북한 해커 조직 김수키, 로컬 LLM 구축… AI, 사이버 보안의 양날의 검

AI가 이제 단순한 생산성 도구를 넘어 사이버 보안의 최전선에 등장했다. 북한 해킹 조직 김수키(Kimsuky)가 로컬 LLM(대규모 언어 모델) 실행 환경을 직접 구축해 공격 작업에 AI를 통합하려는 정황이 포착된 한편, 리눅스 커널 유지관리자는 AI가 보안 취약점을 찾아내는 시간을 극적으로 단축시킬 것이라고 경고했다.

김수키, 로컬 LLM으로 AI 공격 시도

ZDNet Korea에 따르면, 한국 보안 기업 지니언스(Genians)는 김수키가 통제하는 인프라에서 Ollama와 GPT4All, Msty를 이용한 로컬 LLM 환경을 구축·운영한 흔적을 발견했다. 이는 대화 데이터가 외부 AI 서비스로 전송되지 않도록 하면서, AI를 활용해 악성 코드를 생성하거나 공격 시나리오를 개발하는 등의 작업을 시도하고 있을 가능성을 시사한다. 북한 정찰총국 산하로 알려진 김수키가 AI를 공격에 활용하려 한다는 것은, 국가 단위의 사이버 공격에서도 AI가 핵심적인 도구로 자리 잡기 시작했음을 보여주는 섬뜩한 현실이다.

AI, 보안 취약점 발견 시간 단축… 기업의 숙제는?

이와 동시에, AI는 방어 측면에서도 중요한 변화를 가져오고 있다. 바이라인 네트워크 보도에 따르면, 리눅스 커널 유지관리자인 그렉 크로아하트만(Greg Kroah-Hartman)은 “LLM은 단순히 패턴을 찾는 것이고, 코드는 특정 형식의 패턴일 뿐”이라며, AI가 과거의 버그를 분석해 현재 코드의 취약점을 찾아내는 데 매우 효과적일 것이라고 말했다. 즉, AI는 복잡한 기술이 아니라 ‘아주 간단한 패턴 매핑’으로 취약점을 찾아낼 수 있다는 것이다.

하지만 이 예측에는 중요한 경고가 뒤따른다. “문제는 취약점이 드러나는 데 걸리는 시간이 엄청나게 줄어든다는 것이다. 기업과 개인은 더 이상 보안 취약점을 천천히 수정하고 다시 배포할 시간이 없다.” AI가 공격자에게는 새로운 무기를, 방어자에게는 새로운 감지 도구를 제공하지만, 결국 승패는 누가 더 빠르게 대응하느냐에 달려 있다는 얘기다. AI 시대의 사이버 보안은 ‘속도전’으로 진화하고 있다. 기업들은 AI 기반의 위협에 맞서기 위해 AI 기반의 방어 체계를 더욱 고도화하고, 취약점 패치와 배포 주기를 극적으로 단축해야 할 것이다.