AI 봇이 귀하의 암호화폐를 훔칠 수 있을까? 디지털 도둑의 부상을 한눈에 알아보기
글: Callum Reid
번역: 0xdeepseek, ChainCather
암호화폐와 AI 기술이 동시에 급속도로 발전하는 시대에 디지털 자산 보안은 전례 없는 도전에 직면해 있다. 본문은 AI 로봇이 자동화된 공격, 딥러닝, 대규모 침투 능력을 바탕으로 암호화폐 분야를 새로운 범죄 전장으로 만들고 있음을 밝히고 있다. 정밀한 피싱 공격에서 스마트 계약 취약점 수확, 딥페이크 사기에서 자가 적응형 악성코드까지 공격 수법은 이제 인간의 수동 방어 능력을 이미 초월했다. 이러한 알고리즘 간의 전쟁 속에서 사용자는 AI가 무기화된 '디지털 도둑'을 경계해야 할 뿐 아니라, 동시에 AI 기반 방어 도구를 능동적으로 활용해야 한다. 기술적 경각심과 실질적인 보안 실천을 모두 견지할 때만이 암호화 세계의 거센 파도 속에서 자산의 요새를 지켜낼 수 있다.
TL;DR
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AI 로봇은 자기 진화 능력을 갖추고 있어 엄청난 규모의 암호화 공격을 자동 수행하며, 공격 효율성이 인간 해커를 크게 상회한다.
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2024년, AI 기반 피싱 공격 한 건으로 단번에 6500만 달러의 손실이 발생했으며, 가짜 에어드랍 웹사이트는 사용자 지갑을 자동으로 비울 수 있다.
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GPT-3 수준의 AI는 스마트 계약 취약점을 직접 분석할 수 있으며, 유사 기술은 과거 Fei Protocol 해킹 사건에서 8000만 달러의 피해를 유발한 바 있다.
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AI는 암호 유출 데이터를 기반으로 무차별 대입 공격을 분석해 예측 모델을 구축함으로써 약한 암호 보유 지갑의 방어 시간을 90% 단축시킨다.
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딥페이크 기술로 생성된 위조 CEO 영상/음성은 송금을 유도하는 새로운 형태의 소셜 엔지니어링 무기가 되고 있다.
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불법 시장에는 WormGPT 등 'AI as a Service' 도구가 등장해 기술자가 아닌 일반인도 맞춤형 피싱 공격을 생성할 수 있게 되었다.
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개념 검증용 악성코드 BlackMamba는 AI를 이용해 코드를 실시간으로 재작성하며, 주요 보안 시스템이 100% 탐지하지 못한다.
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하드웨어 지갑은 개인키를 오프라인 상태로 저장함으로써 AI 원격 공격의 99%를 효과적으로 차단할 수 있다(2022년 FTX 사태에서 입증됨).
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AI 기반 소셜 봇넷은 백만 개 이상의 계정을 동시에 조종할 수 있으며, 머스크 딥페이크 영상 사기 사건의 피해 금액은 4600만 달러를 초과했다.
1. AI 로봇이란 무엇인가?
AI 로봇은 자기 학습이 가능한 소프트웨어로, 네트워크 공격을 자동화하고 지속적으로 최적화함으로써 전통적인 해킹 수단보다 훨씬 더 위험하다.
현대 AI 기반 사이버 범죄의 핵심은 바로 AI 로봇이다. 이들은 방대한 데이터를 처리하고, 독립적으로 의사결정을 하며, 무인 상태에서 복잡한 작업을 수행하도록 설계된 자가 학습 소프트웨어 프로그램이다. 이러한 로봇은 금융, 의료, 고객 서비스 산업에서 혁신적인 도구로 자리 잡았지만, 동시에 사이버 범죄자들의 무기로 전락하였으며 특히 암호화폐 분야에서 그 위력이 두드러진다.
전통적인 해킹이 인적 운영과 기술적 전문성을 필요로 하는 것과 달리, AI 로봇은 공격을 완전히 자동화할 수 있고, 암호화폐 보안 대책에 적응하며 심지어 시간이 지남에 따라 전략을 스스로 최적화할 수 있다. 이로 인해 인간 해커가 겪는 시간적 제약, 자원 부족, 오류 발생 등의 한계를 훨씬 초월하게 된다.
2. 왜 AI 로봇은 그렇게 위험한가?
