취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
공공2021년부터 올해 5월까지 공공부문에서 해킹 등으로 발생한 정보 유출 사고는 약 247건이었지만, 징계를 받은 경우는 9건뿐이고 기관장이 징계받은 사례는 한 건도 없었습니다. 이는 보안을 실제로 책임지는 사람(실무자)과 예산·인력 등을 결정할 권한을 가진 사람(기관장)이 서로 달랐기 때문입니다. 실제로 중앙행정기관 49곳 중 사이버보안 전담 부서를 둔 곳은 11곳에 불과해, 사고가 나면 구조적 문제보다 실무자 개인의 실수만 지적되는 경우가 많았습니다. 이에 정부는 최근 '공공부문 사이버보안 책임성 강화 방안'을 발표해 기관장의 책임을 강화하기로 했습니다. 기사는 이 정책의 핵심이 징계를 늘리는 것이 아니라, 보안을 기관장이 직접 챙기는 의사결정 사안으로 만드는 데 있다고 강조합니다.
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중요금융신한은행에서 약 2만5000명의 고객정보가 유출됐습니다. 공격자가 인터넷에 노출된 웹 시스템에서 보안 허점을 찾아 인증 절차를 우회한 뒤, 대출 신청 관련 고객의 개인·신용정보에 접근한 것으로 보입니다. 유출된 정보에는 주민등록번호 66건, CI(연계정보) 97건을 비롯해 고객명, 전화번호, 연소득 등이 포함돼 있습니다. 일부 공격자가 AI 봇을 이용해 공격 가능한 지점을 자동으로 찾아냈을 가능성도 제기되지만, 아직 공식 확인된 사실은 아닙니다. 신한은행은 비상대응체계를 가동해 외부 IP 차단 등 긴급조치를 마쳤고, 금융감독원이 현장 점검에 들어갔습니다.
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중요기업정부가 기업의 보안 책임을 크게 강화한 개정 정보통신망법과 시행령을 10월 1일부터 시행합니다. 이제 정보보호 최고책임자(CISO)는 임원급으로 지정해야 하고, CISO가 위원장인 정보보호위원회를 만들어 보안 예산과 인력 같은 중요한 사항을 심의해야 합니다. 매출 규모가 큰 통신·IT 서비스 기업이나 최근 침해사고를 겪은 기업은 더 까다로운 정보보호 관리체계(ISMS) 인증을 받아야 합니다. 고의나 중과실로 침해사고를 반복하면 관련 매출액의 최대 3%까지 과징금을 물릴 수 있고, 정부의 시정명령을 어기면 매일 매출액의 0.02%씩 이행강제금이 부과됩니다. 결국 보안을 실무 부서 일이 아니라 경영진이 직접 챙겨야 할 책임으로 만든 것이 이번 개정의 핵심입니다.
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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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통신/IT국내 도메인·웹호스팅 서비스 기업 가비아가 외부 해커의 공격으로 고객 2,998명의 개인정보가 유출되는 사고를 겪었습니다. 공격자는 가비아 웹 서비스의 외부 요청 검증(입력값을 제대로 확인하지 않는 취약점)이 부족한 부분을 노려 내부 시스템에 무단 접근했습니다. 유출된 정보는 성명, 아이디, 이메일, 휴대전화번호이며, 비밀번호는 유출되지 않았습니다. 가비아는 사고 인지 후 약 80분 내에 접근 경로를 차단하고 취약점을 조치했으며, KISA(한국인터넷진흥원)와 개인정보보호위원회에 신고해 합동 조사 중입니다. 유출된 아이디를 이용한 다른 사이트 계정 도용(크리덴셜 스터핑) 피해가 우려되므로 가비아 이용자는 즉시 비밀번호를 변경할 것을 권장합니다.
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공공한국 과학기술정보통신부가 사이버보안에 특화된 국산 AI 모델 개발 프로젝트를 공식 출범시켰습니다. 네이버클라우드 컨소시엄이 주도하며, 공격 탐지용과 방어용 AI 모델을 각각 따로 개발하는 투 트랙 방식을 채택했습니다. 목표 성능은 미국 Anthropic의 Claude Opus 4.5, 중국 즈푸의 GLM 5.3 수준으로, 글로벌 최고 AI와 겨루는 수준을 지향합니다. 총 41개 기관이 참여하고 4,500장이 넘는 고성능 GPU가 투입되는 대규모 사업입니다. 개발된 모델은 특정 기관이 독점하지 않고 보안기업·정부기관·병원·학교 등 국내 전 분야에서 공개 활용될 계획입니다.
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공공한국인터넷진흥원(KISA)이 오픈AI의 보안 특화 AI 모델 'GPT-5.5 사이버'를 국가 기반시설 취약점 점검에 활용하기 시작했습니다. AI를 통해 기존에 일주일~한 달 걸리던 취약점 탐색 시간을 크게 단축했으며, 발견된 취약점 10건 중 5~6건이 실제 위협으로 확인됐습니다. 한편 공격자들도 AI를 활용하면서 취약점이 공개된 후 악용되는 시간이 수일에서 수시간으로 줄었고, 지난해 악용된 취약점의 29%는 공개 당일 또는 그 이전부터 이미 공격에 쓰였습니다. 반면 국내 기업의 평균 패치(취약점 수정) 소요 기간은 43일로 오히려 늘었고 완전 조치율도 26%에 불과해, '신속 패치' 의무화 법제화의 필요성이 제기됐습니다. 국내 보안 환경에 특화된 한국형 보안 AI 개발도 네이버클라우드 컨소시엄 주도로 착수된 상태입니다.
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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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기업국내 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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