취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
중요기업올해 한국 기업과 기관을 노린 랜섬웨어(파일을 몰래 암호화한 뒤 돈을 요구하는 악성코드) 공격 건수가 3개 분기 만에 작년 한 해 전체 건수를 넘어섰습니다. 랜섬웨어 추적 사이트 '랜섬웨어닷라이브' 집계 기준으로 올해 9월까지 54곳이 피해를 입어 작년 45건을 이미 초과했습니다. 금융, IT·기술, 제조업 분야가 가장 많이 노려졌고, '킬린(Qilin)'이라는 조직이 2년 연속 가장 많은 공격을 저질렀습니다. 올해는 '유로즈', '오딧팀' 같은 신흥 랜섬웨어 조직들도 새로 등장해 국내 기업들을 공격했습니다. 전문가는 공격자들이 AI를 활용하면서 공격이 쉬워졌고, 특히 보안이 취약한 중소기업이 주요 표적이 되고 있어 전방위적 지원이 필요하다고 경고했습니다.
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기업보안 인증을 받은 기업에서도 개인정보 유출 사고가 반복되는 이유를 분석한 전문가 칼럼입니다. SKT, KT·LGU+, 쿠팡, TVING, CU 등 최근 국내 주요 기업 침해사고를 보면, 공통적으로 퇴직자 계정 미회수, 평문 비밀번호 방치, 이상 접속 미탐지, 공급망 관리 부실 같은 기본 보안 원칙이 지켜지지 않았습니다. 문제의 핵심은 보안 정책이 '문서'로만 존재하고 실제 운영 현황과 연결되지 않는다는 구조적 결함입니다. 필자는 자산·계정·로그·취약점 등 보안 데이터를 하나의 화면에서 실시간으로 연결하는 '정보보호포털(보안 거버넌스 운영 플랫폼)'이 필요하다고 주장합니다. 이를 통해 경영진이 위험을 실시간으로 파악하고, 보안 조치가 실제로 작동 중임을 지속적으로 '증명'할 수 있어야 한다고 강조합니다.
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중요기업앤트로픽이 자사 AI 모델 '클로드'를 악용한 사이버공격 사례를 분석한 위협 인텔리전스 보고서를 공개했습니다. 보고서에 따르면 AI가 단순한 코드 작성 도우미를 넘어 정찰·침투·데이터 탈취까지 공격 전 과정을 자동화하는 '오케스트레이터' 역할을 맡기 시작했습니다. 대규모 데이터 유출로 유명한 샤이니헌터스(ShinyHunters) 계열 공격자는 AI와 자동화 도구를 결합해 안드로이드 앱(APK) 180만 개에서 숨겨진 API 키와 클라우드 자격증명(계정 접속 정보)을 대량으로 수집했습니다. 실제 침해 사례에서는 개발자 토큰 하나만으로 3시간 만에 기업 클라우드 전체 관리자 권한을 탈취하고, SaaS 공급망을 통해 고객사 200여 곳의 데이터에 연쇄적으로 접근한 사례도 확인됐습니다. 기업들은 소스코드와 앱 내 하드코딩된 자격증명 점검, AI API 키의 엄격한 관리, 단기 수명 토큰 사용 등 즉각적인 대응이 필요합니다.
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기업AI를 이용한 사이버 공격이 단순히 악성코드나 피싱 메일을 만드는 것을 넘어, 공격 계획부터 실행·결과 분석까지 전 과정을 자동화하는 방향으로 진화하고 있습니다. 오아시스시큐리티는 피해자 시스템이 아닌 공격자 환경을 직접 분석해, 공격자들이 AI 에이전트에게 단계별로 지시를 내리고 결과를 받아 다음 공격을 설계하는 방식을 쓰고 있음을 확인했습니다. 실제로 통신사·정부기관·교육기관을 겨냥한 공격에서 AI가 공격 속도와 규모를 크게 키웠습니다. 전문가는 침해 발생 후 대응하는 방식에서 벗어나, 공격자가 쓰는 AI 도구·프롬프트·에이전트 설정 등을 사전에 파악하는 방어 전략으로 전환해야 한다고 강조했습니다. 방어의 속도도 AI 시대 공격의 속도에 맞춰 빨라져야 한다는 것이 핵심 메시지입니다.
