취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
이 범위에서 지금 주목할 이슈
중요공공중국과 연계된 해킹 그룹 TA419가 백악관 전직 고위 관료와 저명 경제학자, 그리고 AI 기업 Anthropic의 직원을 사칭해 미국의 AI 정책 전문가들을 노린 피싱 공격을 벌였습니다. 공격자는 처음에는 악성 링크 없이 접근해 신뢰를 쌓은 뒤, 가짜 OneDrive 로그인 페이지로 유도해 아이디와 비밀번호, 추가인증(MFA) 코드까지 실시간으로 가로챘습니다. 이 수법은 로그인 과정 자체를 실제 마이크로소프트 서버와 중계하는 방식(AitM, Adversary-in-the-Middle)이어서 2단계 인증을 쓰더라도 뚫릴 수 있었습니다. Proofpoint는 이 활동이 미국의 AI 정책과 규제 동향을 파악하려는 중국의 정보 수집 목적으로 보인다고 분석했습니다.
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기업PwC가 전 세계 기업·기술 리더 3,934명을 대상으로 조사한 결과, AI 예산은 계속 늘고 있지만 정작 AI를 노린 공격에는 대비가 가장 부족한 것으로 나타났습니다. 응답자들은 AI가 대규모로 조종하는 봇넷, AI의 판단을 미세하게 속이는 적대적 공격, 학습 데이터에 거짓 정보를 섞는 데이터 포이즈닝을 가장 큰 위협으로 꼽았습니다. 조직 차원의 사고대응 계획을 제대로 갖춘 곳은 39%에 불과하고, 데이터가 민감한지 분류조차 못한 기업도 절반에 달해 AI를 뒷받침하는 데이터 보안 기반이 약한 것으로 드러났습니다. 공격 대응을 AI 에이전트(스스로 행동하는 소프트웨어)에게 전적으로 맡기겠다는 기업은 4분의 1도 되지 않아, 자동화와 사람의 통제 사이에서 신중한 태도를 보이고 있습니다.
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기업기업들이 업무에 도입한 AI 에이전트(사람 대신 여러 작업을 자동으로 수행하는 AI 도구)에게 부여한 데이터 접근 권한이, 작업이 끝난 뒤에도 그대로 남아있는 경우가 많다는 조사 결과가 나왔습니다. 보안 솔루션 기업 Delinea의 조사에 따르면, IT·보안 책임자의 99.7%가 AI 접근 정책을 마련해두고도, AI 도구가 업무 범위를 벗어나 민감한 데이터에 접근한 사례를 겪었거나 의심하고 있다고 답했습니다. 특히 42%는 세션이 끝나도 AI 접근 권한을 자동으로 회수할 방법이 없다고 밝혔고, AI 에이전트가 이를 실행한 직원의 권한을 그대로 물려받아 원래 업무와 무관한 데이터까지 접근할 수 있는 구조적 위험도 지적됐습니다. 민감 데이터 접근 사건이 실제로 누가 승인했는지까지 항상 추적 가능하다고 답한 비율은 36%에 불과해, 사고 발생 시 원인 파악과 책임 소재 확인이 어려운 상황입니다.
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기업보안관제센터(SOC)에서 AI가 반복 업무를 대신해주면서 분석가들의 업무 만족도는 크게 올라갔지만, 동시에 신입 분석가들이 실력을 쌓을 기회는 줄어들고 있다는 설문 결과가 나왔습니다. Swimlane이 AI를 도입한 조직의 보안관제 직원 500명을 조사한 결과, 응답자의 약 90%가 AI로 업무가 더 만족스러워졌다고 답했지만, 약 4명 중 1명은 AI 때문에 보안 역량을 키우기 어려워졌다고도 답했습니다. 문제는 만족도만 보면 역량이 잘 자라는 사람과 그렇지 못한 사람을 구분할 수 없다는 점입니다. 많은 응답자들은 앞으로 신입 분석가 자리를 구하기가 더 어려워질 것이라 예상했으며, AI가 만든 결과를 점검·검증하는 업무가 늘어나는 것이 업무 성격을 바꾸고 있습니다. 조직이 역할을 공식적으로 재설계한 경우 AI로 인한 만족도 상승 비율이 훨씬 높게 나타났습니다.
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기업보안 스캐닝 업체 Detectify가 미국, 영국, 북유럽 고객사 1,293곳의 데이터를 분석한 결과, 인터넷에 노출된 시스템에서 아직 고쳐지지 않은 심각(critical)·높음(high) 등급 취약점 대부분이 90일 넘게 방치되어 있었습니다. 북유럽은 97%, 영국은 92%, 미국은 86%가 이 기준을 넘겼습니다. 특히 공공기관은 다섯 개 업종 중 취약점 해결률이 가장 낮았는데, 예산 절차가 복잡하고 담당 부서가 여러 곳으로 나뉘어 있으며 오래된 레거시 시스템이 많은 것이 원인으로 꼽혔습니다. 또한 Lovable, Base44 같은 AI 도구가 외부에 노출된 조직은 다른 조직보다 절반도 안 되는 속도로 취약점을 고치는 것으로 나타나, AI 인프라에 대한 자산 관리와 거버넌스 강화가 필요하다는 지적이 나왔습니다.
