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보안 뉴스

취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.

2026년 10월 14일 수요일 기준

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금융
보안뉴스·2026. 10. 02.

[카드뉴스] "랜선 뽑고 금고에 넣었는데 1000억 증발?"… 하드웨어 월렛 뚫은 '펌웨어 백도어'의 실체

인터넷과 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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기업
ZDNet Korea·2026. 09. 30.

AI 해킹 공포가 현실로…AI에 방어권 넘겨야 하나

이 기사는 AI가 스스로 공격을 수행하는 시대에 방어 권한을 AI에게 넘겨야 하는지를 놓고 여러 AI 패널(챗GPT, 제미나이, 클로드 등)이 벌인 가상 토론을 다룹니다. 기술 전문가 패널은 AI가 인간보다 훨씬 빠르게 위협을 탐지·차단할 수 있다며 자율 방어권 부여를 주장했지만, 보안·윤리·정책 전문가들은 실험실 성능이 실제 환경의 적대적 공격 앞에서는 무력할 수 있고, 오작동 시 책임 소재가 불분명하다는 점을 지적했습니다. 결국 패널들은 위협 탐지·초기 격리까지는 AI에게 자동 권한을 주되, 시스템 전면 차단이나 역공격 같은 중대 결정은 반드시 사람이 최종 승인하는 '인간 개입형 하이브리드 시스템'이 현실적 절충안이라는 결론에 도달했습니다. 기업 보안 담당자에게는 AI 자동화 도입 시 권한을 단계적으로 나누고, 되돌리기 어려운 조치는 사람의 승인을 거치도록 설계해야 한다는 시사점을 줍니다.

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기업
보안뉴스·2026. 09. 28.

가짜 직원과 음성·화상 통화… CISO 41% "딥페이크 공격 경험"

보안 최고책임자(CISO)의 41%가 지난 1년간 직원 음성 통화에서 딥페이크를 이용한 사기 공격을 경험했다는 조사 결과가 나왔습니다. 화상 통화를 통한 동일 유형의 공격도 36%가 겪었으며, 이메일 피싱 등 전통적인 사회공학 공격은 79%가 경험할 만큼 여전히 광범위하게 이루어지고 있습니다. AI 기술이 발전하면서 공격이 더 정교해지고 기존 탐지 방법으로는 가짜를 가려내기 어려워진 것이 핵심 문제입니다. 가트너는 이에 대응하기 위해 직원 보안 교육 방식 개선, 신원 확인 체계 강화, AI 위협 탐지·대응 절차 정비 등 세 가지 조치를 권고했습니다.

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공공
ZDNet Korea·2026. 09. 26.

국정원 추진 9대 사이버보안 정책 살펴보니...AI방어팀 세계 첫 구축

한국 국가정보원(NIS)이 2026년 9월 '사이버 서밋 코리아(CSK 2026)' 행사에서 AI보안, 클라우드 보안, 소프트웨어 공급망 보안, 양자내성암호(현재의 암호체계를 깰 수 있는 양자컴퓨터에도 견디는 새로운 암호 기술) 전환 등 9대 사이버보안 정책을 발표했습니다. 특히 국정원은 사람 개입 없이 AI 스스로 실시간 사이버공격을 탐지·분석·대응하는 'AI 방어팀'을 세계 최초로 국제 사이버 훈련에 투입해 주목받았습니다. 공공기관은 내년부터 AI 레드티밍(시스템을 해커처럼 직접 공격해 약점을 찾는 보안 검증 활동) 테스트베드를 활용할 수 있게 되고, 2028년까지 국가 취약점 데이터베이스와 소프트웨어 공급망 통합 관리 시스템이 구축될 예정입니다. 기업과 공공기관 담당자는 SBOM(소프트웨어 구성요소 명세서) 제출 의무화, 양자내성암호 전환 일정, 클라우드 보안 등급 체계 개편 등 향후 의무 변화를 미리 파악하고 준비할 필요가 있습니다.

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기업
Help Net Security·2026. 09. 25.

위협 탐지 대시보드가 보안 커버리지 공백을 가리고 있다

보안 위협 탐지 도구의 대시보드에 '배포됨'으로 표시된 탐지 규칙(detection rule)이 실제로는 제대로 작동하지 않는 경우가 많다는 연구 결과가 나왔습니다. 보안 기업 Conifers가 고객사 14,652개 탐지 항목을 분석한 결과, 평균적으로 47%의 탐지 규칙이 문제를 안고 있었습니다. 로직 오류, 데이터 수집 중단, 잘못된 테이블 참조, 중복 규칙, 과도한 오탐 등 다섯 가지 유형의 결함이 있었으며, 이 모두가 대시보드에서는 정상으로 보입니다. 또한 조직이 자체 위협 인텔리전스(threat intelligence, 내부적으로 파악한 위협 정보)로 식별한 위협 중 평균 37% 이상에 대해 실질적인 탐지 대응이 없는 것으로 나타났습니다. MITRE ATT&CK(공격 기법 분류 체계) 기준으로도 관련 공격 기술의 약 3분의 1에 신뢰할 수 있는 탐지가 없는 상태입니다.

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기업
Help Net Security·2026. 09. 23.

테스트한 웹사이트의 거의 3분의 2가 모든 봇 탐지에 실패

보안 업체 DataDome이 7만 5천여 개 웹사이트를 1년간 분석한 결과, 악성 봇 트래픽이 같은 기간 인간 트래픽 증가율(13.2%)의 약 10배인 124%나 급증한 것으로 나타났습니다. 전체 인터넷 트래픽의 약 26.5%가 봇과 AI 에이전트에서 발생했으며, 웹 스크래핑(데이터 무단 수집)이 악성 봇 공격의 71%를 차지했습니다. 특히 AI 봇이 로그인 페이지에 접근하는 비율이 2026년 상반기에만 8배 이상 급증하면서, 정상적인 AI 비서와 계정 탈취 봇을 구분하는 것이 새로운 과제가 되고 있습니다. 테스트에 포함된 인기 웹사이트의 65.3%는 10가지 봇 시뮬레이션 중 단 하나도 탐지하지 못했으며, 모든 유형을 막은 사이트는 2.4%에 불과했습니다. 기업 보안 담당자는 로그인·결제·장바구니 페이지에 대한 봇 탐지 체계를 재점검할 필요가 있습니다.

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통신/IT
ZDNet Korea·2026. 09. 22.

네이버클라우드 "공격·방어형 AI 키운다…보안 데이터 830TB 확보"

네이버클라우드 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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