팬텀 스쿼팅은 AI 언어 모델(LLM)의 '환각(hallucination)' 현상을 악용해 모델이 자신 있게 추천하지만 실제로는 존재하지 않는 도메인을 공격자가 미리 등록하는 신종 사이버 공격 기법이다. Palo Alto Networks의 2025 글로벌 침해 대응 보고서에 따르면, 사회공학(Social Engineering)은 여전히 1차 침입 경로 1위(36%)를 차지했으며, AI는 공격의 규모와 정교함을 가속화하고 있다.
팬텀 스쿼팅은 AI 언어 모델(LLM)의 '환각(hallucination)' 현상을 악용해 모델이 자신 있게 추천하지만 실제로는 존재하지 않는 도메인을 공격자가 미리 등록하는 신종 사이버 공격 기법이다.
Palo Alto Networks의 2025 글로벌 침해 대응 보고서에 따르면, 사회공학(Social Engineering)은 여전히 1차 침입 경로 1위(36%)를 차지했으며, AI는 공격의 규모와 정교함을 가속화하고 있다.
팬텀 스쿼팅에 대한 Palo Alto Networks의 주요 방어 전략으로는 사전 도메인 모니터링, 신규 등록 도메인(NRD) 필터링, DNS 계층 보호, 사용자 교육, AI 에이전트 가드레일 구축 등이 권고된다.
Search & fact-check with cited sources for What is "phantom squatting," how does Palo Alto Networks Unit 42's research show that attackers eThe phantom squatting attack chain: attackers probe AI models for hallucinated URLs, register the unclaimed phantom domains, and wait for victims to follow the AI-generated link into a trap.
AI 프롬프트
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What is "phantom squatting," how does Palo Alto Networks Unit 42's research show that attackers e. Article summary: ## What Is Phantom Squatting?. Topic tags: general, general web, user generated, academic, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
AI 환각에서 도메인 하이재킹으로 이어지는 공격 체인
팬텀 스쿼팅(Phantom Squatting)은 대규모 언어 모델(LLM)이 정보 부족 시 사실을 확인하지 않고 그럴듯한 내용을 생성하는 '환각(hallucination)' 특성을 정확히 노리는 공격이다 . Palo Alto Networks 블로그에 따르면, 이 공격은 다음의 세 단계로 진행된다 .
Studio Global AI
연구를 계속하세요
이 페이지에는 Studio Global 내에서 계속할 수 있는 소스 기반 답변이 포함되어 있습니다.
"팬텀 스쿼팅: AI가 만들어낸 '유령 도메인'이 현실 공격으로"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
팬텀 스쿼팅은 AI 언어 모델(LLM)의 '환각(hallucination)' 현상을 악용해 모델이 자신 있게 추천하지만 실제로는 존재하지 않는 도메인을 공격자가 미리 등록하는 신종 사이버 공격 기법이다.
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
팬텀 스쿼팅은 AI 언어 모델(LLM)의 '환각(hallucination)' 현상을 악용해 모델이 자신 있게 추천하지만 실제로는 존재하지 않는 도메인을 공격자가 미리 등록하는 신종 사이버 공격 기법이다. Palo Alto Networks의 2025 글로벌 침해 대응 보고서에 따르면, 사회공학(Social Engineering)은 여전히 1차 침입 경로 1위(36%)를 차지했으며, AI는 공격의 규모와 정교함을 가속화하고 있다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
팬텀 스쿼팅에 대한 Palo Alto Networks의 주요 방어 전략으로는 사전 도메인 모니터링, 신규 등록 도메인(NRD) 필터링, DNS 계층 보호, 사용자 교육, AI 에이전트 가드레일 구축 등이 권고된다.
팬텀 스쿼팅은 AI 언어 모델(LLM)의 '환각(hallucination)' 현상을 악용해 모델이 자신 있게 추천하지만 실제로는 존재하지 않는 도메인을 공격자가 미리 등록하는 신종 사이버 공격 기법이다. Palo Alto Networks의 2025 글로벌 침해 대응 보고서에 따르면, 사회공학(Social Engineering)은 여전히 1차 침입 경로 1위(36%)를 차지했으며, AI는 공격의 규모와 정교함을 가속화하고 있다.
