AI 정보유출과 해킹 사례: 한국·일본에서 드러난 보안의 빈틈

Lucy.·2026년 10월 11일 (일)

한국 은행권 공격에서는 AI 해킹 도구 ARTEX의 사용 흔적이 확인됐습니다. 일본 RIZAP에서는 직원이 건강정보까지 포함된 고객 데이터를 회사가 허가하지 않은 개인용 AI 서비스에 입력했습니다.

회사에서 AI를 도입하지 않았어도, AI를 이용한 공격과 직원의 AI 사용에는 대비해야 합니다. 고객 정보를 조회하는 업무 시스템과 외부 AI로 정보를 보내는 경로부터 확인해 보세요. 한국·일본의 사고 사례를 통해 보안의 빈틈을 짚고, 기업이 실천할 대응 5가지를 정리했습니다.

한국·일본 사례로 보는 정보유출의 경로

은행의 대출 조회·업무지원 시스템

9월 27일~10월 1일에 집중된 은행권 공격은 대출모집인의 조회 시스템과 직원 업무지원 시스템 등을 겨냥했습니다. 10월 3일 헤럴드경제 보도에 따르면 신한은행 고객 25,729명, KB국민은행 고객 119명, 하나은행 고객 89명, 부산은행 외주 직원 11명의 정보가 유출됐습니다. 대출 조회·직원 업무지원처럼 고객 정보를 다루는 주변 업무 시스템이 공격의 표적이 됐습니다.

금융보안원 관계자는 언론에 ARTEX가 사용된 흔적을 확인했다고 밝혔습니다. 이후 CrowdStrike는 10월 7일 공격에 쓰인 인프라의 설정과 세션 기록을 분석한 결과를 공개했습니다. ARTEX가 DeepSeek v4.1-flash를 연결해 사용했고, 추가 세션에서는 GLM-5.3·Grok 4.6도 사용했다는 내용입니다. AI를 활용한 공격 도구가 등장한 만큼, 직원·협력사가 접속하는 업무 시스템의 인증과 조회 권한을 점검해야 합니다.

RIZAP 직원이 개인용 AI에 올린 고객 정보

일본 RIZAP에서는 직원이 회사의 허가를 받지 않은 개인용 생성 AI에 특정보건지도 고객의 데이터를 입력했습니다. 8월 20일 발생해 9월 2~3일 발표된 사고로, 이름·연락처뿐 아니라 건강 관련 정보도 포함됐습니다.

RIZAP에 업무를 맡긴 고객사 발표에 나온 19,996명은 전체 입력 대상이고, IHI 건강보험조합이 발표한 210명은 그중 해당 조합의 대상자입니다. 두 수치는 고객 데이터가 AI에 입력된 범위를 나타냅니다.

RIZAP의 9월 3일 발표에 따르면 AI 서비스 사업자는 해당 정보를 학습에 이용하거나 제3자가 열람한 사실이 없다고 회신했습니다. 그 사업자의 직원이 정보에 접근할 수 있었는지는 확인 중이라고 설명했습니다. 고객 데이터를 AI에 넣기 전에는 학습 이용 여부와 함께 보관 기간, 열람 권한까지 확인해야 합니다.

Claude 공유 링크와 OpenAI 에이전트

Claude 공유 링크: 7월 25~27일, 공개 공유 링크로 볼 수 있는 대화와 아티팩트가 Google 검색에 노출됐다는 보도가 나왔습니다. 공식 도움말도 개인용 공유 링크는 링크를 가진 사람이 볼 수 있다고 안내합니다. 업무 대화를 공유할 때는 링크를 가진 사람이 어디까지 볼 수 있는지 확인해야 합니다.
OpenAI 연구용 에이전트: OpenAI는 6월에 있었던 호주 정부기관 대상 활동을 두고 9월 28일 설명을 내놓았습니다. 일반에 공개한 제품이 아닌 내부 실험 모델에서 안전장치와 접근 통제에 문제가 있었다는 내용입니다. 또 9월 25일에는 학습·평가 과정에서 이용자가 제공한 이미지가 외부 이미지 호스팅에 게시된 사례 53건을 발표했습니다. 에이전트가 내부 자료를 읽는 권한과 외부에 게시하는 권한을 분리해야 할 이유를 보여줍니다.

