최근 우리나라 금융권에서 연이어 해킹 사고가 발생하면서 많은 사람들이 불안감을 느끼고 있습니다. 특히 이번 사건들이 주목받는 이유는 단순한 해킹을 넘어 인공지능(AI)을 이용한 공격 가능성이 제기되고 있기 때문입니다. 은행은 고객의 이름과 전화번호뿐만 아니라 주소, 금융거래 정보, 신용정보 등 매우 중요한 정보를 보유하고 있습니다. 따라서 금융회사의 보안 시스템에 문제가 생기면 단순한 개인정보 유출을 넘어 보이스피싱이나 사기, 명의도용 등 추가적인 피해로 이어질 가능성도 있습니다. 오늘은 이러한 사건에 따른 AI해킹의 형태와 어떻게 대처해야 할 것인지를 소개해보려고 합니다.
2026년 10월 최근까지 알려진 내용을 보면 신한은행, KB국민은행, 하나은행, BNK부산은행 등에서 개인정보가 외부로 유출된 사고가 확인됐습니다. 우리은행과 NH농협은행에서도 외부의 비인가 접근 시도가 있었지만 자체 방어 시스템이 작동해 현재까지 정보 유출은 확인되지 않은 것으로 알려졌습니다.
이번 사건을 이해하기 위해서는 먼저 한 가지를 구분해야 합니다.
AI가 해킹을 직접 했다는 것과 해커가 AI를 해킹 과정에 이용했다는 것은 같은 의미가 아닙니다.
현재까지 공개된 자료에서는 AI 에이전트를 이용해 취약한 시스템을 찾고 공격 과정을 자동화했을 가능성이 중요한 쟁점으로 떠오르고 있습니다. 금융보안원 역시 9월 금융권을 대상으로 한 AI 에이전트 기반 공격 시도가 실제 확인됐다고 밝힌 바 있습니다.
최근 금융권 해킹은 어떤 방식으로 이루어졌을까?
이번 사건에서 가장 중요한 특징은 공격자가 반드시 은행의 가장 큰 핵심 시스템을 직접 공격한 것이 아니라는 점입니다.
예를 들어 신한은행에서는 대출모집인 전용 서비스가 공격 대상이 됐습니다. 신한은행은 외부 비인가자가 비정상적인 방법으로 일부 서비스에서 고객 정보를 유출했다고 밝혔으며, 약 2만5천명의 고객 정보가 유출된 것으로 알려졌습니다. 유출 정보에는 고객 이름, 전화번호, 연 소득, 대출 한도 등이 포함됐고 일부 고객의 주민등록번호와 연계정보도 포함된 것으로 전해졌습니다.
KB국민은행에서는 직원용 모바일 업무 지원 시스템이 공격 대상이 됐습니다. 현재 공개된 내용에 따르면 고객 119명의 개인정보가 외부 침입으로 유출됐으며, 인터넷뱅킹이나 모바일뱅킹 자체가 공격받은 것은 아니라는 것이 은행 측 설명입니다.
하나은행에서는 영업지원시스템을 통해 89명의 정보가 유출된 것으로 확인됐고, BNK부산은행에서도 외주 직원 관련 정보가 유출된 것으로 알려졌습니다. 반면 우리은행과 NH농협은행에서는 해킹 시도가 있었지만 침입 방지 시스템이 작동해 현재까지 정보 유출은 확인되지 않았습니다.
여기서 중요한 교훈이 있습니다.
해커는 반드시 은행의 가장 중요한 문을 부수려고 하지 않습니다.
큰 건물에 비유하면 은행의 핵심 금고가 가장 중요한 곳이지만, 금고에 들어가기 위해 반드시 정문으로 들어갈 필요는 없습니다. 건물 옆에 있는 작은 출입문이나 관리용 문에 보안 문제가 있다면 그곳이 공격의 시작점이 될 수 있습니다.
이번 금융권 사건에서도 대출모집인 서비스나 직원용 업무 시스템처럼 일반 고객이 직접 사용하는 핵심 금융 서비스가 아닌 시스템이 공격 대상이 됐다는 점이 주목받고 있습니다. 금융당국도 외부에 노출된 전산시스템 전체를 점검하도록 금융권에 지시했습니다.
여기에 AI가 등장하면서 상황이 더욱 복잡해질 수 있습니다.
