단순한 정보 유출을 넘어 AI 에이전트 시대의 개인정보 보호와 현실적인 대응책
우리는 하루에도 수많은 개인정보를 온라인에 남깁니다.
은행에서 대출을 신청하고, 온라인동영상서비스(OTT)를 이용하며, 미용 시술을 상담하고, 스마트폰으로 물건값을 결제합니다.
편리한 디지털 생활을 누리는 대가로 이름과 전화번호뿐 아니라 소득, 금융거래 관련 정보, 개인의 소비 습관과 민감한 상담 내용까지 여러 기업에 맡기고 있는 것입니다.
은행에서 대출을 신청하고, 온라인동영상서비스(OTT)를 이용하며, 미용 시술을 상담하고, 스마트폰으로 물건값을 결제합니다.
편리한 디지털 생활을 누리는 대가로 이름과 전화번호뿐 아니라 소득, 금융거래 관련 정보, 개인의 소비 습관과 민감한 상담 내용까지 여러 기업에 맡기고 있는 것입니다.
그런데 최근 우리 사회에서는 이러한 일상적인 서비스들이 잇따라 해킹과 개인정보 유출 위험에 노출되면서 우려가 커지고 있습니다.
특히 2026년 10월 초에는 주요 시중은행에서도 고객정보 유출 사고가 발생했으며, 공격 과정에 인공지능(AI)을 활용한 에이전트가 관여했을 가능성이 제기됐습니다.
특히 2026년 10월 초에는 주요 시중은행에서도 고객정보 유출 사고가 발생했으며, 공격 과정에 인공지능(AI)을 활용한 에이전트가 관여했을 가능성이 제기됐습니다.
이제 해킹은 특정 기업의 전산망만 지키면 해결되는 문제가 아닙니다.
서로 다른 서비스에서 유출된 정보가 결합하고 AI가 이를 이용해 공격을 자동화한다면, 누구나 정교한 사기와 금융 범죄의 표적이 될 수 있습니다.
서로 다른 서비스에서 유출된 정보가 결합하고 AI가 이를 이용해 공격을 자동화한다면, 누구나 정교한 사기와 금융 범죄의 표적이 될 수 있습니다.
이번 사태에서 확인된 피해는 무엇이며, AI는 해킹을 어떻게 바꾸고 있을까요?
그리고 우리는 무엇을 준비해야 할까요?
그리고 우리는 무엇을 준비해야 할까요?
1. 은행부터 OTT·결제·미용 플랫폼까지, 개인정보 유출의 확산
최근 개인정보 유출 사고는 금융권뿐 아니라 콘텐츠와 결제, 미용·의료 관련 플랫폼 등 다양한 업종에서 발생했습니다.대표적인 사례를 살펴보겠습니다.
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| 최근 개인정보 유출사고 |
이 가운데 특히 주목할 부분은 개인정보의 종류가 점점 다양해지고 있다는 사실입니다.
과거에는 이름과 전화번호, 이메일 주소 등 일반적인 개인정보 유출이 주로 주목받았습니다.
그러나 이제는 대출 한도와 연 소득, 미용 시술 상담 내역, 결제 관련 정보 등 개인의 경제 상황과 생활 패턴을 추정할 수 있는 정보까지 문제가 되고 있습니다.
그러나 이제는 대출 한도와 연 소득, 미용 시술 상담 내역, 결제 관련 정보 등 개인의 경제 상황과 생활 패턴을 추정할 수 있는 정보까지 문제가 되고 있습니다.
예를 들어 이름과 전화번호만 알고 있는 범죄자는 사전에 확보한 정보가 많지 않습니다.
그러나 여기에 대출 신청 사실과 소득, 특정 병원에서 상담받은 이력까지 더해진다면 이야기가 달라집니다.
범죄자는 실제 금융회사나 의료 플랫폼의 담당자인 것처럼 접근하면서 피해자가 믿을 만한 상황을 만들어낼 수 있습니다.
그러나 여기에 대출 신청 사실과 소득, 특정 병원에서 상담받은 이력까지 더해진다면 이야기가 달라집니다.
범죄자는 실제 금융회사나 의료 플랫폼의 담당자인 것처럼 접근하면서 피해자가 믿을 만한 상황을 만들어낼 수 있습니다.
더욱 우려스러운 점은 각각의 기업에서 유출된 정보가 서로 결합될 수 있다는 것입니다.
한 기업에서 얻은 이름과 연락처를 다른 곳에서 확보한 소비·금융 정보와 연결하면, 개별 정보만으로는 알기 어려웠던 한 사람의 생활 모습을 훨씬 구체적으로 추정할 수 있습니다.
