최근 '볼타(VOLTA)'라는 신종 정보 탈취 악성코드(infostealer)가 등장해 사이버 보안 업계를 긴장시키고 있습니다. 이 악성코드는 기존의 단순한 정보 탈취를 넘어, 훔친 데이터를 대규모 언어모델(LLM)에 보내 피해자의 금전적 가치를 평가하고 보안 취약점을 분석하는 지능적인 기능을 탑재했습니다. 이는 사이버 범죄자들이 AI를 활용해 대량의 피해자 데이터를 효율적으로 분류하고, 가장 가치 있는 대상을 우선순위로 삼는 새로운 공격 방식을 도입했음을 의미합니다.
볼타는 브라우저 비밀번호, 쿠키, 결제 카드 정보, 암호화폐 지갑 시드 문구, 디스코드(Discord) 및 텔레그램(Telegram) 세션, 마이크로소프트(Microsoft) OAuth 토큰, SSH 및 클라우드 제공업체 키 등 광범위한 개인 정보를 훔칩니다. 특히 주목할 점은 탈취한 정보를 바탕으로 피해자의 지리적 위치, 고용주, 출생 연도, 신용카드 마지막 4자리, 슬랙(Slack) 워크스페이스, 문서 작성 메타데이터, 아이폰 백업 여부, 라이브 로블록스(Roblox) 계정 가치 등을 포함하는 '구조화된 증거 번들'을 생성한다는 것입니다. 이 번들은 오픈라우터(OpenRouter)를 통해 클로드 오푸스 4.6(Claude Opus 4.6)과 같은 LLM으로 전송되며, 모델은 '법의학 정보 분석가' 역할을 수행하며 피해자의 '수익화 가치'와 '보안 태세'를 평가합니다. 만약 기본 모델이 평가를 거부하면 키미-K2(Kimi-K2), 제미니 2.5 플래시(Gemini 2.5 Flash) 등 다른 모델로 자동 전환하는 다중 모델 아키텍처를 사용해 분석의 일관성과 성공률을 높입니다.
이러한 볼타의 등장은 사이버 범죄의 패러다임 변화를 예고합니다. 과거에는 공격자가 직접 훔친 데이터를 일일이 검토하며 가치 있는 정보를 찾아야 했지만, 이제는 AI가 그 역할을 대신하여 '광범위하게 정보를 훔치고, AI가 세부 사항을 분류하는' 방식으로 진화하고 있습니다. 이는 공격자들이 적은 노력으로 더 큰 수익을 얻을 수 있게 하며, 피해자 입장에서는 단순히 정보가 유출되는 것을 넘어, 자신의 디지털 발자국 전체가 AI에 의해 분석되어 잠재적 가치가 평가될 수 있다는 점에서 더욱 심각한 위협이 됩니다. 기업과 개인 모두 AI 기반의 지능형 공격에 대비하기 위한 보안 강화와 개인 정보 관리의 중요성을 다시 한번 인식해야 할 시점입니다.