취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
기업이 글은 기업이 '제로 트러스트' 보안을 도입해도, 신입사원 온보딩이나 서비스데스크처럼 사람이 직접 신원을 확인하는 지점에서는 여전히 공격에 취약하다고 지적합니다. 실제로 FBI는 북한 IT 인력이 가짜 신분증과 위장 지원으로 기업에 취업해 내부망에 접근한 사례를 반복적으로 경고해왔습니다. 문제는 이렇게 처음부터 잘못된 사람에게 계정과 MFA(다중 인증), 기기를 정상적으로 발급해주면, 이후 아무리 강력한 인증 체계를 갖춰도 그 허점을 바로잡을 수 없다는 점입니다. 이 기사는 Specops Software의 "Secure Onboarding" 제품을 소개하며, 신분증 스캔과 생체 인증(라이브니스 체크)을 온보딩과 서비스데스크 절차에 필수화해 이런 위험을 줄일 수 있다고 홍보합니다.
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중요의료병원이 아니라 병원에 의료 기기를 납품하는 외주업체 직원이 피싱 메일에 속아 계정 정보를 뺏겼고, 이 계정을 통해 공격자가 병원 내부 환자 관리 시스템까지 침투했습니다. 그 결과 환자의 처방전과 보험 정보 등 411만여 건이 유출됐습니다. 외주업체처럼 상대적으로 보안이 약한 협력사가 내부망에 접속할 수 있는 통로를 갖고 있으면, 그곳이 공격자의 '뒷문'이 될 수 있다는 점을 보여준 사건입니다. 이런 공급망 공격을 막으려면 외주 업체 계정에도 꼭 필요한 권한만 주는 최소 권한 원칙(PoLP), 병원 내부망과 외주망을 물리적으로 분리하는 망분리, 그리고 로그인 시 여러 단계로 본인 확인을 하는 다중인증(MFA)을 반드시 적용해야 합니다.
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통신/IT유럽전기통신표준협회(ETSI)가 양자 난수 생성기(QRNG)의 보안 취약점을 다룬 기술 보고서(ETSI TR 104 171)를 발표했습니다. QRNG는 암호화 키 생성 등 보안 시스템의 핵심 요소인데, 통계 검사를 통과한 숫자라도 공격자에게 다음 출력값을 예측할 단서를 줄 수 있다는 점이 핵심 우려입니다. 특히 AI를 활용하면 장치의 전력 소비나 전자기 신호 변화를 분석해 난수 패턴을 파악하는 공격이 가능해질 수 있습니다. 보고서는 하드웨어 차폐, 출력값 처리 방식 강화, 운영 중 지속적인 모니터링을 권고하며, 고보안 환경에서는 '엔트로피 제로 트러스트(entropy zero trust)' 접근법을 적용할 것을 제안합니다.
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공공2026년 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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기업글로벌 IT·보안 리더 700명을 대상으로 한 조사에서, 95%는 공격자의 내부 이동(측면이동)을 탐지할 수 있다고 답했지만 46%는 이를 실제로 차단하지 못한다고 답해 '탐지'와 '차단' 사이에 큰 격차가 드러났습니다. 측면이동이란 해커가 시스템 하나를 뚫은 뒤 내부 네트워크를 타고 다른 시스템으로 퍼져나가는 방식입니다. 특히 AI가 취약점 발견부터 악용까지의 시간을 기존 몇 달에서 몇 시간으로 단축시키고 있어, 침입을 막는 것만으로는 부족하고 침해가 퍼지는 경로 자체를 끊는 대책이 필요합니다. 국내외 주요 보안 기관들은 네트워크를 잘게 쪼개 격리하는 '마이크로세그멘테이션(microsegmentation)'과 '제로트러스트(Zero Trust)'를 핵심 대응책으로 제시하고 있습니다.
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공공한국 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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중요금융금융권에서 AI를 이용한 사이버 공격이 실제로 벌어지고 있습니다. 피싱 문자 대량 생성, 딥페이크 사칭, 문서 위·변조, 심지어 AI가 스스로 취약점을 찾고 공격코드를 만드는 자동화 해킹 도구('CyberStrike AI')까지 등장했습니다. 앤트로픽은 중국계 국가 배후 해킹조직이 AI 도구를 이용해 약 30개 금융기관 등 글로벌 조직을 공격했으며, 공격 과정의 80~90%를 AI가 수행했다고 밝혔습니다. 이에 맞서 국내 은행·보험·증권·카드·핀테크·가상자산 업권은 AI 기반 이상거래 탐지(FDS) 고도화, 행동 분석, 보험사기 예측 시스템 등 방어용 AI를 잇따라 도입하고 있습니다. 금융당국도 망분리 규제를 완화해 금융사가 고성능 AI를 보안 목적으로 활용할 수 있도록 길을 열고 있습니다.
