취약점·랜섬웨어·침해사고를 매일 큐레이션해 한글 요약과 함께 전합니다.
2026년 10월 15일 목요일 기준
금융롯데카드 해킹 사고로 약 129만 명의 연계정보(CI, 주민번호를 암호화한 온라인 식별자)가 유출됐고, 그 중 45만 명은 주민번호까지 함께 유출된 것으로 확인됐습니다. 온라인 결제 서버에 주민번호와 CI가 암호화되지 않은 상태로 로그에 남아 있었고, 해커가 이를 악용한 것이 원인입니다. 두 정보가 동시에 유출되면 개인 식별 가능성이 크게 높아져 추가 피해로 이어질 위험이 있습니다. 이 사고를 계기로 방송미디어통신위원회는 주민번호와 CI를 따로 보관하도록 하는 제도의 시행일을 당초 2027년 5월에서 2027년 1월 1일로 4개월 앞당기기로 의결했습니다. 관련 사업자는 내년 1월부터 두 정보를 반드시 분리 보관해야 합니다.
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중요기업'PhantomRaven'라는 JavaScript 기반 정보 탈취 악성코드가 npm 패키지 저장소를 통해 유포되고 있습니다. 공격자는 100개 이상의 악성 패키지를 업로드해 개발자 PC에서 인증 토큰, GitHub 자격증명, CI/CD 환경변수 등 민감한 정보를 훔쳤습니다. CrowdStrike 분석에 따르면 이 악성코드는 LLM(대형 언어 모델)을 활용해 제작된 것으로 높은 신뢰도로 판단됩니다. 특이하게도 이 위협 행위자는 버그 바운티(취약점 신고 포상제) 사냥꾼을 자처하며, 탈취한 정보를 금전 판매 대신 기업으로부터 보상금을 받는 용도로 활용한 정황이 확인됐습니다. npm 외 PyPI(파이썬 패키지 저장소)에도 유사 공격을 시도한 사실이 드러나 개발 공급망 전반에 걸친 위협으로 평가됩니다.
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기업AI를 이용한 사이버 공격이 단순히 악성코드나 피싱 메일을 만드는 것을 넘어, 공격 계획부터 실행·결과 분석까지 전 과정을 자동화하는 방향으로 진화하고 있습니다. 오아시스시큐리티는 피해자 시스템이 아닌 공격자 환경을 직접 분석해, 공격자들이 AI 에이전트에게 단계별로 지시를 내리고 결과를 받아 다음 공격을 설계하는 방식을 쓰고 있음을 확인했습니다. 실제로 통신사·정부기관·교육기관을 겨냥한 공격에서 AI가 공격 속도와 규모를 크게 키웠습니다. 전문가는 침해 발생 후 대응하는 방식에서 벗어나, 공격자가 쓰는 AI 도구·프롬프트·에이전트 설정 등을 사전에 파악하는 방어 전략으로 전환해야 한다고 강조했습니다. 방어의 속도도 AI 시대 공격의 속도에 맞춰 빨라져야 한다는 것이 핵심 메시지입니다.
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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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중요기업AI 코딩 에이전트 4종(Claude Code, Codex, GitHub Copilot, Gemini CLI)에서 클릭 한 번 없이 원격으로 시스템을 장악할 수 있는 취약점(RCE·원격 코드 실행)이 발견됐습니다. 공격자가 플러그인 마켓플레이스에 정상적인 플러그인을 올린 뒤 나중에 악성 코드로 교체하거나, 이미 인기 있는 플러그인의 저장소를 탈취해 악성 코드를 배포할 수 있습니다. 이 취약점은 "SHA 고정(pinning)"이라는 보안 장치를 우회하며, 사용자가 아무 행동을 하지 않아도 백그라운드 자동 업데이트 시점에 악성 코드가 설치됩니다. Anthropic(Claude Code)과 OpenAI(Codex)는 패치를 완료했으나, Microsoft(Copilot)는 아직 패치를 내놓지 않았고, Google은 Gemini CLI를 아예 폐기해 기존 사용자들이 계속 취약한 상태로 남아 있습니다. 기업 보안 담당자는 사용 중인 AI 코딩 에이전트 버전을 즉시 확인하고 업데이트해야 합니다.
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기업구글이 안드로이드 앱 개발자를 위한 새로운 보안 라이브러리(AndroidX Security State)를 안정 버전으로 공개했습니다. 이 라이브러리를 사용하면 기기 전체의 보안 패치 수준 하나만 보던 방식에서 벗어나, 안드로이드 운영체제·시스템 모듈·리눅스 커널 각각에 어떤 패치가 설치됐는지, 또 어떤 업데이트가 내려받기 가능한지 세밀하게 확인할 수 있습니다. 은행 앱이나 기업용 앱은 이 정보를 활용해 고위험 결제나 자격증명 등록 전에 패치 상태를 검증할 수 있으며, 특정 CVE(보안 취약점 식별 번호) 단위로 패치 여부도 확인할 수 있습니다. NFC나 블루투스 관련 치명적 취약점이 실제로 수정됐는지 앱이 직접 확인한 뒤 관련 기능을 활성화하는 식의 활용이 가능해집니다. 구글은 기기 제조사들도 이 표준화된 시스템에 합류할 수 있도록 협력 중이라고 밝혔습니다.
