취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
공공개인정보보호위원회가 ISMS-P(정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증) 심사 방식을 강화하는 법령 개정안을 입법예고했습니다. 최근 통신사와 이커머스 업체 등 인증을 받은 기업에서 해킹과 개인정보 유출 사고가 잇따르면서, 서류 검토만으로는 한계가 있다는 문제의식에서 비롯됐습니다. 개정안은 기존 서면심사에 현장심사와 실제 취약점 점검·모의해킹(침투 테스트)을 병행할 수 있도록 해 실효성을 높입니다. 또한 개인정보 처리 규모나 사회적 영향력에 따라 인증 기준을 차등 적용하고, 인증이 취소된 기업에는 재취득 기간을 위한 과태료 1년 유예도 허용합니다. 의견수렴과 법제처 심사를 거쳐 최종 개정이 추진될 예정입니다.
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공공한국 개인정보보호위원회(개인정보위)가 뤼튼테크놀로지스, 테슬라코리아, 딥시크, 오픈AI, 나이키 등 5개 사업자에게 개인정보 처리방침 운영 미흡을 이유로 개선을 권고했습니다. 주요 문제는 이용자가 개인정보 관련 문의를 해도 회신이 없거나, 국내 이용자에게 영어·중국어로만 답변하는 등 권리 행사가 제대로 이루어지지 않은 점입니다. 또한 처리방침에 적힌 내용과 실제 운영 방식이 일부 달랐고, 처리방침 접근 경로가 복잡하거나 이전 처리방침을 공개하지 않은 문제도 발견됐습니다. 개인정보위는 각 사업자에게 운영체계 개선 및 국내대리인 관리·감독 강화를 요구했습니다. 국내에서 서비스를 제공하는 기업은 개인정보보호법상 이용자 권리 보장 의무를 철저히 이행해야 한다는 점을 다시 한번 상기시키는 사례입니다.
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공공한국인터넷진흥원(KISA)이 최신 AI 모델을 활용해 정보보호 제품의 소스코드에서 취약점을 찾아주는 '취약점 점검 테스트랩' 서비스 예약을 시작했습니다. 기업이 제품을 출시한 뒤 문제를 고치는 방식 대신, 개발 단계에서 먼저 취약점을 발견하고 제거하는 것이 목표입니다. KISA는 같은 날 정보보호 제품 개발자 약 50명을 대상으로 AI 기반 취약점 대응 교육도 진행했습니다. 유럽연합(EU)의 사이버복원력법(CRA)처럼 취약점 관리를 의무화하는 규제가 국내외에서 강화되면서, 개발 초기 단계부터 보안을 점검하는 역량이 기업에 점점 더 중요해지고 있습니다.
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공공미국 국방부가 AI를 이용해 만든 소프트웨어 코드를 '검증되지 않은 입력'으로 취급하고, 최종 보안·기능 책임은 반드시 사람이 지도록 하는 공식 지침을 시행했습니다. AI가 보안이나 안전에 중요한 코드를 변경했을 경우 사람이 직접 검토하고 승인해야 합니다. 군 내부 기밀 정보가 외부 생성형 AI 모델에 유입되거나 학습에 쓰이는 것을 막는 계약상 보장도 요구합니다. 또한 어떤 AI 모델과 버전을 사용했는지 반드시 기록해 문제 발생 시 추적할 수 있도록 했습니다. AI 코드 생성이 빠르게 확산되는 환경에서 보안 취약점·라이선스 위험 등을 사전에 차단하는 거버넌스 체계를 갖춘 사례로, 민간 기업에도 참고할 만한 기준이 됩니다.
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기업대한민국 개인정보보호위원회는 2026년 9월 11일부터 개정 개인정보 보호법을 시행합니다. 핵심 변화는 기업이 개인정보 유출을 최종 확인하기 전이라도, 유출 가능성을 인지한 순간부터 고객에게 즉시 알려야 한다는 점입니다. 해킹 흔적을 발견했지만 실제 유출 여부를 아직 모르는 상황에서도 고객 통지 의무가 발생하므로, 기업의 사고 초기 대응 부담이 커집니다. 통지·신고 대상 사고 범위도 넓어져, 랜섬웨어(악성 암호화 공격)로 데이터가 파괴·훼손된 경우까지 포함됩니다. 기업은 의심 단계에서 먼저 알리고 조사 결과를 추가 안내하는 2단계 대응 체계를 갖춰야 합니다.
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공공개인정보보호위원회가 국내에서 판매되는 로보락, 삼성전자, LG전자, 에코백스, 샤오미 등 5개 브랜드 로봇청소기의 개인정보 처리 실태를 점검한 결과를 발표했습니다. 영상·음성·지도정보 등 민감한 가정 내 데이터의 수집·전송·저장 과정에서 암호화 적용 등 기술적 보호 조치는 대체로 양호했습니다. 그러나 이용자 동의 없이 개인정보를 수집하거나, 국외 데이터 이전 사실을 처리방침에 누락하는 등 법적 의무 위반 사례가 확인됐습니다. 개인정보위는 미흡한 사항에 대해 시정 권고를 의결했으며, 대부분의 사업자는 이미 개선을 완료했거나 진행 중입니다. 올해 하반기에는 최신 모델의 신기능을 중심으로 추가 점검이 예정되어 있습니다.
