2026년 10월 은행·저축은행 7곳 개인정보 유출 사고와 중국 AI 침투도구 ARTEX의 관계를 정리했습니다. 실제 공격에 쓰였는지, 무엇이 뚫렸는지, 내 정보는 어떻게 확인하는지 공식 자료와 보도를 대조했습니다.
금융권 해킹 개요
2026년 10월 은행 개인정보 유출 사고를 두고 ‘AI가 스스로 은행을 털었다’고 하는 것은 사실이 아닙니다. 중국어권 AI 침투테스트 도구 ARTEX의 흔적이 공격 추정 서버에서 발견된 것은 맞습니다. 하지만 2026년 10월 6일 현재 금융당국의 공식 결론은 아직 나오지 않았습니다. 이 글에서는 ARTEX가 어떤 도구인지, 실제로 뚫린 지점은 어디인지, 피해 고객이 지금 무엇을 확인해야 하는지를 공식 보도자료와 언론 보도를 대조해 정리했습니다. 수사 결과 예측이나 특정 기업의 책임 판단은 다루지 않습니다.
사건은 2026년 9월 말부터 10월 초 사이에 잇따라 드러났습니다. 신한은행을 시작으로 KB국민·하나·부산은행, 예가람·웰컴저축은행, 현대캐피탈까지 피해 금융기관은 7곳으로 늘었습니다. 서울경제 영문판 2026년 10월 4일 보도에 따르면 은행권 공격에는 같은 공격자 IP가, 저축은행권 공격에는 다른 IP가 쓰였습니다.
금융위원회는 2026년 10월 2일 사무처장 주재로 긴급 상황대응 회의를 열었습니다. 금융감독원, 금융보안원, 시중은행 6개사, 카드사 3개사, 은행연합회, 여신금융협회가 참석했습니다. 그런데 이날 보도자료 본문에는 ‘AI’나 ‘ARTEX’라는 단어가 한 번도 나오지 않습니다. 언론은 ‘AI 해킹’이라는 표현을 쏟아냈지만 당국 공식 문서는 훨씬 조심스럽게 썼습니다. 사건을 정확히 이해하려면 이 간극부터 짚어야 합니다.
1. 유출 규모와 ‘합계’를 믿기 어려운 이유
먼저 각 금융사가 밝힌 피해 규모입니다. 아래 수치는 모두 각 사 발표를 언론이 보도한 값이며, 금융당국이 공식 집계한 총계는 아직 없습니다.
| 기관 | 유출 경로 | 유출 규모 | 보도 |
|---|---|---|---|
| 신한은행 | 대출모집인용 간편조회 서비스 | 약 2만5천 명(주민번호 66건, CI 97건 포함) | 세계일보 2026-10-01 |
| KB국민은행 | 직원용 모바일 업무지원시스템 | 119명 | 머니투데이 2026-10-02 |
| 하나은행 | 영업지원시스템(ODS) | 89명 | MBC 2026-10-02 |
| 부산은행 | 외주개발 직원 정보 | 11명 | 서울신문 2026-10-02 |
| 예가람저축은행 | 미공개 | 약 4만 명(추정) | 뉴스핌 2026-10-04 |
| 현대캐피탈 | 주택대출 모집인 | 146명 | 뉴스핌 2026-10-04 |
| 웰컴저축은행 | 미공개 | 규모 미공개 | 서울경제 2026-10-04 |
각 사 발표치를 단순히 더하면 65,365명입니다. 여기에는 웰컴저축은행이 빠져 있고, 예가람저축은행의 약 4만 명도 추정치입니다. Korea Times는 2026년 10월 5일 보도에서 피해 인원을 6만7천 명 이상으로 적었지만 집계 기준은 밝히지 않았습니다. ‘총 몇 명 유출’이라는 단일 수치는 아직 쓰기 어렵습니다.
표에서 눈여겨볼 것은 유출 경로입니다. 일반 고객이 쓰는 인터넷뱅킹이나 모바일뱅킹 앱이 뚫린 사례는 없습니다. 털린 곳은 대출모집인, 직원, 외주 인력이 쓰는 부속 시스템이었습니다. 메인 시스템보다 관리가 느슨해지기 쉬운데도 인터넷에 노출돼 있었다는 점이 공통입니다. 금융위원회가 10월 2일 보도자료에서 가장 먼저 지시한 것도 외부에 노출된 IT 자산과 서비스를 빠짐없이 파악하라는 내용이었습니다.
