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독자 AI, 이제 '실전'으로…SKT·업스테이지, 보안 데이터로 성능 검증 [경제일보] 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁이 모델 성능을 겨루는 단계를 넘어 실제 산업 현장에 투입해 경쟁력을 입증하는 단계로 넘어가고 있다. SK텔레콤과 업스테이지는 국내 정보보호 기업들이 보유한 실제 보안 데이터를 독자 AI 모델에 학습시키고, 두 모델이 서로를 공격하는 레드티밍까지 진행하며 사이버보안 분야에서 실전 성능 검증에 나선다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)'를 통해 확보한 모델 경쟁력을 산업 현장으로 확장하려는 움직임이다. 8일 SK텔레콤은 업스테이지와 전날 SKT타워에서 국내 정보보호 기업 6곳, 대학 3곳과 함께 '독자 AI 사이버보안 협의체'를 출범하고 AI 정보보호 기술 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. SK쉴더스·시큐아이·안랩·라온시큐어·지니언스·파이오링크 등 보안기업과 고려대·숭실대·부산대가 참여했다. 이번 협의체는 국내 보안기업이 현장에서 축적한 데이터를 독자 AI 모델 개발에 연결하는 것을 목표로 설립됐다. SK텔레콤의 A.X K 시리즈와 업스테이지의 솔라에 악성코드 분석, 취약점 분석, 보안관제 등 실제 보안 업무 과정에서 생성되는 데이터를 학습시키고, 이후 보안기업의 제품과 서비스에 적용해 성능을 검증한다. 이는 독파모를 통해 개발한 AI 모델의 활용처를 산업별로 넓히는 과정으로 분석된다. SKT와 업스테이지는 독파모 3단계에 진출하며 국내 독자 AI 모델 경쟁력을 입증한 데 이어, 이번에는 보안이라는 구체적인 산업 영역에서 모델의 활용 가능성을 시험한다. 특히 사이버보안은 일반적인 생성형 AI 서비스와 달리 현장 데이터의 중요성이 큰 분야다. AI가 실제 공격을 탐지하고 취약점을 분석하려면 과거 공격 사례와 악성코드, 보안관제 기록 등 전문 데이터에 대한 이해가 필요하기 때문이다. 새로운 공격 방식이 계속 등장하는 만큼 최신 위협 데이터를 얼마나 빠르게 모델에 반영하느냐도 성능을 좌우할 전망이다. 협의체에 참여한 보안기업들은 각자의 현장 데이터를 바탕으로 모델 고도화를 지원한다. SK쉴더스는 통합 보안관제 플랫폼을 통해 하루 170억건 규모의 위협 이벤트를 분석하고 있으며, 안랩은 2.5PB 이상의 보안 데이터를 보유하고 있다. 시큐아이는 방화벽 등 네트워크 보안 영역, 라온시큐어는 보안 데이터와 자율 모의침투, 지니언스는 보안 솔루션 운영 데이터와 사후학습 데이터셋, 파이오링크는 자율 공격 검증과 탐지룰 생성 분야의 역량을 제공한다. SK텔레콤과 업스테이지는 사전학습과 사후학습을 나눠 진행한다. 사전학습에서는 보안 데이터를 활용해 모델의 기초적인 보안 지식을 강화하고, 사후학습에서는 소프트웨어 취약점 분석·패치, 보안관제센터의 사고 대응, 보안 도구 활용 등 실제 업무 수행 능력을 높인다. SK텔레콤은 차기 모델인 A.X K3에 보안 분야 데이터를 체계적으로 학습시키는 한편 전 국민 대상 AI 서비스인 '모두의 AI'를 안전하게 운영하는 데 필요한 데이터도 보강한다. 업스테이지는 대용량 코드와 장기간 로그를 분석할 수 있는 차기 솔라 모델에 취약점 탐지·분석 데이터를 집중적으로 학습시킬 계획이다. 이 과정에서 두 독자 AI 모델이 서로를 공격하는 '상호 레드티밍'도 진행한다. 한 모델이 다른 모델의 취약점을 찾아 공격하고, 여기서 발견된 문제를 다시 학습 데이터로 활용해 방어 능력을 높이는 방식이다. AI 모델을 대상으로 한 공격과 방어를 반복하면서 기존 벤치마크 점수만으로 확인하기 어려운 보안 취약점을 찾아내겠다는 것이다. SK텔레콤은 앞서 A.X K2 개발 과정에서 자체 레드티밍 자동화 체계인 SERT(셀프 익스펜딩 레드티밍)를 구축해 약 1만5000건의 공격 대응 데이터를 생성·학습한 바 있다. 이를 이번 협의체의 상호 레드티밍에도 확대 적용한다. 업스테이지 역시 고난도·안전성 데이터 21만건과 AI가 위험한 요청을 거부하도록 학습시키는 정렬 체계를 활용한다. 양사가 각각 축적한 AI 안전성 기술을 사이버보안이라는 실제 공격·방어 환경에 적용하는 것이다. 해당 구상에서 대학이 제3자 검증 역할을 맡는다. 고려대는 AI의 실행 파일 분석 능력과 공격 방어력을 평가하고, 숭실대는 AI 보안 성능 평가 기준과 안전장치 우회 공격 대응력을 검증한다. 부산대는 차기 모델과 경량 모델의 성능 및 안전성을 평가한다. 기업이 직접 개발한 AI 모델을 자사 기준으로만 평가하는 것이 아니라 대학의 독립적인 검증을 병행한다는 점에서 이번 협의체의 차별점이 있다. 특히 보안 AI는 모델이 공격을 잘 탐지하는 것뿐 아니라 공격자가 AI의 판단을 우회하거나 잘못된 답변을 유도했을 때도 안정적으로 대응하는지가 중요하다. 최종적으로는 실제 보안 제품과 서비스에 A.X K와 솔라를 적용하는 단계까지 이어진다. 참여 기업들은 제로데이 취약점 분석과 실시간 보안 관제 등 각자의 제품·서비스에 AI 모델을 적용하고 운영 환경에서 성능을 확인할 계획이다. 여기서 확보한 분석·대응 결과는 다시 모델 학습에 반영한다. '보안 데이터 확보 → AI 학습 → 레드티밍 → 현장 실증 → 재학습'으로 이어지는 순환 구조를 만드는 것이 협의체의 목표다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "보안 AI의 수준은 결국 모델이 얼마나 넓고 깊게 추론하느냐에 달려 있다"며 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 검증된 모델들이 국내 대표 정보보호 기업·대학과 함께 실제 보안 현장에서 효과를 입증해, 국가 대표 AI 모델의 활용 성과를 사이버보안 영역에서도 보여주겠다"고 말했다.2026-10-08 08:55:43
