취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
중요금융금융권에서 AI를 이용한 사이버 공격이 실제로 벌어지고 있습니다. 피싱 문자 대량 생성, 딥페이크 사칭, 문서 위·변조, 심지어 AI가 스스로 취약점을 찾고 공격코드를 만드는 자동화 해킹 도구('CyberStrike AI')까지 등장했습니다. 앤트로픽은 중국계 국가 배후 해킹조직이 AI 도구를 이용해 약 30개 금융기관 등 글로벌 조직을 공격했으며, 공격 과정의 80~90%를 AI가 수행했다고 밝혔습니다. 이에 맞서 국내 은행·보험·증권·카드·핀테크·가상자산 업권은 AI 기반 이상거래 탐지(FDS) 고도화, 행동 분석, 보험사기 예측 시스템 등 방어용 AI를 잇따라 도입하고 있습니다. 금융당국도 망분리 규제를 완화해 금융사가 고성능 AI를 보안 목적으로 활용할 수 있도록 길을 열고 있습니다.
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기업기업들이 AI 서비스를 빠르게 도입하면서, AI 모델 자체보다 관리자·운영 페이지가 더 위험한 공격 경로가 되고 있습니다. AI스페라 조사 결과, 인터넷에 노출된 올라마(Ollama) 서버가 1만 개 이상이며 이 중 약 1,000개는 아이디·비밀번호 없이 누구나 접근할 수 있는 상태입니다. 공격자는 Ray, Jupyter, Ollama 같은 관리 도구를 통해 내부 시스템에 침투할 수 있고, 실제로 업무용 문서·DB 계정·API 키 등이 외부에 그대로 노출된 사례도 확인됐습니다. AI를 이용해 빠르게 개발하는 '바이브 코딩' 방식은 인증 기능 없는 서버를 인터넷에 방치하는 위험을 키우고 있습니다. 기업은 정기 점검만으로는 부족하며, AI 인프라 전체를 외부 공격자 시각에서 지속적으로 모니터링하는 공격표면관리(ASM)가 필요합니다.
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기업카스퍼스키의 분기별 보고서에 따르면, AI 및 대규모 언어 모델(LLM, 대량의 텍스트를 학습한 인공지능) 서비스에서 발견된 보안 취약점이 2025년 2분기 기준 935건으로, 불과 6개월 전인 2024년 4분기(93건)와 비교해 약 10배 급증했습니다. 이 중 심각한 수준의 취약점만도 119건에 달해 기업 환경의 AI 도입 시 각별한 주의가 필요합니다. 주요 문제는 접근 제어 미흡, 인증·권한 오류, 인젝션(악성 명령어 삽입) 취약점으로 나타났습니다. AI 서비스를 사칭한 악성 소프트웨어를 통한 중소기업 공격도 올해 1~4월에만 3만 3,300건 이상 탐지되어 전년 동기 대비 약 5배 늘었습니다. 카스퍼스키는 패치 관리와 함께 실시간 접근 제어 모니터링 및 선제적 보안 대응을 권고했습니다.
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기업글로벌 시장조사기관 가트너(Gartner)가 AI(인공지능) 보안 시장이 2027년까지 약 70% 가까이 성장할 것이라고 전망했습니다. AI를 업무에 활용하는 기업이 늘면서, AI 모델과 앱을 직접 노리는 사이버 공격도 함께 증가하고 있기 때문입니다. 특히 '프롬프트 인젝션(AI에게 악의적인 명령을 몰래 심는 공격)'과 접근 권한 취약점을 이용한 공격이 2029년까지 AI 에이전트 피해 사례의 절반 이상을 차지할 것으로 예측됩니다. 오픈소스 소프트웨어 취약점과 공급망 공격도 AI 프로젝트의 새로운 위협 요인으로 부상하고 있습니다. 기업 보안 담당자는 AI 도입 시 보안 전략도 함께 마련해야 할 시점입니다.
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