신한은행은 피해 전액 보상과 전담 상담센터(1544-2946) 운영 방침을 밝혔습니다. 경찰청 사이버수사국은 입건 전 조사(내사)에 들어갔고, 대통령은 2026년 10월 5일 철저한 조사를 지시했습니다.
용어 풀이
1. CI(연계정보) — 주민등록번호 대신 본인을 식별하려고 만든 암호화된 고유값으로, 여러 서비스에서 같은 사람임을 연결하는 데 쓰입니다.
2. ODS(영업지원시스템) — 영업점 직원이 고객·상품 정보를 조회하는 내부 업무 시스템입니다.
2. ARTEX는 어떤 도구인가
ARTEX는 GitHub에 공개된 오픈소스 프로젝트입니다. 원 저장소(Autumn-27/ARTEX)는 스스로를 AI 자율 침투테스트 시스템이라고 소개합니다. 침투테스트는 원래 보안 담당자가 승인을 받아 자기 시스템의 빈틈을 미리 찾는 작업입니다. 같은 기능을 승인 없이 남의 시스템에 쓰면 공격이 됩니다.
| 항목 | 내용(2026-10-06 기준) |
|---|---|
| 구성 | Go 백엔드 + Next.js 프론트엔드 |
| 라이선스 | AGPL-3.0(무료 오픈소스) |
| 연결 가능한 AI | Anthropic·OpenAI API 키, 그 밖의 호환 엔드포인트 |
| 사람의 개입 | 승인·차단을 위한 UI 제공 |
| 부가 기능 | 프록시 기반 트래픽 기록 |
| GitHub 지표 | 스타 1.6k, 포크 332 |
ARTEX는 AI 모델 자체가 아니라 ‘지휘자’ 역할을 하는 도구입니다. 설정에서 여러 회사의 대형 언어모델을 바꿔 끼울 수 있어 특정 모델에 묶이지 않습니다. 그래서 공격에 어떤 AI 모델이 연결됐는지는 2026년 10월 6일까지 보도된 바가 없습니다.
‘자율’이라는 이름도 곧이곧대로 받아들이면 곤란합니다. 저장소 설명에는 사람이 개입해 승인하거나 차단하는 화면이 분명히 적혀 있습니다. 헤럴드경제 2026년 10월 3일 단독 보도에서도 금융보안원 관계자는 AI가 독자적으로 공격한 것이 아니라 해커가 도구로 썼다고 말했습니다. 실제 구조는 사람이 운영하고 AI가 반복 작업을 자동화하는 방식입니다.
이력도 있습니다. 이코노미트리뷴 등의 보도에 따르면 ARTEX는 바이두 보안대응센터가 2026년 9월 3일 청두에서 결선을 연 ‘Agent+’ 공방능력 챌린지(150여 팀 참가)에서 우승했습니다. 다만 같은 보도에 인용된 세부 점수는 바이두 표적장 67.83점(7위), 텐센트 블라인드 테스트 89.78점(6위)으로, 개별 점수 순위는 상위권이 아니었습니다. 이 수치의 근거는 바이두 공식 페이지가 아니라 중국 보안 커뮤니티에 다시 실린 글입니다.
저장소 설명에는 개인 학습과 로컬 검증용으로만 쓰고 온라인 시스템을 대상으로 실제 테스트를 하지 말라는 취지의 이용 제한 문구가 있습니다. 하지만 무료 오픈소스에 포크가 332개나 되는 상황에서 이런 문구로 악용을 막을 수는 없습니다.
용어 풀이
1. 침투테스트 — 허가를 받은 보안 전문가가 공격자처럼 시스템을 시험해 취약점을 미리 찾는 점검 방식입니다.
2. 오케스트레이터 — 여러 AI 모델과 도구를 순서대로 불러 작업을 이어 붙이는 ‘지휘’ 소프트웨어입니다.
3. 포크 — 공개된 코드를 통째로 복제해 각자 수정할 수 있게 만든 사본으로, 원작자가 이후 사용을 통제하기 어렵습니다.
3. ARTEX는 실제로 쓰였나
이번 사건에서 주장이 가장 크게 엇갈리는 대목입니다. ARTEX 흔적이 알려진 순서대로 보면 이렇습니다.
