TRM Labs 'AI 범죄 채택 지수 2026' — 딥페이크 사기 손실 263% 폭증, AI 활용 사기 범죄 단독 '성숙 단계' 진입

세계 최초 'AI 범죄 채택 지수' — 54점, 그리고 유일한 '성숙' 단계 범죄: 사기

TRM Labs의 'AI 범죄 채택 지수(AI-in-Crime Adoption Index)'는 세 가지 기둥으로 구성됩니다. 첫째는 유병률(Prevalence) — 각 범죄 유형 내에서 AI가 얼마나 자주 사용되는가. 둘째는 수명주기 폭(Lifecycle Breadth) — 타기팅·기만·실행·자금세탁·현금화 단계 중 AI가 몇 단계에 적용되는가. 셋째는 정교함(Sophistication) — 기본 생성부터 딥페이크를 거쳐 자율 시스템까지의 발전 수준입니다. 세 기둥의 가중 평균으로 산출되는 지수는 0~100 사이의 점수로, 0~30은 초기(Horizon), 31~60은 신흥(Emerging), 61~100은 성숙(Mature) 단계를 의미합니다. 2026년 전체 지수는 54점으로 신흥 단계 상단에 자리하고 있으며, 2024년의 28점에서 40% 이상 상승했습니다.

4가지 주요 범죄 유형별 분석은 더욱 흥미롭습니다. 사기(Scams)는 유일하게 성숙(Mature) 단계를 기록했습니다. 해킹·국가 지원 절도(Hacking/State-Sponsored Theft)와 랜섬웨어(Ransomware)는 각각 신흥(Emerging) 단계이며, 마약·다크넷 마켓(Narcotics/Darknet Markets)은 가장 낮은 초기(Horizon) 단계를 기록했습니다. 사기가 가장 먼저 성숙 단계에 도달한 이유는 구조적으로 간단합니다. 사기는 본질적으로 '설득'의 범죄이며, LLM의 텍스트 생성·딥페이크 영상·음성 복제가 설득력을 극적으로 높여주기 때문입니다. 반면 해킹은 여전히 인프라 취약점 분석이라는 전문성이 필요하고, 마약 암시장에서는 구매자들이 'AI가 생성한' 상점이나 판매자를 오히려 의심합니다.

딥페이크 사기 손실 263% 초과·AI 사기 수익 4.5배 — Chainalysis 데이터가 보여주는 현실

TRM Labs 보고서에서 가장 충격적인 단일 수치는 2026년 연간 대비 딥페이크 사기 손실 증가율입니다. 보고서 발표 시점인 2026년 8월 17일 기준, 그해 딥페이크 관련 사기 피해 신고 총액이 이미 2025년 연간 전체 총액을 263% 초과했습니다. 이 수치는 '2배 증가'가 아니라 '기존 최고치의 3.6배'를 의미합니다. 또한 AI 사기 신고 손실이 2026년 1분기에서 2분기로 넘어가며 약 400배 급증했는데, 이는 단일 대형 피해 신고가 포함된 영향이 있어 방향성 수치로 해석해야 하지만, 증가 추세 자체는 명확합니다. 2022년에는 사기 신고에서 AI 언급이 상대적으로 드물었지만, 2026년에는 약 25배 증가했으며, 실제로 AI가 활용된 사기(AI-involved scams)는 약 13배 증가했습니다.

Chainalysis의 2026년 암호화폐 사기 보고서는 이 수치에 경제적 맥락을 더합니다. 2025년 한 해 암호화폐 사기로 인한 총 피해액은 170억 달러(약 23조 원)에 달합니다. 평균 사기 피해 금액은 2024년 782달러에서 2025년 2,764달러로 253% 증가했으며, 이는 단순히 사기 건수만 늘어난 것이 아니라 건당 피해 규모 자체가 폭발적으로 커졌음을 의미합니다. 가장 눈길을 끄는 수치는 AI 도구를 활용한 사기의 수익성입니다. AI를 활용한 사기 운영은 작전당 평균 320만 달러를 벌어들인 반면, 전통 방식 사기는 71만 9000달러에 그쳤습니다. 수익이 4.5배 차이가 납니다. 거래 활동 면에서도 AI 사기는 하루 평균 35.1건의 이전을 기록해 전통 사기의 3.89건보다 9배 많았습니다. 일일 수익 중앙값은 AI 사기 4,838달러 대 전통 사기 518달러입니다.

