비대면 거래 전 상대방의 평판 확인 및 추가 피해자를 막기 위해 사기를 친 사람의 정보(계좌번호, 이름, 전화번호 등)를 공유하는 국내 최초의 사기피해 정보공유 사이트
지난 4월 30일, 더치트를 위장한 스미싱이 유포되었다.
[Web발신] (광고) 안녕하세요. 금융사기 피해방지 서비스 더치트 입니다. 귀하에 대한 피해사례가 1건 등록되었습니다. (3자 사기 등에 연락처가 사용된 경우, 명의자 정보가 다를수 있습니다.) 2일 이내에 피해사례 삭제요청이 없는 경우, 거래주의 정보로 안내될 수 있습니다. 본 메세지는 선의의 피해방지를 위한 목적으로, 피해사례의 진위여부 검증을 위해 전송되었습니다. 오해나 허위로 등록된 피해사례인 경우, 즉시 삭제요청해 주시기 바랍니다. 환불 등 증빙자료를 첨부해 주시면, 즉시 피해사례가 비공개처리 됩니다.
1) 등록된 피해사례는 피등록자의 1차 소명 시간이 종료되는 24시간후부터 검색결과에 반영됩니다. 최대 2일의 소명시간이 종료되면 외부채널의 검색결과에도 반영될 수 있습니다.
소명기간 종료 2일 전. 귀하의 금융거래와 통화발신이 제한될 수 있습니다.
▶ 「피해사례 등록」 확인 안내
홈페이지 : ***.kr/8** 무료수신거부 08087*****
↑ 유포된 스미싱 내용
메시지 내 링크를 클릭하면 공격자가 제작한 피싱 페이지로 연결되어 이동한다.
해당 악성코드 작동 방식
악성 앱 다운로드 페이지
피싱 페이지에서 'APP 열기' 클릭 시 바로 악성 apk가 다운로드된다.
해당 페이지 내에는 사용자 브라우저 체크 기능 및 개발자 도구 차단 기능이 적용되어 있다.
apk 설치 시, 다양한 권한들을 요구 후 '더치트 예방' 이라는 아이콘으로 사용자 휴대폰에 설치된다.
요구되는 권한은 다음과 같다. android.permission.SEND_SMS android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE android.permission.READ_PHONE_STATE android.permission.READ_SMS android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE android.permission.READ_CONTACTS android.permission.GET_ACCOUNTS android.permission.WRITE_CONTACTS android.permission.REQUEST_IGNORE_BATTERY_OPTIMIZATIONS android.permission.RECEIVE_BOOT_COMPLETED android.permission.INTERNET android.permission.AUTHENTICATE_ACCOUNTS com.google.android.c2dm.permission.RECEIVE android.permission.ACCESS_WIFI_STATE android.permission.POST_NOTIFICATIONS android.permission.WAKE_LOCK android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE android.permission.FOREGROUND_SERVICE
악성앱 아이콘
사용자 휴대폰에 어플 형태로 설치가 완료되면 브라우저 창을 띄워 데이터를 로딩하는 듯한 화면을 보여준다.
앱 로딩 위장 페이지
'현재 기기에서는 이용할 수 없습니다', '자동으로 앱이 삭제됩니다' 라는 메시지를 띄우며 자동으로 앱을 삭제하는 것처럼 위장한다.
앱 자동삭제 위장 페이지
실제로 삭제된 것은 아니며, 아이콘을 없애고 백그라운드에서 동작하며 마치 해당 앱이 삭제된 것처럼 위장해 사용자 휴대폰에서의 생존률을 높인다.
현재 알약M에서 해당 악성앱에 대해 'Trojan.Android.Agent'로 탐지중이며, 유사 변종에 대해서도 지속적 모니터링을 진행중에 있다.
록빗이 공격에 사용하던 소스코드, 랜섬웨어 피해자에 대한 상세 정보, 복호화 키 등이 확보됨
보안 업계 曰, '록빗이 완전히 사라지지 않을 것' → 실제 공격 인프라에 큰 손상 입고 두 명의 관계자 체포 후 나흘 뒤 록빗 부활
올해도 랜섬웨어는 위협적일 것인가?
