취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
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 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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공공한국정보보호산업협회(KISIA)가 정부의 보안 특화 인공지능(AI) 개발 사업을 수주한 네이버클라우드 컨소시엄과 협력을 추진한다고 밝혔습니다. KISIA는 340개 회원사가 보유한 사이버보안 데이터(위협 정보, 취약점 분석, 패치 정보 등)를 AI 모델 개발에 제공하는 역할을 맡을 계획입니다. 이 사업은 해외 AI 모델에 의존하지 않고 국내 독자 파운데이션 모델을 만들어, 민감한 보안 데이터가 해외로 유출되는 위험을 줄이는 것이 목적입니다. 협력은 KISIA 내 'AI 보안 인텔리전스 협의체'를 통해 진행될 예정입니다.
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기타네이버클라우드와 LG CNS 컨소시엄이 오는 18일부터 보안 전문 인공지능(AI) 모델 공동 개발에 착수합니다. 네이버의 HyperCLOVA X는 방어, LG AI연구원의 EXAONE은 공격에 특화된 모델을 각각 개발한 뒤 서로 공격·방어를 반복하며 성능을 높이는 방식입니다. 21개 기관에서 모은 약 831TB 규모의 보안 데이터를 학습에 활용하며, 최종 목표는 700억 개 매개변수급(700B) 전문가혼합(MoE) 모델로 글로벌 벤치마크 1위 달성입니다. 개발된 모델은 오픈소스로 공개되고 API·SDK·보안 에이전트 형태로 국내 보안기업에 제공될 예정입니다. 전력·금융·통신·반도체·방위산업 등 7대 분야에서 실증도 진행됩니다.
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기업한국 정부가 사이버보안 분야에 특화된 독자 인공지능(AI) 모델 개발 사업을 추진하면서 네이버클라우드 컨소시엄을 수행기관으로 선정했습니다. 글로벌 보안업체들은 OpenAI·Anthropic 같은 최신 AI를 이미 보안 제품에 활용하고 있지만, 국내 기업은 데이터 국외 이전 우려 등으로 같은 수준의 접근이 어려운 상황입니다. 전문가들은 독자 모델 개발 자체에 의미를 두기보다 기존 상용 AI와 동등한 조건에서 취약점 탐지·오탐률·공격방어 시나리오 분석 능력 등을 객관적으로 비교해 성능 우수성을 입증해야 한다고 강조합니다. 성능 검증 없이 공공 부문 위주로 활용을 늘리다가는 국내에서만 통용되는 '갈라파고스형' 기술로 전락할 우려가 있습니다.
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공공과학기술정보통신부가 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업의 최종 수행기관으로 네이버클라우드 컨소시엄을 선정했습니다. 이 사업은 사이버 보안 분야에 특화된 대규모 인공지능 기반 모델을 국내에서 개발하는 것을 목표로 합니다. 컨소시엄에는 LG CNS, 샌즈랩, S2W, 이스트시큐리티 등 주요 보안·AI 기업과 금융보안원, KISTI 등 연구기관이 참여합니다. 정부는 엔비디아 B200 GPU 256장을 10개월간 지원하며, 이달 중 협약을 체결하고 개발에 착수할 예정입니다. 국내 보안 AI 역량 강화를 위한 대규모 산학연 협력 체계가 본격 가동된다는 점에서 국내 사이버보안 생태계에 미칠 파급 효과가 주목됩니다.
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