Credential Stuffing (크리덴셜 스터핑)

개요

크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing)은 해커가 유출된 사용자 계정 정보(아이디 및 비밀번호)를 자동화된 도구로 입력하여 다양한 웹사이트 및 서비스에 무차별적으로 로그인 시도하는 공격 기법입니다. 이는 동일한 계정 정보를 여러 웹사이트에서 재사용하는 사용자의 습관을 악용하는 대표적인 보안 위협입니다. 본 글에서는 크리덴셜 스터핑의 개념, 주요 피해 사례, 공격 방식, 방어 전략 및 최신 대응 기술을 살펴봅니다.

---

1. 크리덴셜 스터핑이란?

크리덴셜 스터핑은 공격자가 다크웹 또는 데이터 유출 사고를 통해 입수한 계정 정보를 사용하여 자동화된 로그인 시도를 하는 공격 방식입니다.

1.1 크리덴셜 스터핑의 주요 특징

• 대량의 유출된 계정 정보 사용: 공격자는 기존에 유출된 아이디와 비밀번호 데이터를 사용
• 자동화된 공격: 봇(Bot) 또는 스크립트를 활용해 다수의 웹사이트에서 무작위 로그인 시도
• 무차별 대입과 다름: 비밀번호 조합을 무작위로 대입하는 Brute Force 공격과 달리, 유출된 실제 정보를 사용
• 2차 공격으로 확장 가능: 성공한 계정을 통해 금융 사기, 피싱 공격, 추가 데이터 유출 가능

1.2 크리덴셜 스터핑 vs. 무차별 대입 공격

구분	크리덴셜 스터핑	무차별 대입 공격 (Brute Force)
공격 방식	유출된 실제 사용자 계정 정보 사용	임의의 비밀번호를 조합하여 대입
공격 속도	자동화된 로그인 시도	랜덤한 조합 생성으로 속도 느림
차단 가능성	사용자 정보가 실제이므로 탐지 어려움	반복적인 로그인 실패로 탐지 용이
방어 방법	다중 인증(MFA), CAPTCHA, 비밀번호 정책 강화	계정 잠금, IP 차단, 레이트 리미트 적용

---

2. 크리덴셜 스터핑 공격 방식

2.1 공격 과정

1. 유출된 계정 정보 확보: 다크웹, 피싱, 데이터 유출 사고를 통해 이메일 및 비밀번호 정보 확보
2. 자동화된 로그인 시도: 봇넷(Botnet) 또는 스크립트를 활용하여 다수의 웹사이트에서 로그인 시도
3. 성공한 계정 활용: 로그인 성공 시 금융 정보 탈취, 내부 데이터 접근, 계정 탈취 등의 악용
4. 2차 공격 수행: 계정을 통해 내부 네트워크 침투, 피싱 이메일 발송, 추가 공격 수행

2.2 자동화 도구 예시

• Sentry MBA: 크리덴셜 스터핑 공격에 자주 사용되는 자동화 툴
• OpenBullet: 다양한 웹사이트에 로그인 시도를 자동화하는 오픈소스 도구
• SNIPR: 계정 유효성 검사 및 크리덴셜 스터핑을 수행하는 공격 도구

---

3. 크리덴셜 스터핑 피해 사례

3.1 넷플릭스 및 스트리밍 서비스 계정 탈취

• 해커들이 유출된 계정 정보를 활용해 넷플릭스, 디즈니+, 아마존 프라임 등의 계정 무단 사용
• 피해자 계정이 재판매되거나, 가족 공유 기능을 악용하여 다수의 사용자가 이용

3.2 금융 및 은행 서비스 해킹

• 은행 및 핀테크 서비스에서 크리덴셜 스터핑을 이용해 로그인 성공 후, 금융 정보 탈취
• 자동이체, 결제 사기, 신용카드 정보 유출 등의 피해 발생

3.3 기업 내부 시스템 침해

• 기업 직원 계정이 크리덴셜 스터핑을 통해 탈취되면서 내부 네트워크에 침투
• 기밀 데이터 유출 및 내부 시스템 공격 수행

---

4. 크리덴셜 스터핑 방어 전략

방어 전략	설명
다중 인증 (MFA, Multi-Factor Authentication)	추가 인증을 요구하여 비밀번호 탈취만으로 계정 접근 불가능하게 만듦
비밀번호 재사용 방지 정책	사용자가 동일한 비밀번호를 여러 사이트에서 사용하지 않도록 유도
CAPTCHA 적용	자동화된 로그인 시도를 차단하는 기능 추가
IP 차단 및 레이트 리미트 적용	일정 횟수 이상 로그인 실패 시 계정 잠금 및 IP 차단
사용자 로그인 알림	새로운 기기 또는 위치에서 로그인 시 이메일, SMS 알림 발송
다크웹 모니터링	유출된 계정 정보 탐색 및 사용자에게 경고 조치 수행

4.1 다중 인증 (MFA) 적용 예제

import pyotp
# OTP 기반 MFA 구현 예제
secret = pyotp.random_base32()
totp = pyotp.TOTP(secret)
print(totp.now())  # 생성된 일회용 비밀번호 출력

---

5. 최신 크리덴셜 스터핑 대응 기술

• AI 및 머신러닝 기반 이상 탐지: 비정상적인 로그인 시도를 실시간으로 감지
• 생체인증(FIDO, WebAuthn) 적용: 비밀번호 없는 인증 방식 확대
• 클라우드 보안 강화 (Zero Trust 보안 모델 적용): 사용자의 세션을 지속적으로 검증하는 보안 접근 방식 도입
• 유출된 비밀번호 자동 차단: 기업이 데이터베이스에서 유출된 비밀번호 목록과 비교하여 사용자에게 강제 변경 요청

---

6. 결론

크리덴셜 스터핑은 유출된 계정 정보를 활용한 자동화 공격으로, 기업과 개인 모두에게 심각한 보안 위협을 초래합니다. 이를 방어하기 위해서는 다중 인증, 비밀번호 정책 강화, AI 기반 이상 탐지 시스템 등의 보안 대책을 적용해야 합니다. 특히, 사용자들은 동일한 비밀번호 사용을 피하고, 정기적으로 비밀번호를 변경하는 보안 습관을 기르는 것이 중요합니다. 최신 보안 기술을 적극적으로 활용하여 크리덴셜 스터핑으로 인한 피해를 최소화해야 합니다.