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완벽한 폐쇄망은 없다: OT 공급망 보안의 허점

"우리 공장은 외부 인터넷과 분리된 완벽한 폐쇄망이라 안전합니다." 많은 제조·산업 현장의 보안 담당자가 여전히 신뢰하는 전제입니다. 최근 발생하는 대규모 OT 보안 사고의 상당수는 외부 직격 해킹이 아닌, 승인된 협력업체의 유지보수 경로, 비인가 장비 반입, 펌웨어 업데이트 등 '공급망 접점'을 통해 발생하고 있습니다. 외부와 물리적으로 단절되어 있어도 공급망이 연결되어 있다면 더 이상 안전지대는 아닙니다. 경계 기반 방어의 한계가 드러난 지금, 폐쇄망이라는 방패 뒤에 숨겨진 'OT 공급망'의 주요 침투 경로와 구조적 허점을 짚어봅니다. ◼ 폐쇄망을 무력화하는 OT 공급망의 주요 위협 경로 물리적 망분리가 적용된 현장이라도 설비 가동과 유지보수, 제어 프로그램 업데이트를 위해 외부와 접촉하는 지점은 필연적으로 발생합니다. 공격자들은 철통같은 경계 방화벽을 직접 뚫는 대신, 현장에서 의심 없이 허용하는 '정상적인 협력사 프로세스와 신뢰 관계'를 파고들어 공급망 공격(Supply Chain Attack)을 감행합니다. 주요 공격 경로는 다음과 같습니다. 이동식 저장매체(USB)와 작업자 단말: 설비 제어용 패치, 데이터 백업, 도면 전달을 위해 반입되는 검증되지 않은 일반 USB는 악성코드가 제어망 내부로 직행하는 대표적인 통로입니다. 협력업체 유지보수 장비(노트북) 직결: 정기 점검 시 외부 인터넷이나 다양한 네트워크에 연결되었던 엔지니어의 노트북이 내부 PLC/DCS 제어망에 직접 연결되며 폐쇄망 경계가 무력화됩니다. 벤더 소프트웨어 및 펌웨어 변조: 설비 제조사 또는 서드파티 벤더의 공급망 단계에서 변조된 악성 코드나 취약점이 공식 배포 절차를 거쳐 내부 설비에 그대로 설치되는 형태입니다. ◼ 왜 폐쇄망일수록 '반입 매체 통제'가 1차 방어선인가? 외부의 악성코드가 내부로 유입될 수 있는 가장 대표적인 물리적 통로이기 때문입니다. OT 환경은 24시간 무중단 가동이 최우선이므로 IT 환경처럼 상시 백신 스캔이나 즉각적인 보안 패치를 적용하기 어렵습니다. 악성코드가 일단 내부로 유입된 이후에는 탐지와 치료 과정 자체가 생산 라인 중단 리스크로 이어집니다. 따라서 침투 후 탐지와 대응이 극히 제한적인 OT 환경에서는, 폐쇄망 경계를 넘는 모든 물리적 매체를 사전에 식별하고 검증하는 '사전 차단 체계'가 가장 확실하고 현실적인 1차 방어선이 됩니다. ◼ 과거의 경계 방어를 넘어: OT 제로 트러스트 검증 체계 "내부망에 들어온 것은 안전하다"는 암묵적 신뢰를 버리고, 경계를 넘나드는 모든 매체와 단말을 '절대 신뢰하지 않고 매 순간 확인'하는 체계로의 전환이 필요합니다. 이를 현장에 실현하기 위한 4단계 핵심 구축 프레임워크를 정리해 드립니다. 단계 핵심 기능 상세 설명 1 출입 및 반입 통제 무결성 사전 검증 • USB 등 이동식 매체 전용 키오스크 도입 • 공장 반입 전 악성코드 검사 및 승인 프로세스 의무화 2 식별 및 인증 강력한 단말 인증 • 자산 식별 및 가시성 확보 (PLC, HMI 등) • 허가되지 않은 임의 단말의 네트워크 접속 차단 (NAC 활용) 3 지속적 모니터링 실시간 위협 탐지 • 가동 중인 단말의 이상 행위(Anomaly Detection) 실시간 감시 • 정기적인 취약점 진단 및 무결성 점검 4 네트워크 격리 마이크로 세그멘테이션 • 공장 내부 네트워크를 기능별/구역별로 세분화하여 관리 • 특정 단말이 감염되더라도 전체 공정 확산(수평 이동) 방지 🧱 경계 방어의 한계와 실효성 있는 통제 체계 결과적으로 제조업과 주요 기반 시설의 환경이 고도화 되면서 '완벽한 물리적 폐쇄망'은 현실에 존재하지 않습니다. 외부 협력사와 부품, 유지보수 인력이 오가는 모든 접점이 곧 공급망 보안의 대상입니다. 현장 가동성을 저해하지 않으면서 설비의 무결성을 지키는 핵심은, 공장 안으로 들어오는 이동식 매체와 단말을 암묵적으로 신뢰하지 않고 시스템을 통해 '철저히 통제하고 가시성을 확보'하는 체계를 마련하는 데 있습니다.