AI 사이버 범죄의 가장 큰 위협은 '규모'에 있다. 한 명의 해커가 거래소를 해킹하거나 사용자의 개인키를 유출시키는 데는 한계가 있지만, AI 로봇은 동시에 수천 건의 공격을 실행하고 실시간으로 공격 방식을 최적화할 수 있다.
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속도: AI 로봇은 수분 내에 수백만 건의 블록체인 거래, 스마트 계약, 웹사이트를 스캔하여 지갑 취약점(지갑 해킹 원인), DeFi 프로토콜 및 거래소의 약점을 식별할 수 있다.
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확장성: 인간 사기범이 수백 통의 피싱 메일을 보낼 수 있는 반면, AI 로봇은 동일한 시간 내에 수백만 명에게 맞춤형이며 정교하게 설계된 피싱 메일을 발송할 수 있다.
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적응성: 머신러닝 덕분에 이들 로봇은 매 실패에서 학습하며 진화하고, 탐지 및 차단이 점점 더 어려워진다.
이러한 자동화, 적응성, 대규모 공격 능력은 AI 기반 암호화폐 사기가 급증하는 원인이 되었으며, 암호화폐 사기 방지의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있다.
2024년 10월, AI 로봇 Truth Terminal의 개발자 Andy Ayrey의 X 계정이 해킹당했다. 공격자는 해당 계정을 이용해 사기성 밈코인 Infinite Backrooms(IB)를 홍보했고, IB의 시가총액은 2500만 달러까지 치솟았다. 45분 만에 범죄자들은 보유 지분을 매각해 60만 달러 이상의 수익을 얻었다.
3. AI 로봇은 어떻게 암호화 자산을 훔치는가?
AI 로봇은 사기를 자동화할 뿐 아니라 점점 더 지능화되고 정교하며 감지하기 어려운 방향으로 진화하고 있다. 현재 암호화 자산을 탈취하는 데 사용되는 위험한 AI 사기 유형은 다음과 같다:
AI 기반 피싱 로봇
전통적인 피싱 공격은 암호화폐 분야에서 낯설지 않지만, AI는 이를 훨씬 더 위협적으로 만들었다. 오늘날의 AI 로봇은 Coinbase나 MetaMask 등의 공식 플랫폼과 거의 동일한 메시지를 생성할 수 있으며, 유출된 데이터베이스, 소셜 미디어, 심지어 블록체인 기록을 통해 개인정보를 수집해 사기를 극도로 설득력 있게 만든다.
예를 들어, 2024년 초 Coinbase 사용자를 대상으로 한 AI 기반 피싱 공격은 가짜 보안 경고 이메일을 통해 약 6500만 달러를 훔쳤다. 또한 GPT-4 출시 후 사기꾼들은 가짜 OpenAI 토큰 에어드랍 웹사이트를 구축해 사용자가 지갑을 연결하면 자동으로 자산을 비우는 수법을 썼다.
이러한 AI 강화 피싱 공격은 철자 오류나 서투른 표현이 없으며, 일부는 AI 기반 고객 지원 봇까지 배치해 '검증'이라는 명목으로 개인키나 2FA 코드를 탈취한다. 2022년 Mars Stealer 악성코드는 40여 종의 지갑 확장 프로그램과 2FA 앱의 개인키를 탈취할 수 있었으며, 주로 피싱 링크나 불법 복제 도구를 통해 유포되었다.
AI 취약점 스캐닝 로봇
스마트 계약의 취약점은 해커들에게 금광이며, 인공지능 로봇은 이들을 전례 없는 속도로 악용하고 있다. 이들 로봇은 이더리움 또는 BNB 스마트 체인 같은 플랫폼을 지속적으로 스캔하며 새로 배포된 DeFi 프로젝트의 취약점을 찾는다. 문제를 탐지하면 자동으로 공격을 실행하며, 보통 몇 분 안에 완료된다.
연구자들은 인공지능 챗봇(GPT-3 기반 챗봇 등)이 스마트 계약 코드를 분석해 악용 가능한 약점을 식별할 수 있음을 이미 입증했다. 예를 들어 Zellic 공동창업자 Stephen Tong은 스마트 계약의 '출금' 기능에 존재하는 취약점을 탐지한 인공지능 챗봇을 시연했는데, 이는 8000만 달러의 손실을 초래한 Fei Protocol 공격에서 이용된 취약점과 유사하다.