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중요공공한국 개인정보보호위원회(개인정보위)가 구글을 대상으로 공식 조사에 착수했습니다. 디지털성범죄(불법 촬영물 등) 피해자들이 구글에 콘텐츠 삭제를 요청하면서 제출한 민감한 개인정보가 외부 웹사이트에 공개된 것이 확인됐기 때문입니다. 개인정보위는 지난 7일 구글에 자료 제출을 요구했으며, 정보가 유출된 규모·경위·기간, 그리고 개인정보 보호법 위반 여부를 집중 조사할 예정입니다. 피해자 동의 없이 제3자에게 민감정보가 전달됐을 가능성이 핵심 쟁점으로, 2차 피해가 우려되는 중대 사안으로 보고 있습니다. 조사 중 즉각 삭제·차단이 필요한 사항이 발견되면 구글과 해당 웹사이트 운영기관에 곧바로 시정을 요구할 방침입니다.
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중요기업Microsoft가 두 가지 사이버 공격 캠페인을 공개했습니다. 첫 번째는 생성형 AI를 활용해 CEO를 사칭한 이메일로 100만 건 이상의 금융 사기를 시도한 사건이고, 두 번째는 '패스키(Passkey) 업데이트'를 빙자해 직원을 속여 마이크로소프트 클라우드 계정을 탈취하는 공격입니다. 두 번째 공격에서 해커들은 피해자의 개인 전화번호로 IT 헬프데스크를 사칭해 연락한 뒤 가짜 사이트로 유도해 계정을 장악하고, 이후 SharePoint·OneDrive·이메일 등에서 대규모로 데이터를 빼냈습니다. 공격자들은 자신의 다중 인증(MFA) 수단을 피해자 계정에 등록해 지속적인 접근 권한을 유지했기 때문에, 피해자가 비밀번호를 바꿔도 계속 접속할 수 있었습니다. 조직 내 금융 담당자와 일반 직원 모두 표적이 될 수 있으므로, MFA 등록 내역 모니터링과 Graph API 사용 행위 분석이 시급합니다.
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기업기업에서 AI 도구 사용이 늘면서 보안관제(SOC)에 새로운 유형의 경보가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 분석된 AI 관련 경보의 94.1%는 오탐(실제로는 위협이 아닌 정상 행동)이었고, 5.8%는 실질적 보안 위험, 0.02%만 실제 공격이었습니다. 가장 큰 위협은 AI가 직접 침해를 일으키는 것이 아니라, 개발자들이 AI 에이전트를 권한 확인 없이 실행하는 설정(--yolo 등)이나, OAuth를 통해 외부 AI 서비스에 기업 데이터를 공유하는 것처럼 '조용한 노출'이 쌓이는 것입니다. 보안팀은 AI 정상 행동을 오탐하는 구식 탐지 규칙을 먼저 조정하고, 권한 우회 설정·무단 터널·위험한 OAuth 허용 여부를 선제적으로 점검해야 합니다.
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중요기업한국 정부가 개인정보 보호법을 대폭 개정해 2026년부터 반복적·중대한 개인정보 침해에 대한 과징금 상한을 매출액의 3%에서 최대 10%로 올렸습니다. 반면 사전에 보안 인력·예산·설비에 투자한 기업은 과징금을 최대 40%까지 깎아주는 인센티브도 함께 도입해, 기업이 사고 이후 수습보다 사전 예방에 투자하도록 유도합니다. 특히 CEO(최고경영자)를 개인정보 처리·보호의 최종책임자로 법에 명시해, 보안사고가 발생하면 실무진뿐 아니라 경영진의 관리·감독 의무 이행 여부까지 따질 수 있게 됐습니다. CPO(개인정보 보호책임자)는 이사회에 보안 현황을 보고하고, 일정 규모 이상 기업은 CPO 변경 시 이사회 의결 및 개인정보위 신고가 의무화됩니다. 기업 보안팀은 이번 개정에 맞춰 예방 투자 근거 문서화, 경영진 보고 체계 정비, CPO 역할 재정립을 서둘러야 합니다.
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중요기업2026년 9월 11일부터 개정 개인정보 보호법이 시행되면서 국내 개인정보 보호 규제가 대폭 강화됩니다. 가장 큰 변화는 과징금 상한이 전체 매출액의 3%에서 최대 10%로 올라간다는 점으로, 반복·중대 위반이나 1,000만 명 이상 피해 사고 시 적용됩니다. CEO가 개인정보 보호의 최종 책임자로 법에 명시되어, 사고 발생 시 경영진이 직접 책임을 지게 됩니다. 반대로 보호 예산·인력·설비에 투자한 기업은 과징금을 감경받을 수 있어, 사전 예방 투자가 실질적인 리스크 관리 수단이 됩니다. 올해 상반기 개인정보 유출 신고가 이미 432건으로 작년 연간 수준에 근접한 만큼, 기업들의 신속한 대응 체계 정비가 시급합니다.
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기타네이버클라우드와 LG CNS 컨소시엄이 오는 18일부터 보안 전문 인공지능(AI) 모델 공동 개발에 착수합니다. 네이버의 HyperCLOVA X는 방어, LG AI연구원의 EXAONE은 공격에 특화된 모델을 각각 개발한 뒤 서로 공격·방어를 반복하며 성능을 높이는 방식입니다. 21개 기관에서 모은 약 831TB 규모의 보안 데이터를 학습에 활용하며, 최종 목표는 700억 개 매개변수급(700B) 전문가혼합(MoE) 모델로 글로벌 벤치마크 1위 달성입니다. 개발된 모델은 오픈소스로 공개되고 API·SDK·보안 에이전트 형태로 국내 보안기업에 제공될 예정입니다. 전력·금융·통신·반도체·방위산업 등 7대 분야에서 실증도 진행됩니다.
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