취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
공공2021년부터 올해 5월까지 공공부문에서 해킹 등으로 발생한 정보 유출 사고는 약 247건이었지만, 징계를 받은 경우는 9건뿐이고 기관장이 징계받은 사례는 한 건도 없었습니다. 이는 보안을 실제로 책임지는 사람(실무자)과 예산·인력 등을 결정할 권한을 가진 사람(기관장)이 서로 달랐기 때문입니다. 실제로 중앙행정기관 49곳 중 사이버보안 전담 부서를 둔 곳은 11곳에 불과해, 사고가 나면 구조적 문제보다 실무자 개인의 실수만 지적되는 경우가 많았습니다. 이에 정부는 최근 '공공부문 사이버보안 책임성 강화 방안'을 발표해 기관장의 책임을 강화하기로 했습니다. 기사는 이 정책의 핵심이 징계를 늘리는 것이 아니라, 보안을 기관장이 직접 챙기는 의사결정 사안으로 만드는 데 있다고 강조합니다.
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중요기업보안 기업 트러플시큐리티가 깃허브(GitHub) 공개 저장소 2억2400만개를 전수 조사한 결과, 지금도 실제로 쓸 수 있는 인증 정보(비밀번호나 API 키 같은 로그인 값) 54만건 넘게 발견됐습니다. 이 가운데 일부는 무려 2009년에 만들어진 것으로, 16년 넘게 아무도 조치하지 않고 방치돼 있었습니다. 깃허브가 올리는 코드에 비밀 값이 섞여 있으면 막아주는 '푸시 보호' 기능을 도입했지만, 데이터베이스 접속 정보나 구글 API 키 같은 일부 종류는 애초에 이 기능으로 걸러지지 않아 여전히 새어 나가고 있습니다. 서비스별로도 차이가 커서, npm 토큰은 10만개 넘게 노출돼도 실제 작동하는 건 1개뿐이었지만 구글 클라우드 서비스 계정 정보는 절반 넘게 여전히 살아 있었습니다. 전문가들은 노출된 인증 정보를 즉시 교체하고, 저장소와 과거 커밋 이력까지 정리하며, 모든 비밀 값에 자동 만료 기간을 설정해야 한다고 조언합니다.
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기업파르나스호텔앤리조트의 통합 멤버십 서비스인 '파르나스 리워즈'에서 회원 개인정보가 유출되는 사고가 발생했습니다. 지난 9월 24~25일 외부 공격자가 허락 없이 시스템에 접근해 멤버십 아이디, 이름, 생년, 예약정보, 휴대전화번호, 이메일 등 회원 정보 일부를 빼간 것으로 확인됐습니다. 다행히 주민등록번호, 신용카드정보, 비밀번호는 이번 사고의 영향을 받지 않은 것으로 파악됐습니다. 특히 유출된 예약정보를 악용해 호텔을 사칭하며 추가 결제나 카드정보를 요구하는 메시지가 돌고 있어, 왓츠앱 등 비공식 경로로 온 결제 요청은 절대 응하지 말아야 합니다. 회사는 당국에 신고하고 조사 중이며, 회원들에게는 비밀번호 변경을 권고하고 있습니다.
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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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중요금융신한은행 고객 약 2만5000명의 대출 관련 정보가 유출되는 사고가 발생했습니다. 공격자는 다른 사이트에서 미리 훔친 아이디·비밀번호를 신한은행 로그인 창에 무작위로 대입하는 '크리덴셜 스터핑'이라는 잘 알려진 초보적 수법으로 대출모집인용 조회 서비스에 침투했습니다. 이후 조회 시스템이 요청자가 정말 그 정보를 볼 권한이 있는지 제대로 확인하지 않은 허점을 이용해, 고객 번호를 바꿔가며 대량으로 정보를 빼냈습니다. 유출된 정보에는 소득·대출 한도 같은 금융 자산 정보뿐 아니라 개인 식별값(CI) 97건, 주민등록번호 66건도 포함되어 보이스피싱 등 2차 피해 우려가 큽니다. 은행 측은 외부 IP 차단과 서비스 중단 등 긴급 조치를 하고 피해 발생 시 전액 보상을 약속했습니다.
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중요기업중국과 연계된 해킹 조직 TA419가 앤트로픽(Anthropic) 고위 직원과 미국 정책 전문가를 사칭해, 싱크탱크·대학·법률회사의 AI 정책 연구자들을 노린 피싱 공격을 벌였습니다. 공격자는 처음엔 로그인 요구 없이 자연스러운 메일로 대화를 트고, 상대가 답장하면 그제야 악성 링크를 보내는 치밀한 방식을 썼습니다. 이 링크는 중간자(AitM) 공격과 가짜 브라우저 창을 보여주는 '브라우저 안의 브라우저(BitB)' 기법을 결합해, 피해자가 정상적으로 로그인하고 다중인증(MFA)까지 마쳐도 그 결과로 생긴 로그인 세션 자체를 탈취하도록 설계됐습니다. 이는 비밀번호 하나가 아니라 바로 쓸 수 있는 클라우드 계정 접근권을 노린 것으로, 목적은 미국의 AI 정책·수출통제·전략 기획에 관한 정보 수집으로 추정됩니다.
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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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중요금융AI 에이전트를 악용한 은행 해킹 사고가 잇따라 발생하며 보안업계에 큰 우려를 낳고 있습니다. 신한은행에서는 AI를 이용한 무차별 크리덴셜 스터핑(다른 곳에서 유출된 아이디·비밀번호를 여러 사이트에 대입해 로그인을 시도하는 공격) 공격으로 대출 고객 2만5000명의 정보가 유출됐고, 하나은행과 BNK부산은행에서도 비슷한 방식으로 정보가 유출됐습니다. 이번 공격에는 원래 보안 테스트용으로 만들어진 오픈소스 AI 침투 테스트 도구가 반대로 공격 도구로 악용된 것으로 추정됩니다. 전문가들은 이것이 "빙산의 일각"이며, 이미 여러 국내 기업이 비슷한 공격을 동시에 당하고 있다고 경고합니다. 공격 비용과 난이도를 높이는 선제적 대응과 빠른 탐지·차단 체계, 그리고 기업 간 정보 공유가 중요하다는 조언도 나옵니다.
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중요공공중국과 연계된 해킹 그룹 TA419가 백악관 전직 고위 관료와 저명 경제학자, 그리고 AI 기업 Anthropic의 직원을 사칭해 미국의 AI 정책 전문가들을 노린 피싱 공격을 벌였습니다. 공격자는 처음에는 악성 링크 없이 접근해 신뢰를 쌓은 뒤, 가짜 OneDrive 로그인 페이지로 유도해 아이디와 비밀번호, 추가인증(MFA) 코드까지 실시간으로 가로챘습니다. 이 수법은 로그인 과정 자체를 실제 마이크로소프트 서버와 중계하는 방식(AitM, Adversary-in-the-Middle)이어서 2단계 인증을 쓰더라도 뚫릴 수 있었습니다. Proofpoint는 이 활동이 미국의 AI 정책과 규제 동향을 파악하려는 중국의 정보 수집 목적으로 보인다고 분석했습니다.
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