한 기업에서 얻은 이름과 연락처를 다른 곳에서 확보한 소비·금융 정보와 연결하면, 개별 정보만으로는 알기 어려웠던 한 사람의 생활 모습을 훨씬 구체적으로 추정할 수 있습니다.
2. 은행도 예외가 아니었다 — 무엇이 유출됐나?
이번 사태에서 특히 충격적인 부분은 신뢰와 보안이 무엇보다 중요한 은행에서 고객정보 유출 사고가 잇따랐다는 점입니다.신한은행에서는 대출모집인이 이용하는 조회 서비스가 공격받아 약 2만5,000명의 고객정보가 유출됐습니다.
고객 이름과 연락처뿐 아니라 연 소득과 대출 한도 등 금융 관련 정보가 포함됐으며, 일부 주민등록번호도 유출 대상에 들어갔습니다.
고객 이름과 연락처뿐 아니라 연 소득과 대출 한도 등 금융 관련 정보가 포함됐으며, 일부 주민등록번호도 유출 대상에 들어갔습니다.
KB국민은행에서는 직원용 모바일 업무 지원 시스템을 통해 고객 119명의 개인정보가 유출됐습니다.
하나은행에서도 영업지원시스템을 대상으로 한 비정상적인 접근과 관련해 89명의 정보가 유출된 것으로 발표됐습니다.
하나은행에서도 영업지원시스템을 대상으로 한 비정상적인 접근과 관련해 89명의 정보가 유출된 것으로 발표됐습니다.
은행 측 설명에 따르면 신한은행과 KB국민은행, 하나은행의 사고는 고객이 직접 이용하는 인터넷·모바일뱅킹 거래 시스템과는 별개의 서비스에서 발생했습니다.
그러나 유출된 개인정보가 사기와 신원 도용 등에 이용될 가능성은 별도로 살펴야 합니다.
그러나 유출된 개인정보가 사기와 신원 도용 등에 이용될 가능성은 별도로 살펴야 합니다.
우리은행과 NH농협은행도 유사한 해킹 시도를 받은 것으로 보도됐지만, 당시까지 확인된 정보 유출은 없었습니다.
이는 공격 시도가 있었더라도 보안 시스템이 제대로 작동하면 피해를 차단할 수 있음을 보여주는 사례입니다.
문제는 고객이 직접 접속하는 핵심 시스템뿐 아니라 대출모집인 서비스와 직원용 업무 시스템, 외부 협력업체의 연결 지점 등 보안이 상대적으로 허술한 업무용 전산망이 공격 경로가 될 수 있다는 것입니다.
이는 공격 시도가 있었더라도 보안 시스템이 제대로 작동하면 피해를 차단할 수 있음을 보여주는 사례입니다.
문제는 고객이 직접 접속하는 핵심 시스템뿐 아니라 대출모집인 서비스와 직원용 업무 시스템, 외부 협력업체의 연결 지점 등 보안이 상대적으로 허술한 업무용 전산망이 공격 경로가 될 수 있다는 것입니다.
디지털 서비스가 서로 연결될수록 편리함은 커집니다.
하지만 그 연결 지점 중 하나라도 제대로 관리되지 않으면 전체 보안에 부담을 줄 수 있습니다.
하지만 그 연결 지점 중 하나라도 제대로 관리되지 않으면 전체 보안에 부담을 줄 수 있습니다.
3. AI 에이전트는 해킹을 어떻게 바꾸고 있을까?
이번 사건을 이해하려면 먼저 일반적인 AI와 AI 에이전트의 차이를 알아둘 필요가 있습니다.일반적인 생성형 AI가 질문에 답하거나 문서를 작성하는 데 주로 활용된다면, AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 정보를 수집하고 여러 단계를 계획하며 도구를 이용해 작업을 실행할 수 있습니다.
이러한 능력은 업무 자동화와 보안 점검에 유용합니다.
그러나 악의적인 공격자가 이를 이용하면 위험성이 커집니다.
이러한 능력은 업무 자동화와 보안 점검에 유용합니다.
그러나 악의적인 공격자가 이를 이용하면 위험성이 커집니다.
자동화된 도구와 AI를 결합하면 여러 대상을 빠르게 조사하고, 결과에 따라 다음 행동을 선택하는 작업을 자동화할 수 있습니다.
AI가 해킹에 악용될 수 있는 대표적인 방식은 다음과 같습니다.
그러나 개별 사고에서 AI가 어떤 작업을 수행했는지, 어떤 취약점이 실제로 이용됐는지는 조사 결과를 통해 확인해야 합니다.
