취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
중요공공미국 국방부(펜타곤) 산하 국방인력데이터센터(DMDC)가 해킹을 당해 약 300만 명의 개인정보가 유출됐습니다. 피해자는 생존자 276만 명과 사망자 29만 4천 명으로, 현역·예비역 군인과 그 가족 등이 포함됩니다. 공격자는 2025년 10월부터 올해 7월 16일 발견될 때까지 암호화되지 않은 개인정보가 저장된 파일 공유 시스템에 접근해 사회보장번호, 이름, 생년월일, 연락처, 인종, 성별, 군 특기 정보 등을 열람했습니다. 국방부는 아직 정보 오남용 정황은 없다고 밝혔지만 누가 접근했는지, 자료가 복사됐는지는 공개하지 않았습니다. 이번 사건은 최근 ShinyHunters의 FBI 직원 정보 탈취 주장에 이어 미국 연방기관을 노린 또 다른 침해 사례입니다.
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기타노스이스턴 대학교 연구진이 컨슈머리포트와 함께 21대의 차량과 19개 브랜드의 커넥티드카 앱 30개를 분석한 결과, 일부 자동차 회사의 앱과 차량이 차대번호(VIN), 이메일 주소, 전화번호, 위치 정보 같은 개인정보를 구글, 메타, 어도비 같은 광고·추적·분석 기업에 보내고 있었습니다. 특히 GM의 여러 앱(myCadillac, myChevrolet, myBuick, myGMC)은 VIN과 이메일 주소를 다수의 외부 기업에 전송한 것으로 나타났습니다. VIN은 사용자가 바꿀 수 없는 고유 식별자라서, 다른 서비스의 행동 데이터나 구매 이력과 연결해 사용자를 추적하는 데 악용될 수 있다는 점이 문제로 지적됩니다. 연구진이 문제를 알렸을 때 대부분의 제조사는 "이용약관에 동의한 소비자 책임"이라며 책임을 떠넘겼고, 혼다만 유일하게 위치 데이터 공유를 중단하는 등 실질적인 조치를 취했습니다. 연구진은 커넥티드카 생태계의 데이터 공유 방식이 불투명하다며 더 높은 투명성이 필요하다고 지적했습니다.
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중요의료폴란드 의료 소프트웨어 업체 Qbusoft가 SQL 인젝션(웹사이트나 앱이 입력값을 제대로 검사하지 않을 때, 공격자가 악성 데이터베이스 명령어를 끼워 넣어 정보를 빼내는 공격 기법) 취약점을 통해 환자 데이터를 도난당했습니다. 이 회사가 병원·의원에 제공하는 Medyc 플랫폼에서 이름, 주민등록번호에 해당하는 PESEL 번호, 주소, 전화번호, 이메일 등이 유출됐고, 진료 기록까지 빠져나갔을 가능성이 높은 것으로 확인됐습니다. 공격은 8월 22~23일 발생했지만 9월 9일에야 발견됐고, 이는 불과 몇 주 전 폴란드에서 약 1,900만 명의 정보가 유출된 MyDr 사건에 이은 두 번째 대형 의료정보 유출 사건입니다. 폴란드 디지털부 장관은 회사가 일부 사이버보안 대응 기관에 신고하지 않았다며 강한 제재를 예고했고, 개인정보보호 당국은 회사에 대한 감사에 착수했습니다.
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기업호주 UNSW 시드니 연구진이 AI 모델을 일부러 "취하게" 만들면 탈옥(jailbreak, 금지된 답변을 하도록 우회하는 것)이 더 쉬워지고 기밀 정보도 더 잘 누설한다는 연구 결과를 발표했습니다. GPT-3.5, GPT-4, Llama 2, Llama 3.1, Mistral 등 5개 모델을 대상으로, 취한 사람처럼 답하라는 프롬프트, 술자리 대화 데이터로 파인튜닝, 강화학습이라는 세 가지 방법을 시도했습니다. 그 결과 원래는 6%만 비밀을 누설하던 GPT-4가 파인튜닝 후에는 75%까지 누설률이 치솟았고, 피싱 메일 작성 같은 유해 요청에 대한 응답 거부율도 크게 낮아졌습니다. 연구진은 기존 탈옥 방어 기법조차 취한 모델에는 잘 통하지 않았다고 지적하며, AI 기업들이 주장하는 만큼 AI를 신뢰해서는 안 된다고 경고했습니다.
