AI가 무기화된 랜섬웨어, 엔드포인트 방어만으로 충분할까? - 제로 트러스트 대응 전략

by 이스트시큐리티 마케팅팀

 

 

안녕하세요, 이스트시큐리티입니다.

 

MIT Sloan과 보안기업 Safe Security의 최근 보고서에 따르면, 전 세계 랜섬웨어 공격의 약 80%가 인공지능(AI)을 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. 공격자들은 더 이상 단순한 수작업 해킹이 아닌, AI가 스스로 판단하고 학습하며 진화하는 자동화된 공격 방식을 통해 기업 시스템을 정밀하게 위협하고 있습니다.

 

특히 공격 속도와 정밀도가 동시에 높아지면서, 기존 엔드포인트 중심의 방어 체계만으로는 모든 침투를 막기 어려운 상황이 되었습니다. 이제 보안의 초점은 단순한 '사후 탐지'가 아니라, ‘지속적인 검증(Continuous Verification)’과 ‘선제적 대응(Proactive Defense)’으로 이동해야 합니다. 

 

 

 

AI로 진화한 랜섬웨어, 엔드포인트 보안만으로 충분할까? — 제로 트러스트 시대의 새로운 대응 전략

 

 

AI가 만들어낸 새로운 랜섬웨어 공격 구조

AI는 단순히 악성코드를 만드는 수준을 넘어, 공격 전체를 ‘자율적으로’ 설계·실행할 수 있는 역할을 수행하고 있습니다.

 

▪️정찰 단계:  AI가 수천 개의 시스템 취약점을 자동으로 탐색해 우선 공격 대상을 결정합니다.

▪️무기화 단계: AI 모델이 스스로 익스플로잇 코드를 작성하고, 감염 대상에 맞게 코드를 수정합니다.

▪️침투 이후: 피해 시스템의 데이터를 분석해 가치가 높은 파일부터 암호화하며, 백업 파일을 찾아 삭제합니다.

▪️최종 단계: 협상 과정까지 자동화해 공격자의 개입 없이 금전 요구를 수행합니다.

 

 

2024년 말 등장한 FunkSec 그룹은 AI를 이용해 공격용 코드를 생성하고, 정부·기술·교육 등 다양한 산업 분야를 대상으로 단기간 내 100건이 넘는 침투를 시도했습니다.

 

또 다른 그룹인 BlackMatter는 AI 기반 암호화 기법과 방어 회피 전략을 결합해, 기존 엔드포인트 탐지 체계를 무력화한 것으로 분석됐습니다.

 

 

 

 

단순한 엔드포인트 방어로는 부족하다

많은 기업이 여전히 백신이나 EDR 중심의 엔드포인트 보안을 유지하고 있지만, AI 기반 랜섬웨어는 시그니처를 실시간으로 변경하거나 정상 프로세스처럼 위장해 탐지를 회피합니다.

 

AI는 감염된 환경을 스스로 학습하며 방어 로직을 분석하고, 이전에 실패한 공격 방식을 즉시 보완해 재시도합니다. 결국 단순히 ‘탐지된 이벤트를 차단하는 방식’만으로는 AI의 속도·적응력·지속 학습 능력을 따라가기 어렵습니다.

 

🔎 앞으로의 엔드포인트 보안은 ‘공격을 막는 것’에서 ‘행위를 분석하고, 끊임없이 검증하며 선제적으로 대응하는 구조’로 전환되어야 합니다. 지속적인 검증과 행위 기반 분석이 결합될 때, 비로소 AI가 만들어내는 예측 불가능한 공격에도 대응할 수 있습니다.

 

 

 

 

AI 랜섬웨어 시대, 조직이 준비해야 할 대응 전략

 

1️⃣ 행위 기반 탐지 중심으로 전환하기

 

AI 기반 공격은 더 이상 기존의 시그니처(정의된 패턴) 탐지 방식으로는 막기 어렵습니다. 새로운 랜섬웨어는 시그니처를 즉시 변경하거나 정상 파일처럼 동작해, 전통적인 패턴 매칭 탐지를 교묘히 우회합니다.

 

이 때문에 기업 보안의 중심은 이제 ‘무엇이 실행되었는가’보다 ‘어떻게 실행되고 있는가’를 감시하는 행위 기반 탐지(Behavior-based Detection)로 이동하고 있습니다. 행위 기반 탐지는 시스템 내에서 일어나는 프로세스, 파일 접근, 네트워크 연결, 권한 상승 등 수많은 행위 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 정상적인 업무 흐름과 비교해 이상 징후(Anomaly) 를 즉시 탐지합니다.