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![[경제일보] AI가 해킹도 자율 수행…신한은행 정보유출로 드러난 AI 에이전트 보안 경고](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/02/20261002150952601493.jpg)
AI가 해킹도 자율 수행…신한은행 정보유출로 드러난 'AI 에이전트 보안' 경고 [경제일보] 인공지능(AI) 에이전트가 스스로 취약점을 찾고 공격을 수행하는 데 활용된 정황이 확인되면서 보안 업계에 새로운 경고등이 켜졌다. 최근 신한은행에서 고객정보가 유출된 사고에서 고도화된 AI 에이전트가 공격에 활용된 것으로 알려지면서 기존 보안 체계에도 변화가 요구되고 있다. 6일 보안업계에 따르면 신한은행 고객정보 유출 사고를 조사하는 과정에서 AI를 활용한 자동화 공격 도구가 사용된 정황이 확인된 것으로 전해졌다. 금융보안원과 수사당국은 악성 스크립트 등을 분석하면서 중국어권에서 개발·유포된 것으로 추정되는 AI 에이전트의 공격 흔적을 확인하고 실제 공격 과정에서 어떻게 활용됐는지 추적하고 있는 것으로 알려졌다. 신한은행은 지난달 30일 고객정보 유출 사실을 확인했으며, 현재까지 약 2만5000명의 정보가 유출된 것으로 파악됐다. 유출 정보에는 고객명, 전화번호, 연소득, 대출 산출한도 등이 포함됐고 일부 고객의 주민등록번호 66건과 CI 97건도 포함됐다. 금융감독원은 사고 경위와 피해 규모를 조사하고 있다. 공격자는 대출모집인이 사용하는 별도 조회 서비스에서 인증 절차를 우회한 뒤 고객번호를 확보하고, 조회 요청값을 반복적으로 변경하며 고객정보를 가져간 것으로 알려졌다. 신한은행은 외부 IP를 차단하고 관련 서비스를 중단하는 등 보안 조치를 진행했다. 최근 보안업계에서는 해커들이 취약점 공격 과정에 AI 에이전트를 결합해 기존의 반복적인 공격 작업을 자동화하는 것으로 진단하고 있다. AI 에이전트는 목표를 받은 뒤 작업을 여러 단계로 나누고 각 단계의 결과를 확인하면서 다음 행동을 결정한다. 웹 검색, 코드 실행, 외부 프로그램 호출 등이 연결되면 사람이 직접 수행하던 취약점 탐색과 공격 검증 작업을 이어서 수행할 수 있다. 예를 들어 공격 대상의 웹 서비스를 탐색하고 취약한 입력값을 찾은 뒤 서버 응답을 분석하고, 결과에 따라 다음 요청을 보내는 작업을 AI가 반복할 수 있다. 개별 요청만 보면 정상적인 API 호출처럼 보일 수 있지만 여러 행동을 연결하면 공격 패턴이 드러나는 방식이다. 기업 보안도 악성 코드나 공격 IP를 차단하는 데서 행동의 흐름을 분석하는 방식으로 확대될 필요성이 커지고 있다. 어떤 계정이 어떤 서비스에 접근했는지뿐 아니라 어떤 API를 어떤 순서로 호출했는지, 앞선 결과를 바탕으로 다음 행동을 어떻게 바꿨는지까지 살펴야 한다는 것이다. AI 에이전트에 부여하는 권한을 최소화하는 것도 중요하다. 개인 정보나 금융 정보에 접근하거나 계정·결제 정보를 변경하는 작업에는 별도 승인을 요구하고, AI가 수행한 작업을 처음부터 끝까지 기록해 비정상적인 행동이 발견되면 즉시 작업을 중단할 수 있어야 한다. 글로벌 AI 업계에서도 고성능 AI의 사이버 보안 활용을 별도로 관리하는 움직임이 나타나고 있다. 구글은 지난달 30일(현지시간) '제미나이 4 아르곤'을 공개하면서 사이버 보안 분야에서 소프트웨어 취약점을 스스로 찾고 검증한 뒤 패치하는 능력을 설명했다. 다만 해당 기능을 공격자가 사용한다면 소프트웨어 취약점을 스스로 찾고 공격하는 능력으로도 발전할 수 있는 구조다. 이에 구글은 아르곤을 일반 이용자에게 바로 공개하지 않고 '페어윈드 프로그램'을 통해 신뢰할 수 있는 사이버보안 방어자들에게 우선 제공하고 있다. 실제 보안 환경에서 모델의 성능과 위험 요소를 검증하고 안전장치를 보완하기 위한 조치로, AI의 취약점 탐지 능력을 방어에 활용하는 동시에 악용 가능성까지 고려했다. AI 에이전트가 공격에 활용되면 공격자가 취약점을 찾고 검증하는 데 필요한 시간과 인력을 줄일 수 있다. 반대로 기업은 AI를 활용해 취약점을 먼저 찾아내고 보완하는 방식으로 대응할 수 있다. AI의 발전이 공격과 방어 양쪽의 자동화를 동시에 촉진하는 것이다. 신한은행 사고에서 AI 에이전트가 실제 공격 과정에 활용된 정황이 확인되면서 AI를 활용한 공격은 더 이상 가정에만 머물지 않게 됐다. AI가 사람 대신 웹을 탐색하고 시스템과 상호작용하는 시대가 본격화하면서 기업 역시 AI의 업무 활용과 함께 AI를 이용한 공격 가능성까지 고려한 새로운 보안 체계를 빠르게 마련해야 할 상황에 놓였다. 특히 기존의 보안 관제 방식만으로는 AI가 만들어내는 다단계 공격을 빠르게 식별하기 어려울 수 있다는 지적도 나온다. AI가 짧은 시간 동안 여러 시스템을 오가며 정상적인 요청을 반복할 경우 개별 행위만으로는 이상 징후를 파악하기 어렵기 때문이다. 이에 로그인부터 API 호출, 정보 조회, 권한 변경 등 일련의 행동을 하나의 공격 흐름으로 분석하는 보안 기술의 중요성도 커지고 있다. 서기택 SK쉴더스 MSS사업그룹 관제CERT팀 수석은 지난달 30일 전문가 리포트를 통해 "사이버 위협의 속도가 인간의 인지 능력을 넘어선 지 오래"라며 "공격자는 이미 AI 에이전트를 24시간 쉬지 않고 가동하며 침투부터 내부 확산까지 단 몇 분 만에 끝낸다"고 말했다. [아주경제 2026년 10월 06일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-10-06 08:46:06
