2025년 제5회 보안 리포트: AI 기반 자동화 랜섬웨어(RaaS 2.0)의 진화와 위협 분석

서론

랜섬웨어는 지난 10년 동안 꾸준히 진화해 왔지만,
2025년 기준으로 가장 큰 변화는 AI 결합을 통한 자동화 수준의 폭발적 증가다.
특히 서비스형 랜섬웨어(RaaS, Ransomware-as-a-Service)가
AI 기술과 결합하면서 RaaS 2.0 시대가 본격적으로 열렸다.

이 새로운 형태의 랜섬웨어는
초보 공격자도 고급 해킹 기술 없이 공격을 실행할 수 있게 만들었으며,
기업·기관·개인 모두를 동시에 노리는 대규모 공격이 가능해졌다.

이번 리포트에서는 RaaS 2.0의 기술적 특징, 공격 방식, 실제 사례,
그리고 사이버헬퍼 관점에서의 대응 전략을 정리한다.

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1. RaaS 2.0이 등장한 배경

기존 랜섬웨어 생태계는 기술력을 갖춘 특정 조직이 공격을 수행했다.
하지만 RaaS가 등장하면서 공격은 서비스 산업처럼 구조화되고 시장화되었다.

2025년 RaaS 2.0이 등장한 이유는 다음과 같다.

첫째, AI 모델의 성능이 향상되면서 공격 자동화 수준이 크게 강화되었다.
AI는 취약점을 직접 분석하고, 적합한 공격 경로를 선택하며,
실시간으로 보안 우회를 시도할 수 있다.

둘째, 다크웹을 중심으로
“AI 기반 자동 공격 패키지”가 판매되기 시작했다.
누구나 비용만 지불하면 랜섬웨어 공격을 실행할 수 있는 환경이 조성된 것이다.

셋째, 기업들이 클라우드와 SaaS 환경을 적극적으로 도입하면서
복잡한 인프라를 사용하는 조직이 늘었고, 취약점도 함께 증가했다.

이런 변화들이 결합되면서 RaaS 2.0은
과거보다 훨씬 빠르고, 예측하기 어렵고, 확산력이 강한 형태로 발전하고 있다.

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2. RaaS 2.0의 기술적 특징

RaaS 2.0의 핵심은 AI 자동화다.
공격자가 명령을 내리지 않아도 악성코드가 스스로 상황을 판단하고 움직인다.

1) 자동 취약점 탐색 기능

AI는 접속한 시스템의 환경을 분석하고
취약점을 스스로 찾아낸 후, 침투 가능한 경로를 선택한다.
이 과정은 몇 초 내에 이루어지며 대량 공격이 가능하다.

2) 보안 우회 알고리즘

기존 보안 솔루션은 이미 알려진 랜섬웨어 패턴을 탐지한다.
그러나 RaaS 2.0은 실행할 때마다 코드를 변형하기 때문에
탐지 기반 방어 체계가 무력화된다.

3) 내부망 확산 및 권한 상승 자동화

침투 후에는 내부망의 구조를 스스로 파악하며
관리자 권한을 획득할 수 있는 지점을 자동으로 탐색한다.
과거에는 사람이 실행하던 단계가 AI에 의해 모두 처리된다.

4) 협상 메시지 자동 생성

몸캠피싱에서 AI가 협박 문구를 만드는 것처럼,
랜섬웨어 담당 조직도 AI를 이용해 협박 메시지, 이메일,
회복 키 제안 등을 자동으로 생성한다.
기업의 재정 상태나 대응 능력을 분석해 요구 금액도 조정한다.

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3. RaaS 2.0 공격 시나리오 분석

2025년 대표적인 RaaS 2.0 공격 흐름은 다음과 같다.

첫째, 취약점 스캐닝이 실행된다.
AI는 인터넷에 노출된 서버·클라우드·API 등을 분석해
가장 공격하기 쉬운 대상을 선택한다.

