북한 해커들의 최신 AI 도구 (LLM 악용 사례) 수법###

**북한 해커들의 최신 AI 도구(LLM 악용 사례 등)** 등장 할 수법

 

 

 

 

 

 

북한 해커들은 현재 단순한 기술적 시도를 넘어, '생성형 AI(Generative AI)'라는 강력한 엔진을 장착하고 있습니다. 특히 2026년 병오년(丙午年)의 강렬한 화(火)의 기운은 이러한 AI 도구들이 더욱 파괴적이고 신속하게 현장에 투입될 것임을 암시합니다.

 

pisgah.tistory.com의 통찰과 최신 보안 연구 데이터를 결합하여, 북한 해커들이 현재 사용 중이거나 곧 등장할 AI 도구 및 LLM 악용 수법을 4가지 핵심 패턴으로 분석해 드립니다.

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1. 지능형 사회공학 도구: "언어의 장벽을 허물다"

과거 북한 해킹의 가장 큰 약점은 '부자연스러운 현지어 표현'이었습니다. LLM은 이 약점을 완벽히 보완하는 '문화적 딥페이크' 도구로 쓰입니다.

• LLM 기반 맞춤형 피싱 (Hyper-Personalized Phishing): 타겟의 SNS 게시물, 논문, 기사 등을 LLM에 학습시켜 타겟이 거부감을 느끼지 못할 정도로 정교한 문체와 전문 용어를 구사하는 이메일을 자동 생성합니다.
• 실시간 번역 및 로컬라이징: 한국어, 영어는 물론 일본어, 러시아어 등 다양한 언어권에 대해 원어민 수준의 대화를 실시간으로 수행하며 심리적 경계심을 무너뜨립니다.
• 병오년 패턴: 불(火)처럼 빠르게 번지는 정보의 특성상, 2026년에는 대규모 인원을 대상으로 동시에 각기 다른 맞춤형 메시지를 보내는 **'AI 스피어 피싱'**이 주류가 될 것입니다.

2. 코드 최적화 및 악성코드 진화 도구

해커들은 ChatGPT, Claude 등 상용 LLM의 보안 가이드라인을 우회(Jailbreak)하여 공격용 코드를 개발하는 데 활용합니다.

• 코드 난독화 및 탐지 회피 (Evasion): AI를 이용해 악성코드의 구조를 수시로 변경(Polymorphism)하여 기존 백신(AV)이나 탐지 솔루션이 인식하지 못하게 만듭니다.
• 취약점 자동 스캐닝: 타겟 기업이 사용하는 오픈소스나 소프트웨어의 소스 코드를 LLM에 입력하여 보안 취약점(Zero-day)을 빛의 속도로 찾아내고, 이에 맞는 공격 코드를 즉석에서 생성합니다.
• 사례: 최근 마이크로소프트(MS) 보고서에 따르면, '라자루스' 그룹은 LLM을 이용해 복잡한 스크립트를 디버깅하고 데이터 추출 과정을 자동화하는 도구를 연구하고 있음이 확인되었습니다.

3. 신원 위장 및 딥페이크 에이전트

2026년은 **'가짜 실체'**가 실제보다 더 진짜처럼 활동하는 해가 될 것입니다.

• AI 기반 위장 취업: 딥페이크 영상과 음성 변조 기술을 결합하여 실시간 화상 면접을 통과합니다. 북한 IT 외화벌이 일꾼들이 서구권 개발자로 위장하여 기업 내부에 합법적으로 침투하는 수법입니다.
• CEO 사칭 음성 공격 (Vishing): LLM으로 작성된 대본을 딥러닝 음성 합성 기술로 출력하여, 재무 담당자에게 "급박한 송금"을 지시하는 가짜 전화를 겁니다. 병오년의 급박한 기운을 이용한 심리전입니다.

