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구글 '제미나이 4 아르곤' 일반 공개…코딩 넘어 신약 연구·로봇 개발로
[경제일보] 구글이 복잡한 코드 수정과 신약 연구 자료 분석, 로봇 동작 구현을 지원하는 AI 모델 ‘제미나이 4 아르곤’을 일반 공개했다. 여러 자료를 읽고 단계별 작업을 이어가는 능력을 앞세워 개발·연구 현장에서 AI의 역할을 확대한다는 구상이다. 구글은 13일(현지시간) 아르곤을 전 세계 개발자·기업·일반 이용자에게 제공한다고 밝혔다. 지난달 30일 보안 전문가 등에게 제한 공개한 뒤 접근 범위를 넓힌 것이다. 개발자와 기업은 유료 제미나이 API 등으로, 구글 AI 프로·울트라 구독자는 제미나이 앱과 검색 AI 모드에서 이용할 수 있다. 안티그래비티와 AI 스튜디오의 구독자 접근은 울트라를 대상으로 한다. API의 통합 문맥 한도는 약 100만 토큰이다. 토큰은 AI가 문장을 처리하는 단위로, 입력 자료와 내부 추론, 출력이 하나의 한도를 공유한다. 모델 문서에는 텍스트·이미지·음성·영상·PDF 입력을 지원하고 결과는 텍스트로 내보내는 것으로 명시됐다. 출시 요금은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러다. 내부 추론에 사용한 토큰도 출력 요금에 포함된다. 이 요금은 11월 30일까지 적용되며, 12월 1일부터는 입력 4달러·출력 20달러로 오른다. 구글은 내부 개발 성과를 주요 근거로 제시했다. AI 개발 도구 안티그래비티에서 아르곤을 사용한 결과 에이전트의 코드 제출이 35% 이상 늘고, 코드 변경을 되돌리는 사례는 약 3분의 1 줄었다고 밝혔다. 크롬 팀의 수백 개 파일에 걸친 코드 구조 개편도 수개월 분량의 작업을 수주 만에 마쳤다는 설명이다. 과학 분야에서는 연구자가 자료를 검토하고 실험을 준비하는 과정에 활용됐다. 신약 개발 기업 아이소모픽랩스는 복잡한 논문·특허에서 필요한 정보를 추출하는 작업을 통상 수주에서 수시간으로 줄였다고 구글은 소개했다. 양자화학 소프트웨어 ‘xTB’의 분자 구조 예측 속도를 최대 2.3배 높이는 코드 최적화에도 쓰였다. 효소 설계는 실제 실험으로 이어졌다. 구글 연구진은 아르곤을 활용해 수시간 만에 효소 후보 5개를 설계했고, 후속 실험에서 촉매 활성을 확인했다고 밝혔다. 자료 분석과 코드 작성에서 출발해 실험 후보를 만드는 연구 보조로 활용한 사례다. 로봇 분야에서는 사람의 동작 영상에서 공간 좌표와 관절 움직임을 계산하고 시뮬레이션 코드를 생성했다. 구글은 주머니를 보드 구멍에 던지는 ‘콘홀’ 영상을 바탕으로 만든 동작을 앱트로닉의 휴머노이드 ‘아폴로’에 적용해 실제 시험에서 7차례 연속 투척에 성공했다고 설명했다. 개발자 블로그에는 보스턴다이내믹스의 사족보행 로봇 ‘스팟’이 가상환경에서 동작을 연습한 뒤 실제 페달식 쓰레기통에 캔을 버리는 사례도 제시됐다. 영상 해석과 물리 시뮬레이션, 동작 코드를 연결하는 방식이다. 여러 단계를 실행하는 에이전트의 권한 통제도 강화했다. 구글은 시스템 경계를 지키고 되돌릴 수 없는 조치 전에 사람의 확인을 받도록 모델을 학습했으며, 추론과 행동을 점검해 의도하지 않은 우회 동작을 차단하는 자동 감시 체계를 적용했다고 밝혔다. 한편 구글은 과학자 1만명에게 안티그래비티 최상위 이용 등급을 6개월간 무료 제공한다. 자격과 수용 여력 등을 고려해 순차 선발하며, 앞으로 제미나이 4 제품군을 추가로 공개할 예정이다.
