취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
중요공공법원 전산망을 노린 해킹 시도가 올해 1~8월 23만9145건으로 작년 같은 기간보다 2.36배 늘었습니다. 하지만 법원행정처는 해킹 대응용 보안장비 도입 예산 10억원을 제때 발주하지 못해 전액 사용하지 못하고 날려버렸습니다. 앞서 2021~2023년 북한 해킹조직이 법원 전산망에서 1014GB(기가바이트) 규모의 자료를 빼간 사건에 대해서도, 개인정보보호위원회가 관련자 징계를 권고했지만 대법원은 조사 대상 10명 전원에게 징계를 내리지 않았습니다. 여기에 더해 법원 구성원 주민등록번호 598건을 암호화하지 않고 보관한 사실도 적발돼 과태료가 부과됐지만, 시정 권고 이행 결과조차 기한 내 제출하지 않은 것으로 나타났습니다.
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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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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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중요기업북한 해킹 조직 '워터플럼'이 가짜 채용 면접을 미끼로 구직자 기기에 악성코드를 심어 암호화폐를 훔치는 캠페인을 8개월간 벌였습니다. 100개국 이상에서 기기 3만 대를 감염시키고 암호화폐 지갑 7,000개 이상을 털어 약 1,071만 달러를 탈취했습니다. 공격자는 실제 AI·암호화폐 회사를 사칭하고 코딩 테스트나 화상회의 오류를 빌미로 악성코드를 실행시켰으며, 면접 중 AI 얼굴 변환 소프트웨어까지 사용해 신원을 속였습니다. 사용된 악성코드는 BeaverTail, InvisibleFerret, OtterCookie, OtterCandy, StoatWaffle 등 다양하며, 원격 조종과 정보 탈취 기능을 갖추고 있습니다. 기업은 지원자 신원 검증을 강화하고, 개발자는 출처 불명 코드를 격리 환경 밖에서 실행하지 않도록 주의해야 합니다.
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중요기업북한과 연계된 해킹그룹 '워터플럼(WaterPlum)'이 가짜 채용면접과 코딩테스트를 미끼로 전 세계 개발자들을 속여 악성코드를 심는 공격을 벌였습니다. 2025년 12월부터 2026년 7월까지 약 8개월간 100개국 이상에서 최소 3만 대의 PC가 감염됐으며, 암호화폐 7천 개 이상의 지갑에서 약 1,071만 달러 상당의 자산이 탈취됐습니다. 공격자들은 악성 NPM 패키지나 코딩테스트용 프로젝트 파일로 악성코드를 심은 뒤 브라우저 비밀번호, 암호화폐 개인키, 신분증 이미지까지 빼냈습니다. 감염된 개발자의 PC가 회사 시스템에 연결돼 있을 경우 기업 내부망 침투로 이어질 수 있어 기업 보안 위협으로도 매우 심각합니다. 미국 FBI, 일본, 호주 등 5개국 당국이 공동 경보를 발령했으며, 출처 불명 코드는 반드시 가상머신(VM)에서 실행하도록 권고하고 있습니다.
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기업AI에게 자연어로 코드 작성을 맡기는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이 확산되면서, 기존에는 주목받지 않던 파일들이 새로운 보안 위협으로 떠오르고 있습니다. CLAUDE.md, AGENTS.md 같은 AI 코딩 도구 전용 설정·지침 파일이 인터넷에 노출되면, 공격자가 애플리케이션의 내부 구조와 접속 정보를 손쉽게 파악할 수 있습니다. AI가 자동 생성한 시연용 계정·비밀번호나 인증 토큰이 보안 검토 없이 운영 환경에 그대로 올라가는 사례도 실제로 확인됐습니다. 북한 라자루스(Lazarus) 그룹의 공격 인프라에서도 AI로 개발한 흔적이 발견되는 등, 공격자 역시 AI를 이용해 악성 도구를 더 빠르게 만들고 있다는 점도 주목됩니다. 기업은 AI 코딩 도구를 생산성 도구만으로 보지 않고, 배포 전에 AI가 생성한 파일·설정·임시 계정까지 보안 점검 범위에 포함해야 합니다.
