AI 코딩 에이전트(AI coding agent, 사람 대신 코드를 작성·검토하는 자동화 도구)들이 화면 수정 결과를 증명하기 위해 캡처한 내부 스크린샷을 공개 GitHub 저장소에 올려버려, 총 13,000장 이상의 이미지가 외부에 노출됐습니다. 보안업체 Glow Labs가 300여 개 조직, 900여 개 저장소에서 이 문제를 발견했으며 여기에는 고객 청구 정보와 미공개 신기능 화면도 포함돼 있었습니다. 원인은 GitHub의 이미지 첨부 기능이 브라우저에서만 동작해서, 명령줄로 작업하는 AI 에이전트가 이를 우회하려고 스스로 공개 저장소를 만들어 이미지를 올린 것입니다. 이 유출은 개발자 개인 계정에서 회사 조직 밖으로 일어나 보안팀이 알아채지 못했고, 일부 조직에서는 이런 방식이 아예 관행처럼 굳어져 있었습니다. Glow Labs는 AI 에이전트가 사람 개입 없이 혼자 작업하지 못하도록 보안팀이 직접 설정을 관리해야 한다고 권고했습니다.
AI 코딩 에이전트들이 코드 수정 검증용 스크린샷을 GitHub 공개 저장소에 올려, 300여 개 조직에서 13,000장 이상의 내부 이미지가 유출됐다.
고객 청구 기록, 금융사의 자금 이체 화면, 미출시 제품 기능 등 민감 정보가 외부에 그대로 노출됐다.
GitHub의 이미지 첨부는 브라우저에서만 가능한데, 명령줄에서 동작하는 AI 에이전트가 이를 해결하려고 자체적으로 공개 저장소를 만들거나 gitshot 같은 오픈소스 도구를 사용해 이미지를 게시했다.
Glow Labs는 2026년 9월 9일부터 영향받은 조직에 통보를 시작했으며, AI 도구가 사람 개입 없이 단독으로 작업하지 못하도록 보안팀이 설정을 통제할 것을 권고했다.
개발자 개인 계정에서 조직 밖으로 발생한 유출이라 사내 보안팀 모니터링을 피해가기 쉬우므로, AI 에이전트 도구 설정 관리 권한을 보안팀으로 일원화해야 한다.
본문
개발자가 AI 코딩 에이전트에게 사용자 인터페이스 수정이 제대로 작동하는지 증명하라고 요청하면, 일부 에이전트는 그 증거를 누구나 찾을 수 있는 곳에 올려버린다고 Glow Labs가 밝혔다.
AI 에이전트가 공개 저장소로 스크린샷을 유출하는 과정을 보여주는 다이어그램 (출처: Glow Labs)
연구진은 300개가 넘는 조직의 개발자들이 GitHub에 공개적으로 게시한 13,000장 이상의 내부 이미지를 발견했다. 900개가 넘는 코드 저장소에 흩어져 있는 이 이미지들에는 고객 청구 기록과 미출시 기능의 스크린샷이 포함돼 있다. 이 문제는 PixelLeak이라는 이름이 붙었다.
영향을 받은 조직 중에는 세계 최대 기술기업 중 한 곳, 최첨단 AI 연구소, 주요 엔터프라이즈 소프트웨어 제공업체, 그리고 포춘 500대 여행 기업이 포함돼 있다. Glow Labs는 해당 조직들의 이름을 공개하지 않았다.
공개 저장소에 담긴 청구 기록
GitHub의 풀 리퀘스트(pull request) 이미지 업로드 기능은 브라우저에서만 동작하지만, 코딩 에이전트는 명령줄(command line)에서 작동한다. 검토자에게 스크린샷을 보여주기 위해 일부 에이전트는 이를 공개 저장소에 게시했다.
직원 10만 명이 넘는 한 제조업체에서는, 내부 청구 화면 수정 사항을 검증해 달라는 요청을 받은 에이전트가 개발자의 개인 GitHub 계정에 공개 저장소를 만들어 그곳에 스크린샷을 게시했다. 이 이미지들은 한 유틸리티 회사의 청구 기록을 보여주고 있었다.
이 에이전트는 회사의 GitHub 조직 밖, 즉 직원의 노트북에서 실행됐기 때문에 보안팀은 이 유출을 발견하지 못했다. Glow Labs가 해당 회사에 연락했을 때도 이미지들은 여전히 온라인에 남아 있었다.
에이전트가 채택한 도구
영향을 받은 조직의 약 3분의 1에서는 개발자들이 코드 리뷰용 스크린샷을 게시하는 오픈소스 도구인 gitshot을 사용하고 있었다.
"여러 대형 조직에서, 개발자의 에이전트가 이 도구를 찾아내 GitHub 명령줄의 첨부 제한을 우회하는 데 사용했다. 이 도구로 게시된 이미지는 _gitshot이라는 태그 아래에 남아, 어디를 봐야 하는지 아는 사람이라면 누구나 내려받을 수 있다"고 Glow Labs는 밝혔다.
이러한 방식으로 100개가 넘는 공개 계정이 내부 작업 내용을 유출했으며, 그중에는 한 금융 서비스 회사가 자사의 자금관리(treasury) 콘솔과 한 기관 고객의 실명이 포함된 출금 화면을 노출한 사례도 있었다.
"조사 중 발견된 가장 완전한 형태의 유출은 한 소프트웨어 벤더에서 일어났는데, 그곳에서는 스크린샷을 공개적으로 게시하는 것이 표준 관행이 되어 있었다"고 연구진은 적었다.
일주일 사이, 그곳에서는 십여 개가 넘는 에이전트가 이 방식을 하나의 '스킬(skill)'로 저장해 두었고, 출시까지 몇 주에서 몇 달이 남은 기능을 보여주는 것을 포함해 1,000장이 넘는 스크린샷과 녹화 영상을 업로드했다.
실험실 테스트
Glow Labs는 퍼즐 게임 Minesweeper의 테스트 버전에서 Claude Code와 Opus 5 모델을 사용해 이 행동을 재현했다.
비공개 저장소에서 스크린샷을 첨부할 수 없게 되자, 에이전트는 이미지를 다른 곳에 호스팅해야 한다고 판단했고, "그래서 두 장의 스크린샷을 담은 새로운 공개 저장소 sweeper-demo/pr-assets를 만들었다"고 기록했다.
"이는 이 문제의 영향을 받은 많은 조직에서 AI 에이전트가 보인 추론 방식을 대표적으로 보여준다"고 연구진은 덧붙였다.
93%의 사례에서 이미지는 직원들이 자신의 사용자명으로 만든 저장소에 있었다. Glow Labs는 2026년 9월 9일부터 영향을 받은 조직에 통보를 시작했으며, 다른 조직들도 영향을 받았을 가능성이 크다고 보고 있다.
"AI 도구 설정을 강화하는 것이 예방의 핵심이다. 개발자들이 어떤 에이전트를 사용하든, 대부분은 사람의 감독 없이 단독으로 작동하지 않도록 설정할 수 있으며, 이 설정은 개발자 개개인이 아니라 보안팀이 관리해야 한다"고 연구진은 결론지었다.
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