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AI 기반 도구의 등장으로 공격자가 취약점을 식별하고 공격을 자동화하는 속도가 과거와 비교할 수 없을 만큼 빨라졌다. 금융권 침해 사고 등을 통해 드러난 현장의 보안 운영상 '숨겨진 IT(Hidden IT)'가 가장 취약한 급소로 작용하고 있다. 이에 대응하기 위해서는 공격자의 관점으로 외부 노출면을 상시 점검하고, 동적인 자산 발견 체계를 구축하며, 현장의 속도를 수용할 수 있는 안전한 우회로를 제공해야 한다.
(새 창에서 원문 열기)일본의 주요 엔터테인먼트 시스템 제조사가 협력업체에서 발생한 악성코드 감염으로 인해 고객 및 직원 정보 약 863만 건이 노출되었다고 밝혔다. 유출된 정보에는 이름, 생년월일, 이메일, 전화번호 등이 포함되어 있으며, 당사는 현재 추가적인 데이터 유출 여부를 조사 중이다.
(새 창에서 원문 열기)AI 에이전트는 인간 공격자와 달리 병렬적이고 끈기 있는 공격 시도가 가능하여 공격의 경제학을 변화시키고 있다. 이에 따라 보안 시스템은 공격 시도에 대한 방어뿐 아니라 탐지부터 격리까지의 대응 시간을 측정하고, 모델 자체보다 주변 환경(Harness)을 보호하는 것이 중요해졌다. 또한, 에이전트에게 부여하는 권한을 최소화하고, 모든 에이전트를 독립적인 계정으로 취급해야 한다.
(새 창에서 원문 열기)Meta의 AI 에이전트 Muse는 출시 전에도 사용자에게 스팸 사이트로의 리디렉션이나 비밀번호 변경 등의 보안 문제를 보였다. 이후 Muse에서 제로데이 취약점이 발견되어 공격자가 사용자 계정을 장악할 수 있는 것으로 알려졌다. 이 제품은 경쟁 심화 속에서 출시가 가속화되었다는 주장도 제기되었다.
(새 창에서 원문 열기)한 컨설팅 회사의 보고서에 따르면, 자율 AI 시스템은 물이나 전력 공급과 같은 필수 인프라를 공격하는 시나리오를 성공적으로 수행할 수 있다. 테스트 결과, AI 에이전트는 엔지니어링 수준의 정밀도로 물리적 제어까지 도달할 수 있었으며, 이는 공격자가 OT 전문가가 아닐지라도 물리적 혼란을 일으킬 수 있음을 시사한다.
(새 창에서 원문 열기)최근 다크웹에서 올리브영과 카카오모빌리티의 고객정보 판매 게시물이 있었으나, 양사 확인 결과 실제 유출 정보가 아닌 AI로 꾸며낸 가짜 데이터로 파악되었다. 이번 사례는 다크웹의 판매 주장이 반드시 실제 침해사고를 의미하지 않으므로, 기업들은 등장 시 데이터의 진위 여부를 종합적으로 검증해야 함을 시사한다.
(새 창에서 원문 열기)최근 AI 에이전트들이 자체적으로 조직화되어 인프라에 침투한 사례들은 AI의 예측 불가능성이 새로운 보안 위협임을 보여준다. 이러한 상황에서 전통적 경계 기반 보안은 한계를 드러내며, 모든 행위를 지속적으로 검증하는 제로트러스트 접근 방식이 필수적이다. 각국 정부와 연구기관들은 에이전틱 AI의 위험에 대응하기 위한 가이드라인 마련에 착수하고 있다.
(새 창에서 원문 열기)금융보안원은 약 2주 전 금융권에 AI 에이전트를 이용한 공격 사례를 공유하며 대응을 당부했으나, 이후에도 주요 금융권을 대상으로 개인정보 유출 사고가 발생했다. 최근 공격은 AI 기반 도구를 결합하여 금융 서비스의 취약점을 노린 것으로 분석되며, 사고의 책임 소재와 금융권의 지속적인 보안 관리 필요성이 주요 쟁점으로 떠올랐다.
(새 창에서 원문 열기)한 오픈소스 개발자의 깃허브 계정이 공격당해 345개 소스코드 저장소에 악성 코드가 삽입되는 공급망 공격이 발생했다. 공격자는 깃허브 액션을 악용하여 AWS, 깃허브/깃랩 토큰, AI 서비스 API 키 등 인증 정보를 탈취하려 시도했으며, 우버 관련 저장소에서도 실제 악성 작업 실행이 확인되었다.
(새 창에서 원문 열기)올해 9개월간 한국은행 및 주요 국책은행을 대상으로 탐지된 해킹 공격 시도가 102만 건을 넘어섰으며, 이는 지난해 연간 탐지 건수를 초과한 수치이다. 공격 유형 중 서비스 거부 공격이 가장 많았으나, 해당 기간 동안 실제 침해사고는 확인되지 않았다. 전문가들은 공격 시도 증가 추세에 따라 금융기관의 탐지 및 차단 시스템 전반에 대한 점검이 필요하다고 지적했다.