팬텀 스쿼팅은 AI 언어 모델(LLM)의 '환각(hallucination)' 현상을 악용해 모델이 자신 있게 추천하지만 실제로는 존재하지 않는 도메인을 공격자가 미리 등록하는 신종 사이버 공격 기법이다.
Palo Alto Networks의 2025 글로벌 침해 대응 보고서에 따르면, 사회공학(Social Engineering)은 여전히 1차 침입 경로 1위(36%)를 차지했으며, AI는 공격의 규모와 정교함을 가속화하고 있다.
팬텀 스쿼팅에 대한 Palo Alto Networks의 주요 방어 전략으로는 사전 도메인 모니터링, 신규 등록 도메인(NRD) 필터링, DNS 계층 보호, 사용자 교육, AI 에이전트 가드레일 구축 등이 권고된다.
Search & fact-check with cited sources for What is "phantom squatting," how does Palo Alto Networks Unit 42's research show that attackers eThe phantom squatting attack chain: attackers probe AI models for hallucinated URLs, register the unclaimed phantom domains, and wait for victims to follow the AI-generated link into a trap.
AI 프롬프트
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What is "phantom squatting," how does Palo Alto Networks Unit 42's research show that attackers e. Article summary: ## What Is Phantom Squatting?. Topic tags: general, general web, user generated, academic, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
AI 환각에서 도메인 하이재킹으로 이어지는 공격 체인
팬텀 스쿼팅(Phantom Squatting)은 대규모 언어 모델(LLM)이 정보 부족 시 사실을 확인하지 않고 그럴듯한 내용을 생성하는 '환각(hallucination)' 특성을 정확히 노리는 공격이다 . Palo Alto Networks 블로그에 따르면, 이 공격은 다음의 세 단계로 진행된다 .
Studio Global AI
연구를 계속하세요
이 페이지에는 Studio Global 내에서 계속할 수 있는 소스 기반 답변이 포함되어 있습니다.
"팬텀 스쿼팅: AI가 만들어낸 '유령 도메인'이 현실 공격으로"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
팬텀 스쿼팅은 AI 언어 모델(LLM)의 '환각(hallucination)' 현상을 악용해 모델이 자신 있게 추천하지만 실제로는 존재하지 않는 도메인을 공격자가 미리 등록하는 신종 사이버 공격 기법이다.
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
팬텀 스쿼팅은 AI 언어 모델(LLM)의 '환각(hallucination)' 현상을 악용해 모델이 자신 있게 추천하지만 실제로는 존재하지 않는 도메인을 공격자가 미리 등록하는 신종 사이버 공격 기법이다. Palo Alto Networks의 2025 글로벌 침해 대응 보고서에 따르면, 사회공학(Social Engineering)은 여전히 1차 침입 경로 1위(36%)를 차지했으며, AI는 공격의 규모와 정교함을 가속화하고 있다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
팬텀 스쿼팅에 대한 Palo Alto Networks의 주요 방어 전략으로는 사전 도메인 모니터링, 신규 등록 도메인(NRD) 필터링, DNS 계층 보호, 사용자 교육, AI 에이전트 가드레일 구축 등이 권고된다.
1단계: 환각 유발 도메인 탐색
공격자는 특정 브랜드 이름을 넣어 AI 모델에 체계적으로 질의하며, 모델이 '환각'으로 생성해내는 가짜 URL 목록을 확보한다 . LLM은 '완벽하게 구조화되고 매우 설득력 있는 URL'을 만들어내지만, 해당 도메인이 실제로 등록된 적이 없는 경우가 많다 .
2단계: 유령 도메인 선점 등록
공격자는 확인된 가상의 도메인 이름을 도메인 등록 대행사를 통해 단돈 수 달러에 매입한 후, 악성 서버를 구축하고 피해자가 방문하기를 기다린다 .
