취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
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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기업올해 2분기(2026년 기준) AI 및 LLM(대규모 언어 모델) 서비스에서 발견된 보안 취약점이 1년 전보다 약 14배 급증해 935건에 달했습니다. 가장 많이 발견된 취약점 유형은 접근 제어 미흡, 인증·권한 오류, 인젝션(악의적 명령어 삽입) 공격 등입니다. AI 서비스를 사칭한 악성 소프트웨어를 이용한 중소기업 공격도 같은 기간 5배 늘어 3만 3,300건 이상 탐지됐습니다. 업무 환경에 AI 도입이 빠르게 확산되는 만큼, 기존의 패치 관리에 더해 실시간 접근 제어 모니터링과 선제적 위협 탐지가 필요합니다.
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