답변게시됨18 소스
중국 연계 해커들은 딥시크로 어떻게 사이버공격을 대규모화했나
대만 보안업체 TeamT5는 중국 국가 연계 사이버 그룹의 공격량이 딥시크 등 AI 모델을 도입한 뒤 두 배 이상 증가했다고 보고했다. [1][3] 딥시크가 공격자들에게 주목받는 이유로는 성능, 높은 맞춤화 가능성, 낮은 비용, 상대적으로 약한 사이버보안 안전장치가 거론됐다.
게시자GPT-5.6 Luna로 편집GPT Image 1.5로 이미지 생성
연구 답변
주요 시사점
- 대만 보안업체 TeamT5는 중국 국가 연계 사이버 그룹의 공격량이 딥시크 등 AI 모델을 도입한 뒤 두 배 이상 증가했다고 보고했다. [1][3]
- 딥시크가 공격자들에게 주목받는 이유로는 성능, 높은 맞춤화 가능성, 낮은 비용, 상대적으로 약한 사이버보안 안전장치가 거론됐다. [3][15][16]
- Palo Alto Networks의 Unit 42는 한 중국어권 공격자가 딥시크를 오픈소스 에이전트 프레임워크인 Hermes Agent에 연결해 인터넷에 노출된 460개 이상의 시스템을 공격 대상으로 삼은 사례를 공개했다.
AI 프롬프트
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did TeamT5 and other cybersecurity researchers report about Chinese state-affiliated hackers’ use of DeepSeek and other AI models—inclu. Article summary: TeamT5’s central finding was that Chinese state-affiliated actors are using DeepSeek and other AI models to automate routine offensive work and malware development, and that their attack volume has more than doubled sinc. Topic tags: general, news, general web. 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
중국 국가 연계 해커들이 딥시크(DeepSeek)와 기타 오픈소스 AI 모델을 작전에 통합한 뒤 공격 규모를 두 배 이상 늘렸다는 분석이 나왔다. 대만의 사이버보안 연구업체 TeamT5에 따르면 이들은 AI를 활용해 반복적인 공격 작업을 자동화하고, 더 정교한 악성 소프트웨어를 개발하고 있다. 1
3
다만 이번 분석이 AI가 숙련된 해커를 완전히 대체했다는 뜻은 아니다. 핵심 목표를 정하고 작전 방향을 제시하는 역할은 여전히 사람이 맡는다. AI는 정찰, 취약점 조사, 공개 익스플로잇 코드의 수정과 반복적인 공격 시도처럼 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화해 공격을 더 빠르고 쉽게 확장하는 도구에 가깝다. 1
15
공격자들이 딥시크를 선호하는 이유
연구진이 꼽은 딥시크의 주요 장점은 다음과 같다.
- 충분한 성능: 사이버공격에 필요한 코딩과 추론 작업을 수행할 만큼 성능이 높다는 평가를 받는다.
- 높은 맞춤화 가능성: 공개됐거나 접근성이 높은 모델은 공격자가 통제하는 도구와 연결하고 작전에 맞게 조정하기 쉽다.
- 낮은 비용: 반복 작업을 대규모로 실행하려는 공격자에게 운영비는 중요한 요소다.
16
- 상대적으로 약한 안전장치: TeamT5와 Unit 42는 딥시크가 서구권 상용 서비스보다 공격적인 사이버보안 요청에 대한 제한이 상대적으로 약하다고 설명했다.
3
15
이 조합은 공격 작전의 경제성을 바꿀 수 있다. AI 모델이 새로운 취약점을 직접 찾아내지 못하더라도 노출된 시스템을 검색하고, 공개된 익스플로잇 코드를 수정하고, 기술적 결과를 해석하며, 다음에 시도할 일상적인 공격 단계를 선택하는 데 도움을 줄 수 있다.
딥시크와 다른 AI 모델은 공격 과정에서 어떻게 쓰였나
보고된 사례에서 중국과 연계된 그룹들은 딥시크뿐 아니라 ChatGPT와 Claude Code도 정찰, 익스플로잇 제작 또는 수정, 자동화, 악성 코드 개발에 활용했다. 해외 기업과 기관을 공격하는 과정에서 네트워크 내부로 이동하는 ‘측면 이동(lateral movement)’에도 AI 도구가 사용된 것으로 전해졌다. 3
다만 공개된 자료는 각 AI 활용 사례를 특정한 하나의 지능형 지속 위협(APT) 그룹에 일관되게 귀속하지 않는다. 따라서 보고된 활동은 중국 정부와 연계된 행위자들을 집단적으로 지칭하는 수준으로 이해해야 하며, 모든 중국계 사이버 그룹이 같은 모델이나 공격 절차를 사용한다고 단정해서는 안 된다. 1
3
ChatGPT와 Claude Code는 왜 쓰였고, 왜 차단됐나
ChatGPT와 Claude Code 같은 상용 도구도 악성 공격 과정의 일부를 지원할 수 있다. 하지만 서비스 제공업체가 적용한 안전장치는 노골적인 공격 지시를 거부할 수 있다.
