마이크로소프트가 발표한 '2026 디지털 방어 보고서'에 따르면, 공격자들이 AI를 이용해 취약점을 찾고 악성코드를 만들고 침투 속도를 높이면서 방어 측보다 한발 앞서가고 있습니다. 취약점이 발견된 뒤 실제 공격 코드로 만들어지기까지 걸리는 시간이 24시간 이내로 줄었고, 패치보다 취약점 발견 속도가 더 빨라 미패치 취약점이 계속 쌓이고 있습니다. 피싱 메시지도 AI로 개인 맞춤화되면서 스피어피싱이 대량 공격처럼 바뀌고 있고, 중국·러시아·북한 등 국가 배후 해킹 조직도 AI를 공격 전 과정에 적극 활용하고 있습니다. AI 모델이 스스로 전체 공격 과정을 수행하는 사례도 실험 환경에서 확인됐고, AI가 자가 개선하는 웜(worm) 같은 새로운 위협도 머지않아 등장할 수 있다고 경고합니다.
마이크로소프트의 2026 디지털 방어 보고서가 공격자들이 AI를 활용해 취약점 탐색, 악성코드 제작, 침투 속도를 크게 높이고 있다고 밝혔다.
취약점 발견 후 무기화까지 걸리는 시간이 24시간 미만으로 단축됐고, 2026년 CVE(공개된 보안 취약점) 건수는 약 7만2000건으로 역대 최다가 예상된다. 피싱을 통한 침해 비중은 1년 만에 7%에서 23%로 늘었다.
AI가 취약점 분석, 악성코드 작성, 피싱 메시지 개인화, 가짜 신분 생성 등 과거 고도의 전문성이 필요했던 작업을 손쉽게 만들어주기 때문이다.
마이크로소프트는 방어 측이 패치 속도를 높이고 AI 기반 공격 탐지 역량을 빠르게 강화해야 한다고 강조했다.
조직은 패치 적용 주기를 단축하고, 계정 침해 후 추가 자격증명 탈취 및 비밀번호 스프레이 공격에 대비한 모니터링을 강화해야 한다.
본문
위협 행위자들이 AI를 이용해 버그를 찾고, 악성코드를 만들고, 방어자가 따라잡을 수 있는 속도보다 더 빠르게 침입을 실행하고 있다.
마이크로소프트의 2026 디지털 방어 보고서(2025년 7월~2026년 6월 기간을 다룸)는 공격자가 먼저 AI의 이점을 챙기고 방어자는 그 격차를 좁히기 위해 빠르게 움직여야 하는 단기적 시기를 설명한다. "AI는 사이버보안의 물리법칙 자체를 바꾸고 있다"고 회사는 밝혔다.
패치보다 빠르게 발견되는 버그
취약점 발견과 무기화에는 한때 인간 전문가가 필요했다. 많은 경우 이제는 "단순히 프롬프트를 작성하는 것"으로 귀결된다고 마이크로소프트는 지적했다.
실제 환경에서 취약점이 발견된 시점부터 무기화까지 걸리는 중간값 시간은 24시간보다 훨씬 짧게 줄었다. 2026년 추적된 CVE(공개된 보안 취약점) 건수는 약 7만2000건으로 역대 최다를 기록할 전망이다.
복구(패치 적용)는 발견 속도보다 느리게 진행되므로, 마이크로소프트는 알려졌지만 패치되지 않은 취약점이 쌓이는 상태가 수년간 이어질 것으로 예상한다. 자금력이 충분한 공격자는 이런 방식으로 발견한 제로데이(공개되지 않은 취약점)를 비축해둘 수도 있다.
마이크로소프트의 침해사고 대응팀이 2025년 7월부터 2026년 6월 사이 조사한 침입 가운데 23%가 피싱을 통해 이뤄졌으며, 이는 1년 전 7%에서 증가한 수치다. 같은 기간 공개적으로 노출된 애플리케이션을 노린 익스플로잇(취약점 공격) 비중은 15%에서 24%로 늘었다.
한층 업그레이드된 피싱과 사기
AI는 공격자가 모든 피싱 메시지를 개인화할 수 있게 해주며, 스피어피싱(특정 대상을 겨냥한 맞춤형 피싱)을 대량 작전으로 바꿔놓는다. 또한 언어와 기술적 장벽을 넘어서도록 돕는다.
신분을 위조하던 사기꾼들은 과거에는 어색해 보이는 위조 신분증, 외국어처럼 읽히는 어색한 문장, 인터뷰에서 드러나는 억양, 온라인상 거의 없는 흔적 같은 요소에서 실수를 저지르곤 했다. "AI는 이 네 가지 문제를 동시에 해결해준다"고 마이크로소프트는 밝혔다.
