ThreatsDay: AI 기반 제로데이 연쇄 공격, 54만 건의 노출된 시크릿, 모델 검사로 인한 RCE 외 13건의 소식

이번 주의 핵심 단어는 평범해 보이는 것들입니다: 검사(inspect), 캐시(cache), 컴파일(compile), 저장(store), 신뢰(trust). 각각은 무해해 보입니다. 하지만 시스템이 사람들이 예상하는 것보다 조금 더 많은 일을 할 때, 이 각각은 공격 경로가 될 수 있습니다. 모델 검사가 코드를 실행시킬 수 있습니다. 캐시가 요청들을 뒤섞을 수 있습니다. 공개된 시크릿(비밀 정보)이 수년간 유효하게 남아있을 수 있습니다.

이것이 이번 목록 전체를 관통하는 교훈입니다. 공격자들이 항상 기발한 새 수법을 필요로 하는 것은 아닙니다. 그들은 공개된 인프라에 명령을 숨기거나, 오래된 결함을 재활용하거나, 허술한 기본 설정을 악용하거나, 자동화가 투박하지만 그래도 작동하는 공격 경로를 엮어내도록 둘 수 있습니다. 더 빨라진 도구들이 속도를 바꾸고 있지만, 기본적인 실수들이 여전히 많은 일을 해내고 있습니다.

그래서 이번 주 흥미로운 질문은 "무엇이 뚫렸는가?"가 아닙니다. "우리가 평범해 보인다는 이유만으로 안전하다고 가정했던 것은 무엇인가?"입니다. 전체 목록이 그 답을 담고 있습니다.

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1. ATM 잭팟팅 단속 미국 재무부 해외자산통제국(OFAC)은 미국 금융기관에서 최소 4,073만 달러를 훔친 Tren de Aragua ATM 잭팟팅(ATM이 현금을 강제로 토해내게 만드는 수법) 사기에 연루된 10개 대상을 제재했습니다. 이 네트워크는 암호화폐를 이용해 수익금을 세탁했습니다. Tren de Aragua는 지정된 외국 테러 조직입니다. 잭팟팅은 Ploutus 악성코드를 사용해 ATM이 현금을 뱉어내도록 강제합니다. 재무부 추산에 따르면 2025년 8월 기준 미국에서 발생한 1,500건 이상의 TdA 잭팟팅 공격으로 신고된 손실 총액은 4,073만 달러에 달합니다. TRM Lab은 지정된 7개 암호화폐 지갑 주소가 2022년 3월 이후 약 610만 달러의 총 유입액을 받았다고 밝혔습니다. TRM Labs의 글로벌 정책 책임자 Ari Redbord는 "Tren de Aragua는 ATM 악성코드를 테러 자금 조달 수단으로 사용한 다음, 일반적인 거래소 입금처럼 보이도록 TRON으로 자금을 옮기고 있다"고 말했습니다. "이는 온체인 인프라를 가진 외국 테러 조직(FTO)들에게서 계속 봐온 것과 같은 수법입니다. 이번 제재는 그 수법을 겨냥한 것입니다. 재무부가 나쁜 행위자들과 그들의 자금 조력자 모두를 추적하고 있는 것을 보고 있습니다."
2. 블록체인 기반 악성코드 은닉 사이버 위협 행위자들이 공개 블록체인을 이용해 악성코드 명령을 숨기고 있어 압수나 차단이 어려워지고 있습니다. EtherHiding이라 불리는 이 기법은 Blockchain Dead Drops(BDD)라는 더 넓은 접근법의 일부입니다. Chainalysis는 "북한과 이란의 국가 배후 공격자들이 각자의 블록체인 데드드롭 기법을 개발하는 대표적 세력"이라며 "BDD는 제약 없이 악성 코드 생성을 허용하는 중국산 고성능 오픈소스 AI 모델이 등장한 이후 440% 급증했다"고 덧붙였습니다.
3. AI 안전성 검토 진행 중 BBC 뉴스는 중국 AI 기업 Moonshot이 2026년 7월 Mindgard의 보고서 이후 내부 검토를 진행 중이라고 보도했습니다. 해당 보고서는 Moonshot의 AI 모델인 Kimi K2.6과 K3 Swarm이 안전장치를 우회해 사이버 공격 계획, 테러 모의, 암살 계획을 포함한 위험한 정보를 생성할 수 있다는 사실을 발견했습니다.