랜섬웨어(Ransomware)
컴퓨터(피해자)에 침투해 파일 등을 암호화해 사용하지 못하게 하는 악성 프로그램
피해자가 돈을 지불하면 잠긴 파일을 제공하는 방식으로 수익을 창출.
랜섬웨어로 인한 피해는 나날이 증가할 것으로 예상
2022년 잠시 '랜섬웨어는 점차 줄어들 것'이라는 전망이 있었으나, 다시 일 년만에 공격의 빈도·범위·규모 증가
글로벌 사이버 보안 기업 체이널리시스(Chainalysis)의 '2024년 가상자산 범죄 보고서'
2023년 랜섬웨어로 인한 글로벌 피해: 11억 달러(11조 5,000억 원)로 집계 → 전년 대비 약 2배 증가
2022년을 제외한 모든 해에 피해 꾸준히 증가중인 것을 확인할 수 있음
국내외 사이버 보안 기업들은 공통적으로 '올해 역시 랜섬웨어로 인한 피해가 지속될 것'이라고 발표
이글루코퍼레이션
올 한 해 발생할 사이버 위협: 이중 공격, 랜섬웨어 공격기법의 고도화
전문화된 조직과 지능화된 공격 기술을 바탕으로 서비스형 랜섬웨어 시장 성황 예상
안랩
서비스형 랜섬웨어 조직의 변화가 가속화될 것
최근 랜섬웨어 조직들에 대한 법 집행기관의 대응 강화에 따라, RaaS 조직들은 생태계 유지를 위해 다양한 변화 시도할 것
다중 랜섬웨어(Multiple Ransomware) 전략 펼칠 것으로 예상 ▶ 다크웹 내 포럼과 마켓 이동하며 이름 바꾸는 '리 브랜드' 전략, 수사 기관의 추적 어렵게 만들고 공격 실패 시 대체 수단으로 사용하기 위해 다른 RaaS 조직이 사용하는 랜섬웨어의 변형 활용 등.
가상화 플랫폼을 노리는 랜섬웨어 증가 전망 ▶ 최근 가상화 플랫폼 도입 기업 증가하는 추세, 기업의 주요 문서·내부 인프라·기밀자료 등 탈취 위함.
SK쉴더스
제로데이(Zero Day)를 악용한 랜섬웨어 공격 전략이 고도화될 것
최근 기업들이 유지 관리 비용 절감 및 시스템 문제 해결 위한 액세스 용도로 '시스템 원격 액세스 및 제어를 위한 모니터링 관리 도구(RMM)'를 다수 활용 중 → RMM은 내부에서 쉽게 탐지되지 않는 정상적 활동으로 분류되어 많은 랜섬웨어 그룹들이 이를 악용.
AI 기술 발전에 따라 랜섬웨어 유포 방식도 지능적으로 변화 중
최근 랜섬웨어 그룹들이 특정 조직 대상으로 하는 지능형 지속 공격(Advanced Persistent Threat, APT)에 주력하는 것이 아닌 'MOVEit', 'GoAnywhere' 등 상용 솔루션들의 제로데이 취약점 악용해 대규모 공격 수행하는 흐름으로 변화함에 주목해야 함
제로데이 - 온라인 게시판에서 새로운 소프트웨어가 공개적으로 배포된 날을 의미하던 단어에서 유래.
개발자가 결함 해결할 기회 갖기 전에 해커가 결함 악용할 때 발생.
해킹 공격 시점에 보안의 구멍을 막을 방법이 없기에 위험.
정리- 국내외 사이버 보안 기업들이 바라본 사이버 위협 전망
1
이중 공격(Double Attack), 랜섬웨어 공격기법의 고도화
2
RaaS(서비스형 랜섬웨어 조직의 변화 가속
3
가상화 플랫폼을 노리는 랜섬웨어 활개
4
제로데이 악용한 랜섬웨어 공격 전략 고도화
국제 수사 기관의 공조로 무력화된 '록빗(LockBit)'
록빗의 검거 소식에 많은 관심이 집중된 이유
록빗은 수많은 랜섬웨어 조직들 중 가장 활발하게 활동하고 수익성이 높은 조직으로 평가.