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국민·신한·하나, 1239억 쓰고도 뚫렸다…고객정보 새나간 '업무 쪽문' [경제일보] 한 해 정보보호에 1200억원 넘게 투입한 KB국민·신한·하나은행이 업무지원 시스템을 통한 고객정보 유출을 막지 못했다. 상시 보안관제와 전문조직, 국내외 인증을 갖췄지만 고객정보를 조회하는 경로에서 허점이 드러났다. 금융당국이 인공지능(AI)을 활용한 자동화 공격 가능성을 조사하면서 외부에 노출된 업무 시스템의 관리 방식도 도마에 올랐다. 5일 금융감독원이 국민의힘 이양수 의원에게 제출한 자료에 따르면 지난해 정보보호 집행액은 하나은행 530억200만원, KB국민은행 392억9700만원, 신한은행 316억7500만원이었다. 세 은행을 합하면 1239억7400만원이다. 은행들이 공개한 보안 체계도 촘촘했다. 연합뉴스가 각 금융지주의 올해 반기보고서를 분석한 내용에 따르면 신한은행은 금융위원회 주관 ‘개인신용정보 관리 및 보호 실태 점검’에서 6년 연속 S등급인 100점을 받았다. 국내외 정보보호 인증과 내부 해킹 대응조직을 갖추고, 북대서양조약기구(NATO) 사이버방위센터 주관 훈련에도 참여했다. KB금융은 올해 1월 그룹사이버보안센터를 출범시켰다. 공격자 관점에서 취약점을 찾는 ‘레드팀’과 침입을 탐지·차단하는 ‘블루팀’을 함께 운영하는 체계다. 하나은행도 그룹 통합 보안관제센터를 연중 가동하고, 업무상 필요한 경우에만 개인정보에 접근하도록 관리한다고 설명했다. 실제 공격은 대출모집인과 직원들이 사용하는 업무지원 경로를 파고들었다. 신한은행에서는 대출모집인용 간편조회 서비스, 국민은행에서는 직원용 모바일 업무지원 시스템, 하나은행에서는 영업지원시스템이 공격 대상이 됐다. 피해 규모는 신한은행 고객 약 2만5000명, 국민은행 고객·임직원 119명, 하나은행 고객 89명이다. 고객이 직접 이용하는 금융거래 서비스 밖에서도 개인정보를 조회할 수 있는 경로가 공격 통로로 악용된 것이다. 금감원은 지난 4일 긴급 점검회의에서 본인확인 없는 정보조회, 접근통제 누락, 알려진 취약점의 미조치 등을 사고 유형별 취약점으로 제시했다. AI 에이전트를 활용한 대량 자동화 공격을 추정하고 있으며, 개별 사고의 원인과 공격수법은 조사하고 있다. 이런 위협은 사고 전에도 예고됐다. 금융위는 지난 9월 3일 AI 보안 테스트 중간점검 결과를 공개하면서, 첨단 AI가 수백만~수천만 줄의 소스코드를 수시간 내 분석하는 취약점 탐색 능력을 보였다고 밝혔다. 기존 취약점을 넓은 범위에서 일관되게 찾아내는 능력도 확인했다. 당시 금융위는 외부에 노출된 전산자산의 식별·관리, 신속한 보안패치, AI를 활용한 방어체계 구축이 필요하다고 제시했다. 공격자가 약한 지점을 찾는 시간이 줄어드는 만큼 금융회사도 점검과 보완 속도를 높여야 한다는 경고였다. 이번 사고가 드러낸 문제는 보안조직이나 장비의 유무와 함께 실제 통제가 적용되는 범위다. 직원용·모집인용이라는 시스템의 명칭과 관계없이, 외부에서 접근해 고객정보를 조회할 수 있다면 인증과 접근권한을 같은 수준으로 관리해야 한다. 금융위가 지난 2일 내린 점검 지시도 이 부분에 집중됐다. 대고객 서비스 여부와 서비스 종류를 가리지 않고 외부에서 접근할 수 있는 시스템 전체를 파악하도록 했다. 개인정보 조회 과정에서 인증이 누락되는 경로와 불필요한 정보 노출도 점검 대상에 포함했다. 이억원 금융위원장은 4일 “아무리 견고한 보안 체계를 갖추고 있더라도 관리되지 않는 하나의 빈틈이 전체 보안 체계의 취약점이 될 수 있다”며 “AI 공격은 AI로 방어하는” 체계 마련을 주문했다. 접근할 때마다 신원과 권한을 검증하는 제로트러스트 원칙에 기반한 보안체계 전환도 강조했다. 중소 금융회사의 대응 여력은 별도의 과제다. AI 도구를 도입하더라도 탐지 결과를 분석하고 취약점을 보완할 전문인력과 운영비가 필요하다. 금융위는 한 회사에서 확인된 공격수법이 다른 회사에도 활용될 수 있다고 보고 공격 IP주소와 침해시도 내역을 공유하는 공동 대응을 추진하고 있다. AI 보안 테스트 참여 기회도 확대한다. 금융위가 9월 발표한 2차 망분리 규제 긴급완화 방안은 신청 대상에 중소 금융회사와 전자금융업자를 포함해 대상 기관을 49개사에서 75개사로 늘렸다. 선정 규모는 10개사에서 최대 15개사로 확대했다. 선정된 회사는 망분리를 대신할 통제수단을 마련한 뒤 AI와 보안 서비스를 활용해 취약점을 탐지·개선하게 된다. 금융위는 이달 중 비조치의견서를 발급할 계획이며, 테스트에서 축적한 대응 요령은 참여하지 않은 금융회사에도 전파한다는 방침이다.2026-10-05 11:03:04