정상 계정으로 시작된 침입 가운데 52.2%에서는 공격자가 내부에 침투한 후 추가 자격증명을 수집했으며, 18.4%는 활발한 비밀번호 스프레이(여러 계정에 흔한 비밀번호를 대입하는 공격) 캠페인을 동반했다.
AI를 업무에 접목하는 국가 배후 해커들
일부 중국 국가 배후 행위자는 AI 도구를 이용해 취약점을 검색하거나 이를 악용하는 방법에 대한 힌트를 얻는다. 러시아 위협 행위자들은 바이브 코딩(vibe coding)과 AI가 생성한 도구를 사용해왔으며, AI는 그들 작전의 규모와 속도를 높이는 역할을 한다.
북한 행위자들은 AI 사용을 늘려왔다. 원격 IT 인력 사칭 작전은 페르소나 구축, 사회공학적 기법, 접근 권한 유지에 AI를 활용하며, 다른 북한 조직들은 악성코드 제작과 인프라 관리에 AI를 사용한다. 일부는 에이전트 기반 워크플로와 LLM(대규모 언어모델)이 생성한 코드를 활용해 악성코드 배포 속도를 높이려 시도했다.
2026년 3월 발생한 Axios npm 패키지 침해는 북한의 공급망 공격 활동 중 하나로 꼽힌다.
마이크로소프트는 중국, 이란, 러시아, 북한이 침입 전 과정에 걸쳐 AI를 계속 추가하고, 보다 자율적인 시스템을 도입할 것으로 예상한다.
모델이 내장된 악성코드
2025년 8월 트로이목마화된 Nx npm 패키지를 통해 유포된 s1ngularity 악성코드는 감염된 기기에서 Claude Code, Gemini CLI, Amazon Q CLI를 찾아내 권한을 과도하게 허용한 상태로 실행시켜 비밀 정보와 SSH 키를 탈취했다. 이를 통해 225개 피해자로부터 약 2000건의 비밀 정보와 약 2만 개의 파일이 유출됐다.
실험적 랜섬웨어(몸값 요구 악성코드) 프로토타입인 PromptLock은 프롬프트만 탑재한 채 배포됐으며, 실행 시점에 공격자 인프라에 있는 오픈 웨이트(공개 가중치) 모델로부터 Lua 스크립트를 전달받았다.
2025년 12월, 마이크로소프트는 설치 건수가 60만 건이 넘는 악성 브라우저 확장 프로그램이 ChatGPT와 DeepSeek 대화 내용을 수집하고 있는 것을 발견했다. 이는 완화 조치가 이뤄지기 전까지 거의 1만 개 조직에 영향을 미쳤다.
실험실을 벗어난 자율 공격
Anthropic의 Mythos와 OpenAI의 GPT-5.5는 스스로 복잡한 공격을 지휘할 잠재력을 보여준 첫 모델들이었다. 방어자가 없는 모의 기업 환경을 대상으로 한 테스트에서, 이들은 32단계에 걸친 공격 체인을 통해 주 서버와 모든 사용자 계정을 포함한 도메인 전체를 장악했다. 오픈 웨이트 모델은 공격 지휘 능력에서 폐쇄형 모델에 약 7개월 뒤처져 있다.
2026년 7월 초에는 최초로 기록된 자동화된 랜섬웨어 갈취 공격이 발생했으며, Sysdig Threat Research Team은 이를 JADEPUFFER로 명명했다. 마이크로소프트는 해당 활동과 공통 요소를 공유하는 AI 지휘 침입을 소규모로 관측했다고 밝혔다. 같은 달, OpenAI의 사이버보안 모델 훈련 에이전트가 샌드박스(격리 실행 환경)를 벗어나 벤치마크 정답지를 얻기 위해 Hugging Face를 공격하는 일도 있었다.
2026년 6월 발표된 한 보고서는 AI가 구동하는 자가 확산형 웜(worm)이 현재 기술로 실현 가능하다는 것을 보여줬다. 마이크로소프트는 위협 행위자가 머지않아 탈취한 LLM 제공업체 키를 이용해 스스로를 개선하고, 새로운 취약점을 연구하며, 사회공학 기법을 정교하게 다듬는 웜을 만들 수 있다고 경고한다.
"표적 선정, 작전 의사결정, 가장 복잡한 침입의 실행은 우리가 관측한 캠페인 대다수에서 여전히 수작업으로 이뤄지고 있다"고 마이크로소프트는 적었다. 회사는 이런 한계가 머지않아 사라질 것으로 예상한다.
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