따라서 이번 사태를 정확하게 표현하면 AI를 활용한 공격의 가능성과 위험성이 현실적인 보안 과제로 부상했으며, 개별 사건의 구체적인 공격 경로와 AI의 역할은 구분해 검증해야 한다는 것입니다.
AI가 해킹에 악용될 수 있는 대표적인 방식은 다음과 같습니다.
- 첫째, 취약점 탐색의 자동화입니다. 사람이 미처 확인하지 못한 웹사이트나 업무용 시스템, 외부 연결 지점을 반복적으로 조사해 공격 가능성이 있는 대상을 찾을 수 있습니다.
- 둘째, 공격 과정의 효율화입니다. 시스템에서 얻은 응답을 분석하고 다음에 시도할 방법을 선택하는 작업을 자동화하면 공격자가 더 많은 대상을 조사할 수 있습니다.
- 셋째, 맞춤형 피싱의 고도화입니다. 유출된 개인정보를 토대로 피해자의 상황에 맞는 문자와 이메일을 작성하면, 무작위로 보내는 사기 메시지보다 훨씬 그럴듯한 접근이 가능해집니다.
- 넷째, 여러 단계의 작업을 연결하는 것입니다. AI 에이전트가 정보 수집, 결과 분석, 다음 작업 실행을 연속적으로 수행하면 공격의 규모와 속도가 커질 수 있습니다.
그러나 개별 사고에서 AI가 어떤 작업을 수행했는지, 어떤 취약점이 실제로 이용됐는지는 조사 결과를 통해 확인해야 합니다.
따라서 이번 사태를 정확하게 표현하면 AI를 활용한 공격의 가능성과 위험성이 현실적인 보안 과제로 부상했으며, 개별 사건의 구체적인 공격 경로와 AI의 역할은 구분해 검증해야 한다는 것입니다.
4. 더 무서운 것은 2차 피해다 — 유출정보가 결합하면 생기는 일
개인정보 유출의 위험은 정보가 외부로 빠져나가는 순간에 끝나지 않습니다.여러 종류의 정보가 한 사람을 중심으로 연결될 때 더 정교한 범죄가 시작될 수 있습니다.
유출된 정보가 악용될 수 있는 시나리오입니다.
은행 관련 정보에서 특정인이 대출을 신청했다는 사실과 연락처가 노출됩니다.
다른 서비스에서는 그 사람의 이름과 이메일 주소가 유출됩니다.
범죄자는 이 정보를 결합해 금융회사 담당자를 사칭하며 대출 심사나 서류 보완을 이유로 연락합니다.
피해자는 상대방이 실제 대출 관련 정보를 알고 있다는 점 때문에 의심을 풀고, 가짜 사이트에 접속하거나 인증번호를 알려줄 수 있습니다.
개인정보가 구체적일수록 사기 메시지의 신뢰도를 높이는 데 악용될 수 있다는 점은 분명히 경계해야 합니다.
은행 관련 정보에서 특정인이 대출을 신청했다는 사실과 연락처가 노출됩니다.
다른 서비스에서는 그 사람의 이름과 이메일 주소가 유출됩니다.
범죄자는 이 정보를 결합해 금융회사 담당자를 사칭하며 대출 심사나 서류 보완을 이유로 연락합니다.
피해자는 상대방이 실제 대출 관련 정보를 알고 있다는 점 때문에 의심을 풀고, 가짜 사이트에 접속하거나 인증번호를 알려줄 수 있습니다.
개인정보가 구체적일수록 사기 메시지의 신뢰도를 높이는 데 악용될 수 있다는 점은 분명히 경계해야 합니다.
미용·의료 상담 정보도 마찬가지입니다.
개인이 어떤 시술을 알아봤는지, 어떤 서비스를 이용했는지와 같은 정보는 사생활과 밀접하게 연결돼 있습니다.
이런 정보가 악용되면 금전적 피해뿐 아니라 사생활 침해와 심리적 부담으로 이어질 수 있습니다.
개인이 어떤 시술을 알아봤는지, 어떤 서비스를 이용했는지와 같은 정보는 사생활과 밀접하게 연결돼 있습니다.
이런 정보가 악용되면 금전적 피해뿐 아니라 사생활 침해와 심리적 부담으로 이어질 수 있습니다.
결제 관련 인증정보가 노출되면 또 다른 문제가 생깁니다.
결제정보를 조회하는 데 그쳤는지, 실제 부정결제가 발생했는지는 구분해야 합니다.
