ARTEX(아르텍스) 심층 분석: AI가 만든 새 해킹이 아니라, AI가 찾아낸 기본기의 빈틈

 

ARTEX 심층 분석, 금융사 7곳 약 6만8천 건 유출과 AI 자율 침투 도구

2026. 10. 21 · ARTEX(아르텍스) 심층 분석 보고서

9월 말부터 금융권 해킹 소식이 줄줄이 이어졌습니다. 그 한가운데 늘 따라붙은 이름이 하나 있어요. ARTEX(아르텍스)입니다. 'AI가 은행을 털었다'는 제목도 꽤 보셨을 거예요.

그런데 공개된 분석 자료를 하나씩 맞춰 보면 그림이 조금 다릅니다. AI가 새로운 해킹 기법을 만든 게 아니었어요. 이미 있던 공격 절차를 자동으로 돌려서, 한 사람이 짧은 시간에 여러 기관을 두드릴 수 있게 됐다는 게 핵심입니다. 국내외 보안 기업과 언론 자료를 바탕으로 정리한 보고서를 블로그용으로 옮겨 봤습니다.

핵심 요약
  1. ARTEX는 중국에서 공개된 오픈소스 AI 자율 침투 테스트 도구로, 9월 말~10월 초 국내 금융권 연쇄 해킹에 쓰인 것으로 지목됐습니다.
  2. AI가 새 기법을 만든 게 아니라 기존 공격 절차를 자동화했고, 공격은 관리가 느슨한 외부 노출 서비스와 API로 들어왔습니다.
  3. 개발자는 공개 개발을 멈췄지만 이미 퍼진 사본과 포크는 회수할 수 없어 위협은 이어지고 있습니다.

1. ARTEX란 무엇인가

ARTEX는 외부 LLM(대규모 언어 모델)을 연결해, 여러 AI 에이전트가 정찰부터 취약점 검증까지 침투 테스트를 스스로 수행하는 프레임워크입니다. 쉽게 말하면 AI 여러 명이 한 팀이 되어 모의해킹을 하는 도구예요.

출처와 성격

  • GitHub 사용자 Autumn-27이 개발한 LLM 멀티 에이전트 기반 자율 침투 시스템입니다.
  • 올해 중국 바이두 보안대응센터(BSRC)가 주도한 에이전트 공방 대회의 우승 프로젝트로 소개된 바 있습니다.
  • 자체 AI 모델이 아닙니다. 클로드, 챗GPT, 딥시크 등 여러 외부 모델을 팀원처럼 불러 쓰도록 설계됐어요.

작동 구조

팀장 역할의 Planner 에이전트가 목표를 세부 작업으로 나눕니다. 그러면 Worker 에이전트들이 셸 명령, HTTP 요청, 포트 스캔 같은 실제 도구로 실행하죠. 에이전트끼리 로그를 공유하기 때문에 한 에이전트의 발견이 다음 단계로 바로 이어집니다.

Planner가 Worker를 조율하고 외부 LLM을 불러 쓴다
Planner 에이전트목표를 작업으로 분해
▼
Worker · 정찰자산·포트 스캔
Worker · 취약점식별·검증
Worker · 침투명령 실행·경로 확장
▼로그 공유 · 결과로 다음 작업 결정
외부 LLM클로드·GPT·딥시크 등

중앙 Planner가 작업을 나눠 주면 Worker들이 실제 도구를 실행하고, 판단은 외부 LLM에 맡깁니다.

기존 자동화 도구는 정해진 대상만 반복해서 점검합니다. ARTEX는 달라요. 앞선 결과를 바탕으로 다음 탐색 대상을 스스로 정하고 경로를 넓혀 갑니다. 실행 중에 사람이 끼어들어 방향을 지시할 수도 있고요. v2는 'Agent Security Workbench'로 발전해 MCP 연동, 재사용 가능한 Skills, 증거·트래픽 수집, 보고서 생성 기능까지 갖췄습니다(안랩 ASEC).

