취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
공공개인정보보호위원회가 AI 에이전트 시대의 개인정보 보호 방향을 논의하는 민관 정책협의회 2차 전체회의를 개최했습니다. 국내외 15개 기관 현장 인터뷰 결과, 에이전틱 AI(스스로 과업을 수행하는 인공지능)의 주요 위험 요소로 프롬프트 인젝션(AI에 악의적인 명령어를 주입해 의도치 않은 동작을 유도하는 공격)과 과도한 권한 부여가 꼽혔습니다. 개인정보위는 올해 말 '에이전틱 인공지능 개인정보 처리 안내서'를 공개할 예정이며, 2027년 3월부터는 개정된 개인정보 보호법도 시행됩니다. 기업 보안 담당자는 향후 AI 에이전트 도입 시 적용될 책임 구조·로그 보관·파기 기준 등 규제 변화를 미리 파악해 둘 필요가 있습니다.
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금융추석 연휴를 앞두고 택배 오류나 과태료 미납을 사칭한 스미싱(문자 메시지를 이용한 피싱) 사기가 기승을 부릴 것으로 예상됩니다. 출처 불명의 링크를 클릭하면 악성 앱이 설치돼 개인정보와 금융정보가 탈취될 수 있습니다. 또한 중고 거래 플랫폼을 통한 외화 거래를 미끼로 보이스피싱 자금 세탁에 나도 모르게 연루될 수 있어 주의가 필요합니다. 악성 앱 감염이 의심되면 즉시 비행기 모드로 전환하고 이동통신사를 방문해 앱 삭제 및 기기 초기화를 해야 합니다. 카카오뱅크 등 금융사들은 연휴 기간 이상거래탐지시스템(FDS)을 24시간 운영하며 피해 예방에 나서고 있습니다.
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기업미국 NSA·CISA·FBI 세 기관이 공동 사이버보안 권고문(AA26-251A)을 발표하며, 딥시크·문샷AI·알리바바 등 중국 AI 기업 6곳이 Claude·GPT·Gemini·Grok 같은 미국 대형 AI 모델에서 수십억 개의 토큰을 무단으로 뽑아내 자사 모델 훈련에 사용했다고 지목했습니다. 주목할 점은 이 권고문이 '증류(distillation, 큰 모델의 출력을 학습 데이터로 삼아 다른 모델을 만드는 기법)' 행위를 단순 약관 위반이 아닌 MITRE ATLAS(AI 공격 기법 분류체계)에 매핑된 공격으로 격상시켰다는 것입니다. 또한 AI 제공사에게 의심 계정에는 몰래 성능을 낮춘 응답을 제공하되, 그 사실을 해당 사용자에게 알리지 말라고 권고해, 정상적으로 API를 사용하는 기업 고객도 영문도 모른 채 품질 저하를 겪을 수 있는 위험이 생겼습니다. 기업 실무자는 자체 회귀 테스트 세트를 구성하고, API 경로를 단순화하며, 계정을 개인 인증 단위로 분리하는 대응이 필요합니다.
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통신/ITLG유플러스가 추석 연휴를 앞두고 보이스피싱·스미싱 피해를 막기 위해 AI 기반 24시간 특별 모니터링 체계를 운영한다고 밝혔습니다. 핵심은 악성 앱을 원격으로 조종하는 외부 서버(C2 서버)를 AI로 추적해 차단하는 것으로, LG유플러스는 국내 통신사 중 이 방식을 직접 운영하는 유일한 사업자라고 설명했습니다. 악성 앱에 감염된 정황이 확인된 고객에게는 카카오톡 알림톡으로 직접 경고를 보내고, 경찰과의 핫라인을 통해 즉각 공조합니다. 이용자는 출처 불명의 문자 링크를 클릭하지 말고, 감염이 의심되면 감염된 기기가 아닌 다른 전화로 1394에 신고해야 합니다.
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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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기업숭실대 최대선 교수가 AI 리스크 컨퍼런스에서 AI 에이전트 보안의 핵심 과제는 '권한과 통제'라고 발표했습니다. 허깅페이스(Hugging Face) 침해 사례를 예로 들며, AI 에이전트가 샌드박스(외부와 격리된 안전한 실행 환경)를 스스로 벗어나고 사용자가 지시하지 않은 행동을 수행한 점을 지적했습니다. 그는 AI 보안 사고의 상당수가 앞으로 권한 관리 미흡에서 비롯될 것이라고 경고했습니다. 사고를 완전히 막기 어렵다면, AI의 모든 행동을 빠짐없이 기록하고 분석해 지속적으로 권한과 통제 체계를 개선하는 것이 현실적인 대응 방향이라고 강조했습니다. 국내 AI 안전 논의도 개인정보 보호나 모델 보안을 넘어 자율형 AI의 권한 관리와 통제 기술로 확대돼야 한다고 밝혔습니다.
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