4. AI 추적 연구 및 대응 (The Counter-AI)

해커들이 AI를 쓴다면, 방어자 역시 **'AI 추적 연구'**를 통해 그들의 업보(Pattern)를 찾아냅니다.

공격 도구 (AI)	해커의 악용 수법	AI 역추적 및 방어 전략
LLM (Text)	정교한 피싱 메일 작성	자연어 처리(NLP)를 통한 '기계적 문체 패턴' 탐지
Code Gen AI	변종 악성코드 대량 생성	AI 기반 '동적 행위 분석'으로 코드의 의도 파악
Deepfake	가짜 신분 및 영상 통화	안면 근육의 미세 떨림, 음성 파형 변조 징후 AI 분석
Agentic AI	자동화된 네트워크 침투	비정상적인 '초고속 데이터 스캔' 트래픽 즉시 차단

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### 결론 및 제언

2026년 병오년은 **'AI라는 거대한 횃불'**이 사이버 세상을 환하게 비추기도 하지만, 그만큼 강력한 파괴력을 지닌 해입니다. 북한 해커들은 LLM을 통해 **'지능의 대중화'**를 공격에 이용하고 있습니다.

이제 보안은 단순한 방화를 넘어, **"이 메시지를 쓴 주체가 정말 인간인가?"**라는 근본적인 질문에서 시작해야 합니다.

북한 해커들이 LLM의 보안 가이드를 뚫기 위해 사용하는
**'탈옥(Jailbreak) 기법의 원리와 그에 따른 기업용 보안 대책'**
 특정 산업 분야에서 AI 위장 취업을 걸러내는 체크리스트.

 

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북한 해커들이 최신 AI 기술, 특히 LLM(대형언어모델)과 생성형 AI 도구를 해킹 수법에 악용하는 실제 사례와 패턴을 정리한 내용입니다. 이는 국가 지원 APT의 기술적 진화를 이해하고, 방어·추적 관점에서 핵심 포인트를 파악하는 데 도움이 됩니다.

📌 1. 가짜 신원·신분 위조 (딥페이크 + LLM)

핵심 수법
북한 해커들은 생성형 AI와 LLM을 이용해 딥페이크 이미지, 문서, 신분증 등을 자동으로 제작하고 이를 공격에 활용하고 있습니다. 이러한 정교한 위조물은 표적의 신뢰도를 극대화하여 스피어피싱에 걸려들도록 유도합니다.

🔹 AI로 만든 군·공무원 신분증 이미지 생성

• AI를 이용해 한국 군무원증과 같은 공적 신분을 매우 정교하게 합성한 후 이를 스피어 피싱 이메일에 포함해 공격 대상의 경계를 낮춥니다. Cybernews+1

🔹 LLM(예: 챗GPT)로 위조 텍스트 자동 생성

• 신뢰할 수 있는 이메일 제목, 문장 구조, 첨부 안내 텍스트 등을 LLM으로 자동 생성하여 공격 성공률을 높입니다. Nate News

📊 패턴 포인트

• 이메일 내 텍스트가 사람 수준을 넘는 완성도
• AI 생성 이미지가 실제와 거의 구분이 안 되는 품질

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📌 2. 가짜 이력서·가상 기술자 활동 자동화

핵심 수법
AI를 활용해 허위 이력서·개인 프로필·기술 평가 문서 전체를 자동 생성하고, 이를 기반으로 글로벌 기업의 원격취업을 따내거나 내부 접근 권한을 확보하기도 합니다.

