피싱, 딥페이크, 공급망 공격이 2026년 최대 규모의 암호화폐 해킹을 주도할 것: CertiK

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CertiK의 수석 블록체인 조사관 Natalie Newson에 따르면, 실시간 deepfakes, 피싱 공격, 공급망 침해 및 cross-chain 취약점이 2026년 발생할 가장 큰 해킹 사건들의 근본 원인이 될 가능성이 높습니다. 업계는 2026년에 이미 6억 달러 이상의 해킹 피해를 입었으며, 이는 주로 4월에 발생한 두 건의 북한 연계 암호화폐 절도 사건 때문입니다. 여기에는 cross-chain 메시징 프로토콜 LayerZero 인프라의 단일 신뢰 지점 오류와 관련된 토요일의 2억 9,300만 달러 규모 Kelp DAO 익스플로잇과 2억 8,000만 달러 규모의 Drift Protocol 익스플로잇이 포함됩니다. 또 다른 DPRK 연계 공격은 사회 공학적 기법에 AI를 활용한 사례였습니다. 암호화폐 지갑 Zerion은 4월 15일, 북한 연계 해커들이 AI를 이용한 장기적인 사회 공학적 공격을 통해 회사 핫월렛에서 약 10만 달러를 탈취했다고 밝혔습니다. Newson은 "일부 측면에서" AI의 가속화가 암호화폐 공격을 더욱 악화시킬 뿐이라고 경고했습니다. Newson은 "투자자가 자신을 보호하는 가장 좋은 방법은 직면할 수 있는 현재의 위협을 인지하는 것입니다... 예를 들어, 피싱으로부터 자신을 보호하려면 항상 URL과 스마트 컨트랙트의 진위 여부를 확인해야 합니다"라고 말했습니다. Newson은 익스플로잇이 더욱 정교해짐에 따라 개인 투자자들은 암호화폐 거래소 외부의 보관 옵션을 모색해야 한다고 말했습니다. 그녀는 "cold wallets를 사용하면 정기적으로 사용하지 않는 자산을 안전하게 보관할 수 있으며, 개인 키를 노출하지 않고도 트랜잭션에 서명할 수 있습니다"라고 덧붙였습니다. AI는 공격 방어에 사용될 수 있습니다 그녀는 "이제 더 설득력 있는 deepfakes, 자율 공격 에이전트, 그리고 스마트 컨트랙트의 버그를 자율적으로 스캔하고 익스플로잇 코드를 작성하며 기계 속도로 공격을 실행할 수 있는 'agentic AI'가 존재합니다"라고 말했습니다. 4월 6일, Cointelegraph는 "Jinkusu"로 알려진 위협 행위자가 deepfakes와 음성 변조를 사용하여 은행 및 암호화폐 플랫폼의 KYC(Know Your Customer) 확인을 우회하도록 설계된 사이버 범죄 도구를 판매하고 있다고 보도했습니다. Newson은 "동시에 AI는 가장 큰 방어 수단 중 하나가 될 수도 있습니다"라고 말했습니다. Cointelegraph는 최근 AI 사용 증가로 인해 유효하거나 유효하지 않은 버그 바운티 제출이 급증했다고 보도했습니다. 주요 운영 체제의 취약점을 찾을 수 있다고 주장하는 Anthropic의 AI 모델 Claude Mythos는 제한된 기술 기업들에 배포되어 방어적으로 활용되고 있습니다. 규제 당국은 대응을 강화하고 있습니다 CertiK은 2025년 12월 Cointelegraph와 공유한 자료에서 암호화폐 해커들이 2025년에 33억 달러를 탈취했다고 밝혔습니다. 이 회사는 공급망 침해가 가장 피해가 큰 위협으로 부상했으며, 2025년 2월 14억 달러 규모의 Bybit 해킹을 포함해 단 두 건의 사건으로 14억 5,000만 달러의 손실이 발생했다고 전했습니다. 관련 기사: Telegram CEO Durov, EU 연령 확인 앱이 더 광범위한 추적을 가능하게 할 수 있다고 경고 보고서는 "Bybit 익스플로잇은 자본력이 풍부하고 조직화된 위협 행위자들이 생태계 전반에서 더욱 활발해지고 있음을 시사한다"며, 공격자들이 더 많은 인프라 제공업체를 표적으로 삼음에 따라 공급망 공격의 "정교함"이 증가할 것이라고 예측했습니다. 규제 당국도 대응하고 있습니다. 4월 9일, 미국 재무부의 OCCIP(Office of Cybersecurity and Critical Infrastructure Protection)는 목요일 사이버 보안 위협 식별 프로그램을 디지털 자산 기업까지 확대한다고 발표했습니다. 매거진: Adam Back, 현재 수요는 Bitcoin을 100만 달러까지 보내기에 '거

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