3단계: 사용자 신뢰 악용
일반 사용자나 자율 AI 에이전트가 AI의 추천을 따라 해당 링크를 클릭하면 곧바로 공격자의 함정에 빠진다 . 기존 보안 솔루션이 해당 도메인을 악성으로 탐지할 때쯤이면 이미 피해가 발생한 후인 경우가 대부분이다 .
이는 기존의 사이버스쿼팅(Cybersquatting)과 근본적으로 다르다. 전통적인 방식은 netflix-payments[.]com처럼 사용자의 오타나 유사 도메인에 의존했지만 , 팬텀 스쿼팅은 인간의 실수 대신 AI의 환각 자체를 공격 벡터로 삼는다 .
실제 사례와 유사 공격 기법
Palo Alto Networks는 아직 특정 브랜드명이나 적발된 구체적인 도메인을 공개하지 않았지만 , 다음과 같은 패턴이 확인됐다.
고객 지원 사칭
AI 시스템이 생성한 정당한 브랜드의 공식 지원 URL처럼 보이는 피싱 링크를 만드는 데 팬텀 스쿼팅이 활용될 수 있다 . 사용자는 AI 어시스턴트가 제공한 링크라는 이유로 더 신뢰하는 경향을 공격자가 교묘히 이용한다 .
AI 테마 피싱 증가
Palo Alto Networks Unit 42는 AI와 ChatGPT에 대한 관심을 악용한 전통적인 악성코드 및 피싱 기술이 급증했다고 보고했다 . 2022년 11월부터 2023년 4월까지 ChatGPT 관련 도메인의 월간 등록 건수는 910% 증가했으며, 하루 최대 118건의 악성 URL이 탐지됐다 .
관련 기법: '슬롭스쿼팅(Slopsquatting)'
도메인 대신 소프트웨어 패키지 이름을 노린다는 점을 제외하면 원리는 동일하다 . 공격자는 LLM이 코딩 작업 중 자주 환각으로 추천하는 소프트웨어 패키지 이름(npm, PyPI, RubyGems 등)을 식별해 해당 이름으로 악성코드를 담은 패키지를 등록한다 . 개발자가 AI 어시스턴트에게 코딩 해결책을 요청하면 AI는 자신 있게 이 '유령 패키지'를 추천하고, 개발자는 AI의 권위적인 어조를 믿고 설치 명령어를 복사해 실행한다 . 16개 AI 모델을 대상으로 한 연구에서는 AI 코딩 도구가 추천한 패키지 중 약 19.7%가 완전히 허구였으며, 이는 무려 20만 5천 개가 넘는 환각 패키지명에 해당한다 .
Palo Alto Networks가 권고하는 방어 전략
1. 사전 도메인 모니터링
조직은 의심스러운 스쿼팅 도메인을 지속적으로 감시해야 한다. 팬텀 스쿼팅 탐지에도 AI를 방어적으로 활용할 수 있다. 연구에 따르면 'DomainLynx'라는 복합 AI 시스템은 1,649개의 스쿼팅 도메인 데이터셋에서 94.7%의 정확도를 기록했으며, 실제 한 달간 테스트에서 209만 개의 신규 도메인 중 34,359개의 스쿼팅 도메인을 탐지했다 .
2. 신규 등록 도메인(NRD) 필터링
Palo Alto Networks의 Advanced DNS Security는 신규 등록 도메인(Newly Registered Domains, UTID 109020001)에 대한 시그니처를 제공한다 . NRD는 최근 TLD 운영자가 추가했거나 지난 32일 이내에 소유권이 변경된 도메인으로, 다수가 명령 및 제어(C2) 서버 운영이나 악성코드 유포에 악용된다 .
3. DNS 계층 보호
DNS 보안 통제를 통해 피싱 및 사회공학에 악용되는 NRD 등 위험한 도메인으로의 트래픽을 검사하거나 차단할 수 있다 . Precision AI와 실시간 딥러닝 탐지 엔진으로 구동되는 Advanced URL Filtering(AURL)은 한 번도 본 적 없는 신종 피싱 도메인도 즉시 식별해 차단한다 .
