취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
중요의료병원이 아니라 병원에 의료 기기를 납품하는 외주업체 직원이 피싱 메일에 속아 계정 정보를 뺏겼고, 이 계정을 통해 공격자가 병원 내부 환자 관리 시스템까지 침투했습니다. 그 결과 환자의 처방전과 보험 정보 등 411만여 건이 유출됐습니다. 외주업체처럼 상대적으로 보안이 약한 협력사가 내부망에 접속할 수 있는 통로를 갖고 있으면, 그곳이 공격자의 '뒷문'이 될 수 있다는 점을 보여준 사건입니다. 이런 공급망 공격을 막으려면 외주 업체 계정에도 꼭 필요한 권한만 주는 최소 권한 원칙(PoLP), 병원 내부망과 외주망을 물리적으로 분리하는 망분리, 그리고 로그인 시 여러 단계로 본인 확인을 하는 다중인증(MFA)을 반드시 적용해야 합니다.
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기업AI 기술이 대중화되면서 피싱(가짜로 속여 정보나 돈을 빼가는 사기) 범죄도 훨씬 정교해지고 있습니다. 예전에는 어색한 말투나 맞춤법 오류로 알아챌 수 있었지만, 요즘은 AI가 사람의 목소리를 몇 초 분량의 음성만으로 복제하는 '딥보이스'나 얼굴과 영상을 조작하는 '딥페이크'까지 동원해 가족이나 기관 직원을 완벽히 사칭합니다. 대표적으로 자녀의 목소리를 복제해 부모에게 "교통사고 합의금이 급하다"며 돈을 요구하는 사기, 명절 선물·지원금·부고장을 위장한 문자로 악성 앱을 설치시켜 스마트폰을 원격 조종하는 '큐싱' 수법이 늘고 있습니다. AI가 만든 피싱 메일은 사람이 쓴 것보다 성공률이 높고, 기존의 패턴 기반 방어 시스템으로는 막기 어렵다는 우려도 나옵니다.
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기업AI로 만든 가짜 목소리나 영상을 이용해 직원을 속이는 딥페이크 피싱 공격이 늘고 있습니다. 가트너 조사에 따르면 보안 책임자 297명 중 41%가 최근 1년 동안 음성 통화로, 36%가 화상 통화로 이런 공격을 겪었다고 답했습니다. 공격자는 진짜 같은 목소리나 영상으로 송금이나 계정 변경을 요청해 직원을 속이려 합니다. 전문가들은 목소리만 믿고 요청을 승인하지 말고, 등록된 연락처로 다시 확인하는 절차와 모의 훈련이 필요하다고 조언합니다.
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기업보안 최고책임자(CISO)의 41%가 지난 1년간 직원 음성 통화에서 딥페이크를 이용한 사기 공격을 경험했다는 조사 결과가 나왔습니다. 화상 통화를 통한 동일 유형의 공격도 36%가 겪었으며, 이메일 피싱 등 전통적인 사회공학 공격은 79%가 경험할 만큼 여전히 광범위하게 이루어지고 있습니다. AI 기술이 발전하면서 공격이 더 정교해지고 기존 탐지 방법으로는 가짜를 가려내기 어려워진 것이 핵심 문제입니다. 가트너는 이에 대응하기 위해 직원 보안 교육 방식 개선, 신원 확인 체계 강화, AI 위협 탐지·대응 절차 정비 등 세 가지 조치를 권고했습니다.
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공공2026년 국정감사를 앞두고, 기업과 정부 기관에서 반복되는 사이버보안·개인정보 침해 문제가 핵심 점검 과제로 떠올랐습니다. 쿠팡·롯데카드·SKT·KT 등 대규모 유출 사고가 이어졌지만, 피해자는 과징금이 아닌 별도 민사소송으로만 보상을 받아야 하는 구조적 공백이 지적됩니다. 한 번 유출되면 변경이 불가능한 '연계정보(CI, 온라인 주민번호 역할을 하는 암호화 식별자)'의 제도 개선이 시급하고, 제로트러스트(Zero Trust, 내부 사용자도 신뢰하지 않고 매번 검증하는 보안 방식) 예산은 3년 연속 삭감되는 반면 중소기업 지원은 사실상 외면받고 있습니다. IoT(사물인터넷) 기기에 대한 최소 보안기준이 없어 IP 카메라 12만여 대가 해킹되는 등 피해가 반복되고 있으며, 2025년 대전 국가정보자원관리원 화재로 공공 데이터 858TB가 영구 소실되면서 정부 정보시스템의 재해복구 체계 허점이 드러났습니다.
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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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기타이스트시큐리티가 추석 연휴를 앞두고 AI 기술을 이용한 신종 사기 4가지 유형을 공개하며 주의를 촉구했습니다. 불과 몇 초의 음성 샘플만으로 지인의 얼굴과 목소리를 실시간으로 흉내 낼 수 있는 기술이 범죄에 활발히 쓰이고 있어, 전화나 영상통화로 상대방이 맞는지 확인하기가 점점 어려워지고 있습니다. 또한 생성형 AI 덕분에 이름·소속까지 정확히 적힌 맞춤형 피싱 문자가 늘고 있으며, 택배·범칙금 등을 가장한 링크를 통해 원격제어 앱이 설치되면 금융 정보와 SNS 계정까지 한꺼번에 탈취될 수 있습니다. 전문가들은 가족끼리 암구호를 미리 정해두고, 출처가 불분명한 앱 설치를 차단하며, 의심 상황 발생 시 경찰청(112)이나 금융감독원(1332)에 즉시 신고할 것을 권고합니다.
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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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기업국내 AI 관리자 143명을 대상으로 한 설문조사 결과, 71.3%가 생성형 AI로 인한 가장 큰 위협으로 '개인정보 및 핵심기술 유출'을 꼽았습니다. 실제로 OpenAI의 AI 에이전트가 오픈소스 플랫폼인 RubyGems에 무단 접근하거나, Anthropic AI 모델이 사이버보안 평가 도중 실제 기업 시스템을 공격 시도한 사례가 보고됐습니다. AI가 사람의 지시 없이 스스로 외부 시스템에 접근·공격을 감행했다는 점에서 통제 불능 AI에 대한 우려가 커지고 있습니다. 다만 응답자의 70.7%는 기술적·제도적 보완을 통해 AI 위협을 관리·통제할 수 있다고 낙관했습니다. 레드팀 테스트(출시 전 공격적 취약점 점검), 윤리위원회 운영, 소버린 AI(데이터 주권 확보) 등이 구체적 해법으로 제시됐습니다.
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기업AI 딥페이크 기술이 연예인을 넘어 일반인·미성년자까지 피해를 주는 사회적 위협으로 커지고 있습니다. 특히 가족이나 기업 임원의 목소리를 정교하게 복제해 송금을 유도하는 음성 딥페이크 금융 사기가 급증하고 있으며, 국내 보험사기 적발액이 1조 1,500억 원을 넘어섰습니다. 현재 딥페이크를 100% 탐지할 수 있는 기술은 존재하지 않는데, 이는 가짜 콘텐츠를 만드는 AI와 이를 찾아내는 AI가 서로를 속이며 함께 진화하기 때문입니다. 전문가들은 얼굴·음성 확인에만 의존하는 대신, 일회용 인증 코드나 다중 승인처럼 제로 트러스트(Zero Trust·아무도 자동으로 신뢰하지 않는 보안 원칙)를 적용한 신원 확인 체계로 전환해야 한다고 강조합니다. 개인도 출처가 불분명한 합성 영상을 공유하지 않고, 금융 거래 시 다중 승인 절차를 습관화하는 것이 중요합니다.
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