2026-10-14 10:03:53
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알리바바 'Wan3.0' 베타 공개…AI 영상 생성, 짧은 클립 넘어 제작 도구로
[경제일보] 알리바바가 생성형 인공지능(AI) 영상 생성 모델의 한계를 길이와 입력 방식 측면에서 동시에 넓히고 있다. 최대 30초 영상 생성에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·오디오, 웹페이지와 문서까지 참조할 수 있도록 기능을 확장하면서 단순한 영상 제작 도구를 넘어 콘텐츠 제작 전반을 자동화하는 방향으로 기술 고도화에 나섰다. 11일 알리바바는 영상 생성 모델 'Wan3.0' 베타 버전을 공개하고 공개 베타 테스트를 시작했다고 밝혔다. 사용자는 알리바바 클라우드의 AI 개발 플랫폼 '모델스튜디오'와 AI 네이티브 클라우드 플랫폼 'Qwen 클라우드'를 통해 테스트를 신청할 수 있다. Wan3.0의 가장 큰 변화는 생성할 수 있는 영상의 길이다. 기존 AI 영상 생성 모델이 수초에서 최대 15초 안팎의 짧은 영상을 만드는 데 초점을 맞췄다면 Wan3.0은 클립 하나를 최대 30초까지 생성할 수 있도록 했다. 알리바바의 이전 모델인 Wan2.7-Video가 지원했던 최대 15초와 비교하면 생성 가능한 영상 길이가 두 배로 늘었다. 영상 길이가 길어지면서 AI 영상 제작의 활용 범위도 넓어질 것으로 전망된다. 짧은 장면 하나를 만드는 데 그치지 않고 인물의 움직임이나 카메라 이동이 이어지는 장면을 하나의 클립으로 구성할 수 있기 때문이다. 알리바바는 사용자가 입력한 프롬프트를 분석해 적절한 영상 길이를 추천하는 기능과 기존 영상의 시간적 흐름을 이어 영상을 확장하는 기능도 Wan3.0에 적용했다. 단순히 영상 생성 시간을 늘리는 것만으로는 실제 콘텐츠 제작에 활용하기 어렵다는 점에서 입력 방식도 확대했다. Wan3.0은 텍스트와 이미지뿐 아니라 영상과 오디오를 함께 참조할 수 있으며 웹페이지, PDF, 파워포인트 프레젠테이션 등 문서 자료도 영상 제작을 위한 입력 자료로 활용할 수 있다. 예를 들어 기업이 제품 소개 자료나 프레젠테이션을 보유하고 있다면 이를 기반으로 마케팅 영상을 만들 수 있고, 교육 기관은 문서 형태의 교육 자료를 영상 콘텐츠로 전환할 수 있다. 영상 제작자가 기존 촬영본이나 이미지, 음성 자료를 제공해 새로운 장면을 구성하는 방식도 가능하다. AI 영상 생성 시장의 경쟁이 단순히 '얼마나 그럴듯한 영상을 만드는가'에서 '사용자가 가진 자료를 얼마나 정확하게 영상으로 전환할 수 있는가'로 이동하고 있다는 점도 주목된다. 영상 제작 과정에서는 새로운 이미지를 만들어내는 것보다 기존 캐릭터나 제품, 브랜드의 특징을 유지하면서 여러 장면을 연결하는 것이 중요한 경우가 많기 때문이다. Wan3.0은 이 같은 문제를 해결하기 위해 시각적 일관성 확보에도 초점을 맞췄다. AI 영상에서 반복적으로 지적돼온 인물의 얼굴이나 의상, 소품 등이 장면마다 달라지는 현상을 줄이고 참조 자료에 포함된 캐릭터와 제품의 세부적인 특징을 유지하도록 설계했다. 