AI 강화 무차별 대입 공격
무차별 대입 공격은 과거에는 오랜 시간이 걸렸지만, AI 로봇은 이를 매우 효율적으로 만들었다. 이전의 암호 유출 사고를 분석함으로써, 이러한 로봇은 암호 및 시드 구문을 해독하는 패턴을 신속하게 식별하며, 역대 최고의 속도를 기록하고 있다. 2024년 스파로우(Sparrow), 이더월(Etherwall), 바이서(Bither) 등을 포함한 데스크톱 암호화폐 지갑을 대상으로 한 연구에서, 약한 암호는 무차별 대입 공격에 대한 저항력을 크게 떨어뜨린다는 사실이 드러났으며, 디지털 자산 보호를 위해 강력하고 복잡한 암호의 중요성이 강조되었다.
딥페이크 모방 로봇
당신이 믿을 수 있는 암호화폐 인플루언서나 CEO의 투자 권유 영상을 본다고 상상해보라—하지만 그것이 전부 가짜라면? 이것이 바로 AI 기반 딥페이크 사기의 현실이다. 이들 로봇은 극도로 사실감 있는 영상과 음성을 제작해, 정교한 암호화폐 보유자조차 자금 이체를 유도당할 수 있다.
소셜 미디어 봇넷
X 및 텔레그램 등의 플랫폼에서 다수의 AI 로봇이 대규모로 암호화폐 사기를 확산시키고 있다. 'Fox8' 등의 봇넷은 ChatGPT를 이용해 수백 개의 설득력 있는 게시물을 생성하며, 사기성 토큰을 대대적으로 홍보하고 실시간으로 사용자에게 답변한다.
한 사례에서 사기꾼들은 일론 머스크와 ChatGPT의 이름을 악용해 가짜 암호화폐 에어드랍 행사를 홍보했으며, 머스크의 딥페이크 영상까지 첨부해 사람들을 속여 돈을 보내게 했다.
2023년, Sophos 연구원들은 암호화폐 연애 사기범들이 ChatGPT를 이용해 여러 피해자와 동시에 대화하며 감정을 자극하는 메시지를 더욱 설득력 있고 확장 가능하게 만들고 있음을 발견했다.
또한 Meta는 ChatGPT나 AI 도구로 위장한 악성 소프트웨어 및 피싱 링크의 수가 급격히 증가하고 있다고 보고했으며, 이 링크들은 대부분 암호화폐 사기와 관련되어 있다. 연애 사기 분야에서는 AI가所谓 '돼지 사육(Pig Butchering)'이라 불리는 장기 사기를 추진하고 있다. 즉, 사기꾼이 관계를 형성한 후 피해자를 속여 가짜 암호화폐 투자에 참여하게 만드는 것이다. 2024년 홍콩 경찰은 아시아 전역의 남성들로부터 4600만 달러를 사기한 AI 보조 연애 사기 조직을 적발했다.
4. 인공지능 악성코드는 어떻게 암호화폐 사용자를 대상으로 한 사이버 범죄를 부추기는가?
AI는 사이버 범죄자들에게 암호화 플랫폼 침입 방법을 가르치며, 기술 수준이 낮은 공격자들도 신뢰할 수 있는 공격을 수행할 수 있도록 하고 있다. 이것이 암호화 피싱 및 악성코드 활동의 규모가 이렇게 큰 이유를 설명해 준다—AI 도구는 범죄자들이 사기를 자동화하고 효과적인 방법을 기반으로 지속적으로 개선할 수 있게 한다.
AI는 또한 암호화폐 사용자를 대상으로 한 악성코드 위협과 해킹 전략을 강화하고 있다. 우려되는 점 중 하나는 AI 생성 악성코드로, 이 악성 프로그램은 AI를 활용해 적응하고 탐지를 회피한다.
2023년 연구원들은 BlackMamba라는 개념 검증용 프로그램을 선보였는데, 이는 ChatGPT 기술을 활용해 각 실행 시마다 자신의 코드를 재작성하는 다형성 키로거였다. 즉, BlackMamba가 실행될 때마다 메모리 내에서 새로운 변종을 생성함으로써 백신 및 엔드포인트 보안 도구의 탐지를 회피하는 것이다.
테스트 결과, 업계를 선도하는 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 시스템조차 이 AI 기반 악성코드를 탐지하지 못했다. 일단 활성화되면 사용자가 입력하는 모든 내용(암호화폐 거래소 비밀번호 또는 지갑 시드 구문 포함)을 은밀히 캡처하여 공격자에게 전송할 수 있다.