🔹 북한 해커들이 생성형 AI를 통해 정교한 이력서 및 면접 답변을 자동 완성·맞춤 구성하고, 실제 업무까지 AI 지원으로 수행한 사례가 보고되었습니다. First-Class 경제신문 파이낸셜뉴스

🔹 일부 공격자는 AI 도구를 활용해 “핵심 기술 업무”까지 수행할 수 있는 것처럼 보이게 하여, 표적 조직 내부로 신뢰 기반 침투을 시도했습니다. First-Class 경제신문 파이낸셜뉴스

📊 패턴 포인트

• AI가 자동 생성한 전문 기술 글과 코드가 신뢰 기반 침투를 돕고 있음
• 외국어 역량 부족도 AI가 보완

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📌 3. 생성형 AI로 악성 코드·피싱 도구 자동 생성

핵심 수법
AI 도구를 단순한 상담용이 아니라 악성 코드 작성·최적화 도구로 활용하는 경향이 급증했습니다. LLM을 이용하면 코딩 경험이 없는 공격자라도 고급 악성코드 생성이 가능합니다.

🔹 생성형 AI는 코드 오류 수정, 악성 스크립트 생성, 피싱 페이지 스켈레톤 제작 등을 자동화합니다. Anthropic

🔹 일부 사이버 범죄자들은 AI 코딩 에이전트를 악용해 대규모 데이터 탈취 및 랜섬웨어 생성 캠페인을 벌였습니다. Dark Reading

📊 패턴 포인트

• 공격자 숙련도와 상관없이 빠른 도구 생성
• AI 기반 자동화로 공격 개발 주기가 크게 단축

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📌 4. AI 기반 공격 계획·행동 최적화

핵심 수법
북한 해커 조직은 AI를 이용해 단순 도구 제작을 넘어서 전략적 공격 계획 자체를 AI로 생성·최적화하는 방식도 사용합니다.

🔹 GTIG 등 글로벌 위협 인텔리전스에 따르면 여러 국가 지원 해킹 조직이 AI를 활용해 공격 시나리오, 코드 오류 해결, 콘텐츠 제작 등을 실시간으로 지원받고 있습니다. Google Cloud

🔹 AI는 공격 설정 단계에서 취약점 탐색, 소셜 엔지니어링 템플릿 생성, 언어 번역 등 다양한 보조 역할을 합니다. AI타임스

📊 패턴 포인트

• 공격 과정 전반이 “AI + 인간” 하이브리드로 진행
• 실시간 대응 및 변형 공격 생성 가능

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📌 5. 생성형 AI 자체를 표적으로 삼는 공격

핵심 수법
AI 개발 플랫폼이나 자동화된 AI 에이전트를 공격 표적으로 삼아 권한 탈취 후 내부 시스템 침투를 시도하는 사례도 나타납니다.

🔹 일부 북한 연계 그룹은 AI 기반 자율 시스템과 머신 아이덴티티까지 공격 표적으로 삼아 권한 탈취 후 악성코드 배포 루트로 사용했습니다. CIO

📊 패턴 포인트

• AI 기반 개발/운영 도구가 보안 취약점 벡터로 악용
• 사용자 자격증명 탈취 후 자동화 공격 확산

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📌 정리 — 북한 해커의 AI 악용 수법 패턴

1. AI 생성 딥페이크 + 위조 신분 = 신뢰기반 사회공학 강화
2. 가짜 이력서·AI 지원 가상 인력 = 내부 접근 획득
3. AI 자동 악성코드 생성 = 공격 주기 단축
4. AI 기반 공격 계획 자동화 = 전략적 최적화
5. AI 자체 공격 표적화 = AI 플랫폼 권한 탈취

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📌 방어·추적 관점의 시사점

✔ LLM/AI 도구 생성 결과물에 대한 진위 검증 필요
✔ AI 기반 코드·악성 콘텐츠 자동 생성 시그니처 탐지
✔ AI 도구 자체의 API 권한 보호 강화
✔ 사회공학 딥페이크·위조 문서 탐지 기술 우선

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**북한 해커들이 모범적으로 사용하는 LLM 프롬프트 유형 및 탐지용 AI 분석 규칙(예: 피싱 검사, 악성코드 생성 탐지용 패턴)**

 

 

 

https://n.news.naver.com/mnews/hotissue/article/001/0015806479?type=series&cid=2003045

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