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기업AI 에이전트(사람 대신 자율적으로 작업을 수행하는 AI 프로그램) 도입이 빨라지면서 기업들이 기존 보안·거버넌스 체계를 근본적으로 다시 짜야 하는 상황에 놓였습니다. 직원들이 회사 몰래 AI 도구를 사용하는 '섀도 AI' 문제가 과거 섀도 IT보다 10배 규모로 번지고 있으며, 이 과정에서 고객 개인정보나 사내 기밀이 외부 AI 시스템으로 유출될 위험이 커지고 있습니다. 128개 기업 임원 154명을 인터뷰한 AWS의 'Reimagine 2026' 보고서는, AI 사용 기업 중 '책임 있는 AI 활용 방침'을 문서화한 곳은 24%, 데이터 거버넌스 전략을 갖춘 곳은 10%에 불과하다고 밝혔습니다. 전문가들은 AI 에이전트에 부여하는 자율권을 처음부터 크게 주지 말고, 신뢰가 쌓인 뒤 단계적으로 확대하며 보안 통제는 에이전트 바깥에서 설정하라고 권고합니다.
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기업구글이 'Private AI Compute' 플랫폼에 서버 측 영구 메모리 기능을 추가할 계획을 발표했습니다. 이 기술은 AI 어시스턴트가 기기를 바꿔도 대화 맥락을 유지할 수 있도록 하면서, 데이터 암호화 키를 오직 사용자 기기에만 보관해 구글 자신도 내용을 볼 수 없게 설계되었습니다. 보안의 핵심은 하드웨어 격리 환경(시큐어 인클레이브)과 종단 간 암호화 채널의 조합으로, AI 모델이 필요할 때만 임시로 데이터를 복호화한 뒤 즉시 재암호화합니다. 구글은 서버 소프트웨어의 변조 방지 공개 기록과 독립 감사 결과를 공개했으며, 보안 전문가 커뮤니티에 아키텍처 검토를 요청했습니다. 기업 보안 담당자 입장에서는 클라우드 AI 서비스가 어떻게 개인정보를 처리하고 격리하는지 이해하는 데 참고할 만한 사례입니다.
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기업Apple은 iOS 27 및 iPadOS 27에 '사칭 위험 감지(Impersonation Risk Detection)'라는 새로운 사기 방지 기능을 도입했습니다. 이 기능은 사용자가 결제나 계정 정보 변경 같은 민감한 행동을 할 때, 앱이 소셜 엔지니어링(심리적 조작) 사기 여부를 기기 자체에서 분석해 위험 수준을 알려줍니다. 분석은 기기 내에서만 이루어지며, Apple은 사진·메시지·메일 내용을 들여다보지 않습니다. 앱은 '알 수 없음', '중간', '높음' 세 단계 중 하나의 위험 수준만 전달받으며, 그에 따라 본인 확인 요청이나 경고 표시 등 자체적으로 대응할 수 있습니다. 사용자는 설정에서 기능을 직접 켜고 끌 수 있으며, 어떤 앱이 언제 위험 평가를 요청했는지도 확인할 수 있습니다.
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중요기업가트너(Gartner) 조사에 따르면, 최근 12개월 동안 CISO(최고정보보호책임자)의 41%가 음성 통화에서, 36%가 화상 통화에서 딥페이크(AI로 만든 가짜 음성·영상)를 이용한 사회공학 공격을 경험했습니다. 공격자들은 이메일, 전화, 화상회의, 협업 도구를 넘나들며 복합적으로 사람을 속이고 있어, 단순히 "가짜를 구분하는 교육"만으로는 방어가 어렵습니다. 실제로 2024년 홍콩에서는 한 직원이 딥페이크 화상회의에 속아 2,500만 달러(약 330억 원)를 이체하는 사고가 발생했습니다. 가트너는 계정 복구·권한 승인·결제 등 위험도 높은 업무에 피싱 저항성 인증과 다채널 검증 절차를 도입할 것을 권고합니다. AI 생성 콘텐츠 탐지 기술만으로는 갈수록 정교해지는 딥페이크를 따라잡기 어렵기 때문에, 조직 전체의 인증 및 대응 체계를 재정비하는 것이 시급합니다.
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기업CSC가 IP(지식재산권) 법률 전문 고위 임원 300명을 대상으로 조사한 2026년 보고서에 따르면, 기업을 노리는 온라인 사칭·피싱·도메인 악용 위협이 빠르게 늘고 있습니다. 특히 링크드인(LinkedIn)에서 가짜 CEO 계정이 구직자에게 접근해 개인정보를 빼내는 임원 사칭 공격이 보고되고 있습니다. AI 기술이 확산되면서 로고·목소리 등 디지털 자산을 정교하게 위조하는 것이 훨씬 쉬워졌고, 응답자의 90%가 AI로 인해 IP 침해 빈도가 증가했다고 답했습니다. 2026 FIFA 월드컵을 앞두고 'FIFA'가 포함된 제3자 도메인 65,590개가 등록된 사례처럼, 대형 이벤트를 악용한 사기 캠페인도 지속되고 있습니다. 기업 보안·법무·IT 담당자는 임원 사칭, 브랜드 위조, AI 기반 피싱에 대한 모니터링 체계를 강화할 필요가 있습니다.
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