취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
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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공공행정안전부 산하 국가정보자원관리원이 생성형 AI를 이용한 사이버 공격 증가에 대응하기 위해 내부 업무망 웹서비스 750개를 대상으로 긴급 보안 점검을 추진합니다. 그동안 전문인력 부족으로 점검이 충분하지 않았던 내부망(인터넷에 직접 연결되지 않은 업무용 네트워크)의 보안 취약점을 이번 기회에 집중적으로 찾아내고 조치할 계획입니다. 점검 항목은 SQL 인젝션(데이터베이스를 조작하는 공격), XSS(크로스사이트 스크립팅, 웹 페이지에 악성 코드를 심는 공격), 인증 우회, 파일 업로드 취약점 등 21개 필수 항목입니다. 자동화 도구뿐 아니라 전문가가 직접 모의 해킹을 수행하며, 취약점 발견 시 실제 조치 완료 여부까지 재점검합니다. 사업 규모는 약 20억 7천만 원이며 계약 후 90일 이내에 완료해야 합니다.
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공공한국에서 23개국 300명이 참가한 국제 사이버 훈련 'APEX'가 열렸습니다. 올해는 사람의 개입 없이 위협 탐지·분석·보고서 작성까지 스스로 수행하는 자율형 AI 방어팀 '프로젝트 팔랑크스(Project Phalanx)'가 처음 도입되어 주목받았습니다. 훈련은 전력망·5G·지하철 등 국가 핵심 시설을 표적으로 한 공격을 가정했으며, 기술 대응뿐 아니라 언론 대응과 법적 대응까지 포함한 실전 시나리오로 구성됐습니다. AI 방어팀의 대응 속도가 인간을 크게 앞질러 점수 산정에서 제외될 정도였으며, 각국 참가자들은 AI 활용 역량과 실전 연계 훈련 방식에 높은 평가를 내렸습니다. 이번 훈련은 사이버 위협 대응에서 국제 공조와 AI 협업 모델의 중요성을 확인하는 계기가 됐습니다.
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공공한국 정부(과학기술정보통신부)가 발주한 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업의 수행기관으로 네이버클라우드가 선정되어, 약 2000억원 상당의 자체 GPU 4000장을 투입해 보안 전용 AI 모델을 개발한다고 밝혔습니다. 네이버클라우드(방어)와 LG AI연구원(공격) 이 투 트랙으로 역할을 나눠, 공격 AI가 취약점을 찾으면 방어 AI가 이를 탐지·차단하는 방식으로 서로 성능을 높이는 구조입니다. 악성코드 프로파일링·공격 IP·전문가 대응 이력 등 830TB에 달하는 실전 보안 데이터를 학습에 활용하며, 내년 2월까지 약 300억 개 파라미터(300B) 규모의 모델을 완성하는 것이 중간 목표입니다. 완성된 모델은 금융·통신·전력 등 국가 기반시설에 우선 실증되고, 공공·국방처럼 망분리 규제가 강한 분야에는 직접 설치하는 구축형으로 제공될 예정입니다. 공격에 직접 악용될 수 있는 익스플로잇 하네스 등 일부 구성 요소는 공개 범위를 제한해 오남용을 막을 방침입니다.
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공공국가안보실 사이버안보비서관으로 해커 출신 교수 김휘강 고려대 정보보호대학원 교수가 임명됐습니다. 보안 기업 창업·운영 경험과 학계 활동을 두루 갖춘 인물로, 각계에서는 현장 경험이 정책에 실질적으로 반영될 것이라는 기대가 나옵니다. 산업계는 공급망 보안 정책 강화와 민·관 조율 역할을 주문했고, 학계는 보안 사각지대에 놓인 중소기업 지원과 국제 협력 체계 구축을 요청했습니다. 보안 실무자들은 화이트해커의 침투 테스트(모의해킹)에 대한 법적 보호 보장, 기업 보안팀의 열악한 처우·인식 개선, 사후 대응에서 선제 예방 중심으로의 정책 전환을 강하게 촉구했습니다. 오래전에 나온 패치를 적용하지 않아 발생하는 침해사고가 반복되는 현실을 지적하며, 실효성 있는 진단·검증 체계 마련이 시급하다는 목소리도 이어졌습니다.
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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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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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