4. 사용자 교육 및 AI 출력 검증
사용자는 AI가 생성한 URL을 무조건 신뢰해서는 안 되며, 중요한 출력은 반드시 사람의 검토나 신뢰할 수 있는 데이터베이스, API를 통해 교차 검증해야 한다 .
5. AI 에이전트 가드레일 구축
자율 에이전트나 AI 기반 워크플로우는 생성된 URL, 패키지 이름 등을 페치하거나 설치, 실행하기 전에 반드시 신뢰할 수 있는 출처와 대조 검증하도록 설계해야 한다 . 이는 특히 코딩 어시스턴트에게 중요하며, 슬롭스쿼팅 변종이 개발 파이프라인에 직접적인 위협이 되기 때문이다 .
결론
팬텀 스쿼팅은 AI가 가진 잘 알려진 결함인 '환각'을 AI 출력을 신뢰하는 사용자에 대한 공격으로 전환한 실용적이고 새로운 위협이다 . 이 공격은 LLM의 가장 유용한 특징, 즉 실제 근거가 없음에도 확신에 차서 그럴듯한 내용을 생성하는 능력을 역으로 이용한다. 이에 대응하려면 조직은 사전 도메인 모니터링, 엄격한 DNS/NRD 필터링, 사용자 교육, 그리고 AI가 생성한 URL을 독립적으로 검증할 때까지 '신뢰할 수 없는 것'으로 간주하는 AI 에이전트 가드레일을 포함한 다계층 방어 전략이 필요하다 .
1단계: 환각 유발 도메인 탐색
공격자는 특정 브랜드 이름을 넣어 AI 모델에 체계적으로 질의하며, 모델이 '환각'으로 생성해내는 가짜 URL 목록을 확보한다 . LLM은 '완벽하게 구조화되고 매우 설득력 있는 URL'을 만들어내지만, 해당 도메인이 실제로 등록된 적이 없는 경우가 많다 .
2단계: 유령 도메인 선점 등록
공격자는 확인된 가상의 도메인 이름을 도메인 등록 대행사를 통해 단돈 수 달러에 매입한 후, 악성 서버를 구축하고 피해자가 방문하기를 기다린다 .
3단계: 사용자 신뢰 악용
일반 사용자나 자율 AI 에이전트가 AI의 추천을 따라 해당 링크를 클릭하면 곧바로 공격자의 함정에 빠진다 . 기존 보안 솔루션이 해당 도메인을 악성으로 탐지할 때쯤이면 이미 피해가 발생한 후인 경우가 대부분이다 .
이는 기존의 사이버스쿼팅(Cybersquatting)과 근본적으로 다르다. 전통적인 방식은 netflix-payments[.]com처럼 사용자의 오타나 유사 도메인에 의존했지만 , 팬텀 스쿼팅은 인간의 실수 대신 AI의 환각 자체를 공격 벡터로 삼는다 .
실제 사례와 유사 공격 기법
Palo Alto Networks는 아직 특정 브랜드명이나 적발된 구체적인 도메인을 공개하지 않았지만 , 다음과 같은 패턴이 확인됐다.
고객 지원 사칭
AI 시스템이 생성한 정당한 브랜드의 공식 지원 URL처럼 보이는 피싱 링크를 만드는 데 팬텀 스쿼팅이 활용될 수 있다 . 사용자는 AI 어시스턴트가 제공한 링크라는 이유로 더 신뢰하는 경향을 공격자가 교묘히 이용한다 .
AI 테마 피싱 증가
Palo Alto Networks Unit 42는 AI와 ChatGPT에 대한 관심을 악용한 전통적인 악성코드 및 피싱 기술이 급증했다고 보고했다 . 2022년 11월부터 2023년 4월까지 ChatGPT 관련 도메인의 월간 등록 건수는 910% 증가했으며, 하루 최대 118건의 악성 URL이 탐지됐다 .