화면 구성과 음성의 일관성도 주요 기능으로 제시됐다. 알리바바는 인물의 표정과 움직임을 자연스럽게 표현하고 다국어 음성을 생성하는 동시에 소프트웨어 사용자 인터페이스(UI)와 모션 그래픽 등 상대적으로 구현하기 까다로운 요소도 안정적으로 생성할 수 있다고 설명했다. 알리바바가 영상 생성 모델을 지속적으로 고도화하는 것은 생성형 AI 경쟁의 무게중심이 텍스트와 이미지에서 영상으로 이동하고 있기 때문이다. 영상은 텍스트나 이미지보다 생성에 필요한 연산량이 많고 시간적 일관성까지 유지해야 하는 만큼 AI 모델의 기술 수준을 가늠하는 분야로 꼽힌다. 특히 글로벌 빅테크와 AI 기업들이 영상 생성 모델의 품질과 길이, 입력 방식 등을 경쟁적으로 개선하면서 영상 생성 AI의 활용 범위도 점차 전문 콘텐츠 제작 영역으로 확대되고 있다. 짧은 영상을 단순히 만들어주는 수준을 넘어 기존 콘텐츠를 분석하고 새로운 영상으로 재구성하는 제작 도구로 발전하고 있는 것이다. 알리바바 역시 Wan 시리즈를 통해 이 시장을 공략하고 있다. Wan 시리즈는 2023년 7월 처음 공개된 이후 이미지와 영상 생성 기능을 지속적으로 고도화해왔다. Wan3.0에서는 영상 길이를 늘리는 동시에 멀티모달 참조 입력과 시각적 일관성 강화에 집중하면서 실제 제작 환경에서의 활용성을 높이는 데 초점을 맞췄다. AI 영상 생성 시장에서도 앞으로는 생성 품질뿐 아니라 기존 제작 과정에 얼마나 자연스럽게 편입될 수 있는지가 경쟁력을 좌우할 전망이다. 알리바바가 Wan3.0을 통해 영상 생성 시간을 늘리고 참조 입력 범위를 확대한 것도 이 같은 제작 환경의 변화를 겨냥한 것으로 풀이된다. 알리바바 관계자는 "'Wan3.0'은 영화 제작자의 제작 과정 효율화, 숏폼 드라마와 소셜 미디어 콘텐츠 제작, 기업의 텍스트·이미지 기반 마케팅 및 교육 영상 제작을 지원하는 등 다양한 산업 영역에서 활용될 수 있도록 설계됐다"며 "또한 자율주행차와 로보틱스 시스템 학습에 필요한 사실적인 시뮬레이션 영상을 생성할 수 있어 기술 개발자에게도 유용한 도구로 활용될 수 있다"고 말했다.
2026-08-11 11:25:24
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36년 이름 버린 한컴…김연수가 '한글과컴퓨터'를 내려놓은 이유
[경제일보] 한컴이 36년간 써온 ‘한글과컴퓨터’라는 이름을 내려놨다. 한국 소프트웨어 산업의 상징이던 사명을 바꾼 것은 단순한 브랜드 축약이 아니다. 김연수 대표가 한컴을 문서 편집기 회사가 아니라 공공·기업 업무 데이터를 움직이는 AI 운영체제 기업으로 다시 세우겠다는 선언에 가깝다. 한컴은 지난 2일 주주총회를 열고 상호를 ‘한컴(HANCOM)’으로 변경하는 정관 변경 의안을 의결했다. 1989년 창립 이후 한컴은 ‘아래아한글’로 한국어 문서 시장의 표준을 만들었다. 그러나 그 강한 이름은 동시에 한컴을 ‘한글 문서 프로그램 회사’에 묶어두는 한계로도 작용했다. 사명 변경의 배경은 사업의 무게중심 이동이다. 