지난 4년간 록빗은 약 2,000명의 피해자를 낳고, 1억 2,000만 달러(한화 약 1,600억 원) 가량 탈취.
지난해 전 세계에서 이뤄진 전체 랜섬웨어 공격 4천여 건 중 23%에 달하는 공격이 록빗의 소행
서비스형 랜섬웨어 사업을 이끈 대표 집단, 랜섬웨어 확산에 가장 많은 영향을 미침
록빗의 소행
영국 우편 회사인 로열 메일(Royal Mail)과 국가보건서비스(Nation Health Service) 등을 공격해 시스템 마비시킨 혐의
미국 항공기 제조 회사 보잉(Boeing) 공격해 확보한 내부 자료 온라인에 공개
중국공상은행(Industrial and Commercial Bank of China)의 미국 지사로부터 돈을 받고 랜섬웨어 공격을 끝냈다고 밝힘
록빗의 우두머리 '록빗수프(LockBitSoup)'는 자신들을 처음 찾아내 신원 밝히는 사람에게 1천만 달러를 주겠다고 현상금을 걸음"ㅈ
크로노스(Cronos)
록빗을 무력화시킨 작전
영국 국가범죄청(NCA), 미국 법무부(DoJ), 연방수사국(FBI) 포함한 10여 개국의 수사 기관이 참여
해당 작전으로 확보한 것들
록빗이 공격에 사용하던 소스코드
랜섬웨어 피해자들에 대한 상세 정보
록빗이 탈취한 데이터
복호화 키
랜섬웨어 공격을 수행하는 1만 4,000개의 계정
록빗과 록빗의 협력자들이 가져간 돈과 관련된 정보
랜섬웨어 생태계가 가진 특성 '부활(Resurrect)'
크로노스 작전 이후 록빗 사이트 폐쇄되어 록빗은 새로운 웹사이트를 마련해 부활한 모습을 보여줌
“저의 개인적인 해이와 무책임으로 PHP 취약점(CVE-2023-3824로 CVSS 기준 9.8점으로 평가)을 제때 패치하지 못했습니다. 그 결과 외부에서 록빗 공격 인프라에 침투하도록 허용하게 됐고, 두 개의 주요 서버들이 실제 공격에 당하게 됐습니다.”
"탈취되지 않은 서버들에는 백업 블로그가 있었고, 취약한 PHP가 설치되어 있지 않았다."
▲ 업데이트만 했더라도 수사 기관에게 뚫릴 일은 벌어지지 않았을 것이라는 자만심의 표현
▲ 이전 훔친 데이터는 계속 보관할 수 있었으며 해당 데이터 바탕으로 다시 조직 운영하는 것이 가능했다고 전함
부활
록빗 외에도 랜섬웨어 조직들의 부활은 빈번한 일
지난 수년간 여러 수사 기관들은 각종 랜섬웨어 조직들을 추적하고 무력화하는 데 많은 노력 기울였으나, 국제 공조의 직접적 표적 되고서도 살아남은 랜섬웨어 조직이 다수.
블랙캣(BlackCat), 클롭(CLOP) 등은 부활해 현재까지 활발하게 활동 중
랜섬웨어 조직이 부활하더라도, 무력화로 인한 해당 조직의 피해는 확실하게 존재
신뢰도 하락(랜섬웨어 조직의 파트너들에게 신뢰도를 잃음) → 수익 창출에 영향?
