아르텍스(ARTEX) AI 은행 해킹: 신한은행 등 금융권 7곳이 뚫린 이유와 대응

2026년 9월 말부터 10월 초 사이 국내 금융사 여러 곳이 잇따라 해킹 공격을 받았습니다. 10월 4일 금융당국 발표 기준으로 고객이나 관계자 정보가 실제로 빠져나간 곳은 신한, KB국민, 하나, BNK부산은행과 예가람, 웰컴저축은행, 현대캐피탈 등 7곳이고, 공개된 유출 규모를 단순히 더하면 6만7000건이 넘습니다. 공격에 쓰인 서버에서는 ARTEX라는 AI 침투테스트 도구의 흔적이 나왔고, 뉴스에서는 "AI가 은행을 해킹했다"는 표현이 퍼졌습니다.

결론부터 정리하면, AI가 은행의 핵심 시스템을 스스로 뚫은 사건으로 보기는 어렵습니다. 공격받은 곳은 고객이 쓰는 뱅킹 앱이 아니라 대출모집인과 직원이 쓰는 보조 업무 시스템이었고, 수법은 정보를 반복해서 대입하는 오래된 방식이었습니다. 다만 AI 도구가 이 반복 작업을 빠르고 넓게 자동화했을 가능성이 있어 금융권 전체가 점검에 들어갔습니다. 이 글은 10월 8일까지 공개된 금융당국 발표와 보도, 아르텍스의 공개 저장소를 바탕으로 정리했습니다.

피해 현황: 어디가 얼마나 뚫렸나요?

금융당국과 각 금융사가 밝힌 내용을 모으면 다음과 같습니다.

신한은행을 노린 공격은 9월 28일 오후부터 약 30시간 이어졌습니다. 유출된 정보에는 고객 이름, 휴대전화번호, 연소득, 대출 산출 한도가 들어 있었고 일부 고객의 주민등록번호 66건과 연계정보(CI) 97건도 포함됐습니다. 연계정보는 본인 확인 기관이 개인을 식별하려고 만드는 고유 값입니다. 신한은행장은 사과문에서 고객 손해가 생기면 전액 보상하겠다고 밝혔습니다.

같은 공격을 받고도 막아낸 곳이 있습니다. 우리은행과 NH농협은행은 공격 시도를 차단해 지금까지 유출이 확인되지 않았습니다. 농협중앙회와 새마을금고는 다중 인증으로 침입을 막았고, 카카오뱅크, 케이뱅크, 토스뱅크도 같은 IP의 접근을 탐지해 차단했습니다. 토스뱅크에는 이 IP들이 올해 1월과 7~8월에도 접근을 시도한 기록이 남아 있었습니다. 7곳 외에 온라인투자연계금융업체(P2P 대출 업체)인 피에프씨테크놀로지스와 모우다도 비슷한 시기 침해 사실을 공지했습니다.

아르텍스(ARTEX)는 무엇인가요?

아르텍스는 GitHub에 공개된 오픈소스 프로그램으로, 저장소 설명은 AI 自主渗透测试系统, 즉 AI 자율 침투테스트 시스템입니다. 침투테스트는 허가를 받은 보안 담당자가 공격자처럼 시스템을 공격해 보며 약점을 찾는 점검이고, 우리말로는 모의해킹이라고도 부릅니다. 원래 방어를 위해 쓰는 도구입니다.

에이전트는 AI가 도구를 직접 실행하며 맡은 일을 이어 가는 실행 단위입니다. 아르텍스에 점검할 도메인이나 IP 범위를 주면, AI가 그 안에서 열린 서비스를 찾고 취약점을 시험하고 결과를 기록하는 과정을 사람 개입 없이 반복합니다. 일부 방송에서는 알리바바 대회 우승작으로 소개됐지만, 저장소 설명에 적힌 대회는 바이두 BSRC가 주최한 대회입니다. 대회 점수와 구조는 중국 보안 매체의 분석 글에서 확인할 수 있습니다.

이번 사건과의 연결 고리는 공격 서버의 웹페이지 제목이었습니다. 지니언스 문종현 시큐리티센터장은 10월 2일, 신한은행 공격에 쓰인 것으로 추정되는 서버의 페이지 제목에서 ARTEX-自主渗透测试控制台(AI 자율 침투테스트 콘솔)라는 문자열을 확인했다고 밝혔습니다. 이후 박상원 금융보안원장도 "공통된 IP에 아르텍스 흔적이 있다"고 설명했습니다. 다만 금융당국은 AI가 사람의 개입 없이 단독으로 공격한 것은 아니라고 선을 그었습니다.

