취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
금융BNK부산은행에서 외주 개발직원 11명의 개인정보가 유출되는 사고가 발생했습니다. 이름, 전화번호, 생년월일, 이메일 주소 등이 외부에 노출된 것으로 확인됐습니다. 직원용 모바일 영업 지원시스템을 겨냥한 해킹 공격으로 추정되며, 이는 신한은행, KB국민은행, 하나은행에 이어 이틀 사이 네 번째로 발생한 은행권 유출 사고입니다. 은행 측은 문제의 웹페이지를 차단하고 금융당국에 신고했으며, 추가 공격에 대비해 모니터링을 강화하고 있다고 밝혔습니다.
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금융인터넷과 완전히 분리된 '하드웨어 지갑(콜드월렛)'에 가상자산을 보관하고 금고에 넣어 안전하게 관리했다고 믿었던 사례에서, 약 1,000억 원 상당의 가상자산이 사라지는 사고가 발생했습니다. 원인은 정식 제조사가 아닌 경로로 설치된 비인가 펌웨어(기기 내부 소프트웨어) 업데이트에 숨겨진 백도어(몰래 빠져나가는 통로)였습니다. 이 백도어는 거래 서명 과정에서 개인키(자산을 이체할 수 있는 비밀 비밀번호 같은 값)를 외부로 몰래 유출시켰습니다. 네트워크와 물리적으로 분리된 기기라도 펌웨어 자체가 조작되면 안전하지 않을 수 있다는 점을 보여준 사례입니다. 전문가들은 하나의 하드웨어 기기에만 의존하지 말고 서로 다른 제조사의 기기를 섞어 쓰는 멀티시그(여러 개의 서명이 있어야 거래가 성사되는 다중 서명) 구조와, 공식 펌웨어인지 수시로 해시값(고유 지문 같은 값)을 확인하는 절차 도입을 권고했습니다.
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중요금융하나은행에서 외부 해킹으로 고객 89명의 개인정보가 유출됐습니다. 유출된 정보는 주민등록번호, 성명, 주소, 이메일, 전화번호, 직장명 등입니다. 공격은 영업지원시스템(ODS)에 대한 비정상적 접근에서 시작됐으며, 신한은행 사고와 마찬가지로 AI 에이전트가 해킹에 활용된 것으로 보입니다. 다행히 이 시스템은 인터넷·모바일뱅킹과는 별도 채널이라 고객의 금융거래 정보 유출로는 이어지지 않았다고 은행 측은 밝혔습니다. 이틀 사이 신한은행, KB국민은행에 이어 하나은행까지 세 번째로 은행권 개인정보 유출이 이어지면서 금융권 보안에 대한 우려가 커지고 있습니다.
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중요금융암호화폐 거래소 비트겟에서 3억8750만달러가 빠져나간 사건의 원인이 밝혀졌습니다. 공격자는 비트겟이 사용하던 외부 보안 업체의 보안 장비에 있던 제로데이(아직 패치가 없는 미공개 취약점)를 뚫고 들어왔습니다. 실제 자산이 빠져나가기 25일 전인 8월 31일부터 이미 침입 흔적이 남아 있었던 것으로 조사됐습니다. 공격자는 보안 장비에 웹셸을 심고 비트겟의 지갑 운영 서버까지 접근해 자체 제작한 출금 도구로 여러 블록체인에서 자금을 빼갔습니다. 비트겟 CEO는 북한 해커를 배후로 지목했으며, 두 보안 제품의 패치 여부는 아직 알려지지 않았습니다.
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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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공공한국 국가정보원(NIS)이 2026년 9월 '사이버 서밋 코리아(CSK 2026)' 행사에서 AI보안, 클라우드 보안, 소프트웨어 공급망 보안, 양자내성암호(현재의 암호체계를 깰 수 있는 양자컴퓨터에도 견디는 새로운 암호 기술) 전환 등 9대 사이버보안 정책을 발표했습니다. 특히 국정원은 사람 개입 없이 AI 스스로 실시간 사이버공격을 탐지·분석·대응하는 'AI 방어팀'을 세계 최초로 국제 사이버 훈련에 투입해 주목받았습니다. 공공기관은 내년부터 AI 레드티밍(시스템을 해커처럼 직접 공격해 약점을 찾는 보안 검증 활동) 테스트베드를 활용할 수 있게 되고, 2028년까지 국가 취약점 데이터베이스와 소프트웨어 공급망 통합 관리 시스템이 구축될 예정입니다. 기업과 공공기관 담당자는 SBOM(소프트웨어 구성요소 명세서) 제출 의무화, 양자내성암호 전환 일정, 클라우드 보안 등급 체계 개편 등 향후 의무 변화를 미리 파악하고 준비할 필요가 있습니다.