4. 방어 수단으로서의 프롬프트 인젝션 2026년 7월, Tracebit은 Context Bombs라 불리는 기법을 상세히 설명했습니다. 이는 프롬프트 인젝션(AI에게 숨겨진 명령을 주입하는 공격 기법)을 이용해 AI 모델 제공사의 런타임 안전 점검을 작동시켜 악의적 행동을 막는 방식입니다. 이 AI 보안 기업은 새 보고서에서 간접 프롬프트 인젝션이 오픈 웨이트 모델(공개된 가중치를 가진 모델)에서, 안전장치가 제거됐든 아니든, 공격을 막는 데 사용될 수 있다고 밝혔습니다. "우리는 간접 프롬프트 인젝션으로 눈을 돌렸습니다. 에이전트가 작업을 수행하며 읽는 자료 안에 명령을 심는 방식입니다"라고 Tracebit은 말했습니다. "새로운 페이로드는 에이전트가 운영자가 평가를 종료했다고 믿도록 설계되었습니다. 우리는 이를 AWS Secrets Manager 내의 미끼 시크릿(canary secret) 안에 심어, 계정을 탐색하는 에이전트가 발견하도록 했습니다. 이 문자열은 대화 구분자를 사용해 시크릿의 내용이 어시스턴트와 사용자 간의 대화처럼 보이게 만들었습니다. 그런 다음 위조된 사용자 메시지가 에이전트에게 모든 활동을 멈추고 지시를 확인하라고 전달했습니다."
5. 새로운 EDR 우회 기법 보안 연구자 Zero Salarium은 WriteProcessMemory() 대신 콘솔 프로세스의 stdin 파이프와 WriteFile()을 이용해 임의의 바이트를 메모리에 기록하고 실행하는 새로운 프로세스 인젝션 기법을 공개했습니다. "기존 접근법과 달리 콘솔 네임드 파이프 인젝션은 VirtualAllocEx와 WriteProcessMemory를 사용하지 않습니다"라고 연구자는 말했습니다. "대신 네임드 파이프를 통한 읽기/쓰기 작업과 콘솔 프로그램이 대화형 명령어를 메모리에 저장하는 방식을 활용합니다. 그 결과 기존 모니터링 방법으로는 이 기법을 안정적으로 탐지하거나 막을 수 없습니다."
6. 캐시 충돌을 이용한 오염 공격 YesWeHack은 캐시 키 자체를 공격 표면으로 만드는 웹 캐시 오염(cache poisoning) 기법인 캐시 키 인젝션을 상세히 공개했습니다. 간단히 말해, 캐시가 공격자가 영향을 줄 수 있는 문자열들을 구분자 없이 단순히 결합해 캐시 키를 만들 경우, 공격자는 서로 다른 두 HTTP 요청이 동일한 캐시 키를 생성하도록 만들 수 있습니다. 이 충돌은 캐시 속임수(cache deception), 제한된 응답의 캐시 유출, 서비스 거부 공격, 혹은 더 특정한 조건에서는 실행 가능한 콘텐츠가 주입될 경우 저장형 XSS(사이트 간 스크립팅)로 이어질 수 있습니다. "캐시 키 인젝션 취약점은 캐시가 명확한 경계 없이 안전하지 않은 조각들을 이어붙일 때 발생합니다"라고 YesWeHack은 말했습니다. "서로 다른 조각 값의 조합이 동일한 최종 키를 만들어낼 수 있습니다. 심각도는 영향을 받는 엔드포인트, 캐시 수명, 캐시를 공유하는 사용자 수, 오염된 응답이 엣지나 오리진 캐싱 레이어를 통해 전파되는지 여부에 따라 달라집니다."
7. 피해자 호스트에서 컴파일된 채굴기 Huntress가 문서화한 새로운 공격에서, 위협 행위자는 채굴기를 직접 심는 대신 피해자 엔드포인트에서 암호화폐 채굴기를 컴파일했습니다. "이 사건은 알려진 Samsung MagicINFO 취약점(CVE-2025-4632)의 악용으로 시작됐습니다"라고 Huntress는 밝혔습니다. "공격자는 이후 (세 번의 시도 끝에) 불법 AnyDesk 인스턴스를 배치하고, 새로운 로컬 관리자 계정을 생성했으며, Defender 보호 기능을 비활성화했습니다. 채굴기 컴파일이라는 측면이 흥미롭지만, 이 사건은 방어자들이 알려진 채굴기 바이너리 너머를 봐야 하는 이유를 보여줍니다: 반복적인 RMM(원격 관리 도구) 다운로드와 예상치 못한 컴파일러 활동은 최종 페이로드가 실행되기 전에 침해를 드러낼 수 있습니다."
