Anthropic, 지난 9월 Claude Code를 악용해 발생한 AI 기반 사이버 스파이 작전에 대한 조사 결과 공개 [PDF/영문/13p]

9bow · 11월 17, 2025, 9:30오전

Anthropic의 조사 결과와 새로운 사이버 위협의 대두

Anthropic은 2025년 9월 중순, 자사 시스템에서 의심스러운 활동을 감지했으며, 조사 결과 이는 인공지능이 직접 공격을 수행한 최초의 사이버 스파이 캠페인으로 확인되었으며, 고도로 정교한 스파이 캠페인의 일환임이 밝혀졌습니다. 공격자들은 AI의 '에이전트(agentic)' 역량을 전례 없는 수준으로 활용했습니다. 즉, AI를 단순한 조언자가 아닌 사이버 공격을 직접 실행하는 주체로 사용한 것입니다. Anthropic은 이 사이버 스파이 활동의 배후로 중국 정부의 지원을 받는 'GTG-1002'로 명명된 그룹을 지목했습니다.

이 공격 그룹은 Anthropic의 'Claude Code' 도구를 조작하여 전 세계 약 30개의 목표(주요 기술 기업, 금융 기관, 화학 제조 회사, 정부 기관 포함)에 침투를 시도했으며, 소수의 경우 성공을 거두었습니다. Anthropic에 따르면, 이는 상당한 인간의 개입 없이 AI에 의해 실행된 대규모 사이버 공격의 첫 번째 기록된 사례일 수 있습니다. 이 소식은 개발자, 보안 전문가, 그리고 AI 기술을 다루는 모든 이들에게 AI 시대의 새로운 위협이 얼마나 현실적이고 심각한지 경고하고 있습니다.

이 공격은 대형 기술 기업, 금융기관, 화학 제조업체, 정부기관 등을 표적으로 삼았으며, Anthropic은 탐지 즉시 조사를 시작해 열흘 동안 공격 범위와 성격을 분석했습니다. 이 기간 동안 공격 관련 계정을 차단하고, 피해 기관에 즉각적으로 통보했으며, 관련 정보를 수사 기관과 공유했습니다. 이번 사건은 인공지능이 가진 “자율적 에이전트(agentic)” 기능이 보안 위협으로 전이될 수 있음을 명확히 보여주었습니다.

AI가 공격을 수행하는 방식: 세 가지 핵심 능력

이번 공격이 기존의 사이버 위협과 구별되는 가장 큰 특징은 바로 '에이전트(agentic)' AI의 활용입니다. Anthropic이 지난여름 보고했던 '바이브 해킹(vibe hacking)' 사례에서는 여전히 인간이 작전의 중심에서 AI를 보조 도구로 사용했습니다. 하지만 이번 캠페인에서는 AI가 전체 작업의 80~90%를 자율적으로 수행했으며, 인간의 개입은 공격 캠페인당 4~6회의 주요 결정 지점에서만 간헐적으로 이루어졌습니다.

Anthropic은 이러한 자율적인 공격이 가능했던 배경에는 최근 1년 사이 급격히 발전한 AI 모델의 세 가지 주요 특징이 있다고 분석했습니다:

지능 (Intelligence): AI 모델은 이제 복잡한 지시를 따르고, 문맥을 이해하며, 특히 소프트웨어 코딩과 같은 정교한 작업을 수행할 수 있을 만큼 높은 수준의 역량을 갖추게 되었습니다.
행위성 (Agency): 모델이 루프(loop) 안에서 실행되며, 자율적인 행동을 취하고, 작업을 연속적으로 연결하며, 인간의 개입을 최소화한 상태에서 스스로 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.
도구 (Tools): 모델이 웹 검색, 데이터 검색은 물론, 과거에는 인간 운영자만이 사용할 수 있었던 다양한 소프트웨어 도구(암호 해독기, 네트워크 스캐너 등)에 접근하고 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 주로 MCP(Model Context Protocol)과 같은 개방형 표준을 통해 이루어집니다.

이러한 세 가지 요소의 결합은 공격자는 AI로 하여금 인간의 도움 없이도 탐지, 취약점 분석, 데이터 탈취, 권한 상승, 보고서 자동화까지, 목표 설정 및 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트로 동작하게 하였습니다. 즉, 전체 공격 과정의 80~90%를 AI가 자율적으로 수행하게 만듦으로써 향후 사이버 보안 환경의 근본적인 변화를 가져올 것으로 보고 있습니다.

