취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
기업글로벌 IT·보안 리더 700명을 대상으로 한 조사에서, 95%는 공격자의 내부 이동(측면이동)을 탐지할 수 있다고 답했지만 46%는 이를 실제로 차단하지 못한다고 답해 '탐지'와 '차단' 사이에 큰 격차가 드러났습니다. 측면이동이란 해커가 시스템 하나를 뚫은 뒤 내부 네트워크를 타고 다른 시스템으로 퍼져나가는 방식입니다. 특히 AI가 취약점 발견부터 악용까지의 시간을 기존 몇 달에서 몇 시간으로 단축시키고 있어, 침입을 막는 것만으로는 부족하고 침해가 퍼지는 경로 자체를 끊는 대책이 필요합니다. 국내외 주요 보안 기관들은 네트워크를 잘게 쪼개 격리하는 '마이크로세그멘테이션(microsegmentation)'과 '제로트러스트(Zero Trust)'를 핵심 대응책으로 제시하고 있습니다.
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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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공공국가정보원 주도로 국방부·국가보안기술연구소·스틸리언·금융보안원이 함께 만든 AI 보안 시스템 '프로젝트 팔랑크스(Phalanx)'가 23개국이 참가한 국제 사이버훈련 'APEX 2026'에서 종합 1위를 차지했습니다. 이 AI는 사람의 개입 없이 단독으로 참가해 인간 방어팀보다 최대 3배 높은 점수를 기록했습니다. 비결은 동시에 약 16개 작업을 처리하는 병렬 처리 능력과 사람의 승인 단계를 없앤 빠른 대응 속도였습니다. 개발팀은 최고 성능의 AI 모델보다 여러 AI 에이전트를 잘 조율하는 '오케스트레이션(여러 AI를 통합 관리하는 구조)'이 핵심이라고 강조했습니다. 국정원은 이 기술을 공공기관에 확대 적용하고 내년 NATO 주관 훈련 '락드실즈(Locked Shields)'에도 참가할 계획입니다.
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공공과학기술정보통신부가 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업의 최종 수행기관으로 네이버클라우드 컨소시엄을 선정했습니다. 이 사업은 사이버 보안 분야에 특화된 대규모 인공지능 기반 모델을 국내에서 개발하는 것을 목표로 합니다. 컨소시엄에는 LG CNS, 샌즈랩, S2W, 이스트시큐리티 등 주요 보안·AI 기업과 금융보안원, KISTI 등 연구기관이 참여합니다. 정부는 엔비디아 B200 GPU 256장을 10개월간 지원하며, 이달 중 협약을 체결하고 개발에 착수할 예정입니다. 국내 보안 AI 역량 강화를 위한 대규모 산학연 협력 체계가 본격 가동된다는 점에서 국내 사이버보안 생태계에 미칠 파급 효과가 주목됩니다.
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