AI 에이전트 활용 해킹, 660만원으로 100여 개 기업 공격 성공
중국어 해커들이 AI 에이전트를 이용해 미국, 캐나다, 호주, 일본의 기업 웹사이트 약 100여 곳을 침입한 사례가 드러났다. 공격자들은 약 5000달러(약 660만원)의 토큰 비용으로 취약점 탐색부터 침입까지 AI에게 맡겼다. 이 사건은 AI 에이전트가 인간의 지속적인 개입 없이도 복잡한 침입을 수행할 수 있음을 보여준다.
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중국어 해커들이 AI 에이전트를 이용해 미국, 캐나다, 호주, 일본의 기업 웹사이트 약 100여 곳을 침입한 사례가 드러났다. 공격자들은 약 5000달러(약 660만원)의 토큰 비용으로 취약점 탐색부터 침입까지 AI에게 맡겼다. 이 사건은 AI 에이전트가 인간의 지속적인 개입 없이도 복잡한 침입을 수행할 수 있음을 보여준다.
(새 창에서 원문 열기)미국 국방부 고위 관계자는 AI 기업들이 정부에 협조하지 않을 경우 수출 제한이나 직접적인 통제 등 강력한 조치를 취할 수 있다고 경고했다. 그는 국가 안보에 미치는 AI 기술의 영향이 커짐에 따라 행정부가 감독 권한을 행사할 수 있음을 시사했다. 또한, 그는 앤트로픽 등 일부 기업의 안전 정책에 대해서도 비판적인 입장을 밝혔다.
(새 창에서 원문 열기)딥시크는 화웨이와 협력하여 차세대 AI 칩 설계 단계부터 참여하며 중국산 칩으로 최첨단 AI 모델을 학습할 기반을 마련하고 있다. 딥시크는 이르면 올해 말부터 화웨이의 플래그십 AI 칩인 '어센드 950DT'를 모델 사전 학습에 투입할 계획이다. 이 협력은 엔비디아 의존도를 낮추고 중국의 AI 인프라 자립을 추구하는 전략적 움직임으로 평가된다.
(새 창에서 원문 열기)최근 빅데이터 분석 결과에 따르면, 선거 및 미디어 환경에서 AI 광고와 가짜 뉴스가 주요 이슈로 연결되고 있다. 특히 미국 중간선거를 앞두고 AI를 이용한 정치 광고와 가짜 유권자 등록 시도가 나타나고 있으며, 이는 개인정보 탈취 및 선거 공정성을 위협하고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해 정보 출처 공개 의무화, 플랫폼의 책임 강화, 정부의 범국가적 공조 및 법적 대응이 필요하다.
(새 창에서 원문 열기)공격자들이 인증된 Siemens 소프트웨어 센터의 DLL 사이드로딩 취약점(CVE-2026-110936)을 악용하여 원격 접근 트로이 목마를 배포한 사례가 확인되었다. 공격은 공격자가 악성 DLL을 삽입하거나, 공격 도구를 이용해 취약점을 트리거함으로써 발생했으며, Siemens는 버전 4.0.9.8 이상으로 패치하고 관련 IP 및 도메인을 차단할 것을 권고했다.
한 전 OpenAI 엔지니어가 회사의 기밀 정보를 훔치려 사무실 회의실에 도청 장치를 설치한 혐의로 미국 법원의 체포 요청이 승인되었다. 이 국적자는 사우디 왕족과도 접촉하며 OpenAI의 기밀 회의에 접근했고, 도청 장치 제작 및 설치에 관여한 것으로 알려졌다.
(새 창에서 원문 열기)영국 AI 클라우드 업체 엔스케일이 앤트로픽과 약 450억 달러 규모의 추가 컴퓨팅 공급 계약을 협상 중이다. 이 계약이 성사되면 기존 계약과 합쳐져 총 거래 규모가 약 900억 달러에 이를 수 있다. 이는 엔스케일의 IPO 추진에도 영향을 미칠 수 있다.
(새 창에서 원문 열기)Telenor의 최신 보안 보고서에 따르면, 인공지능 기술의 발전으로 인해 사이버 공격의 속도가 전례 없이 빨라지고 있다. 공격자들은 소프트웨어의 취약점을 발견하고 악용하는 데 걸리는 시간이 과거의 몇 시간에서 이제는 몇 분 단위로 단축되었다. 이러한 추세는 북유럽 기업들이 직면한 심각하고 복잡한 사이버 위협의 현실을 보여준다.
(새 창에서 원문 열기)공격 표적이 인간 계정에서 API 키나 세션 토큰 같은 비인간 신원 자산으로 이동하며, 공격자들이 이를 이용해 수익화, 연산 자원 확보, 은폐에 활용하는 사례가 보고되었다. 국내 금융권 침해 사례에서도 나타났듯이, AI 위협을 고려하지 않은 레거시 시스템과 외주 공급망의 취약점이 공격의 주요 경로가 되고 있다. 이에 전문가들은 공급망 계약 시 보안 수준 명시와 API 자산 관리를 소스코드 단계까지 확장할 것을 제언했다.
(새 창에서 원문 열기)일본 출판사들은 불법 복제 만화 사이트가 막대한 수익 손실을 초래하고 있음을 지적하며, 이러한 사이트들에 대한 법적 대응을 시도하고 있다. 이들은 불법 사이트들이 도메인을 옮겨 다니는 행태에 대응하기 위해 도메인 등록자 정보에 대한 보다 포괄적인 검증이 필요하다고 주장했다.