다만 결제 시스템과 연결된 정보가 유출되면 소비자는 자신의 거래 내역을 확인하고 피해 여부를 점검해야 합니다.
결제정보를 조회하는 데 그쳤는지, 실제 부정결제가 발생했는지는 구분해야 합니다.
다만 결제 시스템과 연결된 정보가 유출되면 소비자는 자신의 거래 내역을 확인하고 피해 여부를 점검해야 합니다.
5. AI 시대, 개인정보를 지키기 위한 현실적인 대책
개인정보 보호를 개인의 주의만으로 해결할 수는 없습니다.기업과 금융기관, 정부가 보안 체계를 개선하는 동시에 이용자도 일상에서 실천할 수 있는 방어 습관을 갖춰야 합니다.
① 개인이 실천할 수 있는 7가지
금전 피해가 의심될 때는 해당 금융회사에 즉시 연락해 지급정지 등 가능한 조치를 요청하는 것이 중요합니다.
- 개인정보 유출 통지를 확인합니다. 기업이나 금융기관에서 유출 사실을 통지했다면 어떤 항목이 노출됐는지 확인합니다. 이름과 연락처인지, 금융정보인지, 주민등록번호나 인증정보까지 포함됐는지에 따라 대응이 달라질 수 있습니다.
- 문자와 전화의 발신자를 그대로 믿지 않습니다. 상대방이 실제 대출 한도나 상담 내역을 알고 있다고 해도 진짜 금융회사나 의료기관이라는 증거는 아닙니다. 메시지에 포함된 링크를 누르기보다 공식 앱을 직접 실행하거나 공식 대표번호로 확인합니다.
- 인증번호와 비밀번호를 알려주지 않습니다. 금융회사 직원이나 공공기관을 사칭하더라도 문자 인증번호, 비밀번호, 보안정보를 요구하는 연락에는 응하지 않습니다. 원격제어 앱 설치나 출처가 불분명한 앱의 실행도 피합니다.
- 중요한 계정의 비밀번호를 분리합니다. 이메일, 은행, 결제 서비스에서 같은 비밀번호를 반복해서 사용하지 않습니다. 한 서비스에서 정보가 유출되더라도 다른 계정으로 피해가 번지는 것을 줄이기 위해서입니다. 가능하면 다중인증도 설정합니다.
- 금융거래 알림과 결제 내역을 확인합니다. 계좌 입출금, 카드 결제, 간편결제 내역을 확인할 수 있도록 알림을 설정합니다. 모르는 거래가 발견되면 해당 금융회사에 즉시 연락해 거래 차단 등 필요한 조치를 요청합니다.
- 신분정보와 인증수단을 보호합니다. 주민등록번호나 신분증 사진을 불필요하게 전송하지 않습니다. 개인정보가 유출됐다면 계정 비밀번호 변경과 함께 명의도용이나 금융사고 가능성을 점검하고, 필요한 경우 관련 예방 서비스를 이용합니다.
- 의심스러운 상황에서는 먼저 멈춥니다. ‘오늘까지 처리하지 않으면 대출이 취소됩니다’, ‘계좌가 범죄에 이용됐습니다’, ‘보안 앱을 설치해야 합니다’라는 식으로 불안을 조성하는 연락은 특히 주의합니다. 급하게 행동하도록 압박할수록 공식 경로를 통해 재확인해야 합니다.
금전 피해가 의심될 때는 해당 금융회사에 즉시 연락해 지급정지 등 가능한 조치를 요청하는 것이 중요합니다.
② 기업과 금융기관이 바꿔야 할 보안 체계
이번 사고가 보여준 중요한 교훈은 보안의 범위를 핵심 전산망에만 한정해서는 안 된다는 점입니다.
개인정보를 맡긴 이용자가 피해 여부를 판단하고 필요한 조치를 취할 수 있도록 정확한 정보를 제공하는 것도 기업의 중요한 책임입니다.
이번 사고가 보여준 중요한 교훈은 보안의 범위를 핵심 전산망에만 한정해서는 안 된다는 점입니다.
- 첫째, 대출모집인 서비스와 직원용 업무 시스템, 외부 결제 플랫폼, 협력업체의 시스템까지 보안 점검 대상에 포함해야 합니다.
- 둘째, 업무상 필요한 정보에만 접근하도록 하고, 권한을 세분화하는 등 최소 권한 원칙을 적용해야 합니다.
- 셋째, 인증 절차를 반복적으로 우회하려는 시도 등 비정상적인 접근을 실시간으로 탐지해야 합니다.
- 넷째, 인증정보 점검과 소프트웨어 구성요소를 지속적으로 관리해야 합니다.
