중국어를 사용하는 해커가 AI 에이전트를 동원해 100곳이 넘는 기업의 웹사이트에 침입했다고 로이터가 NorForge의 조사 내용을 토대로 보도했습니다. 피해 기업에는 농기계 제조사 Deere, 가전업체 SharkNinja, 엔진 제조사 Cummins가 포함된 것으로 전해졌습니다. 다만 웹사이트 침입이 각 기업의 전체 사내망 접근을 의미하는 것은 아니며, 정보가 실제로 탈취됐는지도 보도된 내용만으로는 확인되지 않습니다.
1
17
AI 에이전트가 맡은 공격 작업
해커는 오픈소스 플랫폼 Cairn을 이용해 AI 에이전트들이 목표를 수행하도록 조율한 것으로 알려졌습니다. Cairn은 여러 AI 에이전트를 특정 과제에 맞춰 운영하는 도구입니다. NorForge의 위협 연구원 스노르 페게를란은 인터넷에 노출된 Cairn 설치 사례를 찾던 중 악의적 활동과 연관된 공개 제어 패널 20여 개를 발견했습니다. 이를 통해 에이전트들이 사람의 개입을 거의 받지 않고 작업하는 모습을 관찰할 수 있었습니다.
3
4
공격은 9월 25일 시작된 것으로 전해졌으며, 미국·캐나다·호주·일본의 웹사이트 1,200여 곳을 대상으로 시도됐습니다. 이 가운데 100곳이 넘는 기업의 웹사이트가 침해된 것으로 보도됐습니다. NorForge의 공개 조사 자료에는 피해 기업 이름이 나오지 않았지만, 로이터는 해커의 활동 기록을 검토해 Deere, SharkNinja, Cummins를 피해 기업으로 확인했습니다.
5
8
18
성공한 침입 한 건에 약 50달러
페게를란은 이 캠페인에서 AI 토큰 비용으로 약 5,000달러가 쓰였으며, 성공한 침입 한 건당 비용은 약 50달러였다고 추정했습니다. 한 차례의 성공적인 침입에 약 23시간이 걸렸다는 보도도 있지만, 이 수치가 평균인지 등 계산 방식은 제공된 보도 내용만으로 분명하지 않습니다.
8
18
사용 도구로는 Cairn이 확인됐으며, DeepSeek와 Anthropic의 Claude Code도 함께 쓰인 것으로 보도됐습니다. 비용 추정치는 AI 사용에 들어간 토큰 비용을 가리키며, 공격자의 전체 지출이나 피해 기업의 대응 비용을 뜻하지는 않습니다.
24
확인된 사실과 아직 모르는 점
이번 사례에서 주목할 대목은 AI가 단순히 코드를 제안하거나 사람에게 조언하는 데 그치지 않고, 표적을 탐색하고 침입을 시도하는 일을 여러 시간 맡았다는 점입니다. 에이전트의 작업을 사람이 지시하고 조율해야 하더라도, 공격의 상당 부분을 자동화하면 한 명의 공격자가 더 많은 표적을 겨냥할 수 있습니다.
1
3
다만 보고된 피해는 기업이 운영하는 웹사이트에 관한 것입니다. 기업 전체 네트워크까지 침해됐다고 볼 근거는 없으며, 정보 탈취 범위도 명확하지 않습니다. 따라서 이름이 언급된 기업 모두에서 데이터가 유출됐다고 단정해서는 안 됩니다.
1
17
이번 사건은 AI 에이전트가 실제 공격에서 상당한 규모의 탐색과 침입 작업을 수행할 수 있음을 보여주는 사례입니다. 그렇다고 AI가 어떤 표적이든 안정적으로 뚫을 수 있다거나 시도된 공격이 모두 성공했다는 뜻은 아닙니다. 현재 확인된 핵심은 공개된 에이전트 제어 패널을 통해 연구자가 공격 활동을 관찰했고, AI가 탐색과 침입 작업의 상당 부분을 수행했으며, 토큰 비용은 낮게 추산됐다는 점입니다.
4
8