금융권 AI 해킹 7곳 6만6천 명 유출 — 뚫린 곳은 금융거래가 아니라 업무지원 시스템

국내 5대 은행이 모두 같은 공격을 받았고, 그중 셋이 뚫렸다. 2026년 9월 말부터 10월 초까지 은행 4곳과 저축은행·캐피탈 3곳, 모두 7개 금융사에서 개인정보 약 6만6천 건이 빠져나갔다. 수사 과정에서 공격 서버에 AI 자율 침투 테스트 도구의 흔적이 나오면서, 이번 사건은 국내 금융권이 겪은 첫 'AI 해킹' 사례로 불리고 있다. 다만 뚫린 곳을 보면 AI보다 더 오래된 문제가 보인다.

1. 무슨 일이 있었나 — 9월 29일부터 열흘

공격은 은행 4곳에 같은 IP에서 거의 동시에 들어왔다. 저축은행들은 IP가 달랐지만 수법이 비슷했다. 신한은행 공격과 연결된 서버에서는 'ARTEX AI', 'AI 자율 침투 테스트 콘솔'이라는 문자열이 발견됐다. 중국어 오픈소스 도구를 바탕으로 한 대형언어모델 기반 자동 침투 시스템으로 알려졌다. 금융당국은 특정 회사를 겨눈 공격이라기보다 AI가 취약한 곳을 무작위로 훑다가 걸린 곳이 뚫린 것으로 보고 있다.

2. 어디가 얼마나 — 핵심이 아닌 '외곽'이 뚫렸다

계좌 이체·예금 같은 핵심 금융거래 시스템은 뚫리지 않았다. 공격이 들어온 곳은 대출모집인·직원이 바깥에서 접속하는 업무지원 시스템이었다. 유출 항목은 가볍지 않다. 신한은행에서는 이름·전화번호와 함께 연소득·대출한도 같은 대출 정보가 나갔고, 주민등록번호 66건과 연계정보(CI) 97건도 포함됐다. 연소득과 대출한도를 아는 사기범은 "대출 갈아타기" 같은 맞춤형 보이스피싱을 걸 수 있다.

3. 같은 공격, 다른 결과 — 피해를 가른 건 기본기

우리은행과 NH농협은행도 공격을 받았지만 유출이 없었다. 차이는 AI 방어 기술이 아니었다.

이미 알려진 취약점을 막지 않은 곳이 뚫렸다는 점에서, AI는 새 구멍을 만든 것이 아니라 있던 구멍을 사람보다 빨리, 많이 찾아낸 쪽에 가깝다. 9월 오픈AI 에이전트가 호주 정부 사이트에서 비공개 파일까지 연 사건(「오픈AI 에이전트 호주 정부 사이트 침입」)과 같은 구조다. 패치가 없는 취약점이 왜 비싼지는 「제로데이란」에, 취약점 점수 읽는 법은 「CVSS란」에 정리했다.

정부는 대응 단계를 올렸다. 과기정통부는 한국인터넷진흥원(KISA)의 민간 침해사고 모니터링 수준을 '관심'에서 '주의'로 높이고 24시간 비상대응에 들어갔다. 금감원은 공격 IP와 보안 권고를 약 500개 금융사에 보내 10월 8일까지 점검 결과를 받는다. 경보 단계가 무엇을 뜻하는지는 「사이버 위기경보 단계」에서 따로 설명했다.

4. 남은 것과 확인되지 않은 것

• AI 도구 사용은 서버 문자열 등 정황 기준이다. 수사기관의 공식 결론은 나오지 않았다.
• 공격자의 신원·국적은 확인되지 않았다. 도구가 중국어 기반이라는 사실이 공격자 국적을 뜻하지는 않는다.
• 저축은행·캐피탈 3곳이 어느 시스템으로 뚫렸는지는 공개되지 않았다.
• 증권·보험·핀테크 업권의 점검 결과(10월 8일 제출)에 따라 피해 기관이 늘어날 수 있다.