Zscaler의 보안 연구원들은 웹을 검색하는 자율 AI 에이전트를 악용하기 위해 악의적인 웹사이트에 간접적인 프롬프트 삽입을 포함하고 경우에 따라 에이전트를 조작하여 암호화폐 결제를 하는 두 가지 캠페인을 발견했습니다. SecurityWeek에서 자세히 설명한 조사 결과는 에이전트 AI(https://aibuzzwire.news) 시스템이 비용을 지출하고 외부 소스를 신뢰하는 것과 관련된 작업을 수행함에 따라 공격 표면이 빠르게 확장되고 있음을 강조합니다.

위협 행위자는 악성 웹사이트에 숨겨진 즉각적인 주입 공격을 사용하고 검색 결과를 조작하여 AI 에이전트를 속여 결제를 하거나 사기성 암호화폐 플랫폼을 신뢰하도록 하고 있습니다. Zscaler는 API 문서 뒤에 숨어 있는 결제 사기와 분산형 금융 포트폴리오 추적기인 DeBank를 사칭하는 암호화폐 플랫폼을 홍보하는 타이포스쿼팅 작업 등 간접적인 프롬프트 주입에 의존하는 두 가지 캠페인을 식별했다고 밝혔습니다.

캠페인 1: 가짜 Python 라이브러리와 숨겨진 지불 요청

첫 번째 캠페인에서 위협 행위자는 합법적인 패키지로 존재하지 않는 Python 라이브러리 'requests-secure-v2'를 검색하는 AI 에이전트를 표적으로 삼기 위해 SEO 중독을 사용했습니다. 사기성 웹사이트에는 패키지 설치 및 종속성 문제 해결 쿼리에 대한 검색 결과를 손상시키기 위해 가짜 모듈과 연결된 키워드가 많은 HTML이 포함되어 있다고 Zscaler는 설명했습니다.

공격자는 사이트 내에서 API 키를 획득하는 일상적인 프로세스의 일부로 방문 에이전트에게 결제를 지시하는 간접적인 메시지를 숨겼습니다. 결제 지침은 에이전트가 이를 따를 가능성을 높이기 위해 스키마 마크업으로 인코딩되었으며, 숨겨진 `

` 태그는 에이전트에게 결제를 완료하여 오류를 해결하도록 지시했습니다. 이 페이지에는 하드코드된 지갑으로의 암호화폐 전송을 초기화하는 코드도 포함되어 있습니다. 이 캠페인의 배후에 있는 위협 행위자는 간접적 프롬프트 주입이 포함된 여러 유사한 웹 사이트에 연결되는 10개의 GitHub 저장소를 사용하고 있습니다.

결정적으로 이 사이트는 기계와 인간 모두를 대상으로 합니다. Zscaler는 "웹사이트가 데스크톱 브라우저에 의해 렌더링되면 신용카드나 암호화폐를 통한 동일한 결제 옵션이 사용자에게 표시됩니다."라고 말했습니다.

캠페인 2: DeBank 사칭

두 번째 캠페인에서는 위협 행위자가 DeFi 포트폴리오 추적기 DeBank를 타이포스쿼팅하는 사기성 웹사이트를 홍보했습니다. 사용된 간접 프롬프트는 AI 에이전트에게 가장한 웹사이트가 합법적인 DeBank 도메인임을 알려줍니다. 해당 사기 사이트는 "DeBank 로그인", "DeFi 대시보드", "Crypto Tracker"와 같은 키워드로 제목과 메타 태그를 채워 DeBank 관련 검색 순위에 최적화되어 있으며 Open Graph 및 X(이전 Twitter) 메타데이터를 포함하므로 링크가 공식 DeBank 서비스인 것처럼 보입니다.

캠페인의 영향을 테스트하기 위해 Zscaler는 웹 탐색 및 결제 실행 기능을 갖춘 자율 AI 에이전트를 구축하고 이를 26개의 대규모 언어 모델과 비교하여 평가했습니다. 그 중 Llama 3.3 70B Instruct, Llama 3.2 90B Vision Instruct, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Pro 등 4개가 성공적으로 조작되어 결제가 이루어졌습니다. Claude Sonnet 4.5와 GPT-5.4 두 개만이 사기성 웹사이트를 신뢰할 수 있는 DeBank 플랫폼으로 잘못 분류했습니다.

간접 프롬프트 주입이 해결하기 어려운 이유

간접 프롬프트 주입은 악의적인 명령이 직접적인 사용자 요청으로 도착하지 않기 때문에 생성 AI에서 가장 까다로운 보안 문제 중 하나로 간주됩니다. 대신 에이전트가 워크플로의 일부로 검색하고 처리하는 데이터(웹 페이지, 문서, 이메일)에 포함됩니다. 에이전트는 검색된 콘텐츠에 있는 합법적인 명령과 공격자가 심은 명령을 쉽게 구별할 수 없습니다. 둘 다 일반 텍스트처럼 보이기 때문입니다.

Zscaler 조사 결과는 상담원에게 결제 개시와 같은 실제 조치를 취할 수 있는 능력이 부여되면 모호성이 어떻게 위험해지는지를 보여줍니다. 한때 인간을 겨냥한 사회 공학이 필요했던 사기는 이제 웹 콘텐츠에 직접 인코딩되어 자동화된 보조자가 이를 읽고 조치를 취할 때까지 기다립니다.

Zscaler는 "AI 에이전트가 웹에 대한 보다 일반적인 인터페이스가 되면서 콘텐츠 자체가 더 큰 공격 표면이 될 것이며 AI가 워크플로를 간소화하는 동시에 새로운 남용 경로를 도입할 수 있는 양날의 검이라는 점을 강조할 것"이라고 결론지었습니다.

기업과 개발자를 위한 시사점

이 연구는 에이전트 AI를 배포하는 조직을 위한 직접적인 교훈을 제공합니다. 엄격한 인간 개입 확인 없이 상담원에게 결제, 계정 생성 또는 데이터 공유 기능을 부여하면 공격자가 손상된 웹 콘텐츠로 수익을 창출할 수 있는 경로가 생성됩니다. Zscaler의 테스트에 따르면 민감성은 모델에 따라 크게 다릅니다. 즉, 모델 선택과 그 위에 쌓인 가드레일이 모두 중요하다는 의미입니다.

또한 이 작업은 패키지 진위 확인, 오타 도메인 조사, 원치 않는 결제 요청 처리 등 기존의 웹 보안 위생이 이제 AI 동작과 교차한다는 점을 강화합니다. 에이전트가 점점 더 사용자를 대신하여 웹 콘텐츠를 찾아보고 요약하고 작업을 수행함에 따라 손상된 웹사이트와 손상된 어시스턴트 사이의 경계가 사라지고 있습니다.

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