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공공개인정보보호위원회가 국세청과 질병관리청을 '개인정보 이노베이션 존' 운영기관으로 새로 지정했습니다. 이노베이션 존이란 다중 인증(여러 단계로 본인을 확인하는 방식)과 실시간 화면 녹화 같은 강화된 보안 환경 안에서 가명처리된 개인정보를 안전하게 연구·분석할 수 있도록 마련된 공간입니다. 개인정보위는 이 공간 전반에 제로 트러스트(아무도 기본적으로 신뢰하지 않고 매번 검증하는 보안 원칙)를 적용해 데이터 처리의 안전성을 관리합니다. 국세청은 서울 국세통계센터에, 질병관리청은 충북 청주 별관에 각각 분석공간을 구축할 예정이며, 현장실사를 거쳐 내년 초부터 본격 운영됩니다. 기업 보안 담당자 입장에서는 직접적인 즉시 대응 사안은 아니지만, 국내 공공 데이터 보안 인프라 확장 흐름으로 참고할 수 있습니다.
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공공국가정보원(NIS)이 양자컴퓨터의 공격에도 안전한 암호 기술인 양자내성암호(PQC, Post-Quantum Cryptography)를 공공 분야 전반에 도입하기 위한 종합 추진계획을 발표했습니다. 내년(2027년)부터 공공기관 사이버보안 실태 평가 항목에 PQC 전환 여부가 포함되며, 2029년 1월부터는 일부 알고리즘의 탑재가 의무화됩니다. 전환 대상 알고리즘은 전자서명 4종·키 캡슐화 메커니즘(KEM, 암호 키를 안전하게 교환하는 기술) 3종 등 총 7종이며, 최종 목표는 2035년까지 국가 전반의 암호체계를 전환하는 것입니다. 국정원은 목표 시점을 앞당기기 위해 관련 부처와 협의 중이며, 미국 정부의 2031년 완료 목표보다 빠른 일정도 검토하고 있습니다.
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기업AI 딥페이크 기술이 연예인을 넘어 일반인·미성년자까지 피해를 주는 사회적 위협으로 커지고 있습니다. 특히 가족이나 기업 임원의 목소리를 정교하게 복제해 송금을 유도하는 음성 딥페이크 금융 사기가 급증하고 있으며, 국내 보험사기 적발액이 1조 1,500억 원을 넘어섰습니다. 현재 딥페이크를 100% 탐지할 수 있는 기술은 존재하지 않는데, 이는 가짜 콘텐츠를 만드는 AI와 이를 찾아내는 AI가 서로를 속이며 함께 진화하기 때문입니다. 전문가들은 얼굴·음성 확인에만 의존하는 대신, 일회용 인증 코드나 다중 승인처럼 제로 트러스트(Zero Trust·아무도 자동으로 신뢰하지 않는 보안 원칙)를 적용한 신원 확인 체계로 전환해야 한다고 강조합니다. 개인도 출처가 불분명한 합성 영상을 공유하지 않고, 금융 거래 시 다중 승인 절차를 습관화하는 것이 중요합니다.
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공공한국인터넷진흥원(KISA)이 2030년까지 AI 보안·레드팀·취약점 진단 등 고급 역량을 갖춘 최정예 보안 인력 9,000명을 확보하겠다는 목표를 발표했습니다. 지금까지는 많은 인원을 양성하는 데 초점을 뒀다면, 앞으로는 양보다 질 중심으로 교육 방향을 전환한다는 방침입니다. 한국정보보호산업협회(KISIA)와 서울여대도 학생 단계부터 재직자까지 이어지는 성장 경로를 구축하고, AI와 보안을 결합한 교육 과정을 강화할 계획을 공유했습니다. AI 기술 확산으로 AI 보안 관련 신규 직무 수요가 늘고 있으나 현장과 교육 사이의 역량 격차가 과제로 지적됐습니다.
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