■ 갈수록 진화하는 AI 이용 범죄
목소리 1분이면 복제 가능
얼굴 복제한 화상통화도
“목소리만 믿지 말아야”
지난해 AI 사기 2만2천건
인공지능(AI) 기술이 발전하면서 범죄 수법도 갈수록 정교해지고 있다. 이제는 전화기 너머로 들리는 익숙한 목소리나 화상통화 화면에 나타난 얼굴조차 진짜인지 의심해야 하는 시대가 됐다. AI로 최고경영자(CEO)와 변호사의 목소리와 얼굴을 복제해 기업들로부터 1억2,900만달러가 넘는 돈을 가로챈 혐의로 3명이 미국에서 기소되면서 AI를 악용한 신종 금융사기에 경보가 울리고 있다.
특히 이번 사건은 단순한 이메일 사기나 개인정보 탈취를 넘어 AI 딥페이크 기술을 이용해 기업의 최고 의사결정권자와 법률 전문가까지 동시에 사칭했다는 점에서 충격을 주고 있다.
뉴욕타임스(NYT)와 연방 법무부에 따르면 뉴욕 남부연방검찰청은 AI 기술을 이용해 미국과 유럽 등 전 세계 기업들을 상대로 대규모 사기 행각을 벌인 혐의로 제이컵 소올(41), 샤론 하잔(54), 가이 시트리트(42) 등 3명을 기소했다고 5일 발표했다.
기소장에 따르면 이들은 2024년 7월부터 2026년 2월까지 약 1년 8개월 동안 AI 기술로 기업 CEO와 대형 로펌 변호사들의 목소리와 얼굴을 복제해 직원들을 속였다. 이 과정에서 피해 기업들로부터 빼돌린 돈은 1억2,900만달러를 넘는 것으로 추산됐다.
범죄 수법은 치밀했다. 우선 기업의 회계 및 재무 담당 직원들에게 CEO가 보낸 것처럼 꾸민 이메일을 발송했다. 회사가 비밀리에 추진하는 대규모 금융거래가 있으니 협조해 달라는 내용이었다. 직원들에게 비밀유지계약서(NDA)까지 작성하도록 해 실제 기업 내부 거래처럼 믿게 만들었다.
이후 범죄자들은 AI로 복제한 CEO의 목소리로 전화를 걸어 기밀 거래에 필요한 자금 송금을 지시했다. 직원이 의심하지 않도록 국제적인 대형 로펌 소속 변호사를 사칭한 공범까지 등장시켰다. 가짜 변호사는 실제 거래가 진행되는 것처럼 설명하며 송금 절차를 마무리하도록 유도했다.
일부 사례에서는 CEO의 얼굴까지 복제한 딥페이크 화상통화도 시도했다. 전화와 이메일, 화상통화를 모두 동원해 피해자가 사기라는 사실을 알아차리기 어렵게 만든 것이다.
미주리주의 한 병원 시스템 회계 담당자는 익숙한 CEO의 목소리로 긴급하고 비밀스러운 금융거래를 위해 당장 송금하라는 전화를 받았다. 이후 변호사를 사칭한 인물까지 연락해 거래의 신뢰성을 높이자 결국 약 483만달러를 송금했다.
영국의 한 핀테크 기업은 약 1,158만달러를 잃었으며, 매사추세츠주의 뮤추얼펀드 운용사는 약 464만달러, 플로리다주의 반려동물 사료업체는 약 524만달러의 피해를 입었다. 캘리포니아에 본사를 둔 병원 시스템도 약 297만달러를 빼앗긴 것으로 기소장에 기재됐다.
피고인들은 스페인과 영국에서 차례로 체포됐으며 미국 송환 절차가 진행 중이다. 이들에게는 전신사기 공모와 전신사기, 가중 신원도용, 자금세탁 공모 및 자금세탁 등의 혐의가 적용됐다. 전신사기와 자금세탁 관련 혐의는 각각 최고 징역 20년형을 받을 수 있다.
AI를 악용한 사기는 특정 기업이나 일부 범죄 조직에 국한된 문제가 아니다. 일반 소비자와 중소기업을 겨냥한 사기까지 빠르게 확산하고 있다.
연방수사국(FBI)의 인터넷범죄신고센터(IC3)가 발표한 2025년 인터넷범죄 보고서에 따르면 지난해 AI 관련 정보가 포함된 신고는 2만2,364건에 달했다. 이들 신고에서 집계된 조정 피해액은 8억9,334만달러로 나타났다. 신고 안된 실제 피해규모는 이보다 훨씬 많을 것으로 추산된다.
이번 사건은 AI가 단순히 범죄를 보조하는 도구를 넘어 사기 범죄의 규모와 성공 가능성을 키우는 수단으로 활용되고 있음을 보여준다. FBI는 생성형 AI를 이용하면 가짜 인물의 사진과 영상, 음성, 신분증 등을 비교적 쉽게 만들 수 있고, 피해자별 상황에 맞춘 설득력 있는 메시지도 대량으로 제작할 수 있다고 경고했다.
실제로 범죄자들은 소셜미디어에 올라온 짧은 영상이나 음성 자료를 확보해 가족과 지인의 목소리를 복제한 뒤 부모나 친척에게 전화해 긴급 송금을 요구할 수 있다. 과거에는 목소리나 말투가 어색해 사기를 의심할 여지가 있었지만, AI 기술이 발전하면서 이런 차이를 구분하기가 점점 어려워지고 있다. <조환동 기자>