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기업기업의 보안 평가 점수가 높아지고 있음에도 불구하고, 다크웹에 유출되는 임직원 계정과 비밀번호 정보는 사상 최대 규모를 기록하고 있습니다. 핵심 원인은 브라우저의 '자동 로그인' 기능으로, 여기에 저장된 아이디·비밀번호와 세션 쿠키(이미 로그인된 상태를 유지하는 인증 정보)가 피싱(사기성 링크나 이메일로 정보를 빼내는 공격) 한 번에 통째로 탈취될 수 있습니다. 공격자는 훔친 세션 쿠키를 이용해 비밀번호를 몰라도 사내 내부망에 침투할 수 있어, 외형적 수치보다 실질적인 계정 탈취 방어 체계 구축이 시급합니다. 기업은 브라우저 계정 저장 금지, 다크웹 유출 상시 모니터링, 세션 즉시 만료 정책을 도입해야 합니다.
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공공한국정보보호산업협회(KISIA)가 정부의 보안 특화 인공지능(AI) 개발 사업을 수주한 네이버클라우드 컨소시엄과 협력을 추진한다고 밝혔습니다. KISIA는 340개 회원사가 보유한 사이버보안 데이터(위협 정보, 취약점 분석, 패치 정보 등)를 AI 모델 개발에 제공하는 역할을 맡을 계획입니다. 이 사업은 해외 AI 모델에 의존하지 않고 국내 독자 파운데이션 모델을 만들어, 민감한 보안 데이터가 해외로 유출되는 위험을 줄이는 것이 목적입니다. 협력은 KISIA 내 'AI 보안 인텔리전스 협의체'를 통해 진행될 예정입니다.
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기업중국 AI 기업들이 앤트로픽의 AI 모델 '클로드'에서 핵심 능력을 무단으로 대규모 추출하려 한 사실이 공식 보고서를 통해 드러났습니다. '증류 공격'이란 고성능 AI 모델의 사고 과정을 대량으로 수집해 자체 모델 학습에 활용하는 방식으로, 이번에는 약 2억 건의 대화가 관련된 것으로 확인됐습니다. 알리바바와 연계된 캠페인이 가장 규모가 컸으며, 5월부터 7월 사이 하루 최대 300만 건의 요청이 쏟아졌습니다. 공격자들은 번역 요청 등으로 질문을 위장해 클로드가 내부 사고 흔적을 드러내도록 유도하는 우회 기법을 사용했습니다. 이번 사례는 AI 모델이 새로운 지식재산 탈취의 표적이 될 수 있음을 보여주며, AI 서비스를 운영하는 기업의 사용 패턴 모니터링과 이상 탐지의 중요성을 일깨웁니다.
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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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기업마이크로소프트(MS)가 AI를 이용해 100만 건 이상의 금융 사기 이메일을 발송한 대규모 공격 캠페인을 발견했습니다. 공격자는 여러 기업의 CEO·CFO 등 경영진을 사칭하고, 서비스나우(ServiceNow)의 가짜 연간 구독 송장을 덧붙여 회계·지급 담당 직원이 약 5만 달러를 공격자 계좌로 이체하도록 속였습니다. AI를 활용해 수신자별 맞춤형 이메일을 자동 제작하고, 가짜 이메일 대화까지 삽입해 의심을 피하도록 정교하게 설계됐습니다. 이메일 주소와 발신자 표시 이름이 일치하지 않거나 'ACH Payment' 같은 금융 키워드가 제목에 들어가는 등 몇 가지 탐지 단서가 있습니다. MS는 Microsoft Defender for Office 365, ZAP(Zero-hour Auto Purge) 등 다계층 보호 기능 활용과 이메일 인증 설정을 권고했습니다.
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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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