성코드 개발, 데이터 분석, 공격 자동화에 악용될 수 있다고 평가했다. 이 발견은 AI 암호화폐 지갑을 운영하는 팀에게 특히 중요한 의미를 갖는다. 자동화된 어시스턴트가 설득력 있는 메시지 작성, 유출 파일 분석, 악성 소프트웨어 테스트 가속화에 전용될 수 있기 때문이다. 로컬 모델 러너 자체는 개발자와 연구자가 사용하는 합법적인 도구다. 그러나 제재 대상 조직의 인프라 내부에서 탈취 문서, 자동화 에이전트, 음성 전사 유틸리티와 결합된 점이 우려의 핵심이다. 이러한 구성은 공격자가 대량의 파일 세트를 요약하고, 자격 증명을 추출하며, 데이터를 제3자 로깅에 노출하지 않고도 더 설득력 있는 사전 공격 텍스트를 생성할 수 있게 한다. 두 가지 구체적 위험이 부각됐다. 검색 도구가 탈취 문서에서 유용한 정보를 추출하는 데 악용될 수 있다는 점, 음성 전사 소프트웨어가 탈취된 녹음 파일을 검색 가능한 텍스트로 변환할 수 있다는 점이다. 보고서는 이 활동이 단순한 실험을 넘어 기존 AI 시스템을 실제 작전에 적용하기 위한 지속적 연구로 보인다고 평가했으며, 김수키가 자체 모델을 학습시킨 증거는 발견되지 않았다고 밝혔다.

암호화폐와 직결된 핵심은 김수키와 북한 연계 조직들이 기만적 디지털 자산 자료를 공격에 활용해 왔다는 점이다. 보고서에 따르면 김수키는 AI가 생성한 것으로 보이는 금융·디지털 자산 유인 문서를 배포했으며, 해당 파일들은 투자 보고서 형태로 위장되어 있었다. 이 수법은 암호화폐 시장에서 특히 위험하다. 애널리스트, 경영진, 엔지니어들이 리서치 초안, 지갑 유동 요약, 프로젝트 업데이트를 빈번하게 교환하기 때문이다. 별도의 북한 연계 작전들은 AI 역량을 암호화폐 경영진과 엔지니어 대상 공격과 결합해 왔으며, 이는 디지털 자산 인력이 고가치 표적임을 재확인시킨다. 업계 추정치에 따르면 이러한 조직들의 암호화폐 절도 규모는 2025년 20억 2,000만 달러에 달하며, 이는 국가 지원 조직의 초기 단계 AI 도입조차 왜 중요한지를 보여주는 수치다. 비트코인(BTC) 수탁 기관, 거래소 컴플라이언스 부서, 알트코인 프로젝트에게 실질적 교훈은 문서 위생과 신원 확인이 이제 시장 보안의 일부라는 점이다. 설득력 있는 AI 작성 메모가 악성 파일, 가짜 회의 요청, 자금 이체 요청과 결합될 수 있다. 동일한 기법은 AI 트레이딩 봇을 운영하는 팀에도 영향을 미칠 수 있다. 자동화 시스템이 API 키, 특권 계정 등 공격자가 탈취를 노리는 인프라에 의존하기 때문이다. 2025년 20억 2,000만 달러라는 추정 절도 규모는 점점 정교해지는 침투 방식 뒤의 재정적 동기를 명확히 보여준다. 디지털 자산 전송은 되돌릴 수 없으므로 예방과 빠른 탐지가 필수적이다. 다만 보고서는 특정 비트코인 손실을 김수키에 직접 귀속시키지는 않았다. 보안팀들은 AI 지원 피싱을 기존 사회공학 리스크의 확대로 보고 있으며, 투자형 첨부 파일에 대한 검토 절차를 강화할 가능성이 높다. 보고서의 핵심 유의사항은 여전히 유효하다. 김수키의 로컬 AI 작업은 완전한 자율 공격 역량이 아닌 연구 및 지식 습득 단계로 평가됐다. 자체 모델 학습 증거는 없었으며, 관찰된 도구는 모두 상용 또는 오픈소스 유틸리티를 악성 연구에 전용한 것이었다.

COINOTAG의 분석에 따르면, 두 가지 발견은 하나의 궤적으로 수렴한다. 국가 지원 조직이 단순 피싱에서 AI를 활용한 탈취 문서·자격 증명 착취로 이동하고 있다는 것이다. 핵심 증거는 위협 인텔리전스 보고서 자체다. 김수키가 Ollama, GPT4All, Msty를 로컬에 설치했고, 검색 증강 생성을 탈취 파일에서 가치를 추출하는 도구로 식별했다는 점이 명시되어 있다. 동시에 모델 학습은 관찰되지 않았다고 밝혔다. 이는 단기적 위험이 자율 해킹이 아닌 효율성 향상에 있음을 의미한다. 비트코인과 시장 전반에 있어, 가격이 역대 최고가 부근이든 조정 국면이든, 즉각적인 통제 우선순위는 문서 검증, 키 관리, 인력 교육이다.