기존의 해커가 직접 여러 웹사이트와 시스템을 돌아다니며 취약점을 찾았다면 AI 에이전트는 이런 과정을 훨씬 빠르게 반복할 수 있습니다. 금융보안원은 AI 에이전트가 공격에 활용되면서 데이터와 시스템을 연결하는 API가 중요한 공격 대상이 될 수 있다고 설명했습니다.
쉽게 말하면 AI에게 수많은 문을 하나씩 열어보게 하는 것과 비슷합니다.
사람은 수십 개의 문을 확인하는 데 많은 시간이 필요하지만 자동화된 AI 시스템은 훨씬 많은 대상을 빠르게 확인할 수 있습니다.
특히 공격자가 이미 유출된 아이디와 비밀번호 등을 가지고 있다면 크리덴셜 스터핑과 같은 공격을 자동화할 가능성도 있습니다. 크리덴셜 스터핑은 다른 곳에서 훔친 아이디와 비밀번호 조합을 여러 사이트에 반복해서 입력해 로그인을 시도하는 방식입니다.
또 하나 주목할 부분은 신한은행 공격과 관련해 공격에 이용된 것으로 추정되는 서버에서 'AI 자율 침투테스트 콘솔'을 의미하는 중국어 문자열과 ARTEX AI 관련 흔적이 발견됐다는 것입니다.
하지만 이것은 매우 중요한 구분이 필요합니다.
현재까지 공개된 자료만으로는 ARTEX AI가 실제 신한은행 공격에 사용됐다고 확정할 수 없습니다. 오픈소스 도구이기 때문에 누가 실제로 사용했는지 역시 이 흔적만으로 판단할 수 없습니다. 따라서 "AI가 신한은행을 해킹했다"고 단정하는 것은 현재 밝혀진 사실보다 앞서가는 표현입니다.
왜 AI를 이용한 해킹이 과거보다 더 위험할까?
AI의 가장 큰 장점은 사람의 일을 빠르게 도와준다는 것입니다.
그런데 좋은 기술은 나쁜 목적으로도 사용될 수 있습니다.
망치가 집을 짓는 데 사용될 수도 있고 물건을 부수는 데 사용될 수도 있는 것과 비슷합니다. AI 역시 정상적인 보안 점검에 사용될 수 있지만 공격자가 악용하면 해킹에 필요한 작업을 빠르게 만드는 도구가 될 수 있습니다.
금융보안원은 이미 2026년 9월 금융권을 대상으로 한 AI 에이전트 기반 공격 시도가 실제 확인됐다고 발표했습니다. 금융보안원은 고성능 AI를 활용한 취약점 탐색과 공격 자동화가 확산하고 있다고 설명하면서 금융회사들이 AI를 이용한 공격에 대비해야 한다고 강조했습니다.
금융위원회 역시 2026년 9월 금융권의 AI 보안 테스트를 진행하면서 AI가 수백만에서 수천만 줄에 이르는 소스코드를 짧은 시간 안에 분석해 취약점을 찾는 능력이 확인됐다고 밝혔습니다. 즉 AI는 사람이 오랜 시간 동안 확인해야 할 매우 많은 코드를 빠르게 살펴볼 수 있다는 것입니다.
이것은 공격자에게도 매력적인 능력입니다.
예를 들어 어떤 회사가 인터넷에 여러 개의 시스템을 공개하고 있다고 생각해 봅시다.
홈페이지가 하나 있고, 직원용 시스템이 하나 있고, 협력업체용 시스템이 하나 있고, 모바일 앱과 연결된 서버가 하나 있다고 가정해 보겠습니다.
사람이 모든 시스템을 하나씩 조사하려면 상당한 시간이 필요합니다.
하지만 자동화된 AI 공격 도구를 이용하면 여러 시스템의 정보를 빠르게 분석하고, 어느 부분에 보안 문제가 있을 가능성이 높은지 찾아내는 작업을 자동화할 수 있습니다.
이 때문에 앞으로의 해킹은 단순히 "강력한 비밀번호를 사용하면 된다"는 방식만으로 해결하기 어려워질 수 있습니다.
특히 기업 입장에서는 외부에 공개되어 있는 모든 시스템을 관리하는 것이 중요해집니다.
회사 홈페이지는 보안이 잘 되어 있는데 직원용 작은 시스템이나 오래된 프로그램의 보안이 약하다면 그곳이 공격의 출발점이 될 수 있기 때문입니다.