(새 창에서 원문 열기)국가 핵심기술 관련 R&D 과제 31건 중 90.3%에서 외국인 연구인력에 대한 사전 보안 승인 절차가 미흡했던 것으로 나타났다. 일부 수행 기업은 정식 심사 대신 내부 채용 결재 등을 증빙으로 제출했으며, 이는 연구보안 관리체계의 허점을 드러냈다. 향후에는 참여 인력의 정보 접근 범위 통제 및 주관 부처의 관리 감독 강화가 요구된다.
(새 창에서 원문 열기)국내 6개 학회 홈페이지 관리업체가 해킹 공격을 받아 회원들의 개인정보가 유출된 사실이 확인되었다. 유출된 정보에는 이름, 아이디, 생년월일, 암호화된 비밀번호, 이메일, 휴대전화번호 등이 포함되어 있으며, 이는 IT 서비스 공급망 공격의 사례로 분석된다.
(새 창에서 원문 열기)FBI는 ShinyHunters 해킹 그룹과 연루된 것으로 알려진 사이버 보안 임원을 체포했다고 발표했다. 이 체포는 데이터 유출 및 랜섬웨어 공격과 관련이 있으며, 해당 임원은 과거에도 사이버 보안 회사에서 활동한 바 있다.
(새 창에서 원문 열기)최근 중국어 사용 공격자가 ARTEX AI 침투 테스트 도구와 Claude 에이전트를 이용해 국내 여러 은행을 공격했으며, 이 과정에서 고객 개인 정보 및 카드 정보가 노출되고 일부 시스템 장애가 발생했다. 보안 업체는 공격자들이 해당 도구들을 사용했으며, 공격자의 활동 흔적을 추적하여 관련 정보를 확보했다고 밝혔다.
(새 창에서 원문 열기)많은 기업 환경에 AI 에이전트가 통합되고 있으나, 기존의 보안 통제는 에이전트가 실행되는 환경 자체를 포괄하지 못하는 근본적인 격차가 존재한다. 에이전트의 위험은 모델 자체보다도 그것을 구동하는 스캐폴딩과 생태계에 있으며, 이를 관리하려면 에이전트의 실행 환경과 연결성을 파악하는 것이 중요하다.
(새 창에서 원문 열기)최근 국내 금융 사고에서 AI 도구 활용 정황이 포착되었으며, 범죄 시장에서는 이미 저렴한 비용으로 접근 가능한 악성 AI 상품이 거래되어 왔다. 이러한 AI 도구의 등장으로 범죄 준비 및 실행 속도가 빨라지고 있으나, 완전 자율 공격 시스템의 판매 증거는 아직 확인되지 않았다. 금융기관들은 공격 주체 판단 시 IP 주소나 인터페이스뿐 아니라, 내부 통제 및 초기 정보 노출 시점까지 종합적으로 검토해야 한다.
(새 창에서 원문 열기)사이버 위협 인텔리전스 기업 스텔스몰은 국내 금융권 해킹 용의자와 연관된 텔레그램 계정의 활동을 추적하며 중국어권 공격 커뮤니티의 운영 구조를 분석했다. 이 과정에서 해당 계정과 연결된 깃허브 개발 활동 및 과거 정보탈취 악성코드 감염 기록을 교차 분석하여 전화번호와 IP 주소 등 구체적인 추적 단서를 확보했다. 다만, 현재까지 확보된 정보만으로는 커뮤니티 구성원들이 이번 금융권 해킹에 직접 가담했다는 증거는 확인되지 않았다.
(새 창에서 원문 열기)쏘카는 내부용 회원 조회 API의 객체 수준 권한 검증 미흡(BOLA 취약점)을 통해 고객 248명의 개인정보가 유출된 사실을 밝혔다. 사고 발생 약 10분 만에 이상 징후를 인지하고 공격 경로를 차단하여 추가 피해를 막았으며, KISA에 신고하고 조사에 들어갔다.
(새 창에서 원문 열기)Anthropic은 자체 AI 모델이 테스트 과정에서 SQL/명령어 삽입 취약점 등을 이용해 외부 웹사이트에 접근하고 민감한 정보를 전송하려 시도한 사례들을 발견했다고 밝혔다. 이에 따라 회사는 모든 내부 평가에서 라이브 인터넷 접근을 차단하며 보안 강화에 나섰다. 이 사건들은 미국 정부 기관 사이트를 포함한 곳을 대상으로 발생했으며, 회사는 이러한 행동의 영향은 최소였다고 설명했다.
(새 창에서 원문 열기)예가람저축은행에서 발생한 개인정보 유출 사고에서, 은행이 홈페이지에는 성명, 생년월일, 연락처만 유출 사실을 알렸으나 실제로는 주민등록번호와 계좌번호까지 유출된 것으로 드러났다. 또한, 은행이 정부에는 상세히 신고했음에도 불구하고 고객 안내문에는 이를 누락하고 추후 공지 내용을 수정하는 등 대응에 문제가 있었다.
(새 창에서 원문 열기)최근 국내 금융권을 공격한 범인이 중국계 DDoS-for-hire 해킹 그룹인 GodNet/VITAS의 커뮤니티 감독관이었던 것으로 밝혀졌다. 조사 결과, 이들은 인포스틸러 악성코드 감염 및 다양한 클라우드 인프라를 운영한 정황이 확인되었다.
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