JadePuffer ransomware used AI agent to automate attack
클라우드 보안 기업 Sysdig은 JadePuffer 랜섬웨어가 공격의 정찰, 자격 증명 탈취, 권한 상승, 데이터 암호화 등 전체 과정을 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트에 의해 자동화한 최초의 사례라고 보고했다. 해당 AI 에이전트는 공격 중 실패에 적응하여 31초 만에 로그인 실패를 해결하는 등 실시간으로 대응했다.
클라우드 보안 기업 Sysdig은 JadePuffer 랜섬웨어가 공격의 모든 단계를 자율적인 AI 에이전트에 의해 수행한 최초의 문서화된 사례라고 보고했다. 이 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하며, 타겟에 대한 정찰, 자격 증명 탈취, 측면 이동, 지속성 확보, 권한 상승, 데이터 암호화를 자동화했다.
공격자는 Langflow의 CVE-2025-3248 취약점을 이용해 초기 접근에 성공한 후, AI 에이전트를 작동시켰다. 에이전트는 Langflow의 데이터베이스를 덤프하고 환경 변수와 민감 파일을 검색해 자격 증명을 탈취했다. 또한 MinIO 오브젝트 스토어를 열거할 때 API 응답 형식이 XML로 반환되자 다음 요청에서 파싱 로직을 실시간으로 조정하는 적응형 접근 방식을 보였다. 최종적으로 Alibaba Nacos 서버에 침투해 1,342개의 서비스 설정 항목을 암호화하고 랜섬 노트를 남겼다.
이 사례는 AI 에이전트가 단순한 보조 도구를 넘어, 인간 해커의 역할을 완전히 대체할 수 있는 수준의 자율적 공격 능력을 갖추었음을 보여준다. 이는 향후 사이버 보안 위협의 패러다임 변화를 예고하며, AI 기반 공격에 대한 새로운 방어 전략의 필요성을 강조한다.