- 최초 발견 — 지니언스 시큐리티센터 문종현 센터장이 LinkedIn에 공개했습니다. 크리덴셜 스터핑과 API 취약점 공격에 쓰인 것으로 추정되는 웹서버의 HTML 타이틀에서 ARTEX 콘솔 문자열을 확인했다는 내용입니다. 이를 보도한 서울경제 영문판(2026-10-02)은 이 시점까지 실제 공격 사용은 확인되지 않았다고 덧붙였습니다.
- 금융보안원 권고(2026-10-02) — 데일리시큐 보도에 따르면 공격자가 ARTEX를 LLM API 프록시 ‘CLIProxyAPI’와 연동했다는 내용이 담겼습니다.
- 관계자 발언(2026-10-03) — 헤럴드경제는 금융보안원 관계자가 공격 IP와 신한은행 로그를 역추적해 ARTEX 흔적을 확인했다고 전했습니다.
- 반대 보도(2026-10-04·05) — ZDNet Korea와 이데일리는 금융당국과 금융기관의 공식 조사에서 ARTEX가 신한 공격에 실제로 쓰였다는 사실은 확인되지 않았다고 보도했습니다.
| 쟁점 | 많이 퍼진 서술 | 공식 기록·보도 대조 결과 |
|---|---|---|
| 공격 도구 | ARTEX로 해킹 확정 | 익명 관계자 발언과 상반된 보도가 공존, 당국의 공식 결론 없음 |
| 당국 표현 | ‘AI 해킹’ | 2026-10-02 금융위 보도자료에 AI·ARTEX 언급 없음, 이데일리 보도 기준 위원장 발언은 가능성을 배제할 수 없다는 수준 |
| 공격 주체 | AI가 스스로 공격 | 사람이 도구로 운영했다는 관계자 발언 |
| 서버 359개 | 공격 인프라 규모 | 노출된 설치 대수일 뿐, 집계사가 직접 전부 공격용은 아니라고 밝힘 |
마지막 행은 특히 오해가 많습니다. 오아시스시큐리티는 자사 위협정보 플랫폼으로 2026년 9월 23일부터 10월 3일까지 14개 국가·지역에서 ARTEX 관련 고유 IP 359개를 찾아냈습니다.
| 국가·지역 | IP 수 | 비중 |
|---|---|---|
| 미국 | 236개 | 65.7% |
| 중국 | 53개 | 14.8% |
| 홍콩 | 39개 | 10.9% |
| 한국 | 4개 | — |
미국·중국·홍콩을 합치면 91.4%입니다. 하지만 회사는 정상적인 보안점검에도 쓰이는 도구여서 관측된 서버를 모두 공격용으로 볼 수는 없다는 단서를 달았습니다. 같은 계열 도구인 CyberStrikeAI 관련 노출 서버는 약 1,000개로 ARTEX보다 더 많이 관측됐습니다. ARTEX 하나만 막는다고 해결될 문제가 아닙니다.
용어 풀이
1. 크리덴셜 스터핑 — 다른 곳에서 새어 나온 아이디·비밀번호 조합을 대량으로 대입해 로그인을 시도하는 공격입니다.
2. LLM API 프록시 — 여러 AI 서비스 호출을 하나의 창구로 모아 중계하는 서버로, 어떤 모델을 쓰는지 겉으로 드러나지 않게 만들기도 합니다.
4. 실제로 뚫린 곳은 ‘AI’가 아니라 오래된 권한검증 빈틈
이번 사건을 ‘AI 고도 공격’으로만 보면 정작 중요한 원인을 놓칩니다. 데일리시큐가 전한 금융보안원 권고 내용을 보면 신한은행 건의 수법은 이렇습니다. 공격자는 본인확인을 우회한 뒤 조회 요청의 값(파라미터)을 바꿔 다른 고객의 정보를 받아냈습니다. 요청을 보낸 사람에게 그 정보를 볼 권한이 있는지 서버가 다시 확인하지 않았기 때문입니다.