2. 사건 경과

금융사 7곳에서 약 6만 8천 건의 개인정보가 유출됐습니다. 조사 결과에 따라 규모는 더 늘어날 수 있어요. 첫 유출 발표부터 도구 개발 중단까지 걸린 시간은 불과 여드레였습니다.

유출 발표 여드레 만에 도구 개발이 중단됐다
9월 30일
신한은행 정보 유출 발표대출모집인 서비스 본인 확인 우회로 고객 약 2만 5천 명 정보 유출
10월 2일
ARTEX 문자열 확인공격 추정 서버의 HTML 제목에서 'ARTEX 자율 침투테스트 콘솔' 문자열 발견(지니언스)
10월 4일
금융권 긴급 점검회의금융위원장이 전 금융권 긴급 점검회의에서 AI 활용 공격 가능성 언급
10월 7일
크라우드스트라이크 보고서 공개공격자 미상, 중국어 사용자 가능성(중간 신뢰도), 국가 주도보다 금전 목적의 개인·소규모 팀으로 분석
10월 8일
개발 중단·비공개 전환개발자가 도구 악용을 이유로 업데이트 중단과 비공개 소스 전환 공지. 이미 퍼진 사본·포크는 회수 불가

사건 경과 · 2026년 9월 30일~10월 8일

같은 시기 우리은행과 NH농협은행도 해킹 시도를 받았습니다. 다만 침입 방지 시스템이 작동해 유출은 확인되지 않았어요.

3. 공격 방식 분석

공격자는 보안이 강한 핵심 금융망을 정면으로 노리지 않았습니다. 관리가 느슨한 외부 노출 서비스와 API를 골랐어요.

① 핵심망 대신 '쪽문' 공략

주요 표적은 대출모집인 시스템, 임직원 지원 서비스, 영업지원 플랫폼처럼 핵심 금융거래 시스템 바깥에 있는 서비스였습니다. 기업이 존재를 제대로 파악하지 못하거나 관리가 소홀한 이른바 섀도 IT(Shadow IT)에 해당하죠(SK쉴더스). 특히 API가 약한 고리로 지목됐습니다. AI가 API의 호출 방식과 응답을 분석하면 대량 조회나 권한 우회를 훨씬 빠르게 시도할 수 있으니까요.

공격은 정문이 아니라 관리가 느슨한 쪽문으로 들어왔다
AI 공격자ARTEX로 자동 탐색
핵심 금융망 · 정문막힘
  • 강한 인증·방화벽으로 보호
  • 우리·NH농협: 침입 방지 작동, 유출 없음
섀도 IT · 쪽문침투
  • 대출모집인·임직원 지원·영업지원 서비스
  • 핵심망 밖, 관리·점검 소홀
  • API 대량 조회·권한 우회에 취약

방어가 강한 핵심망은 막혔고, 관리 사각지대인 외부 노출 서비스가 뚫렸습니다.

② 여러 국가를 거친 우회

공격은 미국·일본·독일 등 10여 개국의 IP 주소 20여 개를 거쳐 실행됐습니다(WSJ 보도).

③ 여러 AI 모델과 재판매 경로 활용

  • 공격 서버는 DeepSeek를 주 모델로, GLM·Grok 모델을 보조로 썼습니다. 트래픽은 LLM API 프록시 또는 재판매업체로 보이는 도메인을 거쳤어요.
  • 크라우드스트라이크는 홍콩 IP의 공개 디렉터리에 노출된 Claude Code 세션 기록과 ARTEX 설정 파일을 발견하면서 이번 캠페인을 포착했습니다.
  • 안랩 ASEC은 노출된 작업 디렉터리에서 웹셸, Pass-the-Hash 접속 시도, 자격증명 수집 스크립트, Windows·Linux용 임플란트 등 실제 공격 정황을 확인했습니다.
여러 나라와 재판매 경로를 거쳐 추적을 피했다
공격자ARTEX 운영
→
10여 개국 IP임대 서버 20여 개
→
LLM 재판매프록시·다중 모델
→
금융사7곳 피해
DeepSeek 주 모델, GLM·Grok 보조 · 프록시 도메인 경유

다국적 임대 서버와 LLM 재판매 계층이 겹쳐 공격자 추적을 어렵게 만듭니다.