 

▪︎ 갑작스러운 대량 파일 암호화 시도

▪︎ 일반 사용자가 접근하지 않는 시스템 폴더 접근

▪︎ 관리자 권한으로의 비정상 프로세스 실행

▪︎ 외부 서버와의 비인가 통신 시도

 

 

이러한 ‘정상적이지 않은 행위 패턴’을 실시간으로 감지하고 자동 대응하는 것이 행위 기반 탐지의 핵심입니다. 이 접근 방식은 공격 코드의 형태보다 행동의 본질을 감시하기 때문에, 아직 알려지지 않은 신·변종 랜섬웨어나 AI가 생성한 자동화 공격에도 유효하게 대응할 수 있습니다.

 

 

 

2️⃣ 제로 트러스트 정책 강화하기

 

AI 기반 공격은 신뢰된 내부 사용자나 계정, 심지어 기존 보안 시스템의 허점을 악용해 침투하는 경우가 많습니다. 따라서 이제는 ‘신뢰 후 검증’이 아니라, ‘항상 검증(Verify Always)’을 전제로 한 제로 트러스트(Zero Trust) 접근이 필수입니다.

 

사용자·기기·애플리케이션 간의 모든 접근 요청을 실시간으로 검증하고, 업무 범위에 따른 최소 권한(Least Privilege) 정책을 적용해 내부 확산(Lateral Movement)을 원천 차단해야 합니다.

 

 

 

3️⃣ 백업의 복구력 점검하기

 

백업 파일이 있다는 사실만으로는 안전하다고 할 수 없습니다. 랜섬웨어는 백업 경로나 네트워크 드라이브까지 암호화하거나 삭제하는 경우가 많기 때문에, 복원 테스트를 주기적으로 수행해 실제로 복구가 가능한지 확인하는 과정이 필수입니다.

 

또한 백업은 가능한 한 오프라인·물리적으로 분리된 저장소에 보관하고, 자동 백업 시에는 암호화 및 접근 제어를 적용해 2차 감염 위험을 최소화해야 합니다.

 

 

 

4️⃣ 보안 로그를 통합·자동화하기

 

시스템마다 흩어져 있는 로그는 공격의 전조를 놓치게 만드는 가장 큰 요인입니다.

 

각 서버와 엔드포인트의 로그를 중앙화(SIEM 등 통합 관리 시스템) 하고, AI 기반 탐지 엔진이 이를 실시간으로 분석·상관관계 추적할 수 있도록 자동화하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 공격 시점을 빠르게 파악하고, 이상 행위 간의 연관성을 조기에 탐지해 피해 확산을 최소화할 수 있습니다.

 

 

 

 

엔드포인트를 넘어, ‘선제적 탐지’로의 전환

AI가 공격자의 무기가 된 지금, 보호자의 무기 역시 행위 기반 분석과 AI 기술을 결합한 선제적 탐지 체계여야 합니다.

 

선제적 보안은 단순히 감염 이후의 이벤트를 분석하는 것이 아니라, 엔드포인트에서 수집된 행위 데이터를 기반으로 공격의 전조를 실시간으로 식별하고 차단하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 파일 암호화 속도의 급격한 변화나 관리자 계정의 비정상 접근과 같은 행동 패턴을 즉시 포착해 공격이 본격화되기 전에 억제할 수 있습니다.

 

🔎 이와 같은 선제적 방어 체계를 구현하기 위해서는 엔드포인트에서 발생하는 방대한 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, 이상 행위를 자동으로 탐지·격리할 수 있는 EDR(Endpoint Detection & Response) 솔루션이 핵심입니다.

 

 

 

 

탐지보다 대응이 빠른 보안

AI는 공격자의 전략을 빠르게 진화시켰습니다. 이제 기업이 선택해야 할 것은 단순한 방어가 아니라, 위협을 한발 앞서 대응하는 속도 경쟁입니다.

 

💡 오늘 점검해야 할 한 가지, 우리 조직의 보안 체계는 공격을 '탐지'하는가, 아니면 '예측'할 수 있는가?

 

 

급변하는 공격 환경에서 단순 방어를 넘어 '행위 기반 선탐지'의 중요성을 직접 확인해 보세요. 고도화되는 랜섬웨어와 다양한 엔드포인트 위협에 대응하기 위해, 이스트시큐리티는 ‘알약 EDR’을 중심으로 한 선제적 대응 체계를 제공합니다.

 

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[참고 자료]

• MIT Sloan & Safe Security, AI Powers 80% of Modern Ransomware Attacks (2025)
• Cybersecurity News, AI-Powered Ransomware Is the Emerging Threat…
• Tom’s Hardware, PromptLocker Research Overview
• Check Point & Bitdefender, FunkSec / BlackMatter Group Analysis