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금융위, AI 보안 테스트 확대…망분리 완화 대상 75곳으로 [경제일보] 금융위원회가 인공지능(AI) 보안 테스트를 위한 2차 망분리 규제 긴급 완화 조치를 추진한다. 중소 금융회사와 전자금융업자까지 참여 대상을 넓혀 금융권의 AI 보안위협 대응 역량을 높인다는 취지다. 3일 금융위는 유영준 금융위 디지털금융정책관 주재로 금융감독원, 금융보안원 등과 '프런티어 AI 상황대응반' 5차 회의를 열고 2차 망분리 규제 긴급 완화 조치 세부방안을 확정했다. 이번 방안은 금융위 적극행정위원회 심의와 민간 기술자문단 자문 등을 거쳐 마련됐다. 회의에서는 2차 망분리 규제 긴급 완화 조치 추진방안과 1차 테스트 진행상황 등을 논의했다. 2차 테스트 신청 대상은 총 75개사다. 1차 테스트 신청 대상 49개사보다 26개사 늘었다. 선정 규모도 기존 10개사에서 15개사 이내로 확대된다. 금융회사 신청 기준은 총자산 10조원 이상, 상시 종업원 수 1000명 이상에서 총자산 2조원 이상, 상시 종업원 수 300명 이상으로 완화된다. 다만 정보보호최고책임자(CISO)가 다른 정보기술부문 업무를 겸직하지 않는 회사로 한정된다. 이 기준을 충족하는 금융회사는 59개사다. 전자금융업자에는 별도 기준이 적용된다. 연간 전자금융거래 금액이 2조원 이상이고 전자금융업 관련 매출액이 총 매출액의 10%를 넘어야 한다. CISO가 다른 정보기술부문 업무를 겸직하지 않아야 하는 조건도 동일하게 적용된다. 대상 전자금융업자는 16개사다. 참여를 희망하는 금융회사와 전자금융업자는 이날부터 오는 14일까지 신청할 수 있다. 금융위는 민간기술자문단 등을 통해 이달 중 신청 회사의 보안 역량과 AI 활용 능력을 평가한다. 평가 결과를 바탕으로 금융위 보고를 거쳐 다음달 중 망분리 규제에 관한 비조치의견서가 발급된다. 비조치의견서는 1년 한시로 운영된다. 선정된 회사는 망분리 대체 통제수단을 마련한 뒤 프런티어 AI와 보안 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등을 활용해 보안 취약점을 탐지·개선할 수 있다. 망분리 규제가 완화되는 만큼 데이터 유출과 외부 침해 등 보안사고 위험을 줄이기 위한 통제장치가 전제된다. 테스트 결과도 정부에 보고해야 한다. 보고 대상에는 △AI 보안 위험성의 특성 △공격용도 활용 시 예상되는 위험성 △효과적인 방어를 위한 대응요령 등이 포함된다. 정부는 제출된 정보를 AI 가이드라인 개정과 보안대책 마련에 활용한다. 앞서 진행된 1차 테스트에서는 프런티어 AI가 대규모 소스코드의 취약점 탐색에 강점을 보인 것으로 나타났다. 수백만에서 수천만 줄에 달하는 소스코드를 수시간 안에 분석하는 등 취약점 탐색 기능이 우수했다는 평가다. 특히 기존 취약점을 넓은 범위에서 일관되게 찾아내는 데 강점이 확인됐다. 이용자의 경험이나 역량에 따른 편차 없이 취약점을 빠르게 탐색하는 수단으로 활용될 가능성도 제시됐다. 다만 금융권은 침입차단·방지시스템 등 다양한 보안조치를 적용하고 있어 발견된 취약점이 즉시 침해사고로 이어질 가능성은 크지 않은 것으로 평가됐다. 금융위는 향후 AI를 활용한 침해위협이 본격화될 가능성에 대비해 외부 노출 전산자산 등 공격표면 관리와 신속한 보안패치, 'AI는 AI로 방어하는' 대응체계 구축이 필요하다고 봤다. 금융위는 1차 테스트가 끝나면 발견된 취약점 유형과 AI 점검 노하우, 보안 대응요령 등을 전 금융권에 공유하고 AI 가이드라인 개정도 추진할 예정이다. 유 정책관은 "AI를 활용한 침해위협이 점차 현실로 다가오는 상황에서 보다 폭넓은 금융회사·전금업자까지 AI 보안 테스트 기회를 부여하여 침해위협에 든든히 대비토록 하는 것이 중요한 시점"이라고 말했다.2026-09-03 16:16:32
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애플도 반영한 AI 보안 기술…티오리, 애플 OS 보안 결함 발견 [경제일보] 기업들이 생성형 인공지능(AI)을 활용한 소프트웨어 개발을 확대하면서 사람이 놓치기 쉬운 보안 취약점을 AI가 찾아내는 'AI 기반 코드 보안' 시장도 빠르게 성장하고 있다. AI가 코드를 생성하는 시대를 넘어 AI가 코드의 취약점까지 찾아내는 'AI 대 AI' 보안 경쟁이 본격화되는 가운데 국내 보안 기업 티오리가 애플 운영체제(OS)의 치명적인 보안 취약점을 발견하며 기술력을 입증했다. 5일 사이버 보안 기업 티오리는 AI 소스코드 보안 분석 솔루션 '진트 코드'가 애플 주요 운영체제에서 치명적인 보안 취약점 2건을 발견했고, 해당 내용이 애플의 공식 보안 업데이트에 반영됐다고 밝혔다. 이번에 패치된 취약점 가운데 가장 위험도가 높은 것은 공통취약점평가시스템(CVSS) 기준 9.8점을 받은 커널 취약점이다. 해당 취약점은 별도의 사용자 조작 없이도 특정 애플리케이션이 시스템을 강제 종료시킬 수 있는 '제로클릭' 유형으로 분류된다. 티오리는 애플이 메모리 초기화 과정의 문제를 수정하고 메모리 처리 방식을 개선해 해당 취약점을 해결했다고 설명했다. 함께 수정된 취약점은 특정 애플리케이션이 커널 메모리 데이터를 외부로 유출할 수 있는 취약점으로, 애플은 추가 검증 로직을 적용해 문제를 차단했다. 이번 보안 업데이트는 iOS 26.6과 iPadOS 26.6, macOS Tahoe 26.6을 비롯해 macOS Sequoia 15.7.8, Sonoma 14.8.8, tvOS 26.6, visionOS 26.6, watchOS 26.6 등 애플 주요 플랫폼 전반에 적용됐다. 최근 AI를 활용한 코드 분석 기술이 실제 글로벌 플랫폼의 보안 수준 향상으로 이어지고 있다. 