안랩 시큐리티 인텔리전스 센터(ASEC)는 10월 6일, 같은 도구가 돌아가는 것으로 보이는 서버 IP를 전 세계에서 약 600개 더 찾았다고 밝혔습니다. 일부 서버에서는 또 다른 AI 공격 도구인 CyberStrikeAI도 함께 운영되고 있었습니다. 누구나 설치할 수 있는 오픈소스이므로 이 서버들이 모두 공격에 쓰였거나 같은 조직이 운영한다는 뜻은 아닙니다.

공격 방식: 새로운 해킹보다 빨라진 반복 대입

이번 공격의 기본 수법은 크리덴셜 스터핑과 입력값 대입입니다. 크리덴셜 스터핑은 다른 사이트에서 유출된 아이디와 비밀번호 조합을 여러 사이트에 차례로 넣어 보는 방법입니다. 같은 비밀번호를 여러 곳에서 쓰는 사람이 많다는 점을 노립니다. 신한은행의 경우 공격자가 대출모집인용 조회 서비스에 고객번호를 무작위로 넣어 유효한 정보를 찾아냈습니다.

보안기업 에버스핀은 최근 사고의 공격 흐름을 네 단계로 정리했습니다.

1. 외부에 공개된 사이트와 조회 화면을 탐색합니다.
2. 인증 절차를 우회합니다.
3. 접수번호 같은 입력값을 대입합니다.
4. IP를 바꿔 가며 같은 조회를 반복합니다.

에버스핀이 보안 장치가 없는 시연용 웹 서비스에서 아르텍스를 돌려 보니 아르텍스는 브라우저를 거치지 않고 조회 API를 직접 호출해 22초 만에 작업을 마쳤습니다. 회사는 이 숫자가 실제 은행 해킹에 걸리는 시간은 아니라고 덧붙였습니다. 사람이 일일이 화면을 조작하던 일을 AI가 프로그램끼리의 직접 요청으로 바꿔 빠르게 반복할 수 있다는 점을 보여 준 실험입니다.

IP를 바꾸는 것도 같은 맥락입니다. 금융감독원은 공격에 쓰인 IP 19개를 특정했는데 미국, 일본, 홍콩, 싱가포르, 베트남, 태국, 말레이시아, 스페인, 라트비아, 스웨덴, 독일, 한국 등 12개 국가와 지역에 흩어져 있었습니다. 이후 공유한 IP는 중복을 빼고 28개로 늘었습니다. 금감원은 IP의 국가가 곧 공격자의 국적은 아니라며 해석에 주의해 달라고 밝혔습니다.

그래서 전문가들은 "중국 AI가 은행을 털었다"는 식의 해석을 경계합니다. 김승주 고려대 정보보호대학원 교수는 아르텍스가 공격의 어느 단계에 쓰였는지, 사람과 AI가 각각 어떤 역할을 했는지 아직 확인되지 않았다고 지적했습니다. 김명주 서울여대 정보보호학과 교수는 AI 사용 여부보다 은행이 보조 시스템의 취약점을 관리하지 않은 것이 문제라고 말했습니다.

왜 고객용 앱이 아니라 보조 시스템이 뚫렸나요?

은행의 인터넷뱅킹과 모바일 뱅킹에는 다중 인증과 접근 통제가 촘촘하게 걸려 있습니다. 반면 대출모집인이나 직원이 업무 편의를 위해 쓰는 외부 웹페이지는 쓰는 사람이 적고, 고객 정보를 조회하는데도 인증이 단순한 경우가 있었습니다.

이 보조 시스템들은 금융감독원과 과학기술정보통신부의 취약점 점검 대상에서 빠져 있어 금융사가 스스로 점검해 왔습니다. 감독이 핵심 시스템에 몰린 사이 고객 정보가 담긴 주변 시스템이 유출 통로가 된 것입니다. 같은 공격에서 다중 인증을 적용한 곳은 유출을 막았다는 점도 이 해석을 뒷받침합니다.

방어에 성공한 우리은행은 공격이 의심되는 IP를 침입방지시스템(IPS)으로 차단했다고 밝혔고, 구체적인 방법은 공개하지 않았습니다. 우리금융그룹은 지난 8월 티오리의 AI 모의해킹 솔루션 진트 웹(Xint Web)을 도입해 주요 웹 서비스를 상시 점검하고 있다고 발표한 바 있습니다. 공격자가 쓰는 것과 같은 종류의 AI 점검을 방어 쪽이 먼저 돌리는 방식입니다. 다만 이번 차단에 이 솔루션이 어떤 역할을 했는지는 은행이 밝히지 않았습니다.

