2025년 제42회 사이버헬퍼 보안 리포트 AI-Based Browser Context Hijacking (BCH)

 

 

서론
웹 브라우저는 이제 단순한 인터넷 접속 도구가 아니다.
기업 업무, 클라우드 관리, 인터넷 뱅킹, 전자결제, ERP 접속, 이메일 인증 등
모든 디지털 생태계의 “최종 인터페이스”가 브라우저에 집중되어 있다.

2025년 등장한 BCH(Browser Context Hijacking)는
악성코드나 확장프로그램을 설치하지 않고도
AI가 브라우저의 렌더링 컨텍스트·세션 구조·DOM 이벤트를 직접 조작하는 공격이다.

이 공격은 사용자 눈에는 아무런 변화가 없어 보이며,
기존 안티바이러스·EDR·웹 방화벽·MFA를 모두 우회한다.

1. BCH의 핵심 개념

1. 브라우저는 보안의 마지막 보루
   하지만 동시에 가장 공격 가능한 지점이다.
   그 이유는 다음과 같다.

• 세션 토큰이 메모리에 상주

• 브라우저는 수백 개의 API를 제공

• DOM 구조는 실시간 조작 가능

• 페이지 렌더링은 사용자 기준 정상만 유지하면 됨

• 클라이언트 측에서만 보이는 요소는 서버가 모름

AI는 이 구조적 특징을 이용해
“정상처럼 보이는 조작”을 수행한다.

1. 기존 공격과 BCH의 차이
   XSS, CSRF, Keylogger 같은 구식 공격은 흔적이 남는다.
   반면 BCH는 AI가 “사용자 행동 패턴”까지 복제해
   누가 눌렀는지, 누가 결제했는지, 누가 인증했는지
   판별 자체가 어려워진다.

2. AI가 브라우저 컨텍스트를 탈취하는 방식
   AI는 다음 정보를 합쳐 공격 시나리오를 만든다.

• URL 구조

• 렌더링 타이밍

• 버튼 DOM ID

• 마우스 이벤트

• SPA 라우팅 패턴

• API 호출 Response Timing

• 인증 Redirect 흐름

즉, 브라우저 전체를 “AI 시뮬레이터”처럼 복제하는 것이다.

1. 공격 절차 (7단계)

Step 1. Passive Render Mapping
브라우저 화면에 보이는 전체 UI 구조를 비침습 방식으로 수집한다.
(사용자는 이 과정을 전혀 감지하지 못함)

Step 2. Session Flow Reconstruction
세션 생성 → 토큰 발급 → API 인증 → Redirect
이 모든 프로세스를 AI가 내부적으로 재현한다.

Step 3. UI Event Ghost Injection
사용자 클릭 타이밍을 학습하여
“사용자 스타일” 그대로 클릭 이벤트를 주입한다.
예를 들어,

• 느리게 드래그하는 스타일

• Enter 두 번 누르는癖

• 스크롤 후 클릭하는 패턴
  이런 습관까지 동일하게 구현된다.

Step 4. Context-Aware DOM Mutation
UI를 해치지 않으면서 핵심 요소만 바꾼다.

예:

• 금액 입력칸에 100 → 1,000 입력

• 계좌번호 뒤 2자리만 조작

• Google Workspace 권한 요청 Scope를 1개 추가

• SSO Redirect URL을 교체

겉보기엔 정상이다.

Step 5. Covert Token Extraction
브라우저 메모리에서 토큰을 “복호화 없이” 가져온다.
왜냐?
대부분 토큰은 평문 문자열로 존재하며
세션 복호화는 서버 측 문제라 브라우저는 모름.

Step 6. Transaction Shadow Execution
사용자 화면에서도 결제가 되고,
공격자 화면에서도 동일 결제가 복제되거나
별도 요청이 동시에 발생한다.

Step 7. Log Desync
서버 로그와 클라이언트 로그를 불일치 시킨다.
AI가 Response Timing을 조정해
“사람이 빠르게 클릭한 것처럼” 보이게 만든다.

1. 실제 가능한 피해 시나리오

사례 A — B2B SaaS 결제 구조 침해
기업 관리자가 SaaS 결제 페이지에서 플랜을 변경할 때
AI가 DOM을 조작해
결제 플랜이 “Enterprise → Custom Billing(공격자 계정)”으로 변경됨.

사례 B — 브라우저 기반 금융결제 세션 조작
사용자가 OTP를 입력해 정상 송금을 하자,
AI가 동일 세션을 복제해
두 번째 송금을 같은 타이밍으로 실행.
은행은 “동일인의 빠른 연속 송금”으로 인식.

사례 C — OAuth Scope Injection
Google / Microsoft OAuth 인증 화면에서
눈에 보이지 않는 Scope 1~2개 추가.
결과적으로 공격자는
Drive 파일 전체 접근권한을 획득.

사례 D — ERP 재고 변경
브라우저 기반 ERP 화면에서
재고 수량 1~2%씩 조작해
3~6개월 후 대규모 재고 불일치 발생.

1. 기존 보안 모델이 막지 못하는 이유

1. 서버는 DOM 조작을 알 수 없다
   DOM은 클라이언트 전용 구조라
   서버 로그는 “정상 값”만 본다.

2. MFA는 이미 발급된 세션에는 개입 못함
   AI는 인증 이후 단계만 조작하므로 무용지물.

3. EDR은 브라우저 이벤트까지는 분석 불가
   클릭이든 입력이든
   브라우저 내부의 행위를 앱 정상 동작으로 본다.

4. 사용자 행동을 그대로 복제하기 때문에
   “이상행위 탐지”는 작동할 수 없다.

1. 대응 전략 (기업·기관용)

1. Browser Context Integrity(BCI) Layer 구축
   DOM 변조 여부를 검증하는 클라이언트-서버 상호 검증 구조.

2. Event Signature Profiling
   사람이 클릭한 이벤트와
   AI가 주입한 이벤트를 구분하는 “생체 패턴형 입력 분석”.

3. Token Path Validation
   세션 토큰 이동 경로를 추적해
   비정상 Token Shadowing 탐지.

4. Response Timing Fingerprint
   AI가 만든 Timing Profile과
   실제 인간 패턴을 비교해 이상치 식별.

5. Zero-Trust Browser Isolation
   고위험 결제·인증은
   격리된 브라우저 세션에서만 실행.

결론
BCH는 브라우저를 공격하는 것이 아니라
“브라우저의 현실을 조작하는 공격”이다.
사용자는 모든 화면이 정상으로 보이기에
조작을 절대 인식할 수 없다.

2025년 이후
브라우저는 보안의 최전선이자
가장 정교한 공격 표적이 될 것이다.

사이버헬퍼는
Browser Integrity Engine을 중심으로
웹 기반 인증·결제·업무 시스템을 보호하는
다음 세대 브라우저 위협 대응 체계를 구축 중이다.