생성형 AI를 활용한 소프트웨어 개발이 빠르게 확산되면서 코드 규모와 복잡성이 커지고 있는 만큼, 기존 수작업 중심의 보안 점검만으로는 모든 취약점을 찾아내기 어렵기 때문이다. 실제로 글로벌 빅테크들도 AI를 활용한 자동 코드 분석과 취약점 탐지 기술 도입을 확대하고 있다. 개발 초기 단계에서부터 취약점을 찾아 수정하는 '시프트 레프트' 보안 전략이 확산되면서 AI 기반 정적 분석과 자동화된 보안 검증의 중요성도 커지고 있다. 이에 티오리는 AI가 소스코드의 맥락과 데이터 흐름을 분석해 사람이 놓칠 수 있는 취약점을 탐지하는 기술을 기반으로 글로벌 운영체제 보안 연구를 확대하고 있다. 단순히 코드 패턴을 비교하는 수준을 넘어 실제 공격 가능성을 검증할 수 있는 공격 재현 코드(PoC)를 생성하고, 이를 통해 실질적인 위험성을 확인하는 방식이다. 앞서 티오리는 최근 리눅스 커널에서도 AI 기반 분석을 통해 약 9년간 발견되지 않았던 권한 상승 취약점 'Copy Fail'을 찾아낸 바 있다. 해당 취약점은 분석 시작 약 1시간 만에 발견됐으며, 리눅스 커널 보안 패치에도 반영됐다. 또한 안드로이드 운영체제에서도 권한 상승과 메모리 오염을 유발할 수 있는 고위험 취약점 3건을 발굴해 구글의 공식 보안 업데이트에 반영시킨 것으로 알려졌다. 티오리는 이번 성과를 바탕으로 AI 기반 자율형 모의해킹 플랫폼 '진트' 사업도 확대한다는 계획이다. 진트는 개발 단계에서 소스코드 취약점을 분석하는 '진트 코드', 운영 환경에서 침투 테스트를 수행하는 '진트 웹', 온디맨드 모의해킹 서비스 '진트 펄스' 등으로 구성돼 개발부터 운영까지 보안 전 주기를 지원한다. 곽경주 티오리 진트 제품 총괄은 "사용자 조작 없이 악용 가능한 CVSS 9.8점급 취약점은 디바이스 전반에 큰 타격을 줄 수 있는 고위험군 위협"이라며 "이번 애플 공식 패치 반영은 수백만 줄에 달하는 거대한 소스코드 속에서도 사람 해커가 발견하기 까다로운 맹점을 진트 코드의 AI 엔진이 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있음을 보여주는 대표 사례"라고 말했다.2026-08-05 08:31:26
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금융사, AI 보안패치 중 경미한 장애 땐 제재 면책 [경제일보] 금융당국이 금융회사의 인공지능(AI) 보안테스트와 보안패치 과정에서 발생하는 경미한 전산장애에 대한 제재를 면책하기로 했다. 프런티어 AI 보안위협에 금융사가 적극 대응할 수 있도록 부담을 낮추고 실무 가이드라인도 마련했다. 2일 업계에 따르면 금융위원회는 지난달 30일 면책심의위원회를 열고 AI 보안테스트·보안패치 과정에서 발생하는 전산장애에 대한 면책조치를 심의·의결했다. 금융사의 AI 보안위협 대응 행동요령을 담은 프런티어 AI 보안위협 금융분야 대응요령'도 마련해 배포했다. 프런티어 AI는 현재 가장 높은 수준의 성능과 범용성을 갖춘 AI 모델을 뜻한다. 금융당국은 '미토스' 등 프런티어 AI의 보안위협에 대응하기 위해 금융권이 취약점 점검과 보안패치에 적극 나설 필요가 있다고 보고 있다. 그동안 금융업계에서는 AI를 활용한 보안점검이나 긴급 보안패치 과정에서 전산시스템 오작동이 발생할 수 있어 일정한 면책조치가 필요하다는 의견이 제기돼 왔다. 임직원이 제재 리스크를 의식하면 취약점 확인과 패치 적용이 지연될 수 있다는 이유다. 앞으로 금융사가 보안목적 AI를 활용해 취약점·포트 스캐닝, 자동화 침투 시도 등 보안테스트를 진행하거나 금융위·금감원·금융보안원 등이 전파한 보안취약점에 대해 긴급 보안패치를 실행하는 과정에서 경미한 전산장애가 발생하면 면책 대상이 된다. 다만 신속한 복구와 소비자 보호조치가 이뤄져야 한다. 면책 범위는 기관·임직원 신분제재와 과태료 등이다. 개인신용정보 유출 사고가 발생한 경우에는 이번 면책과 관계없이 신용정보법에 따른 제재가 적용된다. 경미한 전산장애 기준도 제시됐다. 고의성이 없고 금전피해가 1억원 미만이며 시스템 장애 시간이 최대 4시간 이내인 경우 등이 해당된다. 고객정보 유출은 개인신용정보를 제외하고 1만건 미만이어야 한다. 금융사는 사전 테스트와 복구 수단을 갖춰야 한다. 보안테스트나 패치 일시·대상·내용·대체 서비스 경로 등을 홈페이지나 문자메시지로 사전에 안내하고 소비자 피해가 발생하면 구제조치도 마련해야 한다. 금융당국은 면책조치와 함께 6개 분야 대응요령도 제시했다. 가이드라인에는 △경영진 책임 강화 △취약점 및 패치관리 △자산·공급망 관리 △AI 기반 방어 자동화 △금융권 공동대응과 복원력 강화 △침해확산 방지 체계 등이 담겼다. 금융당국은 가이드라인을 보안목적 AI 테스트 결과 등을 반영해 지속 업데이트할 계획이다. 금융위 관계자는 "금융사의 불안감을 낮추고 적극적인 보안강화 조치를 유도하는 데 방점을 뒀다"며 "전산자원 관리와 취약점 탐지, 보안패치 적용 등 관리강화 조치에 나서주길 기대한다"고 말했다.2026-07-02 08:54:28