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기타명절 대목을 노려 전통시장과 소규모 매장의 QR 결제판에 가짜 QR 스티커를 몰래 붙이는 '물리적 큐싱(Physical Qshing)' 범죄가 늘고 있습니다. 소비자가 해당 QR을 스캔하면 피싱(사기) 결제 페이지로 연결되거나 악성 앱이 설치되어, 결제 금액이 상인이 아닌 범죄 조직의 대포통장으로 빠져나갑니다. 이 공격은 인터넷 네트워크가 아닌 오프라인 물리 환경을 노리기 때문에 일반적인 방화벽이나 보안 솔루션으로는 사전에 막기가 어렵습니다. 결제 전 QR판 표면을 손으로 만져 스티커가 붙어 있는지 확인하고, 수취인 이름이 가게 상호와 일치하는지 상인에게 직접 확인하는 습관이 중요합니다.
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공공한국 정부가 국산 사이버보안 전문 AI 모델 개발 사업을 공식 출범했습니다. 네이버클라우드 컨소시엄(41개 기관 참여)이 선정돼 10개월 안에 방어용·공격용 AI 모델 2종을 동시에 개발하는 로드맵을 발표했습니다. 방어 모델은 침해사고 조사 성능에서 Claude Opus 4.5 수준을, 공격(취약점 발굴) 모델은 GLM 5.3 수준을 목표로 합니다. 학습 데이터 약 830TB와 GPU 4,512장을 확보해 즉시 가동하며, 완성 후에는 금융·전력·통신 등 국가 핵심 인프라와 글로벌 시장에 소버린 AI 보안 서비스를 보급할 계획입니다.
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통신/IT네이버클라우드 컨소시엄이 보안 전용 인공지능(AI) 모델 2종을 개발하는 국가 프로젝트에 착수했습니다. GPU(그래픽처리장치) 4,512장과 보안 데이터 830TB를 활용해 공격형·방어형 AI 모델을 각각 만들고, 두 모델이 서로의 학습을 강화하는 방식으로 운영됩니다. 방어형 모델은 HyperCLOVA X 기반으로 위협 탐지·대응을, 공격형 모델은 EXAONE 기반으로 소스코드 취약점 분석을 담당합니다. 완성된 모델은 오픈소스로 공개되고 금융·전력·통신 등 국가 핵심 인프라에 실증 적용될 예정입니다. 중소기업 대상 취약점 점검 서비스 지원도 계획되어 있어, 국내 보안 생태계 전반에 영향을 줄 수 있는 사업입니다.
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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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중요기업지난 5월 인기 오픈소스 라이브러리 탠스택(TanStack)의 npm 패키지에 악성코드가 심어진 공급망 공격이 발생했고, 이 여파로 보안업체 크라우드섹(CrowdSec)의 비공개 깃허브 저장소 약 170개가 유출됐습니다. 공격자는 악성 패키지를 설치한 퇴직 개발자의 PC에서 깃허브 OAuth 토큰(인증 열쇠)을 탈취한 뒤, 해당 개발자의 접근권한이 아직 살아 있던 틈을 타 9분 만에 소스코드를 대량 복제했습니다. 크라우드섹이 유출 사실을 인지한 것은 소스코드가 온라인 포럼에 올라온 뒤인 약 4개월 후였습니다. 고객 데이터베이스나 인프라 직접 침해, 코드 변조는 없었으나 내부 알고리즘과 일부 개인정보가 노출됐습니다. 이번 사고는 퇴직자 계정의 깃허브·클라우드 인증정보를 즉시 회수하지 않으면 공급망 공격의 피해가 다른 기업으로 연쇄 확산될 수 있음을 보여주는 사례입니다.
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