금융위원회가 최근 외부에 노출된 전산시스템 전체를 점검하도록 지시한 이유도 여기에 있습니다.
AI 해킹이 무서운 또 다른 이유는 속도입니다. 과거 공격자가 하나의 취약점을 발견하고 공격하는 데 오랜 시간이 필요했다면 자동화된 AI를 이용하면 취약점 탐색과 분석을 훨씬 빠르게 반복할 수 있습니다. 따라서 기업의 보안 담당자도 과거보다 빠르게 대응해야 합니다.
문제가 발견된 뒤 며칠 또는 몇 주 후에 패치를 하는 방식으로는 충분하지 않을 수 있습니다.
금융위원회가 AI를 활용한 보안 테스트를 확대하고, 금융보안원이 실제 공격자 관점의 침투테스트 가이드라인을 마련한 것도 이런 변화와 관련이 있습니다. 금융보안원은 2026년 8월 금융분야 침투테스트 가이드라인을 발표하면서 생성형 AI를 악용한 공격이 고도화되고 여러 취약점을 연결한 침투가 증가하고 있다고 설명했습니다.
결국 앞으로의 보안 경쟁은 사람 대 사람의 싸움만이 아니라 AI 대 AI의 경쟁이 될 가능성이 높습니다.
공격자가 AI를 이용한다면 방어자 역시 AI를 이용해 빠르게 이상 행동을 찾고 취약점을 분석해야 합니다.
금융보안원이 올해 AI 활용 해킹방어 대회를 개최하는 이유도 여기에 있습니다. 금융보안원은 AI 공격을 AI로 빠르게 탐지하고 분석해 대응하는 능력을 금융권이 확보해야 한다고 강조하고 있습니다.
금융권 해킹으로부터 일반 소비자가 자신을 지키는 방법
그렇다면 일반 소비자는 어떻게 해야 할까요?
가장 먼저 기억해야 할 것은 은행에서 개인정보가 유출됐다고 해서 곧바로 돈이 빠져나가는 것은 아니라는 사실입니다.
개인정보 유출과 금융거래 피해는 서로 다른 문제입니다.
하지만 유출된 개인정보가 다른 정보와 결합되면 사기범이 훨씬 그럴듯한 사기 전화를 만들 수 있습니다. 이름, 전화번호, 직장, 대출 관련 정보 등을 알고 접근한다면 일반적인 보이스피싱보다 속기 쉬울 수 있습니다.
실제로 AI는 공격자가 개인정보를 분석하고 특정 사람에게 맞는 피싱 문구를 만드는 데 활용될 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 유출된 여러 조각의 정보를 AI가 결합하면 개인별로 더욱 정교한 공격 메시지를 만드는 것이 쉬워질 수 있다는 것입니다.
따라서 일반인이 가장 먼저 해야 할 일은 모르는 전화나 문자에 즉시 반응하지 않는 것입니다.
예를 들어 다음과 같은 연락을 받았다고 생각해 봅시다.
"○○은행입니다. 고객님의 대출 정보가 유출됐습니다."
"보안 문제를 해결하려면 아래 링크를 눌러주세요."
"본인 확인을 위해 앱을 설치해주세요."
이런 메시지를 받았다면 당황해서 링크를 누르지 않는 것이 중요합니다.
은행이나 금융기관에 문제가 발생했다는 말을 들었다면 문자에 적힌 전화번호가 아니라 공식 홈페이지나 공식 앱에서 직접 확인한 연락처로 금융회사에 문의하는 것이 안전합니다.
두 번째로 중요한 것은 비밀번호를 여러 사이트에서 똑같이 사용하지 않는 것입니다.
만약 어느 한 사이트에서 아이디와 비밀번호가 유출됐는데 다른 금융 관련 사이트에서도 같은 비밀번호를 사용하고 있다면 추가적인 공격 위험이 커질 수 있습니다.
따라서 중요한 계정일수록 서로 다른 비밀번호를 사용하는 것이 좋습니다.
가능하다면 다중인증(MFA)도 적극적으로 사용하는 것이 좋습니다.
다중인증은 단순히 비밀번호 하나만 입력하는 것이 아니라 추가적인 인증 절차를 거치는 방법입니다.
예를 들어 비밀번호를 입력한 뒤 휴대전화 인증이나 인증 앱을 이용해 한 번 더 본인임을 확인하는 방식입니다.