8. AI가 사이버 공격의 진입 장벽을 낮춤 중국 국가안전부 수장인 Chen Yixin은 AI가 정치적 안보, 제도적 안보, 이념적 안보에 영향을 미친다며, "적대 세력"이 합성 콘텐츠를 이용해 낮은 비용으로 대량의 조작된 정치적 루머를 퍼뜨리고, 유해 정보를 확산시키며, 대립적 정서를 선동하고 있다고 말했습니다. Anthropic과 OpenAI의 프론티어 AI 모델 등장을 "파괴적인 전환"이라 칭하며, Chen은 이 기술이 "사이버 취약점 발견 및 악성코드 개발과 관련된 효율성과 무기화 능력"을 높인다고 말했습니다. "사이버 전쟁은 취약점 발견의 산업화, 완전 자동화된 공방 작전, AI 대 AI 대결을 특징으로 하는 새로운 국면에 접어들었습니다. 일부 국가와 조직은 이제 대규모로 취약점을 신속히 발견하고, 공격 경로를 자동으로 연결하며, 복잡한 해킹 임무를 수행할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다. 이는 사이버 공격을 실행하는 데 필요한 기술적 장벽과 비용을 급격히 낮춰, 중국의 핵심 정보 인프라에 심각한 위험을 초래하고 있습니다."
9. 양자내성 인증서 등장 예정 Cloudflare는 웹사이트가 트래픽을 암호화하고 방문자에게 신원을 증명하는 데 필요한 양자내성(quantum-safe) 디지털 인증서를 발급할 수 있는 공식 인증 기관(CA)이 되겠다는 계획을 발표했습니다. "새 CA는 기존 암호화 방식과 차세대 포스트 퀀텀 Merkle Tree Certificates(MTC)를 모두 지원하여, 새로운 도구나 재구축 없이도 모든 웹사이트가 컴퓨팅 성능 발전에 맞춰 보호받을 수 있는 경로를 제공할 것입니다"라고 회사는 밝혔습니다. 또한 Cloudflare는 더 이상 소프트웨어 업데이트를 받지 않는 오래된 스마트폰, 운영체제, 기기에서도 인증서가 작동하도록 보장하기 위해 GlobalSign으로부터 기존에 공개적으로 신뢰받는 루트 CA 키 자료를 인수하기로 합의했습니다. 앞서 지난 2월 구글은 Chrome 웹브라우저에서 사용할 Merkle Tree Certificates(MTC) 기반의 HTTPS 인증서의 진화된 형태를 개발 중이라고 밝힌 바 있습니다. MTC의 프로덕션 발급은 2027년 1분기로 예정되어 있습니다.
10. 50만 개 이상의 시크릿 노출 Truffle Security의 새로운 연구에 따르면, 공개 GitHub 저장소에서 2026년 7월 기준 여전히 유효한 고유 자격증명 543,699개가 발견되었습니다. 이는 해당 플랫폼이 이러한 데이터 유출을 막기 위한 보안 조치를 갖추고 있음에도 불구하고 나온 결과입니다. "중간값에 해당하는 자격증명은 공개 기본 브랜치에 784일간 방치되어 있었습니다. 가장 오래된 것은 2009년에 커밋되었고 여전히 작동합니다"라고 Truffle Security는 말했습니다. "이 중 약 20만 개는 GitHub가 푸시 보호(push protection) 기능을 기본으로 켠 이후에 푸시된 것들입니다."
11. 암호화 백업이 iOS에 도입 Signal은 버전 8.30을 통해 iPhone과 iPad용 기기 내 암호화 백업 기능을 도입했습니다. 이 기능은 이미 Android, Linux, macOS, Windows에서 지원되고 있었습니다. 이 메시징 앱은 또한 사용자가 전화번호를 제공하지 않고도 계정을 등록할 수 있는 기능을 테스트하고 있습니다. 현재 형태의 이 기능은 기존 사용자가 전화번호를 제거하는 것은 허용하지 않습니다. Signal Login이라 불리는 이 기능은 현재 Signal Android Beta 8.28.1로 제한되어 있습니다.