한컴이 앞으로 팔고 싶은 것은 단순 문서 작성기가 아니다. AI 문서 작성, 문서 기반 질의응답, 업무 자동화, SDK, 공공·기업용 AI 에이전트다. ‘한글과컴퓨터’보다 ‘한컴’이 더 넓은 시장을 담는 이름이라는 판단이다. 전환은 숫자로도 나타나고 있다. 회사 발표 기준 한컴의 지난해 별도 매출은 1753억원으로 사상 최대를 기록했다. 이 가운데 AI 패키지 매출은 89억원으로 비중은 5%였다. 지난해 매출 순증분 162억원 중 54.6%가 AI에서 나왔다. 올해 1분기에는 AI 매출 비중이 11.21%까지 올라섰다. AI 매출은 52억원이다. 지난해 같은 기간 0.04% 수준이던 점을 고려하면 변화 속도는 빠르다. 한컴은 지난해 별도 영업이익 509억원과 영업이익률 29%도 유지했다. AI 전환을 추진하면서도 수익성을 지킨 셈이다. 김 대표의 다음 목표는 ‘소버린 에이전틱 OS’다. 여러 AI 에이전트를 한 환경에서 연결하고 통제하는 업무 운영체계다. 공공기관과 금융, 국방, 헬스케어처럼 민감한 문서와 데이터를 다루는 시장은 외부 빅테크 클라우드에 모든 데이터를 맡기기 어렵다. 한컴은 국산 문서 포맷과 공공 업무 경험, 보안형 구축 수요를 묶어 이 시장을 겨냥한다. 기술 기반도 문서에 있다. 오픈데이터로더(ODL)는 PDF 같은 비정형 문서를 대형언어모델이 활용할 수 있는 데이터로 바꾸는 기술이다. 회사 측은 ODL 2.0이 종합 정확도 90%, 읽기 순서 인식 94%, 표 추출 93%를 기록했다고 설명했다. AI가 업무를 하려면 먼저 문서를 읽어야 하는 만큼 한컴은 이 관문을 장악하려 한다. 레퍼런스도 쌓고 있다. 한컴은 한국서부발전에 한컴어시스턴트를 공급해 자체 생성형 AI 챗봇 ‘위피봇’과 연계했다. 사규와 법령, 업무 매뉴얼, 안전자료 등 약 72만건의 내부 지식 데이터를 문서 작성 환경에 연결한 사례다. BGF그룹 AI 지식 검색 시스템과 국회 AI 사업도 공공·기업 AX 시장을 넓히는 발판이다. 해외는 유럽부터 두드린다. 한컴은 폴란드 R&D 기업 7불스와 에이전틱 OS 현지화 공동연구를 추진하고 폴란드 AI 기업 알고마인과 공공부문 개념검증 협력도 진행한다. GDPR과 NIS2 등 규제가 강한 유럽은 소버린 AI 수요가 큰 시장이다. 남은 과제는 명확하다. 에이전틱 OS라는 말은 아직 시장에 낯설다. 고객이 이해할 제품 구조와 과금 방식, 반복 매출 사례가 필요하다. MS 코파일럿과 구글 워크스페이스 AI 사이에서 한컴이 이기려면 범용 AI가 아니라 국내 문서와 공공 업무, 보안형 구축이라는 영역에서 확실한 우위를 보여야 한다. 한편 한컴의 사명 변경은 과거를 버리는 일이 아니라 과거의 자산을 AI 시대의 언어로 다시 번역하는 일이다. 아래아한글이 한국어 문서 시대를 열었다면 김연수 대표가 그리는 한컴은 문서와 업무 데이터를 AI가 실행하는 시대를 겨냥한다. 이름은 짧아졌지만 증명해야 할 것은 더 커졌다.
2026-07-03 12:39:07
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시
[경제일보] 파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.