이번 금융권 공격에서도 다중인증 여부가 피해를 막는 데 중요한 차이를 만들었다는 분석이 나왔습니다.
세 번째는 개인정보를 불필요하게 많이 공개하지 않는 것입니다.
인터넷에 자신의 전화번호, 주소, 직장, 가족관계, 생년월일 등 다양한 개인정보를 공개하면 공격자가 여러 정보를 조합하기 쉬워집니다.
특히 SNS에 공개한 정보가 금융기관에서 유출된 정보와 결합되면 매우 정교한 사기 공격에 이용될 가능성이 있습니다.
네 번째는 금융회사에서 보내는 보안 관련 안내를 확인하는 습관입니다.
이번처럼 대규모 개인정보 유출 사고가 발생하면 해당 금융회사가 고객에게 안내문을 보낼 수 있습니다.
이때 안내 내용이 실제 금융회사에서 보낸 것인지 확인하고, 의심되는 연락을 받았다면 금융회사 공식 고객센터를 통해 다시 확인하는 것이 좋습니다.
다섯 번째는 휴대전화에 출처가 불분명한 앱을 설치하지 않는 것입니다.
"보안 프로그램입니다."
"대출 상담을 위해 필요합니다."
"환급금을 받으려면 설치해야 합니다."
이런 말을 하면서 앱 설치를 요구하는 경우 특히 조심해야 합니다.
정상적인 금융기관을 사칭해 악성 앱 설치를 유도하는 사기 수법은 오래전부터 존재했습니다. AI가 발전한다고 해서 이런 기본적인 사기 수법이 사라지는 것이 아니라 오히려 더욱 자연스러운 말투와 개인 맞춤형 내용으로 발전할 가능성이 있습니다.
마지막으로 이상한 금융거래가 발견되면 최대한 빨리 금융회사에 신고해야 합니다.
피해가 의심되는데도 "조금 더 기다려 보자"라고 생각하면 안 됩니다.
금융사고에서는 빠른 신고와 계좌 및 인증수단의 보호가 중요할 수 있기 때문입니다.
이번 금융권 해킹 사건은 우리에게 한 가지 중요한 사실을 알려주고 있습니다.
AI 시대에는 보안이 단순히 기업의 문제가 아니라 개인의 생활과도 직접 연결된다는 것입니다.
과거에는 해커가 직접 공격 대상을 찾고 하나씩 공격해야 했습니다. 앞으로는 AI를 활용해 수많은 시스템을 빠르게 살펴보고 공격 대상을 찾는 방식이 더욱 발전할 가능성이 있습니다.
그렇다고 일반인이 AI 해킹을 지나치게 두려워할 필요는 없습니다.
오히려 기본적인 보안 습관을 갖추는 것이 중요합니다.
비밀번호를 여러 곳에서 반복해서 사용하지 않고, 다중인증을 사용하며, 출처가 불분명한 링크와 앱을 피하고, 금융기관을 사칭하는 전화나 문자에 바로 반응하지 않는 것만으로도 위험을 상당 부분 줄일 수 있습니다.
또한 이번 사건에서 특히 주목해야 할 부분은 AI 자체가 악한 것이 아니라 AI를 어떻게 사용하는지가 중요하다는 점입니다.
AI는 해킹에 악용될 수 있지만 동시에 취약점을 찾고 이상한 행동을 탐지하며 공격을 막는 데도 사용할 수 있습니다. 금융보안원 역시 AI를 활용한 보안 방어 능력 강화에 힘을 쏟고 있습니다.
결국 앞으로의 금융 보안은 AI를 무조건 차단하는 방향보다는 AI를 안전하게 활용하면서 AI를 이용한 공격에 더 빠르게 대응하는 방향으로 발전할 가능성이 높습니다.
이번 금융권 해킹 사건은 단순한 개인정보 유출 사건으로만 바라볼 문제가 아닙니다. AI 기술이 발전하면서 사이버 공격의 속도와 방식도 달라지고 있다는 신호로 볼 수 있습니다.
금융회사에는 더욱 강력한 보안 관리와 빠른 대응이 필요하고, 소비자에게는 기본적인 보안 습관이 필요합니다. AI 시대의 보안은 특별한 전문가만의 문제가 아닙니다. 평소 사용하는 비밀번호 하나, 문자 속 링크 하나, 휴대전화에 설치하는 앱 하나를 신중하게 선택하는 것에서부터 우리의 금융정보를 지키는 일이 시작됩니다.