AI 에이전트 하이재킹(Agent Hijacking

개요

AI 에이전트 하이재킹(Agent Hijacking)은 인공지능 시스템, 특히 자동화된 에이전트나 자율 실행 AI가 공격자에게 통제권을 탈취당하는 사이버 공격 유형입니다. 이는 명령어 조작, 학습 데이터 오염, 통신 경로 개입 등을 통해 발생하며, 개인정보 유출, 시스템 오작동, 악성 자동화로 이어질 수 있습니다.

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1. 개념 및 정의

AI 에이전트 하이재킹 공격은 AI가 수행하는 작업 흐름을 공격자가 탈취하거나 변조하여 악의적인 목적을 수행하도록 조작하는 공격 방식입니다.

• 주 대상: 챗봇, RPA, 자율 에이전트, 멀티에이전트 시스템
• 공격 목표: 정보 유출, 정책 위반, 악성 실행 유도
• 차이점: 기존 시스템 하이재킹보다 자율성 기반 AI의 조작이 핵심

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2. 특징

구분	AI 에이전트 하이재킹	일반 악성코드 공격	피싱 공격
공격 경로	데이터, 명령, API	파일, 실행 프로그램	메일, 링크
자동화 침투 여부	높음	보통	낮음
지속성	에이전트 지속 실행	시스템 종료 시 소멸	사용자 행위 의존

• 명령 체계 변조 가능성: AI의 플로우 자체를 조작 가능
• 자동화된 피해 확대: 스스로 실행과 확산 가능

AI의 자율성과 연결성이 공격의 확산성과 위험도를 키움

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3. 공격 기법 및 경로

기법	설명	예시
프롬프트 인젝션	AI에게 악성 명령 삽입	“ignore previous instruction and...”
API 인터셉트	외부 호출 API 조작	API 응답 위조 후 전달
Credential 스니핑	AI 내 저장 자격증명 탈취	OAuth 토큰, 쿠키 탈취
명령 체인 오염	멀티 명령 프로세스 삽입	에이전트 내 루틴에 악성 행 삽입

프롬프트 및 인터페이스가 주요 공격 벡터로 작용함

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4. 기술적 대응 방안

대응 기술	기능	도입 도구 예시
입력 필터링	악성 명령 구문 제거	LLM 전처리 필터, 컨텍스트 필터링
권한 분리	역할 기반 접근 제어	RBAC, 정책 기반 제어 엔진
통신 암호화	에이전트-API 간 안전 통신	TLS, 인증 토큰 관리
에이전트 행동 감사	이상 명령 실행 탐지	로그 분석, 시그니처 기반 탐지

• LLM 기반 에이전트는 프롬프트 보안이 핵심
• 제로 트러스트 보안 모델 적용 필수

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5. 피해 사례 및 영향

사례	내용	영향
금융 챗봇 조작	고객 정보 요청 루틴 변조	개인정보 유출 및 신뢰도 하락
자동화 에이전트 명령 탈취	서버 관리 자동화 툴 악용	시스템 자원 손실 및 장애 발생
AI 고객센터 오용	사용자 응대 조작 및 악성 링크 전송	피싱 및 브랜드 훼손

• 신뢰성 기반 서비스의 취약점 노출
• 내부 시스템까지의 확산 위험 존재

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6. 보안 적용 고려사항

항목	설명	권장사항
모델 신뢰성 검증	출력의 정합성과 목적성 검토	인텐트 검증 시스템 구축
명령 체계 로그화	에이전트 동작의 가시성 확보	중앙 로그 수집 및 분석 시스템 구축
사용자 검증 이중화	자동화 에이전트 실행 제한	MFA, 세션 타임아웃 강화

• 실시간 행위 모니터링 시스템 필수
• AI 윤리 기준 및 보안 통제 정책 강화 필요

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7. 결론

AI 에이전트 하이재킹은 자율성과 연결성을 지닌 AI 시스템의 핵심적인 취약점을 노리는 공격으로, 그 파급력과 피해 범위가 기존 공격과는 비교할 수 없을 정도로 확장적입니다. 기술적 보안 조치뿐만 아니라, 정책적·윤리적 대응 프레임워크 마련이 함께 이뤄져야 합니다.