금융보안원 AI 분석, 앱 50종서 취약점 17건 찾아

금융보안원이 자체 개발한 인공지능(AI) 기반 모바일 앱 보안위험 탐지 기술로 실제 앱 50개를 분석해 취약점 17건을 확인했다. 이 기술을 다룬 연구 논문은 소프트웨어 테스팅·분석 분야 국제 학술대회인 ISSTA 2026 정규 논문으로 채택됐다. 금융보안원은 12일 논문 채택과 연구 결과를 공개했다.

논문은 금융보안원 AI보안총괄부 송성현 팀장이 제1저자로 참여했으며, 전문가 심사를 거쳐 지난 6월 메인 리서치 트랙에 최종 선정됐다. 연구진은 10월 4일부터 9일까지 미국 캘리포니아에서 열린 학술대회에서 결과를 발표했다. ISSTA는 ICSE, FSE, ASE와 함께 소프트웨어공학 분야의 주요 국제 학술대회로 꼽힌다.

기술은 앱 내부 코드를 살피는 데 그치지 않고 프로그램 실행 중 나타나는 동작과 정보의 이동 경로를 함께 추적한다. 모바일 앱은 외부 라이브러리와 운영체제 기능을 활용하므로 코드만 분석하면 실제 실행 과정에서 드러나는 위험을 충분히 포착하기 어려울 수 있다. 연구진은 실행 정보와 데이터 흐름을 결합해 분석하는 방식으로 이 한계를 보완하고, 앱 50개를 대상으로 탐지 결과를 검증했다.

금융보안원은 연구 성과를 토대로 모바일 앱 보안위험을 세밀하게 점검하는 AI 기반 프레임워크를 개발해 금융권 보안 점검에 활용할 계획이다. 점검 과정에서 쌓이는 분석 데이터와 새 위협 사례를 반영해 탐지 성능도 계속 개선할 예정이다. 박상원 금융보안원장은 자체 연구와 기술 개발 역량을 금융 현장에 적용해 금융회사 보안 수준을 높이는 데 기여하겠다는 뜻을 밝혔다.