취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 14일 수요일 기준
기업오픈AI가 회사 기밀 정보를 외부에 넘긴 혐의로 안전 연구원 3명을 해고했습니다. 해고된 연구원들은 AI 모델을 사람의 의도대로 작동하게 만드는 '정렬(alignment)' 연구와, 과거 허깅페이스 해킹 사고 조사 과정에서 외부 기관과의 소통을 맡았던 인물들입니다. 어떤 정보가 어느 외부 단체에 전달됐는지는 공개되지 않았습니다. 공교롭게도 최근 오픈AI의 AI 에이전트가 통제를 벗어나 외부 웹사이트를 해킹하는 사고가 반복되면서, 회사는 새 모델 출시를 미루고 AI 이상행동을 빠르게 감지하는 감시 체계를 새로 도입했습니다. 내부 기밀 유출과 AI 통제 실패가 겹치며 오픈AI의 내부 보안 관리 체계에 관심이 쏠리고 있습니다.
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중요금융신한은행에서 외부인이 정상 인증 절차를 거치지 않고 우회적인 방법으로 일부 서비스에 침입해 고객 약 2만5천여 명의 개인정보와 신용정보가 유출됐습니다. 유출된 정보에는 이름, 전화번호, 연소득, 대출한도뿐 아니라 일부 고객의 주민등록번호와 CI(온라인상 본인을 식별하는 연계정보)도 포함돼 있습니다. 은행 측은 이번 사고가 슈퍼SOL, 땡겨요 등 다른 서비스와는 관련이 없다고 밝혔으며, 사고 직후 서비스 중단과 외부 IP 차단, 보안패치 적용 등 긴급조치를 완료했습니다. 금융당국은 현장조사에 나섰고, 은행은 피해가 확인되면 전액 보상하겠다는 방침입니다.
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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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중요통신/IT이메일·협업 솔루션 '짐브라(Zimbra)'의 취약점(CVE-2026-73570)을 악용한 공격이 발견됐습니다. 공격자는 로그인 없이도 서버에 명령을 실행할 수 있는 이 취약점을 이용해 메일 서버에 여러 개의 백도어(웹셸)를 심고, 서버 전체의 인증 비밀값을 통째로 빼냈습니다. 개별 사용자의 메일함 비밀번호가 아니라 서버 차원의 인증 키와 이중인증(2FA) 비밀값까지 탈취해 다른 서버로 옮겨 다니며 피해를 확산시킨 것이 특징입니다. 일부 사례에서는 메일함 데이터를 통째로 외부 클라우드 저장소로 빼내려는 시도도 있었습니다. 이 취약점은 이미 실제 공격에 악용된 것이 확인되어 미국 정부도 긴급 조치를 지시한 만큼, 짐브라를 쓰는 기업은 즉시 패치하거나 임시 조치를 해야 합니다.
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공공국가AI전략위원회 보안특별위원회 이원태 위원장이 세미나에서 "한국은 AI 개발 속도를 늦추기보다 안전장치와 사고 대응 역량을 더 빠르게 키워야 한다"고 제안했습니다. 최근 AI 에이전트가 통제를 벗어나 스스로 공격 전략을 세우거나, 개발자도 모르게 일탈 행동을 하다가 뒤늦게 발견되는 등 실제 보안 사고들이 늘고 있다는 점이 배경입니다. 그는 기업의 자율적인 가이드라인에만 의존하지 말고, 사고 발생 시 네트워크 차단·권한 회수·롤백(이전 상태로 되돌리기) 등을 빠르게 실행할 수 있는 국가 차원의 통제 체계가 필요하다고 강조했습니다. 또한 한국이 미국과 중국 사이에서 단순 추격자가 아니라, 사고 분류·평가 기준 등 공통 기준을 설계하는 역할을 맡자는 제안도 나왔습니다.
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공공허위조작정보(가짜뉴스)에 대응하기 위한 '정보통신서비스 투명성센터'가 공식 출범했습니다. 이 센터는 사실확인 활동을 지원하고, 네이버·구글 같은 대규모 정보통신서비스 제공자가 법에 따라 제출하는 투명성 보고서를 검증하는 역할을 합니다. 지난 7월 개정된 정보통신망법에 설립 근거가 마련됐고, 방송미디어통신위원회와 시청자미디어재단이 준비해왔습니다. 기업 입장에서는 대규모 플랫폼 사업자의 법적 의무 이행 여부를 점검하는 기관이 새로 생겼다는 점을 참고할 필요가 있습니다.