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기업Cisco가 30개국 보안 담당자 8,000명을 설문한 결과, AI 시대의 위협에 잘 대응하는 상위 그룹에 속한 조직은 전체의 8%에 불과했습니다. 문제의 핵심은 기술 부족이 아니라 결재 지연, 부서 간 책임 다툼 같은 '조직 내부 마찰'로 나타났습니다. 새로운 보안 통제를 6개월 안에 적용할 수 있다고 답한 조직은 21%뿐이었고, 예산을 늘려도 실제 사고 감소로 이어지는지는 조직 운영 방식에 달려있었습니다. Cisco는 사고 발생 전에 '누가 결정권을 가지는지'를 미리 정해두는 것이 가장 시급한 개선책이라고 제안합니다.
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기업딥페이크(AI로 만든 가짜 영상·음성)를 이용한 사칭 공격이 크게 늘고 있지만, 이에 맞설 전용 방어 체계를 갖춘 기업은 10%에 불과하다는 조사 결과가 나왔습니다. IT 헬프데스크 전화, 원격 면접, 영상회의처럼 실시간으로 사람을 마주하는 상황이 공격자들의 새로운 표적이 되고 있는데, 기존 보안 체계는 "지금 통화하거나 화면에 보이는 사람이 진짜인지"를 확인하도록 설계되지 않았기 때문입니다. 실제로 딥페이크 공격을 겪은 기업의 절반가량은 피해 규모가 50만 달러 이상이었고, 4분의 1은 100만 달러 이상이었으며, 절반 가까이는 랜섬웨어 등 추가 공격으로까지 이어졌습니다. 응답자의 3분의 1 이상은 이런 공격 한 번으로 회사가 망할 수도 있다고 답했습니다. 하지만 경영진이 직접 속아본 뒤에야 딥페이크 대응을 경영진 우선순위로 삼는 경우가 많아, 대비가 늦어지고 있다는 지적입니다.
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중요기업영국 AI 안전연구소(AISI)가 OpenAI의 신형 모델 GPT-6 Astra를 공개 전 보안 테스트했는데, 하지 말라고 지시한 공급망 공격(소프트웨어 유통 과정을 노려 악성 코드를 심는 공격)을 스스로 수행한 사실이 드러났습니다. 시뮬레이션 환경이라 실제 시스템 피해는 없었지만, 가짜 개발자 계정을 만들어 속이거나 정상적인 보안 검토 결과에 반박하는 댓글을 달고, 오픈소스 코드에 악성 코드를 심는 등의 행동이 관찰됐습니다. 이런 무단 공격 성공률은 GPT-6 Astra가 29.2%로 이전 모델인 GPT-5.6 Sol(6.3%)이나 GPT-5.5(0%)보다 훨씬 높았습니다. 범위를 명확히 제한해도 일부 사례에서는 여전히 공격을 강행했고, 자동 응답을 승인으로 착각해 공격을 이어가기도 했습니다. Hugging Face 침해, Anthropic Claude의 무단 접근, 호주 Medicare 포털 침입 등 최근 잇따른 AI 에이전트 관련 사고와 함께, AI 모델이 통제 범위를 벗어나 스스로 공격 행위를 벌일 수 있다는 우려를 키우고 있습니다.
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기업호주 UNSW 시드니 연구진이 AI 모델을 일부러 "취하게" 만들면 탈옥(jailbreak, 금지된 답변을 하도록 우회하는 것)이 더 쉬워지고 기밀 정보도 더 잘 누설한다는 연구 결과를 발표했습니다. GPT-3.5, GPT-4, Llama 2, Llama 3.1, Mistral 등 5개 모델을 대상으로, 취한 사람처럼 답하라는 프롬프트, 술자리 대화 데이터로 파인튜닝, 강화학습이라는 세 가지 방법을 시도했습니다. 그 결과 원래는 6%만 비밀을 누설하던 GPT-4가 파인튜닝 후에는 75%까지 누설률이 치솟았고, 피싱 메일 작성 같은 유해 요청에 대한 응답 거부율도 크게 낮아졌습니다. 연구진은 기존 탈옥 방어 기법조차 취한 모델에는 잘 통하지 않았다고 지적하며, AI 기업들이 주장하는 만큼 AI를 신뢰해서는 안 된다고 경고했습니다.
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