은행 창구에 비유하면, 신분증 검사는 통과했는데 직원이 “몇 번 고객 정보 주세요”라는 요청을 받고 그 번호가 본인 것인지 따져 보지 않은 채 서류를 내준 셈입니다. 보안 업계에서는 오래전부터 알려진 유형이고, AI가 새로 만든 취약점이 아닙니다.
| 구분 | AI가 바꾼 것 | AI가 바꾸지 않은 것 |
|---|---|---|
| 공격 속도 | 빈틈 있는 조회 화면을 찾는 비용이 크게 줄어듦 | — |
| 취약점 종류 | — | 권한 재검증 누락이라는 오래된 유형 |
| 방어 원칙 | — | 모든 조회 요청에서 ‘이 사람이 볼 수 있는 정보인가’ 확인 |
AI의 위력은 금융위원회도 공식 문서에 적은 적이 있습니다. 2026년 9월 3일 보도자료에서 금융위는 진행 중인 테스트에서 프런티어 AI가 수백만에서 수천만 라인의 소스코드를 수 시간 안에 분석할 수 있음을 확인했다고 밝혔습니다. 같은 해 7월 초에는 AI로 보안테스트를 하다 경미한 전산장애가 나도 제재를 면책하는 조치와 가이드라인을 내놓기도 했습니다. 방어하는 쪽에도 AI를 쓰라고 권장한 셈입니다. 같은 도구라도 승인받은 범위 안에서 쓰면 진단이고, 승인 없이 쓰면 공격입니다. 도구 이름만으로 막기 어려운 이유가 여기 있습니다.
망분리 규제 완화가 원인이라는 주장도 있지만 근거가 약합니다. 금융위는 2026년 9월 3일 「제2차 망분리 규제 긴급 완화」를 발표하며 신청 자격 대상을 49개사에서 75개사로, 선정 대상을 10개사에서 15개사로 늘렸고, 비조치의견서는 10월 중 발급할 예정이었습니다. 그런데 이번 유출 경로는 망분리 영역이 아니라 처음부터 인터넷에 노출된 모집인·직원·외주용 시스템이었습니다. 정책의 사각지대는 망분리보다 외부 노출 자산 관리 쪽이었다고 보는 편이 정확합니다.
용어 풀이
1. BOLA·IDOR — 요청 속 식별번호만 바꾸면 남의 데이터가 조회되는 권한검증 결함을 부르는 이름입니다.
2. 망분리 — 금융사 내부 업무망을 인터넷과 물리적·논리적으로 떼어 놓도록 한 규제입니다.
3. 비조치의견서 — 특정 행위에 대해 금융당국이 제재하지 않겠다고 미리 밝혀 주는 공식 문서입니다.
5. 피해 고객 FAQ
Q. 내 계좌 거래 내역이나 비밀번호도 새어 나갔나요?
각 은행은 이번 유출이 대출모집인·직원·외주용 조회 화면에서 일어났고 계좌 거래 정보는 유출 대상이 아니었다고 밝혔습니다. 다만 은행마다 유출 항목이 다르니, 거래 은행의 공지와 유출 조회 메뉴에서 본인이 해당하는지부터 확인하세요.
Q. 가장 걱정해야 할 위험은 무엇인가요?
2차 피해입니다. 대출모집인용 조회 화면에서 나간 정보에는 이름·연락처와 함께 대출 관련 정보가 섞여 있을 수 있습니다. 이런 정보가 한꺼번에 새면 내 상황을 훤히 아는 듯한 대출 사칭 전화를 만들기 쉽습니다. 은행이나 수사기관을 사칭해 앱 설치, 원격제어, 선입금, 기존 대출 상환을 요구한다면 일단 전화를 끊고 은행 대표번호로 직접 다시 확인하는 것이 안전합니다.
Q. 신한은행 피해자는 어디로 문의하나요?
신한은행은 피해 전액 보상 방침과 함께 전담 상담센터 1544-2946을 운영한다고 밝혔습니다. 다른 기관의 보상 기준은 2026년 10월 6일 기준 각 사 공지를 확인해야 합니다.
Q. 금융당국은 무엇을 하고 있나요?
금융위원회는 2026년 10월 2일 보도자료에서 세 가지를 지시했습니다.
| 지시 사항 | 의미 |
|---|---|
| 외부 노출 IT 자산·서비스 전수 파악 및 취약점·접근통제 점검 | 잊힌 부속 시스템 찾아내기 |
| 인증 없이 내부정보에 접근할 수 있는 경로 점검 | 이번 수법과 같은 빈틈 막기 |
| 공격 IP·수법 등 위협정보 신속 공유 | 같은 공격자의 다른 기관 침투 차단 |
이투데이·뉴스1 보도에 따르면 이억원 금융위원장은 2026년 10월 4일 긴급회의에서 꼭 필요한 경우가 아니면 외부 접근을 모두 차단한다는 원칙을 밝혔습니다. 서울경제 영문판 보도로는 약 500개 금융회사에 점검 기한이 통보됐습니다. 은행·카드사는 10월 6일, 증권·보험·저축은행·전자금융업자는 10월 8일까지입니다.