- 다섯째, AI 기반 공격에 맞서 방어 체계도 고도화하고, 자동화 보안 시스템이 공격자에게 악용되지 않도록 사람의 감독과 검증 절차를 마련해야 합니다.
개인정보를 맡긴 이용자가 피해 여부를 판단하고 필요한 조치를 취할 수 있도록 정확한 정보를 제공하는 것도 기업의 중요한 책임입니다.
③ 정부가 해야 할 일은 무엇일까요?
정부는 개별 기업에 보안 점검을 지시하는 데서 그치지 않고, 반복되는 사고의 공통 원인을 찾아야 합니다.
또한 금융·통신·결제·의료 등 여러 업종에 걸친 침해 사고 정보를 신속하게 공유할 수 있는 체계를 강화해야 합니다.
공격 수법과 취약점 정보를 공유하면 다른 기업이 같은 공격을 당하기 전에 방어 조치를 취할 수 있습니다.
정부는 개별 기업에 보안 점검을 지시하는 데서 그치지 않고, 반복되는 사고의 공통 원인을 찾아야 합니다.
또한 금융·통신·결제·의료 등 여러 업종에 걸친 침해 사고 정보를 신속하게 공유할 수 있는 체계를 강화해야 합니다.
공격 수법과 취약점 정보를 공유하면 다른 기업이 같은 공격을 당하기 전에 방어 조치를 취할 수 있습니다.
AI 에이전트가 실제 시스템에 접근해 작업을 수행하는 경우에는 접근 가능한 데이터와 도구를 제한하고, 중요한 작업에는 사람의 승인을 요구하는 기준도 필요합니다.
보안 점검과 사고 대응을 위한 AI 활용은 장려하되, 고객정보 접근과 자금 이동처럼 피해가 큰 작업에는 더욱 엄격한 통제를 적용해야 합니다.
보안 점검과 사고 대응을 위한 AI 활용은 장려하되, 고객정보 접근과 자금 이동처럼 피해가 큰 작업에는 더욱 엄격한 통제를 적용해야 합니다.
마지막으로 정보 유출 사고에 대한 책임과 피해 구제 절차를 명확히 해야 합니다.
기업이 개인정보를 수집하고 활용하는 만큼, 그 정보를 안전하게 관리하고 사고 발생 시 피해를 줄이기 위한 조치를 취할 책임도 함께 져야 합니다.
기업이 개인정보를 수집하고 활용하는 만큼, 그 정보를 안전하게 관리하고 사고 발생 시 피해를 줄이기 위한 조치를 취할 책임도 함께 져야 합니다.
6. AI 시대의 보안은 기술이 아니라 신뢰의 문제다
AI는 의료와 교육, 금융, 행정 등 다양한 분야에서 우리의 삶을 편리하게 바꿀 수 있습니다.보안 분야에서도 사람이 놓친 취약점을 찾아내고 대규모 공격을 조기에 탐지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
그러나 같은 기술이 범죄자의 손에 들어가면 공격을 자동화하고, 개인정보를 결합해 피해자에게 맞춤형 사기를 시도하는 데 이용될 수 있습니다.
기술 자체가 선하거나 악한 것이 아니라, 어떤 권한을 부여하고 어떻게 통제하느냐가 중요합니다.
기술 자체가 선하거나 악한 것이 아니라, 어떤 권한을 부여하고 어떻게 통제하느냐가 중요합니다.
AI 시대에 해킹을 완전히 없앨 수는 없더라도, 공격자가 쉽게 침입하지 못하게 하고 침입하더라도 피해가 확산되지 않도록 만드는 것은 가능합니다.
우리가 요구해야 할 것은 단순한 보안 강화 선언이 아닙니다.
어디에서 어떤 정보가 유출됐는지, 왜 막지 못했는지, 피해를 어떻게 예방하고 구제할 것인지에 대한 구체적인 설명과 실행입니다.
어디에서 어떤 정보가 유출됐는지, 왜 막지 못했는지, 피해를 어떻게 예방하고 구제할 것인지에 대한 구체적인 설명과 실행입니다.
디지털 기술의 발전이 우리의 삶을 편리하게 만들기 위해서는 그 편리함을 뒷받침하는 신뢰와 안전이 먼저 확보돼야 합니다.
개인정보는 기업이 마음대로 활용하는 데이터가 아니라, 보호받아야 할 개인의 권리이기 때문입니다.
개인정보는 기업이 마음대로 활용하는 데이터가 아니라, 보호받아야 할 개인의 권리이기 때문입니다.
