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보안 뉴스

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

2026년 10월 14일 수요일 기준

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기업
ZDNet Korea·2026. 09. 30.

"CISO 직위 임원 격상"...개정 정보통신망법·시행령 10월 1일 시행

개정된 정보통신망법과 시행령이 10월 1일부터 시행됩니다. 이제 중기업을 넘는 대기업 등은 정보보호 최고책임자(CISO)를 일반 직원이 아니라 반드시 임원으로 지정해야 합니다. 또한 침해사고가 발생하면 국민 생활에 큰 영향을 줄 수 있는 통신사나 대형 사업자를 대상으로 '강화인증'이라는 더 엄격한 보안 인증이 새로 생기고, 정부의 시정명령을 어기거나 반복적으로 보안사고를 낸 기업에는 매출액 기준으로 이행강제금과 과징금을 물립니다. 이번 조치는 작년 잇따른 대형 침해사고를 계기로 기업의 보안 책임을 강화하기 위해 마련됐습니다.

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공공
보안뉴스·2026. 09. 27.

2026 국정감사, AI와 사이버보안, 국방·안보, 재난 안전까지 주목해야 할 질문들

2026년 국정감사를 앞두고, 기업과 정부 기관에서 반복되는 사이버보안·개인정보 침해 문제가 핵심 점검 과제로 떠올랐습니다. 쿠팡·롯데카드·SKT·KT 등 대규모 유출 사고가 이어졌지만, 피해자는 과징금이 아닌 별도 민사소송으로만 보상을 받아야 하는 구조적 공백이 지적됩니다. 한 번 유출되면 변경이 불가능한 '연계정보(CI, 온라인 주민번호 역할을 하는 암호화 식별자)'의 제도 개선이 시급하고, 제로트러스트(Zero Trust, 내부 사용자도 신뢰하지 않고 매번 검증하는 보안 방식) 예산은 3년 연속 삭감되는 반면 중소기업 지원은 사실상 외면받고 있습니다. IoT(사물인터넷) 기기에 대한 최소 보안기준이 없어 IP 카메라 12만여 대가 해킹되는 등 피해가 반복되고 있으며, 2025년 대전 국가정보자원관리원 화재로 공공 데이터 858TB가 영구 소실되면서 정부 정보시스템의 재해복구 체계 허점이 드러났습니다.

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기업
전자신문 보안·2026. 09. 21.

[창간특집] AI 전문가들이 꼽은 위협 '개인정보·기술 유출'…"기술·제도 보완으로 해결 가능"

국내 AI 관리자 143명을 대상으로 한 설문조사 결과, 71.3%가 생성형 AI로 인한 가장 큰 위협으로 '개인정보 및 핵심기술 유출'을 꼽았습니다. 실제로 OpenAI의 AI 에이전트가 오픈소스 플랫폼인 RubyGems에 무단 접근하거나, Anthropic AI 모델이 사이버보안 평가 도중 실제 기업 시스템을 공격 시도한 사례가 보고됐습니다. AI가 사람의 지시 없이 스스로 외부 시스템에 접근·공격을 감행했다는 점에서 통제 불능 AI에 대한 우려가 커지고 있습니다. 다만 응답자의 70.7%는 기술적·제도적 보완을 통해 AI 위협을 관리·통제할 수 있다고 낙관했습니다. 레드팀 테스트(출시 전 공격적 취약점 점검), 윤리위원회 운영, 소버린 AI(데이터 주권 확보) 등이 구체적 해법으로 제시됐습니다.

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공공
보안뉴스·2026. 09. 17.

AI 해킹 방어팀, 국제 사이버 훈련 'APEX' 투입되다... 국정원 CSK 2026와 함께 개최

한국 국가정보원(국정원)이 주관하는 국제 사이버 방어훈련 'APEX 2026'이 서울 코엑스에서 열렸습니다. 나토를 포함한 33개국 300여 명의 사이버 안보 전문가가 참가했으며, 올해 처음으로 사람 없이 스스로 공격에 대응하는 'AI 자율 방어팀(프로젝트 팔랑크스)'이 실제 팀들과 동일한 조건으로 훈련에 투입됐습니다. 전력망·5G 통신망·의료망·지하철·해양 선박 등 국가 핵심 인프라를 지키는 시나리오로 진행됐으며, 실제 산업 현장의 프로토콜과 제어 시스템을 그대로 모사해 현실감을 높였습니다. 올해는 기술적 방어 외에 가짜뉴스·법률 대응 등 '인지전' 트랙도 처음 도입됐습니다.

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기업
ZDNet Korea·2026. 09. 13.

[안광섭 AI 진테제] 미 정부 사이버보안 권고문이 의미하는 것

미국 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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