26.09.14

사이버 보안의 차세대 프런티어 AI

기업의 77%가 AI 시대를 맞아 보안 전략을 재설계했지만, 이를 뒷받침할 보안 아키텍처를 갖춘 곳은 단 26%에 불과합니다. 글로벌 보안 기업 체크포인트(Check Point)의 ‘2026 AI 보안 리포트’에 따르면 AI는 단순한 공격 보조 도구(Assistant)를 넘어, 스스로 공격을 수행하는 주체(Operator)로 진화하며 사이버 위협의 판도를 바꾸고 있습니다. 질문에 답을 해주던 '생성형 AI'의 단계를 지나, 이제는 스스로 판단하고 침투를 실행하는 '프런티어 AI(Frontier AI)'가 공격자의 새로운 무기가 된 것입니다. 이제 해커들은 단순 보조 도구가 아닌 자율형 침투 요원*을 활용해 초단위로 방어망을 위협하고 있습니다. 이번 글에서는 사이버보안이 맞이한 차세대 프런티어 AI의 실질적인 리스크와 기업이 갖춰야 할 핵심 대응 전략을 살펴봅니다. *자율형 침투 요원: 사람이 직접 조종하지 않아도 인공지능(AI)이 스스로 목표를 설정하고, 경로를 탐색하며 적의 전산망이나가상 공간에 잠입하여 정보를 탈취하거나 공작을 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반의 프로그램프런티어 AI(Frontier AI)란? 특정 시점에 존재하는 AI 모델 가운데 가장 뛰어난 수준의 능력과 범용성을 갖춘 최첨단 AI 시스템을 의미합니다.'Frontier'라는 이름처럼 AI 기술이 도달할 수 있는 성능의 경계를 계속 넓혀가는 모델을 가리키기 때문에, 어떤 모델이 프런티 AI에 해당하는지는 기술 발전에 따라 계속 달라질 수 있습니다. Frontier AI + AI Agent 고도화된 AI 모델의 성능과 실제 시스템을 활용하는 실행 구조의 결합 여기서 중요한 것은 프런티어 AI와 AI Agent가 동일한 개념은 아니라는 점입니다. 프런티어 AI가 AI 모델 자체의 성능 수준을 의미한다면, AI Agent는 이러한 모델을 기반으로 외부 도구, API, 데이터, 시스템 등에 연결해 주어진 목표를 여러 단계의 작업으로 나누고 실행하는 시스템을 의미합니다.이 두 기술이 결합되면서 사이버 보안 분야에서도 변화가 나타나고 있습니다. AI가 단순히 질문에 답하거나 코드를 생성하는 수준을 넘어, 취약점 분석이나 공격 경로 탐색처럼 여러 단계의 작업을 자동화할 가능성이 커지고 있기 때문입니다.'보조 도구'에서 '자율 실행 주체(Agent)'로 전환 기존 생성형 AI는 피싱 이메일 문구를 작성하거나 악성코드의 일부 코드를 생성하는 등 공격자의 작업을 빠르게 만들어주는 보조 도구로 활용될 수 있었습니다. 하지만 AI Agent는 여기서 한 단계 더 나아갑니다. 사람이 모든 과정을 하나씩 지시하는 대신, 목표를 부여하면 필요한 작업을 여러 단계로 나누고 외부 도구나 시스템을 활용해 실행 하는 구조를 갖출 수 있습니다. 사이버 공격에 이러한 Agent 기술이 활용될 경우 공격자는 취약점 탐색, 정보 수집, 공격 경로 분석, 코드 생성 등 여러 작업을 자동화할 수 있습니다. 다만 이는 모든 AI Agent가 자율적으로 실제 침투를 수행한다는 의미는 아닙니다. *생성형 AI vs 프런티어 AI · Agentic AI 구분 생성형 AI 활용 프런티어 AI · Agentic AI AI의 역할 콘텐츠·코드 생성 등 작업 보조 여러 단계의 작업 계획 및 실행 지원 공격 과정 인간이 대부분의 판단과 실행 일부 탐색·분석·실행 과정 자동화 공격 속도 인간의 작업 속도에 크게 의존 자동화 수준에 따라 작업 시간 단축 가능 주요 위험 피싱·사회공학·코드 생성 고도화 공격 자동화·취약점 탐색·권한 악용 가능성 확대 프런티어 AI가 바꾸는 사이버 보안 리스크 AI의 성능과 자율성이 높아지면서 기업이 주목해야 할 위협도 달라지고 있습니다. 특히 AI Agent가 이메일, 문서, API, 클라우드 서비스 등 다양한 외부 시스템과 연결될 경우 기존 애플리케이션 보안만으로는 충분히 설명하기 어려운 새로운 공격 경로가 만들어질 수 있습니다. 1 간접 프롬프트 주입 (Indirect Prompt Injection) 기존의 프롬프트 주입은 사용자가 AI에 직접 악성 명령을 입력하는 방식이었다면, 간접 프롬프트 주입은 AI가 처리하는 외부 콘텐츠에 악성 지시를 숨기는 방식 입니다. 