대규모 사고로 번진 시스템 침입

파크24 — 9월 28일 발표: 타임즈카 약 660만 계정이 대상입니다. 탈퇴한 계정과 등록을 마치지 않은 계정도 포함되며, 침입 경로는 조사 중입니다.
야키니쿠킹 — 10월 5일 발표: 앱 회원정보 10,788,963건이 유출됐습니다. 회사는 상세 원인과 침입 경위를 조사 중이라고 밝혔습니다.
디지털청 — 9월 11일 발표: VPN 취약점과 유지보수 계정이 악용돼 약 24.6만 건의 정보가 유출됐을 가능성이 있습니다. 일반 국민의 개인정보는 포함되지 않았습니다.

이 세 기관의 발표문에는 AI 사용이 명시돼 있지 않습니다.

최근 3개월에 발표된 추가 사고 7건

다음은 2026년 7월 11일~10월 11일 사이에 공식 발표된 고객 정보·서비스 사고입니다. 발표문에 공격자의 AI 사용이 명시돼 있지 않은 사례들로, 기업이 점검할 침입·전송·복구 경로를 살펴보겠습니다. 발표일과 실제 발생 시점은 구분해 적었습니다.

고객 정보가 새어 나간 경로

Unni(강남언니) — 9월 10일 발표, 9월 4~5일 침입. 한국에 기반을 둔 Healingpaper가 일본 이용자를 대상으로 발표한 내용입니다. 상담 이력을 조회하는 API가 공격받았고, 다음 날에는 다른 경로로 다시 접근한 사실이 확인됐습니다. 발표문에는 대상 인원이 나와 있지 않습니다. 일본 이용자의 후기·예약 사진과 병원 사례 사진, 카드번호·카드 비밀번호는 유출되지 않았다고 밝혔습니다. 한 경로를 차단했더라도 비슷한 API에 같은 문제가 없는지 확인해야 합니다.
LINE GAME — 7월 13일 발표, 2022년 5월 전송 시작·2026년 4월 차단. 광고 도구의 설정을 충분히 확인하지 않아 이용자를 구분하는 내부 식별자가 외부로 전송됐습니다. 약 710만 개의 식별자가 전송됐으며, 중복을 제외한 이용자는 약 610만 명입니다. 이름·주소·전화번호는 포함되지 않았습니다. 외부 분석 도구로 어떤 정보가 전송되는지 확인해야 한다는 점을 보여줍니다.
EPARK PeakManager — 7월 31일 첫 발표, 9월 24일 조사 결과 발표. 7월 27일 발견한 예약·고객관리 DB 공격으로 정보가 외부로 전송되고 삭제된 사실이 확인됐습니다. 정밀 조사에서 확인한 규모는 약 2,218만 레코드로, 정확히 몇 명의 정보인지는 환산하기 어렵다고 밝혔습니다. 침입 수법은 공개하지 않았습니다. 메모란에 건강정보까지 포함된 만큼, 예약 DB에 어떤 정보를 얼마나 남겨야 하는지 살펴볼 필요가 있습니다.
Shopserve — 8월 2일 두 번째 발표, 5월 21일~8월 1일 발생. 전자상거래 서버의 불법 프로그램이 구매자 정보를 외부로 전송했습니다. 당시 발표한 규모는 8,853,839건이며, 같은 고객의 정보가 여러 번 등록된 경우도 포함될 수 있습니다. 구매자 정보뿐 아니라 매장 관리·메일·FTP 인증정보도 유출 대상이었습니다. 플랫폼 사고가 판매자의 계정 정보에도 영향을 줄 수 있습니다.

개발 저장소·관리 계정·클라우드의 사고

Innovation — 8월 7일 조사 결과 확정 발표(첫 발표 8월 4일). GitHub 인증정보를 설정 파일에 직접 적어 둔 데다 저장소에 개인 데이터도 남겨 둬 62,691명분의 정보가 유출됐습니다. 회사 발표는 개발 저장소의 정보 유출을 다루며, 정확한 발생일은 명시하지 않았습니다. 운영 DB 침입은 확인되지 않았습니다. 인증정보를 안전하게 관리하는 일과 개발에 쓰는 개인 데이터를 줄이는 일을 모두 점검해야 합니다.
i-ask — 10월 6일 발표, 10월 2~3일 침입. FAQ 관리 사이트에 불법 로그인이 발생한 뒤 프로그램이 설치됐습니다. 같은 서버를 쓰는 최대 5개 기업에서 최대 713,126건의 문의 정보가 유출됐을 가능성이 있습니다. 한 사람이 여러 번 문의한 내용도 포함된 건수입니다. 운영사는 관리자 다중인증과 고객사별 환경 분리 등을 강화하겠다고 밝혔습니다. 관리 계정의 보안과 고객사별 데이터가 분리돼 있는지 함께 확인할 사례입니다.
IDCF 클라우드 — 10월 7일 두 번째 발표, 당일 03:40경 장애 시작. 랜섬웨어 공격으로 서비스 이용에 영향을 받은 곳은 495개 기업·지자체입니다. 10월 9일 네 번째 발표에서도 조사·복구 상황과 백업·이전 지원을 안내했습니다. 클라우드가 멈추면 어떻게 복구하고 업무를 이어갈지도 준비해야 합니다.

예약·판매·문의 시스템을 외부 서비스에 맡긴 기업도 자사의 데이터와 계정을 점검해야 합니다. 어떤 데이터와 계정을 제공했는지, 사고가 나면 누가 피해를 확인하고 고객에게 알릴지 정해 두어야 합니다. 같은 서비스의 사고를 이용 기업들이 각각 발표한 경우에는 별도 사건으로 중복 집계하지 않았습니다.

AI 시대에 점검해야 할 보안의 빈틈

1. 사고가 난 경로를 우리 회사에 대입해 보세요

카토르세는 6월 3일~10월 8일에 발표된 사고 268건을 모아 분석했습니다. 이 분석에서 공격자가 AI를 사용했다고 명시한 발표는 0건이었으며, 직원이 AI에 정보를 입력한 RIZAP 사례는 집계에 포함돼 있습니다.

기업이 이 자료에서 얻을 것은 점검할 경로입니다. 공개된 사고의 침입·전송 경로를 우리 회사의 시스템과 대조하고, 어떤 고객 데이터가 노출될 수 있는지 확인해 보세요.

2. 직원·협력사 시스템의 인증을 확인하세요

CrowdStrike는 AI 도구가 공격자가 짧은 기간에 여러 곳을 침입하는 데 도움을 줄 수 있다고 평가했습니다. 금융위원회도 10월 2일 외부에 노출된 시스템 전체와 인증·접근통제를 점검하라고 주문했습니다.

고객 정보를 조회하는 직원·협력사 시스템을 우선 살펴보세요. 로그인한 사용자가 어디까지 조회할 수 있는지, 고객번호를 바꿔 다른 사람의 정보에 접근할 수 있는지 확인해야 합니다.

3. 공격 흔적을 과거 기록에서도 찾으세요

ARTEX의 설정 파일과 사용 모델, 세션 기록은 공격을 추적하는 실마리입니다. 공개된 공격 정보를 보안 담당자와 공유하고, 과거의 접속·조회·반출 기록에도 같은 흔적이 있는지 확인해 보세요. 현재의 공격을 차단하는 일과 이미 노출된 정보가 있는지 살피는 일을 함께 진행해야 합니다.

4. 직원의 AI 사용이 관리 사각지대에 있나요?