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삼성SDS, 국내외 보안 기업 협력 확대…AI 보안 경쟁력 강화 [경제일보] 삼성SDS가 미국 인공지능(AI) 보안 스타트업 '엑스보우'와 국내 클라우드 보안 기업 '테이텀 시큐리티'와 손잡고 AI 기반 클라우드 보안 사업 강화에 나선다. AI 도입 확산으로 기업 보안 위협이 고도화되는 가운데 취약점 탐지부터 통합 관제, 사고 대응까지 아우르는 보안 체계를 구축하겠다는 전략으로 풀이된다. 10일 삼성SDS는 엑스보우, 테이텀 시큐리티와 협력해 AI 기반 취약점 탐지, 클라우드 통합 보안 모니터링, 보안 사고 대응 역량을 강화한다고 밝혔다. 먼저 삼성SDS는 엑스보우와 협력해 기업 고객의 웹 기반 IT 자산에 대한 취약점 진단 역량을 확대한다. 엑스보우는 AI 에이전트를 활용한 자동 취약점 탐지 기술을 보유한 미국 보안 스타트업이다. 지난해 설립 1년 만에 세계 최대 버그바운티 플랫폼 해커원에서 우수한 취약점 탐지 성과를 기록하는 등 높은 보안 기술력을 가진 것으로 평가된다. 삼성SDS는 엑스보우의 AI 기술을 활용한 모의 해킹 서비스를 통해 고객사의 웹 서비스와 정보자산 취약점을 보다 신속하고 정밀하게 발견하고, 취약점 보완 및 후속 조치를 지원할 계획이다. 이를 통해 서비스 가용성을 높이고 잠재적 보안 사고 가능성을 줄인다는 전망이다. 테이텀 시큐리티와는 멀티 클라우드 환경에 최적화된 통합 보안 모니터링 체계 구축에 나선다. 테이텀 시큐리티는 AWS, 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 등 다양한 클라우드 환경의 보안 현황을 단일 콘솔에서 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 제공하는 국내 클라우드 보안 전문기업이다. 최근 기업들이 여러 클라우드 서비스를 동시에 활용하는 멀티클라우드 전략을 확대하면서 보안 관리 복잡성도 높아지고 있다. 이에 삼성SDS는 테이텀 시큐리티의 기술을 활용해 고객사가 여러 클라우드 자산의 보안 상태를 한눈에 파악하고 이상 징후와 위험 요소를 조기에 식별할 수 있도록 지원할 예정이다. 향후에는 클라우드 접근 권한 관리와 보안 정책 자동화 등으로 협력 범위를 확대하는 방안도 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 삼성SDS는 관리형 보안 서비스(MSSP) 사업자로서 보안 사고 대응 역량 강화에도 나선다. 최근 랜섬웨어와 AI 기반 사이버 공격이 증가하면서 사고 발생 시 신속한 분석과 복구 체계 확보의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 이에 삼성SDS는 보안 사고 발생 시 탐지, 분석, 대응, 복구 전 과정을 지원하는 '인시던트 대응' 서비스를 제공할 계획이다. 사고 원인 분석과 재발 방지 대책 수립까지 지원해 고객사의 비즈니스 연속성과 사이버 복원력을 높인다는 방침이다. 장용민 삼성SDS 보안사업팀장 상무는 "국내외 선진 보안 스타트업과 균형 있는 협력을 통해 선제 예방, 상시 모니터링, 사후 복구로 이어지는 클라우드 보안 전 영역의 대응 체계를 완성도 높게 구축하게 됐다"며 "글로벌 선도 기술과 국내 맞춤형 솔루션, 그리고 삼성SDS의 운영 노하우를 결합해 기업 내 AI 도입 확산에 따라 급증하는 신종 위협에 선제적으로 대응해 나가겠다"고 말했다.2026-06-10 08:43:24
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SKT, 앤트로픽 '글래스윙' 합류…AI 보안 역량 높인다 [경제일보] SK텔레콤이 미국 인공지능(AI) 기업 앤트로픽의 글로벌 AI 보안 협력체 ‘프로젝트 글래스윙’에 합류했다. 고성능 사이버보안 AI 모델을 활용해 통신망과 AI 인프라의 취약점을 선제적으로 찾고 대응 체계를 강화하겠다는 전략이다. SK텔레콤은 앤트로픽의 보안 특화 AI 모델 ‘클로드 미토스(Claude Mythos)’ 조기 접근 권한을 확보했다고 4일 밝혔다. 아시아 통신사 가운데 프로젝트 글래스윙 참여를 공식 발표한 것은 SK텔레콤이 처음이다. 프로젝트 글래스윙은 앤트로픽이 지난 4월 공개한 고성능 보안 AI 모델 미토스를 활용해 소프트웨어 취약점을 탐지하고 대응 체계를 구축하는 글로벌 협력 프로그램이다. 미토스는 대규모 코드와 시스템을 분석해 사람이 놓칠 수 있는 보안 결함을 찾아내는 데 특화된 모델이다. 앤트로픽은 미토스가 악용될 경우 경제와 공공안전, 국가안보에 심각한 위협이 될 수 있다고 보고 있다. 이에 따라 일반 공개 대신 검증된 기업과 기관에만 접근 권한을 제공하고 있다. 초기에는 미국과 영국 중심의 일부 기업·기관에 제한적으로 제공됐고, 최근 참여 대상이 15개국 이상 150개 신규 기관으로 확대됐다. 글래스윙에는 구글, 마이크로소프트, 아마존웹서비스(AWS), 애플, 엔비디아 등 글로벌 기술 기업들이 참여한 것으로 알려졌다. 통신사 중에서는 미국 버라이즌과 AT&T 등이 참여해온 것으로 전해진다. SK텔레콤은 이번 참여를 통해 기존 회원사들이 확보한 취약점 탐지 결과와 대응 정보를 공유받고, 이를 자사 통신·AI 인프라 보안 강화에 활용할 계획이다. 통신망은 국민 생활과 산업 전반에 연결된 핵심 인프라인 만큼, 보안 취약점 탐지와 사전 대응 체계가 중요하다. 이번 합류는 SK텔레콤의 AI 사업 전략과도 맞닿아 있다. SK텔레콤은 AI 데이터센터, AI 에이전트, 피지컬 AI 등 풀스택 AI 사업을 확대하고 있다. AI 서비스가 통신망과 클라우드, 데이터센터, 고객 데이터와 연결될수록 보안은 단순 지원 기능이 아니라 사업 신뢰도를 좌우하는 핵심 조건이 된다. 다만 고성능 보안 AI를 실제 운영에 적용하기 위해서는 취약점 탐지 결과를 내부 보안 체계와 어떻게 연결하느냐가 중요하다. AI가 발견한 결함을 검증하고 우선순위를 정해 패치하는 절차, 민감 정보 관리, 외부 협력사와의 정보 공유 기준도 함께 정교해져야 한다. SK텔레콤은 “위험 요소를 선제적으로 방어해 핵심 인프라와 서비스 보안을 강화하고, 수천만 국민의 일상을 함께하는 통신·AI 인프라 운영 기업으로서 대한민국 디지털 안보 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.2026-06-04 11:27:57