예를 들어 사내 AI Agent가 이메일이나 웹페이지, 문서를 읽고 요약하거나 분석하는 과정에서 해당 콘텐츠에 숨겨진 지시가 AI의 행동에 영향을 줄 수 있습니다. 특히 AI Agent가 내부 데이터베이스나 업무 시스템, 외부 API 등과 연결되어 있다면 공격자가 삽입한 콘텐츠가 민감정보 노출이나 의도하지 않은 시스템 동작 으로 이어질 가능성이 있습니다. 2 AI를 활용한 취약점 탐색 및 공격 자동화 AI의 코드 분석 능력이 발전하면서 취약점 탐색과 공격 코드 생성 과정에서도 AI의 활용 가능성이 커지고 있습니다. 이로 인해 취약점 후보 식별부터 공격 코드 작성까지의 과정이 자동화되어, 공격 준비에 필요한 시간과 비용이 대폭 줄어들 것이라는 우려가 깊어지고 있습니다. 3 정상 계정과 API 권한을 악용하는 기만적 공격 AI 기반 공격이 항상 악성 파일이나 전통적인 멀웨어(Malware) 형태로 나타나는 것은 아닙니다. 공격자가 탈취한 정상 계정이나 API 키, 클라우드 권한 등을 활용할 경우 정상적인 인증 절차를 거쳐 시스템에 접근할 수 있습니다. 따라서 어떤 계정이 어떤 시스템에 접근했는지, AI Agent가 어떤 데이터를 조회하고 어떤 API를 호출했는지 등 행위와 권한에 대한 지속적인 가시성이 중요해집니다. 프런티어 AI 위협에 맞서는 기업의 대응 전략 AI를 활용한 공격이 더욱 자동화되고 빨라질수록, 공격이 발생한 이후에만 대응하는 방식으로는 충분한 방어 시간을 확보하기 어려워질 수 있습니다. 따라서 기업은 예방(Prevention), 탐지(Detection), 대응(Response)을 연결하면서 AI 환경 자체에 대한 가시성과 통제를 강화하는 방향으로 보안 전략을 발전시킬 필요가 있습니다. 1 '사후 탐지'에서 실시간 선제 대응으로 AI 기반 공격은 취약점 탐색과 공격 실행을 자동화하여 기존 방식보다 훨씬 빠른 기계 속도로 진행됩니다. 따라서 침해가 발생한 이후 이상 징후를 분석하는 것뿐만 아니라, 위협 정보를 기반으로 위험한 행위를 사전에 차단하고, 공격 과정에서 실시간으로 대응하는 체계 가 중요해집니다. 예방 (prevention) → 탐지 (detection) → 대응 (response) 2 AI Agent 및 LLM 전반에 대한 가시성과 권한 통제 AI Agent가 이메일, 문서, 클라우드, 사내 데이터베이스, 외부 API 등에 연결될수록 새로운 공격 경로가 만들어질 수 있습니다. 따라서 기업은 먼저 어떤 AI가 도입되어 있고, 어떤 데이터와 시스템에 연결되어 있는지 파악해야 합니다. 3 파편화된 보안을 하나로 연결하는 '통합 보안 플랫폼' 네트워크, 클라우드, 엔드포인트, 애플리케이션, AI 환경이 서로 분리되어 있으면 하나의 공격이 여러 영역으로 확산되는 과정에서 가시성과 대응 속도가 떨어질 수 있습니다. 따라서 기업은 개별 솔루션을 단순히 추가하는 것보다 다양한 영역의 보안 데이터를 연결하고, 위협 정보를 공유하며, 필요한 대응을 자동화할 수 있는 통합 보안 체계 를 구축해야 합니다. AI 시대, 방어 역시 AI의 속도로 The Next Security Frontier 누가 더 빠르게 발견하고 · 판단하고 · 차단하는가프런티어 AI의 발전은 사이버 공격자에게 새로운 가능성을 제공하는 동시에, 방어 측에도 새로운 기회를 제공합니다. AI는 대규모 보안 데이터를 빠르게 분석하고, 정상 행위와 이상 행위를 구분하며, 반복적인 탐지와 대응 작업을 자동화하는 데 활용될 수 있습니다. 결국 중요한 것은 AI를 사용할 것인가가 아니라, AI가 만들어내는 새로운 공격 속도에 맞춰 보안 운영 체계 역시 얼마나 빠르게 변화할 수 있는가 입니다.사이버 보안의 패러다임은 이미 사후 수습에서 실시간 대응으로 이동하고 있습니다. AI 속도로 진화하는 위협을 넘어서기 위해서는, 파편화된 보안을 넘어 위협을 실시간으로 차단하는 '선제적 예방(Prevention-First)' 중심의 통합 보안 체계를 준비해야 할 때입니다.