금융당국과 수사기관의 대응

금융당국은 외부에 노출된 IT 자산과 서비스를 빠짐없이 찾아 점검하고, 대출모집인 등 외부 인력이 쓰는 시스템에 불필요한 개인정보를 두지 말라고 요청했습니다. 공유한 공격 정보를 반영하지 않아 비슷한 사고가 나면 관련 법령에 따라 책임을 묻겠다고도 밝혔습니다.

개인이 조심할 것: 유출 정보를 이용한 피싱

이번 사고로 계좌 비밀번호, OTP, 공동인증서 같은 정보는 노출되지 않았으므로 빠져나간 정보만으로 계좌에서 돈을 빼 갈 수는 없습니다. 걱정해야 할 것은 2차 피해입니다. 이름과 전화번호에 연소득과 대출 한도까지 알고 있으면 진짜 은행 직원처럼 말을 걸 수 있기 때문입니다.

예를 들어 "고객님, 최근 연소득 6천만 원으로 대출 한도를 조회하셨죠? 정부 지원 저금리 대환 대출 대상이 되셨습니다"라는 전화가 온다고 가정해 봅니다. 대환 대출은 기존 대출을 갚고 새 대출로 바꾸는 상품입니다. 내 정보가 정확히 맞으니 믿기 쉽고, 이어서 "기존 대출을 먼저 갚아야 하니 이 계좌로 보내 달라"거나 확인용 링크를 누르라고 유도합니다. 이 장면은 이해를 돕기 위한 가상 예시이며, 실제로 이런 피해가 접수됐다는 보도는 아직 없습니다.

AI는 이런 맞춤형 피싱도 쉽게 만듭니다. 마이크로소프트의 디지털 방어 보고서 2025는 AI로 자동화한 피싱 메일의 클릭률이 54%로, 일반 피싱의 12%보다 약 4.5배 높았다고 분석했습니다.

지금 해 둘 일은 다음과 같습니다.

1. 대출이나 환급을 안내하는 전화와 문자는 끊고, 은행 앱이나 카드 뒷면의 대표번호로 직접 확인합니다.
2. 문자 속 링크로 앱을 설치하거나 원격 제어 앱을 깔지 않습니다.
3. 여러 사이트에서 같은 비밀번호를 쓰고 있다면 금융 관련 계정부터 바꾸고 2단계 인증을 켭니다.
4. 해당 금융사의 유출 조회 안내나 개별 통지를 확인합니다. "정보가 유출됐으니 확인하라"는 문자도 사칭일 수 있으므로 링크 대신 공식 앱과 홈페이지에서 확인합니다.
5. 명의 도용이 걱정되면 여신거래, 비대면 계좌개설, 오픈뱅킹의 3대 안심차단 서비스에 가입합니다. 내 이름으로 대출, 계좌 개설, 오픈뱅킹 등록이 무단으로 실행되지 않도록 미리 막는 서비스이며, 어카운트인포나 거래 은행 앱에서 신청할 수 있습니다.
6. 금융감독원 금융소비자포털 파인의 개인정보노출자 사고예방시스템에 등록하면 내 명의의 신규 계좌 개설과 신용카드 발급이 제한됩니다.

금융당국과 금융사는 전화나 문자로 비밀번호나 인증번호를 묻지 않고, 대출 과정에서 선입금이나 앱 설치를 요구하지 않습니다. 기존 대출을 갚아야 한다며 개인 명의 계좌로 이체를 요구하면 사기입니다. 금융위원회는 10월 6일 이런 맞춤형 대출 빙자 사기에 주의하라고 안내했습니다.

기업 보안 담당자가 먼저 볼 것

금융사가 아니어도 고객 정보를 조회하는 화면을 외부에 열어 둔 회사라면 같은 위험이 있습니다. 금감원 점검표의 방향을 일반 기업에 맞춰 옮기면 다음 순서로 확인할 수 있습니다.

이번 사건에서 AI가 바꾼 것은 공격의 속도와 범위입니다. 사람이 직접 하면 오래 걸리는 반복 대입을 여러 금융사에 동시에, 쉬지 않고 시도할 수 있게 됐습니다. 반대로 막아낸 곳들이 밝힌 방법은 다중 인증과 IP 차단처럼 이미 알려진 방어였습니다. 외부에 열려 있는 보조 시스템이 어디인지 목록부터 만드는 것이 첫 번째 점검입니다.