관련 기법: '슬롭스쿼팅(Slopsquatting)'
도메인 대신 소프트웨어 패키지 이름을 노린다는 점을 제외하면 원리는 동일하다 . 공격자는 LLM이 코딩 작업 중 자주 환각으로 추천하는 소프트웨어 패키지 이름(npm, PyPI, RubyGems 등)을 식별해 해당 이름으로 악성코드를 담은 패키지를 등록한다 . 개발자가 AI 어시스턴트에게 코딩 해결책을 요청하면 AI는 자신 있게 이 '유령 패키지'를 추천하고, 개발자는 AI의 권위적인 어조를 믿고 설치 명령어를 복사해 실행한다 . 16개 AI 모델을 대상으로 한 연구에서는 AI 코딩 도구가 추천한 패키지 중 약 19.7%가 완전히 허구였으며, 이는 무려 20만 5천 개가 넘는 환각 패키지명에 해당한다 .
Palo Alto Networks가 권고하는 방어 전략
1. 사전 도메인 모니터링
조직은 의심스러운 스쿼팅 도메인을 지속적으로 감시해야 한다. 팬텀 스쿼팅 탐지에도 AI를 방어적으로 활용할 수 있다. 연구에 따르면 'DomainLynx'라는 복합 AI 시스템은 1,649개의 스쿼팅 도메인 데이터셋에서 94.7%의 정확도를 기록했으며, 실제 한 달간 테스트에서 209만 개의 신규 도메인 중 34,359개의 스쿼팅 도메인을 탐지했다 .
2. 신규 등록 도메인(NRD) 필터링
Palo Alto Networks의 Advanced DNS Security는 신규 등록 도메인(Newly Registered Domains, UTID 109020001)에 대한 시그니처를 제공한다 . NRD는 최근 TLD 운영자가 추가했거나 지난 32일 이내에 소유권이 변경된 도메인으로, 다수가 명령 및 제어(C2) 서버 운영이나 악성코드 유포에 악용된다 .
3. DNS 계층 보호
DNS 보안 통제를 통해 피싱 및 사회공학에 악용되는 NRD 등 위험한 도메인으로의 트래픽을 검사하거나 차단할 수 있다 . Precision AI와 실시간 딥러닝 탐지 엔진으로 구동되는 Advanced URL Filtering(AURL)은 한 번도 본 적 없는 신종 피싱 도메인도 즉시 식별해 차단한다 .
4. 사용자 교육 및 AI 출력 검증
사용자는 AI가 생성한 URL을 무조건 신뢰해서는 안 되며, 중요한 출력은 반드시 사람의 검토나 신뢰할 수 있는 데이터베이스, API를 통해 교차 검증해야 한다 .
5. AI 에이전트 가드레일 구축
자율 에이전트나 AI 기반 워크플로우는 생성된 URL, 패키지 이름 등을 페치하거나 설치, 실행하기 전에 반드시 신뢰할 수 있는 출처와 대조 검증하도록 설계해야 한다 . 이는 특히 코딩 어시스턴트에게 중요하며, 슬롭스쿼팅 변종이 개발 파이프라인에 직접적인 위협이 되기 때문이다 .
결론
팬텀 스쿼팅은 AI가 가진 잘 알려진 결함인 '환각'을 AI 출력을 신뢰하는 사용자에 대한 공격으로 전환한 실용적이고 새로운 위협이다 . 이 공격은 LLM의 가장 유용한 특징, 즉 실제 근거가 없음에도 확신에 차서 그럴듯한 내용을 생성하는 능력을 역으로 이용한다. 이에 대응하려면 조직은 사전 도메인 모니터링, 엄격한 DNS/NRD 필터링, 사용자 교육, 그리고 AI가 생성한 URL을 독립적으로 검증할 때까지 '신뢰할 수 없는 것'으로 간주하는 AI 에이전트 가드레일을 포함한 다계층 방어 전략이 필요하다 .
live.paloaltonetworks.comHow AI Hallucinations Create New Security Risks for Users
unit42.paloaltonetworks.com2025 Unit 42 Global Incident Response Report: Social Engineering Edition
securityonline.infoUnit 42 Uncovers Two Massive Global Malware Campaigns ...