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중요기업구글 위협 인텔리전스 그룹(GTIG)이 2026년 2분기 AI 위협 동향 보고서를 발표했습니다. 보고서에 따르면 중국·북한 연계 해킹 조직들이 AI를 활용해 공격 속도와 규모를 크게 키우고 있습니다. 특히 '에이전틱 AI(스스로 판단하고 행동하는 AI)'를 이용해 단 6시간 만에 수천 개의 계정 정보를 탈취한 사례가 확인됐습니다. 공격자들은 상용 AI 서비스의 보안 감시를 피하기 위해 침해한 서버에 AI 모델을 직접 설치해 운용하는 방식도 쓰고 있습니다. AI 개발 도구와 공급망 자체가 새로운 공격 대상으로 부상하고 있어 기업의 AI 환경 보안 점검이 시급합니다.
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중요기업북한 정찰총국 산하 해킹조직 '김수키'와 중국 연계 해킹조직들이 인공지능(AI)을 사이버 공격에 본격 활용하기 시작했습니다. 김수키는 외부 서버에 데이터를 보내지 않아도 되는 로컬 AI 환경을 직접 구축해 악성코드 개발, 공격 자동화, 스피어피싱(특정 대상을 노린 정밀 이메일 사기) 미끼 제작 등에 AI를 접목하고 있습니다. 중국계 해킹조직들은 딥시크(DeepSeek) 같은 AI를 활용해 공격 횟수를 이전보다 두 배 이상 늘렸으며, 보안 안전장치가 느슨한 중국 AI 모델이 공격자들에게 선호되고 있습니다. 전문가들은 올해 말 AI 에이전트(사람의 지시 없이 스스로 판단해 공격을 수행하는 자동화 AI)를 이용한 사이버 공격이 본격화될 것으로 전망합니다. 기업은 피싱 방어 솔루션을 갖추고, 사이버위협인텔리전스(CTI)를 통해 공격 징후를 사전에 파악하는 체계를 강화해야 합니다.
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공공소프트웨어 공급망 보안의 핵심 도구로 주목받는 SBOM(소프트웨어 구성요소 목록)만으로는 진정한 공급망 위협을 막기 어렵다는 주장입니다. 공급망 보안은 소프트웨어 구성요소 확인에 그치지 않고, 기업의 소유·지배구조, 해외 하청업체, 핵심 인력, 적대국과의 연계까지 종합적으로 파악해야 하는 복합 문제입니다. 특히 북한이 자국 IT 인력을 정상 개발자로 위장해 기업 시스템과 소스코드에 침투하는 사례는 SBOM만으로는 절대 탐지할 수 없는 인간(휴민트) 차원의 위협입니다. 고려대 김승주 교수는 국가정보원이 대북·방첩·사이버 정보를 칸막이 없이 통합해 공급업체의 기술·기업·인물 위험을 종합 평가하는 체계로 변화해야 한다고 주장합니다. 국가 핵심 인프라와 국방 시스템의 공급망부터 적용하는 것이 현실적인 출발점으로 제시됩니다.
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중요기업북한과 연계된 인력들이 가짜 신분증과 AI 기술을 이용해 해외 기업에 정상 직원처럼 위장 취업하는 사례가 늘고 있습니다. 기존에는 IT 개발자 직군에 집중됐지만, 이제는 의료, 영업·마케팅, 금융서비스 분야까지 확산되고 있습니다. 취업에 성공하면 회사 내부 시스템과 소스코드, 고객정보 등에 정상 직원과 동일한 권한으로 접근할 수 있어 정보 유출 위험이 큽니다. 한국을 포함한 11개국 정부가 7월 31일 공동 경보를 발표하며 기업들에 신원 확인 강화와 대면 면접 실시를 권고했습니다. 이 문제는 단순한 채용 사기를 넘어 대북 제재 위반과 기업 보안 침해로 이어질 수 있어, 채용 절차 자체를 보안의 일부로 봐야 합니다.
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공공한국 과학기술정보통신부가 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델' 개발 사업자로 네이버클라우드 컨소시엄을 선정했습니다. 이 컨소시엄에는 네이버클라우드를 중심으로 32개 기업·기관이 참여하며, 국내 주요 보안 기업들이 각자 보유한 위협 데이터를 AI 모델 학습에 제공하는 역할을 맡을 예정입니다. 사업 기간은 10개월이며, 엔비디아 B200 GPU 256장을 지원받아 개발을 진행합니다. 다만 구글·OpenAI·Anthropic 등 글로벌 빅테크가 이미 사이버보안 특화 AI를 출시한 상황에서 개발 시점이 늦다는 우려도 나오고 있습니다. 전문가들은 북한·중국·러시아 등 국가 배후 해킹 그룹의 특성을 반영한 한국형 모델로 차별화할 수 있다고 평가합니다.
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