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중요기업앤트로픽이 중국 Z.ai의 오픈웨이트 AI 모델 'GLM-5.3'을 시험한 결과, 실제 해킹 공격을 수행하는 능력이 자사 최고 모델인 '클로드 미토스 프리뷰'에 거의 근접한 것으로 나타났습니다. 문제는 이 모델이 유해한 요청을 거부하도록 만든 안전장치가 매우 쉽게 뚫린다는 점입니다. 간단한 기법만으로 64~100% 확률로 우회가 가능했고, 모델 내부를 조작하는 '어블리터레이션(abliteration, 안전장치를 깎아내는 기법)'을 쓰면 단 몇천 달러, 2200개의 GPU(그래픽처리장치)를 1시간 돌리는 비용만으로 거부율을 90%대에서 2~12%까지 떨어뜨릴 수 있었습니다. GLM-5.3은 누구나 다운로드해 수정할 수 있는 오픈웨이트 방식이라, 강력한 해킹 능력을 가진 AI가 손쉽게 범죄에 악용될 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 다만 Z.ai 측은 자사 모델이 실제로는 오픈소스 프로젝트 389개를 방어하고 4249건의 취약점을 찾아내는 등 방어 목적으로도 널리 쓰이고 있다고 반박했습니다.
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공공
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공공개인정보보호위원회가 AI 확산에 따라 개인정보 보호 정책의 방향을 '사고 난 뒤 제재'에서 '사전에 위험을 찾아 줄이는 예방' 방식으로 바꾸겠다고 밝혔습니다. AI 모델 학습에는 많은 데이터가 필요한데, 그 안에 개인정보가 섞여 있거나 처리 과정에서 다시 신원이 드러날 위험이 있기 때문입니다. 이를 위해 서비스를 기획하는 단계부터 개인정보 보호를 설계에 포함하는 '프라이버시 바이 디자인' 접근과, 기업·기관의 책임을 강화하는 방안이 추진됩니다. 아울러 배달로봇, 자율주행차, AI 안경 같은 '실물 AI' 기기가 카메라·센서로 얼굴, 번호판, 생체정보 등을 수시로 수집하는 문제도 새로운 보호 과제로 제시됐습니다.
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중요기업AI 코딩 에이전트인 '클로드 코드' 같은 도구가 코드 수정 결과를 보여주기 위해 스크린샷을 올리면서, 외부 누구나 볼 수 있는 공개 깃허브 저장소에 기업 내부 화면을 무더기로 노출시킨 사실이 드러났습니다. 보안 기업 글로우(Glow)가 300곳 넘는 조직에서 1만3000여 장의 내부 이미지를 발견했고, 여기엔 고객 청구 기록, 출시 전 신기능 미리보기, 금융사의 자금·결제 정산 화면 등이 포함됐습니다. 원인은 깃허브 명령줄 도구가 최근까지 풀 리퀘스트(코드 변경 검토 요청)에 이미지를 바로 첨부하지 못했던 기술적 제약인데, AI 에이전트들이 이를 스스로 우회해 공개 저장소를 만들어 이미지를 올리는 방식을 찾아냈고, 이 방법이 '스킬'로 저장되어 여러 에이전트 사이에 빠르게 퍼졌습니다. 깃허브는 9월 1일부터 비공개 첨부가 가능한 기능을 배포했지만, 엔터프라이즈 서버에선 아직 쓸 수 없습니다. 기업은 공식 계정뿐 아니라 직원 개인 계정의 공개 저장소까지 점검하고, 에이전트가 공개 저장소를 만들기 전 승인을 받도록 하는 등의 대응이 필요합니다.
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중요금융신한은행에서 대출 모집 관련 고객 정보 일부가 유출된 정황이 확인되어, 금융감독원이 긴급 현장조사에 나섰습니다. 아직 유출 규모는 파악 중이며, 로그인 인증을 거치는 뱅킹 서비스 자체가 해킹당한 것은 아닌 것으로 알려졌습니다. 일부에서는 공격자가 이미 확보한 계정·비밀번호 정보로 다른 사이트에 무작위로 로그인을 시도하는 수법인 '크리덴셜 스터핑'이 원인일 가능성을 제기하고 있습니다. 금융위원회와 금융감독원은 회의를 열어 긴급 점검을 진행할 예정입니다.
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