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KISA, 앤트로픽 '미토스' 쓴다…AI로 사이버 취약점 찾는다 [경제일보] 한국인터넷진흥원(KISA)이 앤트로픽의 인공지능(AI) 사이버보안 협력체 ‘프로젝트 글래스윙’에 참여한다. 전문가 수준의 취약점 탐지 능력을 갖춘 AI 모델을 활용해 국내 사이버 위협 대응 역량을 높일 수 있을지 주목된다. 3일 과학기술정보통신부에 따르면 KISA는 앤트로픽의 프로젝트 글래스윙에 합류해 ‘클로드 미토스 프리뷰’ 접근 권한을 확보했다. KISA는 국내 사이버 침해사고 대응과 정보보호 정책 지원을 맡는 핵심 기관이다. 프로젝트 글래스윙은 앤트로픽이 고성능 사이버보안 AI 모델을 검증된 기관에 제한적으로 제공해 주요 소프트웨어와 시스템의 취약점을 선제적으로 찾아내도록 하는 협력 프로그램이다. 앤트로픽은 지난 4월 약 50개 기관을 대상으로 프로젝트를 시작했고, 이번에 15개국 이상 150개 신규 기관으로 대상을 확대했다. 전체 참여 규모는 약 200곳으로 늘어나는 구조다. 핵심 모델인 클로드 미토스 프리뷰는 대규모 코드베이스와 시스템에서 보안 취약점을 찾아내는 데 특화된 AI 모델이다. 코드 분석, 바이너리 테스트, 엔드포인트 보안 점검, 침투 테스트 등에 활용될 수 있다. 앤트로픽은 초기 파트너들이 미토스를 활용해 수 주 만에 ‘높음’ 또는 ‘치명적’ 등급의 보안 결함 1만건 이상을 발견했다고 밝혔다. 이번 확대에는 전력, 수도, 의료, 통신, 하드웨어 등 핵심 인프라 분야 기관과 기업도 포함됐다. 이들 분야는 공격을 받을 경우 특정 기업 피해를 넘어 국가 안보와 사회 기반 서비스에 영향을 줄 수 있다. AI가 보안 취약점을 더 빠르게 찾아내는 시대가 열리면서 방어 기술도 같은 속도로 고도화해야 한다는 판단이 반영된 것으로 풀이된다. 국내에서는 KISA 외에 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤 등 주요 기업의 참여 가능성도 거론된다. 다만 일부 기업은 아직 공식 확인이 어렵거나 확정된 바 없다는 입장을 밝힌 것으로 알려졌다. 이에 따라 실제 국내 참여 기업 명단은 앤트로픽의 개별 통보와 기업별 절차가 마무리된 뒤 더 분명해질 전망이다. 이번 KISA 참여는 AI 보안 대응이 국제 공조 단계로 들어섰다는 점에서 의미가 있다. AI가 악성코드 작성이나 취약점 공격에 악용될 수 있다는 우려가 커지는 만큼, 방어 진영도 고성능 AI를 활용해 취약점을 먼저 찾고 패치하는 체계를 갖출 필요가 커지고 있다. 다만 미토스 같은 고성능 보안 AI는 방어에 유용한 만큼 오용 가능성도 함께 안고 있다. 발견된 취약점 정보를 어떻게 관리하고, 민간 기업과 어떤 방식으로 공유하며, 실제 패치까지 얼마나 빠르게 연결하느냐가 성과를 가를 핵심 변수가 될 전망이다.2026-06-03 13:10:34
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구글 "AI 활용 제로데이 공격 첫 포착"…北 해킹조직도 AI 무기화 [경제일보] 구글이 인공지능(AI)을 활용해 개발된 것으로 추정되는 제로데이 공격을 처음으로 확인하고 선제 차단했다고 밝혔다. 북한과 중국 등 국가 배후 해킹조직도 취약점 탐지와 공격 코드 검증에 AI를 적극 활용하고 있는 것으로 분석됐다. 구글 위협인텔리전스그룹(GTIG)은 12일 공개한 ‘AI 위협 추적 보고서’에서 공격자가 AI를 활용해 개발한 것으로 보이는 제로데이 익스플로잇을 확인했다고 밝혔다. 해당 공격자는 이를 대규모 공격에 활용하려 했지만 구글의 선제 탐지와 대응으로 확산을 막은 것으로 보인다. 제로데이 공격은 아직 알려지지 않았거나 보안 패치가 나오기 전의 취약점을 악용하는 공격이다. 이번 사례는 AI가 단순한 피싱 문구 작성이나 악성코드 보조 생성 수준을 넘어 실제 취약점 발굴과 공격 코드 개발에 쓰일 수 있음을 보여준 첫 사례로 평가된다. 구글에 따르면 이번 공격 코드는 널리 쓰이는 오픈소스 웹 기반 시스템 관리 도구를 겨냥했다. 공격자는 소프트웨어의 논리적 결함을 이용해 2단계 인증을 우회하려 했다. 구글은 해당 익스플로잇이 파이썬 스크립트 형태였으며, 코드 안에서 AI 사용 흔적을 뒷받침하는 비정상적인 형식과 오류가 발견됐다고 설명했다. 다만 구글은 자사 AI 모델인 제미나이가 이번 공격에 사용됐다는 증거는 없다고 밝혔다. 공격 주체의 구체적 신원은 공개되지 않았다. 구글은 해당 취약점을 관련 업체에 알리고 패치가 이뤄지도록 해 대규모 악용 가능성을 낮췄다고 설명했다. 보안업계에서는 이번 사례가 공격자들이 AI를 활용해 취약점 분석 공격 코드 작성 검증을 자동화하는 단계로 넘어가고 있음을 보여준다고 보고 있다. 보고서는 국가 배후 해킹조직의 AI 활용도 경고했다. 구글은 중국과 북한 연계 위협 행위자들이 AI를 활용한 취약점 발견과 악용에 큰 관심을 보이고 있으며 고품질 보안 데이터셋을 결합해 공격 역량을 높이려는 움직임을 확인했다고 밝혔다. 특히 북한 해킹조직 APT45는 AI를 이용해 취약점 탐지를 자동화하는 실험을 진행한 것으로 분석됐다. 