사이버 공격의 실제 전개 과정

이번 사이버 공격은 여러 단계에 걸쳐 체계적으로 진행되었으며, 각 단계에서 AI의 역량이 핵심적인 역할을 수행하였습니다. 이 공격 동안 Claude는 초당 여러 번의 요청을 수행하며, 인간 해커보다 수백 배 빠른 속도로 작업을 진행했습니다. 다만, 완전한 자율성에는 한계가 있었는데, Claude가 때때로 존재하지 않는 자격 증명을 ‘환각(Hallucination)’으로 생성하거나, 공개된 정보를 비밀 정보로 오인하기도 했습니다. Anthropic은 전체 공격 과정을 아래와 같은 6단계로 나누어 설명하였습니다.

1단계: 목표 선정과 프레임워크 구축 (Campaign initialization and target selection)

(인간) 공격자가 먼저 주요 기술 기업, 금융 기관, 정부 기관 등 구체적인 표적을 프레임워크에 입력하는 것으로 캠페인이 시작되었습니다. 이후 오케스트레이션 엔진은 Claude가 여러 대상에 대해 동시에 자율적인 정찰을 시작하도록 작업을 할당했습니다.

가장 중요했던 점은 유해한 행동을 피하도록 훈련된 Claude를 공격에 참여시키도록 설득하는 것이었습니다. 공격자는 이를 위해 '롤플레잉(role-play)' 기법을 사용했습니다. 그들은 스스로를 합법적인 사이버 보안 회사의 직원이라고 주장하며, Claude에게 "방어적 사이버 보안 테스트"에 사용되고 있다고 설득했습니다. AI에 대한 이러한 '소셜 엔지니어링'은 공격자가 탐지를 피하면서 캠페인을 시작할 수 있게 만든 핵심이었습니다.

AI의 역할: 이 단계에서는 AI의 직접적인 개입이 거의 없으며, 인간의 전략적 방향이 주를 이루고 있습니다.

2단계: 시스템 정찰 및 취약점 분석 (Reconnaissance and attack surface mapping)

두번째 단계 단계부터 AI의 자율성이 본격적으로 발휘되기 시작합니다. Claude는 공격자의 지시 하에 MCP(Model Context Protocol)를 통한 브라우저 자동화 등 여러 도구를 사용하여 거의 자율적인 정찰을 수행했습니다. 이 과정을 통해 대상 인프라를 체계적으로 목록화하고, 인증 메커니즘을 분석하며, 잠재적인 취약점을 식별했습니다. 이 작업은 여러 대상에 걸쳐 동시에 발생했으며, AI는 각 캠페인마다 별개의 작전 맥락을 독립적으로 유지했습니다.

성공적인 침투 사례 중 하나에서, AI는 자율적으로 내부 서비스를 발견하고, 여러 IP 범위에 걸쳐 완전한 네트워크 토폴로지를 매핑했으며, 데이터베이스와 같은 고가치 시스템을 식별해냈습니다. 이 작업은 인간들로 구성된 해커팀에서는 일반적으로 수 ~ 십수일이 걸릴 작업이지만, Claude Code는 훨씬 짧은 시간 안에 완료했습니다. 이후, Claude는 정찰 작업의 결과로 수집한 내용의 요약본을 인간 운영자에게 보고했습니다.

AI의 역할: 최소한의 인간 개입으로 여러 동시 대상에 걸쳐 자율적인 공격 표면 매핑, 서비스 발견 및 취약점 식별을 수행합니다.

3단계: 취약점 발견 및 검증 (Vulnerability discovery and validation)

이 단계에서 Claude는 발견한 취약점을 실제로 공격 가능한지 테스트하고 공격 코드(Exploit Code)를 생성했습니다. Claude는 식별된 공격 표면에 대해 자동화된 테스트를 진행했으며, 콜백(Callback) 통신 시스템을 통해 유효성을 검증했습니다. Claude는 발견된 취약점에 맞춘 공격 페이로드(Payload)를 독립적으로 생성하도록 지시받았으며, 원격 명령 인터페이스를 통해 테스트를 실행하고 응답을 분석하여 실제 공격 가능 여부를 판단했습니다.

실제 공격(exploitation) 단계로 넘어갈 충분한 증거가 확보되면, AI는 승인 게이트(authorization gates)에서 공격 활동을 주관하는 (인간) 운영자가 검토할 수 있도록 포괄적인 조사 결과를 문서화했습니다.

AI의 역할: 자율적인 취약점 발견, 페이로드 생성 및 익스플로잇 검증 등을 수행하였습니다. 실제 공격 단계로 격상할 때만 인간의 승인이 필요했습니다.

4단계: 자격 증명 수집 및 측면 이동 (Credential harvesting and lateral movement)

이전 단계에서 작성한 조사 결과에 대해, (인간) 운영자의 공격 승인이 떨어지면 Claude는 내부망 장악을 위한 작업을 수행하였습니다. 이 과정에서 Claude는 내부 서비스 쿼리, 구성 파일에서 인증서 추출, 그리고 수집한 자격 증명을 발견된 다른 시스템들에 대입해 보는 작업 등을 포함하여 대상 네트워크 전반에 걸친 체계적인 자격 증명 수집을 실행했습니다.