26.08.19

왜 AI 시대에 제로트러스트인가?

AI가 업무와 서비스 전반에 빠르게 도입되면서 기업의 보안 환경도 함께 변화하고 있습니다. 특히 생성형 AI를 활용한 공격이 등장하고, AI 에이전트와 같은 새로운 기술이 업무 환경에 적용되면서 기존의 보안 방식만으로는 대응하기 어려운 위협도 늘어나고 있습니다. 이러한 변화 속에서 주목받고 있는 핵심 보안 모델이 바로 '제로트러스트(Zero Trust)'입니다. AI가 업무 생산성과 사이버 공격 양쪽에 모두 활용되는 지금, 보안 역시 기존의 ‘신뢰’를 전제로 한 방식에서 벗어나야 하는 이유가 바로 여기에 있습니다.제로트러스트란 무엇인가? 제로트러스트는 ‘절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라(Never Trust, Always Verify)’ 는 원칙에 기반한 보안 모델입니다.기존의 보안 방식은 조직 내부와 외부를 구분하고, 내부에 있는 사용자나 기기는 상대적으로 신뢰하는 방식이었습니다. 하지만 클라우드, 원격근무, 다양한 디바이스와 서비스의 확산으로 업무 환경이 분산되면서 이러한 경계 중심 보안 방식에는 한계가 나타나고 있습니다. 제로트러스트는 네트워크 위치만으로 사용자나 기기, 애플리케이션 등을 신뢰하지 않습니다. 접근 요청이 발생할 때마다 신원과 권한, 보안 상태 등을 확인하고 필요한 자원에 필요한 수준의 권한만 부여하는 것을 원칙으로 합니다. *기존 보안과 제로트러스트의 차이 구분 기존 보안 모델 제로트러스트 보안 전제 내부는 신뢰, 외부는 불신 누구도 기본적으로 신뢰하지 않음 접근 방식 인증 후 상대적으로 자유롭게 접근 접근 요청마다 신원·권한 검증 권한 관리 넓은 범위의 권한 부여 가능 최소 권한 원칙 보안 관점 네트워크 경계 중심 사용자·기기·애플리케이션·리소스 중심 적용 환경 내부망 중심 클라우드·원격·분산 환경 기존 보안이 ‘경계를 설정하고 내부를 보호하는 방식’이었다면, 제로트러스트는 ‘경계 내부의 대상도 신뢰하지 않고 모든 접근을 검증하는 방식’이라는 점에서 차이가 있습니다. AI 시대에 제로트러스트가 부상한 이유최근 AI 기술이 빠르게 도입되면서 제로트러스트의 필요성은 더욱 커지고 있습니다. AI가 기업 업무 전반에 깊숙이 자리 잡음에 따라, 보안의 대상과 접근 주체 자체가 완전히 달라졌기 때문입니다. 그렇다면 AI 기술이 급격히 확산되는 지금, 제로트러스트가 주목받는 구체적인 이유는 무엇일까요? 다음 내용을 통해 하나씩 살펴보겠습니다. 🔹 AI 에이전트라는 새로운 접근 주체 AI 에이전트는 사용자의 지시에 따라 데이터를 조회하고, 애플리케이션이나 서비스를 호출하는 등 다양한 업무를 수행할 수 있습니다.이에 따라 기존처럼 ‘사용자가 무엇에 접근하는가’만 관리하는 것을 넘어, ‘AI가 어떤 데이터와 시스템에 접근할 수 있는가’까지 고려해야 하는 환경이 되고 있습니다. 🔹 AI를 활용한 사이버 공격의 고도화 AI는 방어뿐만 아니라 공격에도 활용되고 있습니다. 