Q. 금융권 밖에서도 비슷한 사고가 있었나요?
데일리시큐는 같은 맥락에서 29CM(15만9,852건)와 강남언니(약 22만 명) 유출을 함께 거론했습니다. 이 사건들이 같은 공격자나 같은 도구와 연결됐는지는 공식 발표가 없습니다.
정리
이번 은행·저축은행 7곳 정보유출에서 ARTEX는 공격 추정 서버에서 흔적이 발견된 도구일 뿐이고, 2026년 10월 6일까지 실제로 쓰였는지에 대한 당국의 공식 결론은 없습니다. ‘AI가 스스로 은행을 털었다’는 말은 틀렸습니다. 지금은 사람이 AI 도구로 빈틈 찾기를 자동화했을 가능성이 거론되는 정도입니다. 실제로 뚫린 곳은 권한 재검증이 빠진 부속 조회 시스템, 즉 오래된 유형의 빈틈이었고 AI는 그 빈틈을 찾는 속도를 높였을 뿐입니다. 피해가 걱정된다면 거래 은행의 유출 조회부터 확인하고, 내 정보를 아는 듯한 대출 권유 전화는 특히 조심하시기 바랍니다.
참고 자료
조사 기준일: 2026년 10월 06일
본문의 수치는 아래 자료에서 확인한 것입니다. 제조사 공식 자료(T1)와 전문 매체 실측(T2)을 구분해 표기했습니다. 가격·공급 상황은 변동이 크므로 기준일 이후의 값은 다시 확인해야 합니다.
공식 자료 (확인일 2026-10-06)
– 금융위원회 「최근 발생하는 금융권 침해위협에 면밀히 대응해 나가겠습니다」 2026-10-02: https://www.fsc.go.kr/no010101/87869
– 금융위원회 「제2차 망분리 규제 긴급 완화 조치」 2026-09-03: https://www.fsc.go.kr/no010101/87646
– 금융위원회 「프런티어 AI 보안위협 면책 조치와 가이드라인」 2026-07-02: https://www.fsc.go.kr/no010101/87240
– 금융위원회 보도자료 게시판(10-04 자료 부재 확인): https://www.fsc.go.kr/no010101
– ARTEX 원 저장소 README·커밋: https://github.com/Autumn-27/ARTEX
– 서울경제 영문판, 동일 IP 7개사(10-04): https://en.sedaily.com/finance/2026/10/04/same-ip-used-in-hacks-on-multiple-korean-financial-firms
– 서울경제 영문판, 지니언스 최초 발견(10-02): https://en.sedaily.com/technology/2026/10/02/traces-of-chinese-ai-hacking-tool-found-on-server-tied-to
– The Herald Business 단독(10-03): https://mbiz.heraldcorp.com/article/10892497
– 이데일리(10-05): https://edaily.co.kr/News/Read?mediaCodeNo=257&newsId=01082406645609968
– ZDNet Korea(10-04): https://zdnet.co.kr/view/?no=20261004170058
– 데일리시큐, API 권한검증(10-02/10-06): https://www.dailysecu.com/news/articleView.html?idxno=208718
– 데일리시큐, 359개 IP(10-04): https://www.dailysecu.com/news/articleView.html?idxno=208724
– 뉴스통, 오아시스시큐리티 집계: https://www.newstong.co.kr/view3.aspx?seq=14724828
– Korea Times(10-05): https://www.koreatimes.co.kr/business/banking-finance/20261005/ai-powered-attacks-on-banks-expose-technological-lag-in-koreas-financial-cyber-defenses
– 이코노미트리뷴, 바이두 대회·CLIProxyAPI: https://www.economytribune.co.kr/news/articleView.html?idxno=3904066
– 세계일보, 신한 유출 상세(10-01): https://www.segye.com/newsView/20261001509673
– 머니투데이, KB국민 119명(10-02): https://mt.co.kr/finance/2026/10/02/2026100213472750280
– MBC, 하나은행 89명(10-02): https://imnews.imbc.com/news/2026/econo/article/6855454_36932.html
– 서울신문, 하나·부산(10-02): https://www.seoul.co.kr/news/economy/finance/2026/10/02/20261002500271
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