사칭 사기(Impersonation Scams)는 2025년 대비 1,400% 폭증이라는 경이적인 수치를 기록했으며, 심각도 측면에서도 600% 이상 증가했습니다. 대표 사례로 다음 두 건이 보고서에 명시됐습니다. 첫째, E-ZPass 사칭 피싱: 중국 사이버범죄 집단 '다큘라(Darcula)'가 500달러 미만의 피싱 키트를 활용해 3년간 10억 달러 이상을 축적한 사건. 둘째, 코인베이스 사칭 사기: 23세 청년이 코인베이스 고객 서비스 직원을 사칭해 피해자들에게서 약 1,600만 달러를 편취한 사건. 두 사례 모두 AI 도구가 대화 스크립트 생성, 다국어 소통, 사회공학적 매뉴얼 제작에 활용됐다는 공통점이 있습니다.

해킹·랜섬웨어·마약 시장 — AI 채택이 다른 이유

사기가 유일하게 성숙 단계에 도달한 반면, 해킹·국가 지원 절도는 신흥(Emerging) 단계에 머물고 있습니다. 그러나 수치 자체는 우려스럽습니다. 2026년 상반기(H1 2026)에 201건의 별도 해킹이 발생했는데, 이는 전년도 83건의 두 배 이상입니다. 피해액의 75%는 단 4%의 공격에서 발생했습니다. 북한(DPRK)은 H1 2026 암호화폐 절도의 61%에 해당하는 약 6억 달러를 탈취한 것으로 귀속됐습니다. 특히 2026년 4월에 발생한 Drift Protocol 해킹(~2억 8,500만 달러)과 KelpDAO 해킹(~2억 9,200만 달러)이 대표 사례로 꼽혔습니다. 해킹에서 AI가 '신흥' 단계에 머문 이유는 인프라 취약점 분석과 익스플로잇 개발이 여전히 고도의 전문 기술을 요구하기 때문입니다. AI는 특정 공격 준비나 후속 자금 이동에는 활용되지만, 핵심 공격 자체는 아직 인간 전문가 중심입니다.

랜섬웨어 부문은 2024~2025년 사이 활동 그룹 수가 21% 증가했고, 400~1,200달러에 불과한 노코드(No-code) 랜섬웨어 키트의 등장으로 진입장벽이 낮아졌습니다. 기술 없이도 랜섬웨어를 배포할 수 있는 환경이 조성된 것입니다. 특히 2026년 7월에는 최초의 '에이전트형 랜섬웨어(Agentic Ransomware)'인 JadePuffer가 문서화됐습니다. JadePuffer는 사전에 프로그래밍된 순서 없이 환경을 자율적으로 탐색하고 권한을 확대하며 페이로드를 배포하는 방식으로 작동합니다. 이는 랜섬웨어 운영자의 직접 관여 없이도 공격이 자율적으로 진행될 수 있다는 새로운 위험을 시사합니다. 반면, 마약·다크넷 마켓은 여전히 초기(Horizon) 단계입니다. AI 생성 상품 사진과 판매자 브랜딩에는 사용되지만, 구매자들이 'AI 생성'이라는 표식 자체를 신뢰도 저하 신호로 간주해 채택 속도가 느린 특이한 역학이 작용합니다.