2026-05-20 16:38:59
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안랩, 공급망 불안 악용…업무 메일 위장 피싱 주의보
[경제일보] 안랩이 원자재 가격 상승과 공급망 불안 이슈를 악용한 피싱 메일을 발견하고 사용자 주의를 당부했다. 공격자는 ‘단가 인상 공문’으로 위장한 업무 메일을 보내 첨부파일 열람을 유도한 뒤 가짜 로그인 페이지에서 계정 정보를 탈취하려 했다. 안랩은 최근 단가 인상 공문으로 위장해 계정 정보 탈취를 시도하는 피싱 메일을 확인했다고 15일 밝혔다. 이번 사례에서 공격자는 협력업체가 보낸 업무 메일처럼 꾸민 뒤 메일 제목에 ‘단가 인상 공문’을 사용했다. 본문에는 “최근 원자재 가격 상승으로 인해 부득이하게 단가 인상을 시행한다”는 내용을 담아 수신자가 첨부파일을 열어보도록 유도했다. 메일에 첨부된 PDF 파일을 실행하면 공문 내용이 바로 열리는 것이 아니라 PDF 뷰어를 다운로드해야 한다는 화면이 나타난다. 화면의 ‘다운로드’ 버튼을 클릭하면 로그인 페이지로 위장한 피싱 사이트로 연결된다. 사용자가 PDF 뷰어 다운로드 절차로 착각해 이메일 계정과 비밀번호를 입력하면 해당 정보는 공격자 서버로 전송된다. 탈취된 계정은 기업 내부 시스템 침투, 추가 피싱 메일 발송, 거래처 사칭, 내부 자료 유출 등 2차 공격에 악용될 수 있다. 이번 사례는 피싱 공격이 단순한 악성 링크 유포에서 실제 업무 맥락을 정교하게 흉내 내는 방식으로 고도화되고 있음을 보여준다. 원자재 가격 상승, 납기 지연, 단가 조정처럼 기업 실무자가 민감하게 반응할 수밖에 없는 주제를 활용해 정상 업무 메일처럼 보이도록 만드는 것이 특징이다. 최근 피싱 기법도 다양해지고 있다. 이메일뿐 아니라 문자, 업무용 메신저, 전화 등 여러 채널을 활용하고 QR코드, 클라우드 공유 링크, 가짜 캡차 화면 등을 동원해 보안 장비 탐지를 우회하는 시도도 늘고 있다. AI 확산 이후에는 어색한 문법이나 오탈자만으로 피싱 메일을 구별하기도 어려워졌다. 계정 탈취형 피싱은 기업 보안에서 특히 위험하다. 공격자가 가짜 로그인 페이지로 사용자를 유도해 아이디와 비밀번호를 입력하게 만들고 경우에 따라 다중인증 코드까지 노린다. 계정이 한 번 탈취되면 공격자는 정상 계정으로 내부 메일을 보내거나 거래처를 속일 수 있어 피해가 빠르게 확산될 수 있다. 피해 예방을 위해서는 기본 보안 수칙을 지켜야 한다. 발신자 이메일 주소의 도메인이 실제 거래처와 일치하는지 확인하고 발신자가 불분명한 메일의 첨부파일이나 URL은 실행하지 않아야 한다. PC와 운영체제, 소프트웨어, 인터넷 브라우저에는 최신 보안 패치를 적용하고 백신 실시간 감시 기능을 활성화해야 한다. 업무 메일이라도 로그인 페이지로 연결될 경우 반드시 URL을 확인해야 한다. 기존 사내 시스템이나 거래처 포털이 아닌 낯선 주소에서 이메일 계정과 비밀번호를 요구한다면 입력을 중단해야 한다. 메일 본문 링크를 통해 접속하기보다 공식 사이트 주소를 직접 입력하는 습관도 필요하다. 기업 차원에서는 임직원 보안 교육과 함께 메일 보안 솔루션, 웹 필터링, 다중인증, 계정 이상 행위 탐지 체계를 강화해야 한다. 로그인 위치와 기기, 접속 시간, 대량 메일 발송 등 이상 징후를 실시간으로 확인하는 체계도 중요하다. 이익규 안랩 분석팀 매니저는 “최근 중동발 원자재 수급 불안, 메모리 가격 급등 등 업계 관심이 높은 이슈를 악용해 정상적인 업무 메일로 오인하게 만드는 피싱 시도가 이어질 수 있다”며 “업무 관련 메일이라 하더라도 발신자 이메일 주소와 첨부파일, URL의 진위를 반드시 확인하고 의심스러운 웹사이트에는 개인 및 계정 정보를 절대 입력하지 않아야 한다”고 말했다. 안랩 V3 제품군과 샌드박스 기반 지능형 위협 대응 솔루션 ‘안랩 MDS’는 이번 메일로 유포 중인 URL 탐지 기능을 지원한다. 안랩은 차세대 위협 인텔리전스 플랫폼 ‘안랩 TIP’에서도 피싱 공격 동향과 보안 권고문, 침해지표를 제공하고 있다.
2026-05-15 10:50:49
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