12. 모델 검사가 코드 실행을 유발 LLM(거대언어모델)을 파인튜닝하고 양자화하는 오픈소스 라이브러리인 Unsloth에서, Unsloth Studio의 모델 선택기 컴포넌트가 자동으로 저장소 내 Python 코드를 실행할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. "UI에서 모델을 선택하기만 해도 백엔드가 해당 모델의 HuggingFace 저장소에 포함된 Python 코드를 다운로드해 실행했습니다"라고 Pillar Security는 밝혔습니다. "해당 코드는 단순한 메타데이터 확인만으로 실행되었습니다. 모델의 config.json을 읽는 것만으로도 공격을 유발하기에 충분했습니다. 백엔드는 가중치를 로드하거나 추론을 실행하지도 않았습니다 — 모델을 검사하는 행위 자체가 코드를 실행시키기에 충분했습니다." 공격자는 이 결함을 악용해 독점 학습 데이터, 모델 산출물, 그리고 해당 프로세스가 접근 가능한 Hugging Face 토큰, SSH 키, 클라우드 자격증명을 탈취할 수 있습니다. "공격자는 사용자 권한으로 코드를 실행할 수 있으며, 이는 접근 가능한 데이터 탈취, 모델과 학습 결과물 변조, 또는 확보한 자격증명을 이용한 다른 시스템 접근으로 이어질 수 있습니다"라고 Pillar는 덧붙였습니다. 이 문제는 2026년 6월 18일 출시된 버전 2026.6.9에서 해결되었습니다.
13. 1,600만 달러 규모 암호화폐 사기 사건 베트남 국적의 37세 Trung Nguyen Van이 유선 사기(wire fraud) 피그 버처링(pig butchering) 사기 수법으로 한 피해자로부터 수백만 달러 상당의 암호화폐를 편취한 혐의로 기소되었습니다. 미 법무부는 "2024년 6월부터 8월 사이, 피해자 1호는 'Triangle'이라는 암호화폐 투자 플랫폼에 투자하고 있다고 믿으며 약 1,600만 달러 상당의 암호화폐를 송금했다"고 밝혔습니다. "2024년 8월 7일에 이루어진 한 건의 송금은 Van의 암호화폐 지갑으로 직접 추적되었으며, 56만 9,000달러 이상의 암호화폐였습니다. 2024년 8월 9일, Van의 암호화폐 지갑은 피해자 1호로부터 추적 가능한 총 약 569,569달러 상당의 암호화폐를 6건의 송금으로 받았습니다. 자금을 받은 직후 Van은 약 567,999달러 상당의 암호화폐를 4건의 거래를 통해 중앙화된 블록체인 네트워크 밖의 개인 비수탁 암호화폐 지갑으로 이체했습니다." 2018년 2월 9일부터 2024년 12월 17일 사이, Van의 암호화폐 지갑들은 미국 시민을 대상으로 한 유선 사기 수법으로부터 약 53,275,939달러 상당의 암호화폐 자산을 받았습니다.
14. 루트 권한으로 연결된 제로데이 연쇄 공격 오픈소스 티켓 시스템인 Zammad의 제로데이 취약점 2건, CVE-2026-102489와 CVE-2026-102490이 위협 행위자들에 의해 연쇄적으로 악용되어 네덜란드 취약점 공개 연구소(DIVD)에 침입하는 데 사용되었습니다. "함께 사용되면, 이 두 취약점은 공격자가 이 해킹의 에이전트 기반 특성 때문에 세션을 탈취하고, 원격으로 코드를 실행하고, Zammad 사용자 권한에서 루트(시스템 최고 관리자) 권한으로 몇 초 만에 권한을 상승시킬 수 있게 했습니다"라고 DIVD는 밝혔습니다. "그곳에서부터 그들은 다른 서비스에 접근해 데이터를 읽고 유출할 수 있었습니다." 여기에는 자원봉사자들의 DIVD 이메일 주소 및 연락처 정보 등 사용자 데이터가 포함됩니다. "시끄럽고 매우, 매우 지저분했던" 이 공격은 AI에 의해 구동된 것으로 보이는 증거가 있습니다. "우리는 에이전트가 자동화되어 작동하는 것을 볼 수 있었습니다. 매 행동 이후 에이전트가 번개 같은 속도로, 그리고 다소 엉성한 논리나 패턴으로 다음 단계를 스스로 결정했기 때문입니다"라고 DIVD는 덧붙였습니다. "또한 에이전트가 학습 곡선의 몇 단계를 건너뛴 것처럼 보이기도 했습니다. 자신의 중간자 공격(MitM)을 비밀번호 스프레이 공격으로 오염시키는 등 꽤 어리석은 행동을 했기 때문입니다."