AI 방어: 지갑 클러스터링·이상 탐지·언어 장벽 돌파

TRM Labs 보고서는 범죄 측면에서의 AI 활용만을 조명하는 것이 아니라, 법집행 및 수사 측면에서 AI가 가져오는 방어적 이점도 균형 있게 다룹니다. 보고서에 따르면, AI 수사 도구는 다음 네 가지 핵심 역량을 수사관에게 제공합니다. 첫째, 지갑 클러스터링과 크로스체인 자금 추적: 과거 수개월이 걸리던 작업을 분 단위로 처리. 둘째, 이상 탐지: 방대한 거래 데이터에서 의심 패턴을 조기에 식별. 셋째, 언어·볼륨 장벽 극복: 수십만 건의 외국어 다크웹 포스팅을 자동 분석. 넷째, 분산된 인텔리전스 통합: 여러 기관의 파편화된 정보를 통합해 단일 수사 뷰 구성. 그러나 보고서는 이와 동시에 인간 분석가가 최종 의사결정 권한을 유지해야 한다는 점을 강조합니다. AI 도구는 수사의 속도와 폭을 확장하지만, AI 판단을 맹목적으로 신뢰할 경우 오판의 위험이 있음을 명시하고 있습니다.

신원 확인(KYC) 우회 분야에서 AI가 활용되는 방식도 구체적으로 제시됩니다. 범죄 집단은 합성 문서(여권·주소 증명서) 생성, 실시간 딥페이크 얼굴 교환·음성 복제, 도용된 신원의 재활성화 등 세 가지 주요 기술을 동원해 신원 인증 시스템을 우회합니다. 2025년 기준 전 세계 신원 사기의 20%가 딥페이크에 의한 것이며, 딥페이크 셀피 시도는 전년 대비 58%, 인젝션 공격은 40% 증가했습니다(Entrust 2026 신원 사기 보고서, 195개국 10억 건 이상의 신원 확인 이벤트 기반). 방어 수단으로는 AI 보조 KYC, 딥페이크 탐지, 온보딩 단계의 라이브니스(Liveness) 인증이 제시됩니다.

한국과 아시아에 대한 시사점 — '디지털 성숙도'가 곧 공격 표면

TRM Labs 보고서는 AI 사기가 지리적으로 집중된 현상이 아니라 글로벌 현상임을 명확히 합니다. 그러나 한국·일본·싱가포르·호주와 같은 디지털 성숙 경제권은 특히 높은 위험에 처해 있습니다. 그 이유는 역설적입니다. 핀테크 침투율이 높고, 모바일 지불이 일상화됐으며, 암호화폐 소유율이 높은 시장일수록 AI 사기의 수익 잠재력이 크기 때문입니다. 한국의 경우, 2025년 보이스피싱 및 딥페이크 결합 사기 피해가 급증했고, Chainalysis 데이터에서도 한국이 아시아태평양 지역 내 주요 암호화폐 사기 표적 시장 중 하나로 부상하고 있습니다. 특히 AI로 생성된 딥페이크 음성을 이용한 '가족 사칭' 사기와 기업 임원을 겨냥한 '화상통화 딥페이크' 사기가 한국에서 두드러집니다.

이 보고서들이 정책 입안자와 기업, 개인에게 주는 핵심 메시지는 세 가지입니다. 첫째, AI 사기는 이제 '나중 문제'가 아닙니다. 딥페이크 사기 손실이 이미 2026년에 2025년 전체를 263% 초과한 현실은, 모든 기관과 개인이 즉각적 대응 체계를 갖춰야 함을 의미합니다. 둘째, AI 대 AI 방어의 시대가 도래했습니다. 인간의 눈으로 딥페이크를 구별하고, 사기 전화를 걸러내는 시대는 이미 지났습니다. AI 탐지 도구·다중 요소 인증·라이브니스 검증이 필수 인프라가 됩니다. 셋째, 국경을 초월한 협력이 유일한 해법입니다. AI 사기 인프라는 여러 국가에 분산돼 있으며, 단일 국가의 단속으로는 TRM Labs가 기록한 이 폭증을 막을 수 없습니다. 한국 정부와 금융당국이 국제 블록체인 인텔리전스 기관들과의 실시간 정보 공유 채널을 강화해야 할 이유가 여기에 있습니다.