구글은 APT45가 수천 건의 반복 프롬프트를 전송해 다양한 보안 취약점을 재귀적으로 분석하고 공격 가능성을 탐색했다고 설명했다. 공격 코드 검증과 대규모 공격 자산 구축을 위한 연구 정황도 포착됐다. 중국 연계 위협 행위자도 에이전틱 AI 도구를 이용한 자율 탐색 공격을 시도한 것으로 나타났다. 보고서에는 중국 연계 행위자가 일본 기술 기업의 취약점을 찾기 위해 에이전트 도구를 활용한 사례가 포함됐다. AI가 명령을 받아 단순 응답하는 수준을 넘어 테스트 환경에서 공격 절차를 지휘하고 보완하는 방식으로 쓰이고 있다는 의미다. 구글은 AI 기반 악성코드와 자율형 공격 운영도 새로운 위협으로 지목했다. 보고서에는 ‘PROMPTSPY’ 같은 AI 연계 악성코드가 시스템 상태를 해석하고 명령을 동적으로 생성하며 피해 환경을 조작하는 방식으로 진화하고 있다는 분석이 담겼다. 공격자가 일부 운영 업무를 AI에 맡기면서 공격 규모와 적응성이 커질 수 있다는 우려다. 이번 보고서는 최근 AI 보안 논란이 커지는 흐름과 맞물려 있다. 앤트로픽은 전문가 수준의 취약점 탐지 능력을 갖춘 것으로 알려진 ‘클로드 미토스’ 접근을 선별된 기업과 기관으로 제한하고 있다. 오픈AI도 검증된 방어자를 대상으로 사이버 보안 특화 접근을 단계적으로 확대하고 있다. 강력한 AI 모델이 방어 역량을 높일 수 있지만 동시에 공격 자동화에도 악용될 수 있다는 긴장이 커지고 있다. AI가 사이버 공격에 투입되면 방어자의 시간표도 달라진다. 과거에는 공격자가 취약점을 찾고 검증하는 데 상당한 인력과 시간이 필요했다. 이제는 AI가 코드 분석 취약점 후보 추출 공격 코드 초안 작성 반복 검증을 도울 수 있다. 방어 측도 취약점 패치 속도와 위협 탐지 자동화를 높이지 않으면 공격 속도를 따라가기 어려워질 수 있다. 국내 기업에도 시사점이 크다. 북한 연계 해킹조직은 금융 가상자산 방산 IT 공급망을 꾸준히 노려왔다. AI를 활용한 취약점 탐지가 본격화되면 기존 보안 장비만으로는 대응에 한계가 생길 수 있다. 소프트웨어 자산 목록 관리 취약점 패치 주기 단축 로그 분석 자동화 침해사고 대응 훈련이 더 중요해질 전망이다.2026-05-12 14:01:28
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티오리, 리눅스 커널 초고위험 취약점 'CopyFail' 발견…AI로 9년 묵은 보안 구멍 뚫었다 [경제일보] 오펜시브 사이버 보안 기업 티오리(대표 박세준)가 지난 9년간 리눅스 커널에 잠복해 있던 초고위험 취약점 'CopyFail(CVE·2026·31431)'을 발견했다. 이번 취약점은 2017년 이후 배포된 우분투, 아마존 리눅스 등 주요 메인스트림 리눅스 배포판 전체에 영향을 미치며 시스템 최고 권한인 루트 권한을 100% 확률로 탈취할 수 있어 전 세계 서버 운영체계에 비상이 걸렸다. 'CopyFail'은 리눅스 커널의 암호화 처리 과정에 존재하는 논리적 결함을 이용한다. 732바이트의 짧은 코드만으로 공격이 가능하며 실제 하드디스크가 아닌 메모리 캐시를 직접 변조하는 방식을 택해 기존 보안 도구나 포렌식으로는 침입 흔적을 찾기 어렵다. 특히 클라우드 환경의 컨테이너 격리 체계까지 무력화할 수 있어 기업 서버 전체를 장악당할 위험이 크다. 이번 발견은 지난 9년간 수많은 전문가와 커뮤니티가 놓쳤던 미세한 로직 오류를 티오리의 자체 AI 기반 코드 분석 솔루션 '진트 코드(Xint Code)'가 단 1시간 만에 규명해냈다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다. AI를 활용한 보안 분석이 복잡한 커널 단위의 보안 취약점을 찾는 데 결정적인 역할을 할 수 있음을 입증한 사례다. 자세한 대응 방식 및 기술 분석은 진트 공식 블로그(Xint Blog)에서 확인할 수 있다. 박세준 티오리 대표는 "CopyFail은 가장 신뢰받는 운영체제의 설계도 AI를 앞세운 공격에는 허무하게 뚫릴 수 있음을 보여주는 경고"라며 "기존의 수동적 방어 체계에서 벗어난 전면적인 인프라 보안 혁신이 시급하다"고 강조했다. 현재 전 세계 사이버 보안 시장은 생성형 AI의 등장으로 방어자보다 공격자가 훨씬 우위에 있는 상황이다. 글로벌 보안 기업들의 분석에 따르면 공격자들은 이미 LLM을 활용해 자동화된 취약점 탐색과 코드 악용 기술을 고도화하고 있다. 이러한 위협 환경 속에서 이번 티오리의 성과는 방어 측면에서도 AI 기반의 자동화된 코드 분석이 필수적인 대응 수단임을 시사한다. 특히 클라우드 네이티브 환경으로 인프라가 급격히 전환되면서 이번 사례처럼 커널 취약점 하나가 수백만 개의 컨테이너를 한꺼번에 무력화할 수 있는 리스크가 커지고 있다. 티오리는 리눅스 커널 보안팀과 협력해 패치 개발을 완료했으며 모든 리눅스 관리자에게 즉시 최신 보안 패치(a664bf3d603d 반영본)를 적용할 것을 권고했다. 이번 'CopyFail' 사태는 오픈소스 소프트웨어 중심의 현대 IT 환경에서 보안 패치의 중요성과 함께 보안 취약점 탐지 과정에 AI를 결합한 '능동적 보안(Offensive Security)' 전략이 미래 인프라 방어의 핵심임을 다시 한번 확인시켜 주었다. 티오리는 이번 성과를 계기로 AI 해커 '진트' 등 실전 중심 기술력을 강화하며 글로벌 보안 생태계에서 영향력을 더욱 확대할 전망이다.2026-05-01 11:55:05
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