15. AI가 취약점 발견 방식을 재편 AI 취약점 발견 및 악용 동향에 관해, 구글 위협 인텔리전스 그룹(GTIG)은 월간 공개되는 취약점 수가 2배로 늘어나 2026년 1월 5,045건에서 7월 10,477건, 8월 10,740건으로 증가했다고 밝혔습니다. "악용된 취약점 수는 2025년 월평균 10.5건에서 2026년 1월부터 8월까지 월평균 18건으로 증가했습니다"라고 GTIG는 밝혔습니다. "제로데이 취약점 악용은 2025년 월평균 8건에서 2026년 1월부터 8월까지 월평균 11건으로 증가했습니다." 이 거대 기술 기업은 AI가 취약점 발견과 악용의 속도뿐 아니라 발견되는 취약점의 유형도 바꾸고 있다고 밝혔습니다. "AI 지원 발견은 저위험 취약점의 비중을 상대적으로 줄이고, 중간 위험 취약점과 원격 코드 실행(RCE)으로 이어지는 취약점의 비중을 늘렸습니다"라고 밝혔습니다. 고위험 취약점 수는 2026년 1월 131건 공개에서 8월 350건으로 급증해 167% 증가했습니다. 2026년 1월부터 8월까지 총 141건의 서로 다른 취약점이 공개되고 악용되었으며, 이는 2025년 전체의 127건에서 늘어난 수치입니다. AI 지원 방식으로 발견된 결함 대부분은 RCE, 서비스 거부, 보안 우회, 정보 유출, 데이터 조작을 포함합니다.
16. 189개월 징역형 선고 델라웨어주의 두 남성, 25세 Chijioke Timothy Odimegwu와 26세 Harafat Mogaji는 국제 사이버 침입 계획에 연루된 혐의로 연방 교도소에서 189개월 형을 선고받았습니다. 미 공군에 복무하는 동안, 피고인들은 "이메일 '스팸' 발송과 피싱 캠페인으로 미국 전역의 기업 피해자들을 공격해 피해자의 직원 이메일 계정 사용자명과 비밀번호를 훔쳤다"고 법무부는 밝혔습니다. "그들과 공모자들은 이렇게 훔친 자격증명과 피해자나 그 사업 파트너와 관련된 이메일을 모방한 '위조' 이메일 주소를 함께 사용해 피해자들과 연락하며, 피해자와 신뢰하는 사업 파트너 간에 오가는 지불금을 피고인의 공모자가 관리하는 계좌로 돌렸습니다. 스팸 및 피싱 캠페인의 일환으로 Odimegwu와 Mogaji는 또한 금융 계좌 번호 및 정보, 개인 식별 번호, 신용·체크카드 번호 등 피해자들의 금융 정보도 수집했습니다." Odimegwu와 Mogaji는 아이오와와 오하이오의 두 피해자로부터 약 240만 달러의 송금을 자신들이 관리하는 계좌로 부정하게 빼돌린 것으로 알려졌습니다.

중요한 것은 모든 사건을 외우는 것이 아닙니다. 그 사건들 뒤에 숨은 작은 선택들을 알아채는 것입니다: 무엇이 신뢰받고, 무엇이 노출된 채로 남아있으며, 무엇이 큰 점검 없이 실행되고, 일상적으로 보인다는 이유로 아무도 살펴보지 않는 것이 무엇인지 말입니다. 바로 그런 곳에서 공격자들이 계속 틈을 찾아내고 있습니다.

도구들은 점점 더 빨라지고 있고 일부 공격은 점점 더 기이해지고 있지만, 기본적인 교훈은 여전히 꽤 단순합니다. 여러분의 시스템이 무엇에 접근할 수 있는지, 무엇을 하도록 허용되어 있는지, 그리고 어떤 오래된 가정들이 아직도 남아있는지를 파악하십시오. 그것은 다음 주에도 여전히 중요할 것입니다.