4. 왜 이슈가 되는가

한 문장으로 줄이면 이렇습니다. 공개 도구 하나로 개인 공격자가 국가 연계 조직 수준의 속도를 얻었는데, 그걸 되돌릴 방법이 없다는 거예요.

1
진입장벽 하락과거 AI 활용 공격은 국가 연계 조직이 주도했습니다. 이번에는 공개 프레임워크 덕에 개인 공격자가 기계 속도의 정찰과 공격 경로 설계 능력을 갖춘 것으로 보입니다(CSA).
2
회수 불가이미 배포된 프로그램은 거둬들일 수 없습니다. 개발 중단만으로는 공격을 막기 어렵고, 공개 중단 이후 한국어판 포크까지 GitHub에 올라왔습니다.
3
유사 도구 확산공개된 AI 모의해킹 도구는 ARTEX 말고도 80여 개에 이릅니다. 올해 초 CyberStrikeAI 관련 공격자는 생성형 AI로 55개국 600여 대의 FortiGate 장비를 침해했고, ARTEX 인프라 일부에서도 CyberStrikeAI가 함께 운영됐습니다(안랩).
4
책임 소재의 공백개발자 측은 도구를 이용한 위법 행위에 책임지지 않는다는 입장입니다. 공개된 이중용도 도구가 악용될 때 누가 책임지느냐가 정책 과제로 떠올랐어요.

5. 장단점: 칼은 양쪽에 날이 있다

방어자에게 주는 효율이 공격자에게도 똑같이 주어집니다. 이 도구의 양면이 바로 여기 있어요.

구분장점단점·위험
효율정찰부터 검증, 보고까지 자동화해 점검 속도와 범위 확대같은 효율이 공격자에게도 그대로 제공됨
접근성오픈소스라 비용 부담이 적고 소규모 조직도 활용 가능비숙련자도 공격 능력 확보 가능
유연성여러 LLM을 선택적으로 연동외부 LLM에 대상 정보가 전송돼 데이터 유출 위험
지속성시스템이 바뀔 때마다 반복 점검 가능공식 유지보수 중단으로 포크 사용 시 신뢰성·공급망 위험
탐지공격 흐름을 재현해 탐지 룰 검증에 활용정상 테스트와 실제 공격을 구분하기 어려움

도구 자체는 중립적입니다. 누가, 어떤 범위에서 쓰느냐가 결과를 가릅니다.

6. 기업·개인이 얻을 수 있는 이점과 조건

그렇다면 이런 도구는 무조건 위험하기만 할까요? 승인된 범위에서 쓰면 이야기가 달라집니다. 공격자보다 먼저 약점을 찾는 상시 점검 도구가 될 수 있어요.

기대 효과
  • 공격자보다 먼저 약점 발견: CSA는 내부 침투 테스트에 에이전트형 도구를 포함해, 경계에서 무엇이 보이는지 먼저 확인하라고 권고합니다.
  • 상시 검증 체계: 시스템이 바뀔 때마다 취약점을 확인하고, 조치 후 같은 경로로 다시 들어올 수 있는지 검증할 수 있습니다.
  • 인력 부족 보완: 반복 작업을 덜고, 실제 공격 시나리오로 대응 훈련을 할 수 있습니다.
전제 조건
  • 서면으로 정한 범위 안에서, 소유자가 승인한 대상에만 사용합니다.
  • 시험 활동과 실제 공격을 구분할 수 있도록 로그를 남깁니다.
  • 출처가 불분명한 포크보다 검증된 상용 플랫폼이나 전문 업체(PTaaS)를 이용하는 편이 안전합니다.