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중요기업'RatHat'이라는 새로운 안드로이드 악성코드가 발견됐습니다. 이 악성코드는 문자 피싱(스미싱)이나 가짜 앱 배포 사이트를 통해 퍼지며, 설치되면 스마트폰의 접근성 기능과 ADB(안드로이드 개발자 디버그 도구)를 악용해 일반 앱 보안 울타리를 벗어나 기기를 장악합니다. 가장 큰 특징은 피해자가 앱을 직접 삭제해도 공격자가 기기 접근 권한을 유지할 수 있다는 점입니다. 또한 생성형 AI를 활용해 화면을 자동으로 탐색·조작하며, 문자 메시지·비밀번호·화면 녹화·키 입력 등 광범위한 정보를 탈취합니다. 중국 기반 위협 조직이 운영하는 것으로 추정되며, 기존 서명 기반 모바일 보안 솔루션으로는 탐지가 어렵습니다.
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공공한국 국회에서 선박을 겨냥한 사이버공격에 대응하기 위한 법안이 발의됐습니다. 최근 선박에 전자해도·위성통신·화물관리 시스템 등 디지털 기술이 널리 쓰이면서 해킹이나 랜섬웨어(파일을 잠그고 돈을 요구하는 악성 프로그램) 공격에 노출될 위험이 커졌습니다. 만약 항해 시스템이 마비되면 단순한 정보 유출을 넘어 항로 이탈·충돌·좌초 같은 실제 해양사고로 이어질 수 있습니다. 개정안은 해양수산부 장관이 사이버위협 탐지·대응·복구 대책을 마련하고, 선박의 사이버보안 수준을 점검하는 진단·평가 제도를 운영할 수 있도록 법적 근거를 담았습니다. 선박 사이버보안을 IT 문제가 아닌 해양안전 문제로 규정한다는 점이 핵심입니다.
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기업미국 매사추세츠대학교 연구팀이 더 이상 업데이트되지 않는 안드로이드 IoT 앱 6만 1,500개를 분석한 결과, 약 4분의 3에서 알려진 보안 취약점을 가진 소프트웨어 라이브러리가 발견됐습니다. 이런 방치된 앱들은 스마트 플러그, 카메라, 온도 조절기 같은 기기를 제어하는 데 수백만 명이 여전히 사용하고 있으며, 일부는 다운로드 수가 1억 건을 넘기도 했습니다. 앱 안에 하드코딩된 서버 주소 중 상당수는 이미 접속 불가 상태이거나 소유자가 바뀐 도메인이며, 앱의 67% 이상에는 피싱·스파이웨어·악성코드와 연관된 차단 목록 도메인이 포함돼 있었습니다. 카메라·위치·저장소 접근 권한으로 수집된 민감한 정보가 안전하지 않은 서버로 계속 전송될 수 있다는 점이 핵심 위험입니다. 연구팀이 개발사에 취약점을 통보했지만 약 20%의 이메일이 반송됐고, 실제로 패치를 진행한 곳은 소수에 불과했습니다.
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공공한국 국가정보원(NIS)이 9월 16~18일 열린 국제 사이버훈련 'APEX 2026'에서 사람의 개입 없이 실시간 사이버공격에 자동 대응하는 AI 방어팀 '프로젝트 팔랑크스(Project Phalanx)'를 최초 공개했습니다. 이 시스템은 위협 탐지, 공격 분석, 시스템 복구, 대응전략 수립까지 보안 대응의 전 과정을 자동으로 처리하도록 설계됐으며, 기존 SOC(보안관제센터)에서 AI가 경보를 요약하거나 방안을 제안하는 수준을 크게 넘어섰습니다. NATO 및 인도태평양 23개국 사람 팀과 동일 조건에서 경쟁했으며, 국방부·국가보안기술연구소·금융보안원·스틸리언 등 민관군이 약 4개월간 공동 개발했습니다. 다만 AI가 정상 프로세스를 공격으로 오인해 서비스 장애를 일으킬 수 있는 오탐(False Positive) 위험도 함께 지적됐습니다.
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기업보안 연구팀이 공개 GitHub 저장소에서 약 8만 2,000개의 MCP(AI 에이전트가 외부 서비스에 연결할 때 쓰는 설정 규격) 설정 파일을 분석한 결과, 약 12%의 인증 정보 항목에 비밀번호나 API 키가 평문 그대로 저장된 것을 발견했습니다. 특히 이 가운데 24%는 만료 기한이 없고 광범위한 권한을 가진 자격증명으로, 한 번 유출되면 조직 전체의 시스템에 지속적으로 접근할 수 있습니다. 파일에서 비밀 값을 삭제해도 Git 커밋 기록에는 남아 있어 단순 삭제만으로는 완전한 제거가 불가능합니다. 유출이 확인된 경우에는 해당 서비스 제공자 측에서 자격증명을 직접 무효화·교체해야 합니다. AI 에이전트가 소스코드, 데이터베이스, 클라우드 인프라에 접근하는 사례가 늘면서 비인간 계정(머신 아이덴티티) 관리가 기업 보안의 새 과제로 떠오르고 있습니다.
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중요금융국내 금융보안원이 AI 에이전트를 이용한 금융권 대상 사이버 공격 시도를 실제로 탐지했습니다. 공격자가 AI를 활용해 금융 시스템과 데이터를 연결하는 API를 자동으로 공략하려 한 정황이 포착된 것으로, 금융보안원이 AI 에이전트 기반 공격 주체를 확인한 것은 이번이 처음입니다. 아직 실제 침해사고로 단정할 수는 없으나, API 보안키 노출 여부 점검과 인증·권한관리 강화가 긴급 과제로 제시됐습니다. AI 에이전트가 취약점 탐색부터 내부 데이터 접근까지 공격의 여러 단계를 자동화할 수 있어, 금융회사 보안 담당자들의 주의가 요구됩니다.
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