공격자는 생성형 AI를 활용해 피싱이나 사회공학적 공격을 더욱 정교하게 만들거나, 악성코드 개발과 공격 과정의 일부를 자동화하는 데 AI를 활용할 수 있습니다. 🔹 ‘한 번의 인증’에서 ‘지속적인 검증’으로 AI와 클라우드, 원격 업무 환경이 결합되면서 사용자가 어디에서 접속하는지보다 누가, 어떤 기기로, 어떤 자원에, 어떤 권한으로 접근하는지를 세밀하게 확인하는 것이 중요해지고 있습니다. 국내 도입이 본격화되는 제로트러스트 이러한 변화는 국내에서도 실제 도입 움직임으로 이어지고 있습니다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)은2024년 제로트러스트 도입 시범 사업을 추진하며, 공공 및 민간 분야의 실제 업무 환경에 제로트러스트 보안모델을 적용하고 그 가능성을 검증했습니다. 이는 제로트러스트가 단순히 새로운 보안 개념으로 논의되는 데 그치지 않고, 실제 업무 환경에 적용하는 실용적인 보안 모델로 자리 잡고 있음을 보여줍니다. AI 시대에 필요한 새로운 보안 기준AI가 업무 환경 깊숙이 들어오면서 정적인 통제만으로는 한계가 명확해졌습니다. 특히 AI 에이전트처럼 사람 대신 시스템과 데이터에 접근하는 주체가 등장하면서, 이들의 접근 권한과 행동을 실시간으로 관리하는 것이 핵심 과제로 떠올랐습니다. 이러한 환경에서 가장 강력한 대안이 바로 AI와 제로트러스트의 결합입니다. AI × ZERO TRUST 제로트러스트의 지속적인 검증 + AI의 분석·탐지·자동화제로트러스트라는 견고한 뼈대 위에 AI의 실시간 분석·탐지 능력이 더해질 때, 비로소 시시각각 변하는 위협에 대응하는 '동적 보안 체계'가 완성됩니다. AI 시대의 보안은 더 이상 '한 번 인증하면 끝'이 아닙니다. 끊임없이 상황을 의심하고 확인하며, 실시간 위험도에 따라 접근 권한을 유연하게 조정하는 '지속적인 검증 체계'로의 진화는 이미 필수 조건이 되었습니다.우리가 반드시 기억해야 할 점은 제로트러스트가 단 한 번의 솔루션 설치로 완성되는 마침표가 아니라는 사실입니다. 변화하는 위협 환경에 발맞춰 지속적으로 관리하고 진화시켜 나가야 하는 전사적 보안 전략이자 새로운 패러다임으로 접근해야 합니다.

26.08.12

해커들은 어떻게 글로벌 공장을 마비시켰나

글로벌 OT보안 전문 기업 드라고스(Dragos)가 발표한 📃‘2025 OT/ICS 사이버보안 연례 보고서’ 에 따르면, 산업 기업을 대상으로 한 랜섬웨어 공격은 전년 대비 87% 증가했으며, 제조업이 가장 큰 비중을 차지한 업종으로 나타났습니다. 🔒 랜섬웨어는 시스템을 암호화하거나 사용할 수 없도록 만든 뒤 금전을 요구하는 악성코드입니다. 그러나 제조업에서는 단순한 IT 시스템 장애를 넘어 생산라인 중단, 공급망 차질, 막대한 경제적 손실로 이어질 수 있다는 점에서 더욱 큰 위협으로 평가됩니다. 실제로 Dragos는 대응한 랜섬웨어 사고 가운데 75%는 생산 설비 일부의 운영 중단, 25%는 생산 설비 전체의 가동 중단으로 이어졌다고 밝혔습니다. