“북한, AI 이용해 공급망 공격 고도화”

핵심 요약

북한 연계 해킹 조직 '헥사고날 로던트(HexagonalRodent)'가 생성형 AI를 활용하여 개발자 생태계를 겨냥한 산업화된 공급망 공격을 고도화하고 있으며, 이를 통해 약 1200만 달러의 암호화폐를 탈취한 것으로 파악됩니다. 공격자들은 정교한 사회공학 기법과 오픈소스 공급망 오염을 결합하여 공격의 효율성과 확장성을 높였으며, 이는 MITRE ATT&CK의 공급망 침해(T1195) 및 인공지능 활용(T1588.007) 전술과 일치합니다. IT 감사인 및 CISO는 AI 기술을 활용한 고도화된 공급망 공격에 대비하여 개발 환경 및 오픈소스 사용에 대한 통제를 강화하고, AI 모델 및 데이터의 무결성 검증 절차를 수립하는 것이 중요함을 시사합니다.

💡 개선 권고안

• ✔기술적 조치소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전반에 걸쳐 오픈소스 라이브러리 및 외부 종속성(dependency)에 대한 보안 취약점 점검 및 무결성 검증 절차를 강화하고, 소프트웨어 구성 분석(SCA) 도구 및 공급망 보안 솔루션을 도입하여 잠재적 위협을 사전에 탐지 및 차단할 것을 권고함.
• ✔기술적 조치AI 모델 개발 및 운영 환경에서 외부 AI API 또는 사전 훈련 모델 사용 시, 모델의 학습 데이터 출처, 저작권, 편향 위험 등을 포함한 공급망 위험 평가를 의무화하고, AI 모델의 무결성 및 신뢰성을 검증하기 위한 기술적 방어 조치를 적용해야 함을 권고함.
• ✔관리적 조치개발자 및 관련 인력을 대상으로 AI를 활용한 사회공학 공격 및 오픈소스 공급망 공격의 최신 동향과 방어 수법에 대한 정기적인 보안 교육을 실시하여 임직원의 보안 인식을 제고하고, 비정상적인 접근 시도에 대한 보고 및 대응 절차를 강화할 것을 권고함.
• ✔관리적 조치공급망 보안 위험 관리를 위한 전담 조직 또는 책임자를 지정하고, 공급망 전반의 보안 취약점을 식별 및 평가하며, 협력업체 및 오픈소스 커뮤니티와의 보안 협력 체계를 구축하여 공급망 공격에 대한 거버넌스를 강화할 것을 권고함.

규정 매핑 · 감사 영향

⚠ 이상 징후 · 감사 질문