둘째, 초기 침투 후 내부망 탐색이 진행된다.
AI는 사용자의 권한, 네트워크 구조, 중요 파일 위치를 파악하며
가장 효과적인 공격 경로를 계산한다.

셋째, 파일 암호화가 실행된다.
암호화 방식은 매번 동적으로 변하며
백업 파일이나 클라우드 동기화 파일도 동시에 공격 대상이 된다.

넷째, 협박 메시지가 자동으로 전달된다.
기업의 규모·매출·보안 예산 등을 기반으로
요구 금액이 자동 산출되고, 메시지 톤도 상황에 맞춰 조정된다.

마지막으로, 공격이 실패할 경우
AI는 새로운 경로를 탐색하고 동일 기업을 다시 공격할 수 있다.

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4. 실제 사례 분석

사이버헬퍼가 분석한 다수의 RaaS 2.0 사례에서
다음과 같은 특징이 공통적으로 발견되었다.

한 제조업체는 외부에 노출된 VPN 계정 하나가 탈취되면서
3시간 만에 내부 서버 전체가 암호화되는 피해를 입었다.
AI는 권한 상승 과정을 자동으로 처리했고,
수백 개의 서버가 동시에 공격당했다.

또 다른 사례에서는
AI가 백업 서버 위치를 먼저 파악해 백업 파일부터 암호화했다.
기업은 복구할 데이터가 없어 큰 금액을 지불해야 했다.

중소기업에서는
메일 서버 취약점을 이용해 침투한 뒤
경영진의 재정 보고서를 분석하고
기업이 지불 가능한 범위에서 금액을 산출해 요구하는 사례도 있었다.

이 모든 사례의 공통점은
AI가 공격 전 과정을 자동으로 관리했다는 점이며
인간의 개입이 매우 최소화되어 있다는 것이다.

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5. 대응 전략

RaaS 2.0 시대에는 전통적인 방어 방식만으로는 절대 대응할 수 없다.

가장 먼저 필요한 것은
중요 시스템의 취약점을 빠르게 제거하는 체계다.
취약점 공개 후 패치가 지연될 경우
AI 기반 자동화 공격의 첫 번째 목표가 된다.

두 번째는 실시간 이상행동 탐지다.
RaaS 2.0은 패턴이 일정하지 않기 때문에
로그 분석이나 탐지 서명만으로는 공격을 발견하기 어렵다.
행동 자체가 비정상적인지 판단하는 기술이 필요하다.

세 번째는 백업 시스템의 분리다.
AI는 가장 먼저 백업 파일을 공격 대상으로 삼기 때문에
오프라인·물리적 분리 백업이 필수다.

네 번째는 위기 대응 체계 구축이다.
기업은 랜섬웨어 공격이 발생했을 때
복구, 네트워크 격리, 고객 공지 등
단계별 대응 프로세스를 사전에 준비해야 한다.

사이버헬퍼는 랜섬웨어 발생 시
빠른 원인 분석·확산 차단·복구 가이드까지
전 과정 대응 솔루션을 제공한다.

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결론 및 전망

RaaS 2.0의 등장은
➡ 공격 자동화
➡ 공격 난이도 감소
➡ 피해 규모 증가
라는 세 가지 변화를 동시에 가져왔다.

2025년 이후에는 AI 기반 랜섬웨어가
더욱 지능적으로 변하며,
특정 기업을 타깃으로 하는 맞춤형 공격이 증가할 것으로 예상된다.

기업과 개인의 보안 전략은
“예방 중심 체계”에서
“지속적인 탐지·대응 중심 체계”로 변화해야 하며,
보안 인프라 전체가 AI 기반 공격을 기준으로 재구성될 필요가 있다.

사이버헬퍼는 AI 공격 시대에 맞춰
랜섬웨어 대응 기술을 강화하고
기업의 피해를 최소화하는 방향으로 솔루션을 발전시킬 것이다.