(새 창에서 원문 열기)보안 연구원들은 ClickFix 기반의 ROMULUS라는 악성코드 전달 플랫폼이 Legion Loader 등의 악성코드를 유포하는 데 사용되는 것을 밝혀냈다. 이 플랫폼은 가짜 랜딩 페이지를 이용해 사용자들을 속여 악성 명령을 실행하게 만든다. 연구진은 해당 플랫폼과 관련된 여러 IP 주소를 식별했으며, 이는 ClickFix가 사회 공학적 기법을 넘어 고도로 효과적인 악성코드 진입 경로로 진화했음을 보여준다.
(새 창에서 원문 열기)중국 미니맥스는 추론 속도를 높이고 사용 비용을 절감한 새로운 AI 모델 'M3.1 플래시'를 공개했다. 이 모델은 이전 버전에 비해 온라인 추론 속도가 약 3배 빨라졌으며, AI 에이전트 작업 비용을 70% 줄였다. 또한, 업무 자동화 평가에서 경쟁 모델들을 능가하는 성적을 기록했으나, 전문 업무 평가에서는 환각 현상 등의 약점도 드러났다.
(새 창에서 원문 열기)마이크로소프트는 기업 내부에서 활동하는 AI 에이전트 역시 예측 불가능한 보안 위협이 될 수 있음을 지적하며, 이를 '에이전틱 내부자'로 정의했습니다. 이에 대응하여, MS는 '가디언 에이전트'를 통해 에이전트의 행동을 실시간으로 감시하고 통제하는 보안 전략을 공개했습니다. 또한, MS는 자사 보안 제품에 최대 60종의 AI 에이전트를 탐지하고 권한을 동적으로 조정하는 기능을 추가했다고 밝혔습니다.
(새 창에서 원문 열기)오픈AI 임원 회의실 도청 혐의로 기소된 전 직원 압둘라흐만 알포잔이 사우디 왕실 구성원으로부터 현지 AI 프로젝트 참여 제안을 받았던 사실이 밝혀졌다. 미국 법원은 그가 사우디 왕실과 긴밀히 연락하며 취업을 논의한 점을 들어 도주 우려를 제기했고, 이에 따라 보석 신청을 기각했다.
(새 창에서 원문 열기)앤트로픽은 사용자의 불완전한 설명 속에서도 의도를 파악하는 능력을 강화한 새 모델을 준비 중이다. 구글은 '제미나이 4 카본'을, 오픈AI는 '테라'의 최신 버전을 포함한 후속 모델 출시를 추진하며 치열한 경쟁을 예고하고 있다.
(새 창에서 원문 열기)ICANN은 생명 위협, 중요 인프라 위협 또는 아동 착취 대응 시 법 집행 기관이 비공개 WHOIS 정보에 접근할 수 있도록 인증 방식을 테스트하고 있다. 이 접근은 SAML을 기반으로 하며, 요청은 도메인 등록 기관을 통해 이루어지며 각 기관은 요청을 검토할 시간을 갖는다.
(새 창에서 원문 열기)S2W는 보안 연구자가 사용하는 PoC 코드를 악성 패키지 설치 경로로 악용한 신종 공급망 공격 사례를 분석했다. 공격자는 정상 PoC를 변조하여 연구자의 개발 환경에 악성 모듈을 심어 침투하는 방식을 사용했다. 이에 대응하여 S2W는 공격 전 과정을 추적하고 AI로 이상 징후를 탐지하는 방어 기술을 소개했다.
(새 창에서 원문 열기)SANS Stormcast 세션에서는 Plex2Shell RCE, Broadcom eCos Wi-Fi RCE, OVHcloud CLI 침해, Exchange 업데이트 관련 문제 등 다양한 최신 보안 위협 동향이 다루어졌다. 또한 AI 에이전트 격리 및 VBA를 이용한 공격 기법 등도 논의되었다.
(새 창에서 원문 열기)연구진들은 AI를 활용한 공격 조직 TA4903이 피싱 키트 제작에 AI를 사용했으나, 관리 화면이나 설정 노출 등 공격 과정에서 허술함을 보였다고 분석했다. 또한, 북한 관련 공격 그룹 역시 AI를 사용했으나, 생성된 공격 코드에 논리적 오류가 발견되는 등 AI 도입의 어려움이 존재함을 지적했다.
(새 창에서 원문 열기)AI 인프라 제공업체인 Nscale과 Anthropic이 450억 달러 규모의 컴퓨팅 거래를 앞두고 있다는 보도가 나왔다. 이는 지난 1년간 두 회사가 체결한 대규모 거래 중 가장 최근의 움직임이다. 두 회사는 현재 IPO를 추진 중이며, Nscale은 300억 달러의 가치 평가에 대해 투자자들의 반대에 직면해 있다.
(새 창에서 원문 열기)허깅 페이스의 정책 책임자는 AI 모델 벤치마킹 방법론이 아직 성숙 단계에 있으며, 평가 결과의 신뢰성은 재현 가능성과 모델에 대한 접근성에 달려 있다고 지적했다. 또한, 현재의 평가 방법론들을 비교하는 것이 어렵고, 향후에는 보다 통일된 산업적 접근 방식이 필요하다고 주장했다.
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