7. 대응 권고

방어의 출발점은 새로운 기술이 아닙니다. 우리 조직이 밖에 무엇을 열어 두었는지 아는 것부터예요.

노출 자산을 아는 것에서 방어가 시작된다
1 · 노출 자산 식별섀도 IT·외부 서비스 조사
→
2 · API 행위 관찰호출 패턴·LLM 트래픽 감시
→
3 · 탐지·차단이상 징후 대응·헌팅
제로트러스트 · MFA · 데이터 최소화접속마다 신원·권한 재확인, 반환 정보 최소화

자산 식별 → 행위 관찰 → 탐지·차단의 순서를 제로트러스트가 받칩니다.

외부 노출 자산 전수 조사파트너 조회 도구, 임직원 모바일 앱, 편의상 외부에 노출된 내부 포털을 우선 점검합니다. 서버 측 인증, 고객 데이터를 돌려줄 때의 MFA, 우회되지 않는 호출 제한(rate limit)이 있는지 확인하세요.
API 보안과 제로트러스트노출 자산 식별 → API 이용 행위 지속 관찰 → 이상 징후 탐지·차단의 3단계로 대응하고, 접속할 때마다 신원과 권한을 확인하는 제로트러스트(Zero Trust)를 적용합니다(SK쉴더스).
LLM 트래픽 모니터링승인되지 않은 LLM API나 프록시 도메인으로 나가는 호출을 탐지 대상에 추가합니다.
엔드포인트 헌팅PowerShell 실행 정책 우회·인코딩 명령, Pass-the-Hash 원격 접속, CIM/WMI 경유 실행, 의심 프로세스의 외부 연결·터널링을 점검합니다(안랩).
데이터 최소화조회 서비스 하나가 돌려주는 정보를 줄여 두면, 뚫리더라도 피해 범위가 작아집니다.
2차 피해 대비개인은 유출 사고를 미끼로 한 피싱·스미싱 문자를 조심하고, 계정마다 비밀번호를 바꾸고 MFA(다중인증)를 켜 두세요.

8. 유의사항

  • 국내 당국은 AI 개입을 조사 중인 가능성으로 보고 있습니다. 일부 언론은 공개된 증거보다 단정적으로 보도하고 있어요.
  • 공격에서 ARTEX가 자율적으로 수행한 비중이 어느 정도인지는 공개 자료로 확인되지 않습니다.
  • 피해 건수는 출처마다 집계 기준이 달라 확정치가 아닙니다.

9. 결론

ARTEX 사태의 본질은 'AI 해킹'이라는 새 기술이 아닙니다. 기본 보안 관리의 빈틈을 AI가 빠르고 넓게 찾아낸 것입니다.

그래서 대응의 출발점도 결국 기본기예요. 자산 가시성, API 통제, 지속적인 자체 점검. 화려한 신기술보다 우리 집 쪽문이 몇 개인지 세어 보는 일이 먼저입니다.

자주 묻는 질문

Q.ARTEX는 무엇인가요?
중국에서 공개된 오픈소스 AI 자율 침투 테스트 도구입니다. 자체 AI 모델이 아니라 외부 LLM을 연결해, 여러 AI 에이전트가 정찰부터 취약점 검증까지 스스로 수행하도록 만든 프레임워크예요.
Q.AI가 새로운 해킹 기법을 만든 건가요?
아닙니다. 기존 공격 절차를 자동화해 한 사람이 짧은 시간에 여러 기관을 공격할 수 있게 된 것이 핵심입니다. ARTEX가 공격에서 자율적으로 수행한 비중은 공개 자료로 확인되지 않았습니다.
Q.개발이 중단됐으니 위협도 끝난 것 아닌가요?
그렇지 않습니다. 이미 퍼진 사본과 포크는 회수할 수 없고, 공개 중단 이후 한국어판 포크도 GitHub에 등장했습니다.
참고 자료