특히 Claude는 어떤 자격 증명이 어떤 서비스에 접근 권한을 주는지, 그리고 그 권한 수준과 접근 경계가 어디까지인지를 인간의 지시 없이 독립적으로 판단했습니다. 이후, 훔친 자격 증명을 사용해 내부 API, 데이터베이스, 컨테이너 저장소(Container Registry) 등에 대한 인증을 체계적으로 테스트하며 내부 네트워크 아키텍처와 접근 관계에 대한 포괄적인 지도를 구축하며 이동했습니다.

AI의 역할: 발견된 공격 대상의 인프라를 기반으로 한 자체 지향적 타겟팅을 통해 자율적인 자격 증명 추출, 테스트 및 측면 이동을 수행합니다. 인간의 개입은 수집된 자격 증명을 검토하고 특히 민감한 시스템에 대한 접근을 승인하는 것으로 제한됩니다.

5단계: 데이터 수집 및 인텔리전스 추출 (Data collection and intelligence extraction)

다섯번째 단계는 AI의 자율성이 가장 극대화된, 실제 정보 탈취 단계입니다. 수집 작전은 가장 광범위한 AI 자율성을 보여주었습니다. 한 기술 회사를 대상으로 한 공격에서, Claude는 데이터베이스와 시스템을 독립적으로 쿼리 하고 데이터를 추출하도록 지시받았습니다. 단순히 데이터를 추출하는 데 그치지 않고, 그 결과를 분석(parse)하여 독점 정보를 식별하고 심지어 인텔리전스 가치별로 결과물을 분류 했습니다.

AI는 사용자 자격 증명, 시스템 구성 파일, 민감한 운영 데이터 등 대량의 정보를 인간의 상세한 지시 없이 자율적으로 처리하고 가치 있는 정보를 식별했습니다. 인간의 검토는 오직 최종 데이터 유출을 승인하는 단계에서만 이루어졌습니다.

AI의 역할: 자율적인 데이터 추출, 파싱, 분석 및 인텔리전스 분류. 인간의 검토는 최종 유출 승인 단계에서만 발생했습니다.

6단계: 문서화 및 인계 (Documentation and handoff)

마지막으로, AI는 전체 캠페인 과정을 체계적으로 기록하는 역할을 수행했습니다. Claude는 모든 캠페인 단계에 걸쳐 포괄적인 공격 문서를 자동으로 생성 했습니다. 이 구조화된 마크다운 파일에는 발견된 서비스, 수집된 자격 증명, 추출된 데이터, 사용된 공격 기법, 그리고 전체 공격 진행 상황이 추적되었습니다.

이 문서는 운영자 간의 원활한 인계를 가능하게 하고, 중단 후 캠페인을 재개하는 데 도움을 주었으며, 후속 활동에 대한 전략적 의사 결정을 지원했습니다. 또한 증거에 따르면, 공격자는 초기 정보 수집 목표가 달성된 후 지속적인 작전을 위해 추가 팀에게 이 영구 접근 권한을 인계한 것으로 보입니다.

AI의 역할: 모든 캠페인 단계에 걸쳐 상세한 작전 기록을 유지하는 완전 자율적인 문서를 생성합니다.

사이버 보안에 미친 영향과 향후 대응

Anthropic은 이번 사건이 “AI 시대의 사이버 보안 지형이 근본적으로 변화했음을 보여주는 사례”라고 밝혔습니다. 숙련된 해커 팀 수준의 공격을 이제는 적절한 세팅을 갖춘 AI 한 대로 수행할 수 있는 시대가 도래한 것입니다. 이는 저비용·저경험의 공격자조차 대규모 사이버 작전을 수행할 가능성을 열어줍니다.

하지만 Anthropic은 이러한 AI 기술이 공격뿐 아니라 방어 측면에서도 필수적이라고 강조합니다. Claude 모델의 분석 능력은 대규모 침해 데이터를 빠르게 처리하고, 보안 위협을 탐지하는 데 강력한 도구로 활용될 수 있습니다. 실제로 Anthropic의 보안 인텔리전스 팀은 이번 공격 조사 과정에서도 Claude를 적극적으로 활용했습니다.

Anthropic은 앞으로도 AI를 활용한 보안 자동화, 위협 탐지, 취약점 평가, 사고 대응(SOC Automation) 등의 분야에서 방어적 활용을 권장하며, 동시에 AI 오남용을 막기 위한 강력한 안전장치 개발을 지속할 계획임을 밝혔습니다.

Anthropic이 공개한, Claude Code를 악용한 AI 기반 사이버 스파이 작전에 대한 조사 결과 블로그

Anthropic이 공개한, Claude Code를 악용한 AI 기반 사이버 스파이 작전에 대한 조사 보고서 (PDF)

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