BlackMamba는 아직 실험실 데모에 불과하지만, 범죄자들이 AI를 이용해 기존 바이러스보다 훨씬 포착하기 어려운 암호화폐 계정 전용 변이형 악성코드를 생성할 수 있다는 실제 위협을 부각시킨다.
특수한 AI 악성코드가 없더라도, 위협 행위자들은 AI의 인기를 이용해 전통적인 트로이 목마를 확산시킨다. 사기꾼들은 사용자가 AI 브랜드에 대해 경계심을 낮출 것으로 예상해, 허위 'ChatGPT' 또는 AI 관련 애플리케이션에 악성코드를 숨긴다. 예를 들어 보안 분석가들은 ChatGPT 웹사이트를 사칭한 사기 사이트에서 'Windows 다운로드' 버튼을 제공하는 것을 관찰했으며, 클릭 시 사용자 컴퓨터에 암호화폐를 훔치는 트로이 목마를 은밀히 설치한다.
악성코드 자체 외에도 AI는 해커의 기술적 진입 장벽을 낮추고 있다. 과거에는 범죄자들이 피싱 페이지나 바이러스를 만들기 위해 어느 정도의 코딩 지식이 필요했다. 하지만 지금은 지하 'AI as a Service' 도구들이 대부분의 작업을 대신해 준다.
WormGPT 및 FraudGPT와 같은 불법 AI 챗봇이 다크웹 포럼에 등장해 피싱 이메일, 악성코드 코드, 해킹 기술 등을 요구에 따라 생성할 수 있다. 일정 수수료를 지불하면 기술적 지식이 없는 범죄자도 이러한 AI 로봇을 이용해 설득력 있는 사기 웹사이트를 제작하고, 새로운 악성코드 변종을 생성하며, 소프트웨어 취약점을 스캔할 수 있다.
5. AI 로봇으로부터 암호화폐를 보호하는 방법
AI 기반 위협은 점점 더 정교해지고 있으므로, 자동화된 사기 및 해킹 공격으로부터 디지털 자산을 보호하기 위해 강력한 보안 조치가 필수적이다.
다음은 AI 피싱, 딥페이크 사기, 취약점 스캐닝 로봇 등으로부터 암호화폐를 해킹으로부터 보호하는 가장 효과적인 방법들이다:
하드웨어 지갑 사용: AI 기반 악성코드 및 피싱 공격은 주로 온라인(핫) 지갑을 표적으로 한다. Ledger나 Trezor 등의 하드웨어 지갑을 사용하면 개인키를 완전히 오프라인 상태로 보관할 수 있어, 해커나 악성 AI 로봇이 원격으로 접근하는 것이 거의 불가능해진다. 예를 들어 2022년 FTX 붕괴 당시 하드웨어 지갑을 사용한 사람들은 거래소에 자금을 보관했던 사용자들과 달리 막대한 손실을 피할 수 있었다.
다단계 인증(MFA) 및 강력한 암호 사용: AI 로봇은 사이버 범죄에서 딥러닝을 활용해 약한 암호를 해독하며, 유출된 데이터를 기반으로 훈련된 머신러닝 알고리즘을 이용해 취약한 인증 정보를 예측하고 악용한다. 이를 해결하기 위해 SMS 기반 코드보다는 Google Authenticator 또는 Authy 등의 인증 앱을 통한 MFA를 반드시 활성화해야 한다—SMS 인증은 SIM 스왑 공격에 취약해 보안성이 낮기 때문이다.
AI 기반 피싱 사기 경계: AI 생성 피싱 이메일, 메시지, 가짜 고객 지원 요청은 실제와 거의 구분이 가지 않을 정도로 정교하다. 이메일이나 다이렉트 메시지의 링크를 클릭하지 말고, 항상 수동으로 웹사이트 URL을 확인하며, 아무리 설득력 있어 보이는 요청이라도 개인키나 시드 구문을 절대 공유해서는 안 된다.
신원 철저히 확인하여 딥페이크 사기 회피: AI 기반 딥페이크 영상과 녹음은 암호화폐 인플루언서, 임원, 심지어 알고 있는 사람까지 완벽히 모방할 수 있다. 누군가 영상이나 음성으로 자금을 요구하거나 긴급한 투자 기회를 알릴 경우, 행동에 나서기 전 반드시 다양한 채널을 통해 신원을 확인해야 한다.
최신 블록체인 보안 위협에 대한 지속적 관심: Chainalysis나 SlowMist 등 신뢰할 수 있는 블록체인 보안 정보 출처를 정기적으로 확인해야 한다.
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