Unit 42가 별도로 조사한 사례에서 공격자는 서구권 AI 도구들을 시험했지만, 이들 도구의 안전장치가 자율적인 공격 작업을 차단했다. 이후 공격자는 딥시크를 주요 추론 모델로 선택했다. 14
15
이는 특정 모델이 모든 면에서 다른 모델보다 뛰어나다는 의미라기보다, 모델이 어떤 방식으로 배치됐는지가 중요하다는 점을 보여준다. 딥시크는 공격자가 통제하는 오픈소스 프레임워크에 연결됐고, 그 환경에서는 상용 서비스의 클라이언트 측 제한과 같은 장벽이 없었다. 15
Hermes Agent가 460개 이상 시스템을 겨냥한 사례
Palo Alto Networks의 위협 인텔리전스 조직 Unit 42는 ‘knaithe’와 ‘KnYuan’이라는 별칭을 사용하는 중국어권 공격자의 활동을 별도로 기록했다. 이 공격자는 오픈소스 터미널 기반 에이전트 프레임워크인 Hermes Agent의 추론 엔진으로 딥시크를 설정했다. 이 구성은 취약점 열거, 공개 익스플로잇 코드 확보, 제한적인 사람의 감독 아래 공격 시도를 수행할 수 있었다. 15
5
해당 에이전트는 인터넷에 노출된 460개 이상의 시스템을 공격 대상으로 삼았다. 전체 작전과 관련된 보도에 따르면 최소 3개 조직이 Citrix NetScaler 취약점 악용을 통해 침해됐다. 다만 ‘460개’라는 숫자는 공격 대상 또는 공격 시도 규모를 뜻하며, 460건 모두가 성공적으로 침해됐다는 의미는 아니다. 이 작전에는 AI 기반 자동화와 전통적인 수동 공격이 함께 포함됐다. 4
따라서 이 사례를 ‘딥시크가 혼자 수백 개 시스템에 침입했다’고 해석해서는 안 된다. 실제로 확인된 것은 공격자가 AI 모델을 이용해 공격 과정에서 반복적이고 번거로운 중간 단계를 자동화했다는 점이다. 에이전트는 노출된 대상을 찾고, 알려진 취약점과 대조하고, 공개 공격 코드를 확보한 뒤, 다음 후보에 공격을 시도했다.
방어자들이 주목해야 할 지점
가장 분명한 위험은 규모다. 저렴한 모델을 터미널 접근 권한이 있는 에이전트 프레임워크에 연결하면, 과거에 사람이 장시간 수행해야 했던 작업을 인터넷에 노출된 수많은 시스템에 반복할 수 있다. AI가 대규모 정찰과 취약점 악용의 진입장벽을 낮추는 셈이다. 1
6
15
동시에 이 사례는 기술의 한계도 보여준다. 실제 침해에는 외부에 노출된 서비스, 알려진 취약점, 활용 가능한 공개 익스플로잇 코드가 여전히 필요했다. AI는 공격 시도의 속도와 양을 늘렸지만, 모든 침해의 직접적인 원인이 AI 자체였던 것은 아니다. 5
15
방어 측의 우선순위는 기존과 크게 다르지 않다. 인터넷에 노출된 제품을 신속히 패치하고, 불필요한 외부 접근을 차단하며, 비정상적으로 자동화된 정찰과 취약점 악용 패턴을 모니터링해야 한다.
TeamT5와 Unit 42의 분석이 보여주는 더 큰 변화는 AI가 전혀 새로운 공격 기법을 만들어냈다는 데 있지 않다. 익숙한 공격 기법도 저렴하고 제한이 적은 AI 모델과 에이전트 프레임워크를 만나면 훨씬 경제적이고 반복 가능한 작전으로 바뀔 수 있다는 점이다.
Studio Global AI
연구를 계속하세요
이 페이지에는 Studio Global 내에서 계속할 수 있는 소스 기반 답변이 포함되어 있습니다.
사람들은 또한 묻습니다.
"중국 연계 해커들은 딥시크로 어떻게 사이버공격을 대규모화했나"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
대만 보안업체 TeamT5는 중국 국가 연계 사이버 그룹의 공격량이 딥시크 등 AI 모델을 도입한 뒤 두 배 이상 증가했다고 보고했다. [1][3]
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
대만 보안업체 TeamT5는 중국 국가 연계 사이버 그룹의 공격량이 딥시크 등 AI 모델을 도입한 뒤 두 배 이상 증가했다고 보고했다. [1][3] 딥시크가 공격자들에게 주목받는 이유로는 성능, 높은 맞춤화 가능성, 낮은 비용, 상대적으로 약한 사이버보안 안전장치가 거론됐다. [3][15][16]
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
Palo Alto Networks의 Unit 42는 한 중국어권 공격자가 딥시크를 오픈소스 에이전트 프레임워크인 Hermes Agent에 연결해 인터넷에 노출된 460개 이상의 시스템을 공격 대상으로 삼은 사례를 공개했다.
출처
bloomberg.comChina's Hackers Use AI Tech to Lift Attacks, Researchers Say