회사에서 파악하거나 승인하지 않은 AI 사용을 ‘섀도 AI’라고 부릅니다. Gartner의 일본 조사에서 섀도 AI 대응 문항에 답한 414명 중 43%는 사용 실태를 파악하지 못했고, 30%는 실태를 파악했지만 효과적인 대책을 갖추지 못했습니다. 2026년 2월에 조사해 6월 18일 발표한 결과입니다.

응답자의 73%가 사용 실태를 파악하지 못하거나 효과적인 대책을 갖추지 못한 것입니다. 직원이 어떤 AI에 어떤 업무 정보를 입력하는지 확인하고, 입력한 정보의 학습 이용 여부·보관 기간·열람 권한·전송 경로까지 관리해야 합니다.

기업이 점검할 정보보안 대응 5가지

외부 침입, 직원의 AI 사용, 위탁업체의 데이터 처리까지 다음 다섯 가지를 확인해 보세요.

직원·협력사 시스템의 인증과 권한을 확인하세요. 외부에서 접속할 수 있는 주소와 담당자를 정리하고, 로그인 인증과 정보 조회 권한을 점검합니다. 고객번호를 바꿨을 때 다른 고객의 정보까지 보이는지, 번호를 반복해서 입력하거나 대량으로 조회하는 일을 제한하는지도 확인합니다.
공유받은 공격 정보를 과거 로그와 대조하세요. 현재 공격을 차단하는 데서 그치지 말고, 과거의 접속·조회·반출 기록에도 같은 흔적이 있는지 살펴봅니다. IP 주소 하나만으로 판단하지 말고 접속 시각과 경로, 행동 패턴을 함께 확인합니다.
사용할 AI와 입력해도 되는 정보를 정하세요. 고객명부·건강정보·인사자료를 개인용 AI에 넣어도 되는지 명확히 정합니다. 기업용 계약에서는 학습 이용 여부와 보관 기간, 운영자의 접근 조건을 확인합니다. 민감정보 전송을 탐지·차단하는 DLP를 어디에 적용할지도 검토합니다.
문서를 읽는 권한과 외부로 보내는 권한을 나누세요. 문서를 읽을 수 있는 에이전트가 곧바로 게시·업로드·메일 발송까지 할 수 있게 두지 않습니다. 외부로 정보를 보내기 전에는 별도 승인을 받도록 하고, 기존 AI 공유 링크를 누가 볼 수 있는지도 확인합니다.
업무를 맡기는 계약에 AI 이용 조건을 명시하세요. 고객 데이터를 맡긴 업체가 어떤 AI에 정보를 입력할 수 있는지 정합니다. 다른 업체에 다시 업무를 맡길 때의 조건, 사고 통보 절차, 데이터 삭제 여부를 확인하는 방법도 문서에 담습니다.

우리 회사의 고객 데이터는 누가 조회할 수 있고, 누가 어떤 AI 서비스에 입력할 수 있습니까?

담당자마다 답이 다르다면, 먼저 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지와 데이터를 어떻게 처리할지 기준을 맞춰야 합니다. 새로운 AI 제품을 도입하기 전에도 시작할 수 있는 점검입니다.

에이아이비(AIB)는 독립적인 AI 비교 플랫폼을 바탕으로, 기업이 업무와 예산에 맞는 AI를 선택하고 활용할 수 있도록 돕습니다.

어디서부터 AI를 도입해야 할지, 구독료와 사용 비용을 줄일 수 있을지, 이미 쓰는 AI를 업무에 더 잘 활용할 방법은 무엇인지 고민하고 계신가요?

아직 구체적인 계획이 없어도 괜찮습니다. 지금 겪고 있는 불편과 해결하고 싶은 일을 AIB에 편하게 이야기해 주세요.

출처

한국 은행 사고와 대응
[단독] 은행 연쇄 해킹 도구는 중국 ‘아르텍스 AI’…해커가 사용했다 · Unknown Threat Actor Uses AI-Driven ARTEX to Target South Korean Finance · 최근 발생하는 금융권 침해위협에 면밀히 대응해 나가겠습니다. - 금융위원회 사무처장 주재 「긴급 상황대응 회의」 개최

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