무슨 일이 있었나 신한은행·KB국민은행의 고객정보 유출 사고 이후에도 'AI 해킹' 의심 공격이 국내 금융권 전반으로 번지고 있다. 2026년 10월 6일 금융감독원은 12개국에서 유입된 공격자 IP 28개를 차단하도록 금융권에 지시했다고 밝혔다. 같은 날 토스뱅크는 유사한 침입 시도를 방어에 성공했다고 밝혔고, 케이뱅크와 카카오뱅크에도 동일한 유형의 접속 시도가 포착된 것으로 전해졌다. 국민건강보험공단 역시 AI 해킹 확산 우려에 긴급 비상대책회의를 여는 등 대응 범위가 금융권을 넘어서고 있다. 이번 공격의 배후로 지목되는 것은 'ARTEX'로 불리는 공격 도구다. 신한은행에 대한 크리덴셜 스터핑(탈취한 계정정보 대입 공격) 과정에서 사용된 공격 서버의 HTML 제목에 '자주渗透测控制台(자율 침투 테스트 콘솔)'라는 문자열이 포함된 사실이 확인되며 ARTEX와의 연관성이 제기됐다. ARTEX는 LLM과 멀티에이전트 구조를 기반으로 정보 수집, 취약점 발견, 공격 경로 설계, 보안 도구 실행, 취약점 검증까지 전 과정을 자동화하도록 설계된 자율 침투테스트 시스템으로, 중국어 위주로 깃허브에 오픈소스로 공개돼 있다. 다만 이 도구가 실제 이번 공격에 쓰였는지는 금융당국이나 은행 측에서 공식 확인하지 않았다. 왜 중요한가 이번 사태가 주목받는 이유는 단일 은행의 보안 사고가 아니라, 공격자가 '자동화된 침투 파이프라인'을 통해 여러 금융기관을 순차적으로 두드리는 양상을 보이고 있다는 점이다. 토스뱅크처럼 방어에 성공한 사례가 있는 반면 케이뱅크·카카오뱅크처럼 시도 단계에서 포착된 경우도 있어, 공격이 특정 기관을 노린 것이 아니라 금융권 전반을 대상으로 한 광범위한 스캐닝에 가깝다는 분석이 나온다. 업계 전문가들은 기존의 망분리 중심 방어 체계만으로는 LLM 기반 자율 공격 도구의 속도와 범위를 따라잡기 어렵다고 지적한다. 사람이 수작업으로 수행하던 정찰·취약점 탐색·공격 경로 설계를 AI가 자동화하면서 공격 주기가 극적으로 단축되고 있기 때문이다. 실제로 국내 보도에 따르면 이런 공격 도구의 사용료가 매우 저렴한 수준인 것으로 알려지면서, 자본력이 크지 않은 공격자도 금융권급 표적을 노릴 수 있게 됐다는 우려가 커지고 있다. 이번 사태는 금융권뿐 아니라 개인정보를 다루는 공공기관 전반이 AI 공격에 대한 탐지·대응 체계를 재점검해야 한다는 신호로 읽힌다. 원문: https://www.newsis.com/view/NISX20261006_0003816173
무슨 일이 있었나 프랑스 AI 스타트업 미스트랄이 2026년 10월 6일(현지시간) 자사 최대 규모의 오픈웨이트(가중치 공개형) 모델 '미스트랄 라지 4(Mistral Large 4, 별칭 '르 총크(Le Chonk)')'를 공개했다. 약 1조 500억 개(1.05T) 파라미터를 가진 혼합전문가(MoE) 구조의 멀티모달 모델로, 엔비디아의 그레이스 블랙웰 GPU 4000장을 동원해 유럽 내 자체 데이터센터에서 약 2개월에 걸쳐 처음부터 학습시켰다. 미스트랄은 이 모델이 종합 벤치마크 성능에서 전 세계 오픈웨이트 모델 상위권에 들 것이며, 특히 중국을 제외한 지역에서 개발된 오픈웨이트 모델 중에서는 상당한 격차로 가장 강력하다고 주장했다. 가중치는 10월 27일 공개 예정이며, 그 전까지는 개발자·사이버보안 전문가·국가기관 등을 대상으로 미스트랄 스튜디오 API를 통한 제한적 프리뷰 형태로 제공된다. 미스트랄 CEO는 AI 통제권(주권)을 중시하는 기관·기업을 핵심 공략 대상으로 꼽으며 "유럽도 AI 경쟁력이 있다"고 강조했다. 왜 중요한가 현재 최상위 오픈웨이트 모델 경쟁은 사실상 미국 빅테크의 폐쇄형 모델과 중국의 딥시크·큐원·키미 등 오픈웨이트 모델 사이의 2파전으로 흘러가고 있었다. 이런 구도에서 유럽산 모델이 "중국 밖에서는 최강"이라는 포지셔닝으로 등장한 것은, 자국 데이터센터에서 학습해 데이터 주권과 규제 준수를 동시에 내세울 수 있는 '유럽형 대안'이 실제로 경쟁력을 갖추기 시작했다는 신호로 해석된다. 특히 미스트랄이 사이버보안 전문가와 국가기관을 초기 프리뷰 대상으로 명시한 점은 주목할 만하다. 오픈웨이트 모델은 누구나 내려받아 자체 서버에서 구동·수정할 수 있다는 점에서 민감한 공공·안보 영역에서 외부 클라우드 의존 없이 AI를 활용하려는 수요와 맞물린다. 동시에 최근 한국을 비롯한 여러 국가에서 LLM 기반 자동화 해킹 도구가 실제 공격에 활용되는 사례가 보고되는 상황에서, 강력한 오픈웨이트 모델의 확산이 방어뿐 아니라 공격 측 역량 강화로도 이어질 수 있다는 점은 업계가 함께 주시해야 할 대목이다. 원문: https://www.yna.co.kr/view/AKR20261007004800085?input=1195m