결론
랜섬웨어 조직들로 인한 피해는 앞으로도 지속될 것
빠른 시간 내에 록빗은 부활했지만, 록빗의 공격 수법 및 복호화 키 등 정보 확보에 따라 피해자들에게는 긍정적인 영향
록빗은 부활 이후에도 빠르게 공격 인프라를 복구 중
랜섬웨어 피해의 지속적 증가 실정에 따라, 랜섬웨어 조직 무력화를 위해 더욱 강력한 조치와 정책 필요할 것으로 전망됨
주어진 특정 분아냐 한정된 작업에 대해 인간 수준 혹은 그 이상의 성능을 보여주는 인공지능
인간의 역량으로 수행하기 어려운 방대한 양의 데이터 분석, 반복적이고 복잡한 수학적 연산 등을 컴퓨터에게 맡겨 에러가 적은 우수 인공지능 모델을 만들어내는 것이 목표
인공 일반 지능
Full AI, Strong AI라고도 불림.
다양한 분야에서 인간과 유사한 학습, 이해, 추론 능력을 지닌 지능의 형태를 지향
인간의 일반적 지능을 컴퓨터에서 재현해, 궁극적으로 컴퓨터가 인간과 동등한 수준의 창의적 사고와 문제 해결 능력을 유연하게 가지는 것을 목표로 함
AGI 구현을 위한 주요 기술 및 응용 분야
딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning)
데이터로부터 복잡한 패턴을 학습해 낮은 에러의 의사 결정을 내리는 인공지능 시스템의 기반을 형성
인간의 생각 방식, 행동 원리 등을 구현할 수 있는 핵심 기술
자연어 처리
기계가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 개발하는 데 중요한 기술
AGI가 인간과 자연스럽게 소통하고, 복잡한 언어 기반 작업을 수행할 수 있게 만드는 핵심 요소 중 하나
컴퓨터 비전
기계가 시각적 데이터를 이해하고 해석하는 능력을 개발하는 기술
컴퓨터가 사진, 비디오, 실시간 환경을 보고 이해할 수 있게 함으로써 인간과 유사한 방식으로 시각적 정보 처리할 수 있도록 함
로보틱스
AGI를 물리적 세계와 상호 작용하게 하는 데 필수적인 기술
로봇은 AGI가 실제 환경에서 작업을 수행, 사람과 같은 방식으로 객체를 조작, 이동할 수 있게 해줌
기호적 추론 vs. 확률적 추론
기호적 추론: 규칙을 명확한 기호로 표현하고, 기호들 간의 관계를 바탕으로 결론을 도출하는 접근 방법
확률적 추론: 불확실성을 다루는 데 쓰임. 가능한 여러 결과에 대한 확률을 기반으로 추론을 수행해, 불확실한 정보를 가지고 결정을 내리는 접근 방법
심리 인식과 사회적 지능
인간의 감정에 공감하고 사회적으로 상호 소통할 수 있는 기능 필요.
AGI가 초래할 갈등
메디컬 분야
진단과 치료 방법에 있어 보다 혁신적인 개선이 예상됨과 동시에, 일자리 대체와 같은 사회·경제·정치적 문제 야기될 수 있음
법률, 언론 등의 분야
기존 데이터를 기반으로 결정의 권위 혹은 해석의 권위가 중요한 분야이기 때문에 인간이 아닌 AGI에게도 비슷한 수준의 권위를 주어야 한다는 필요성 제기될 수 있음
윤리적 분야
AGI가 사고의 가해자가 된다면 사법 기관의 판단이 제대로 된 법적 효용성을 가질 수 있을지에 대한 논의가 필요
AGI를 이용한 자율 주행 기술 도입 시, 차도를 건너는 사람 피하기 위해 운전자를 위험에 빠뜨릴 수도 있다는 딜레마가 대표적 예시
그 외 생활 방식, 사회 작동 기본 구조에 영향을 미치게 될 것
향후 규제 방향
UC 버클리 대학의 Center for Human-Compatible Artificial Intelligence의 Micheal Cohen과 동료들이 최근 제안한 프레임워크에 따르면, 인공지능(특히 장기 계획을 세울 줄 아는 능력을 가진 강화학습 시스템, LTPA)의 위협이 클 것이라 예측
LTPA에게 보상 극대화하는 목표를 주고 어느 시점에서부터 인간이 그 보상 제한한다면, LTPA가 보상을 극대화하기 위해 인간 개입을 제한하려는 강한 동기 생길 수 있기 때문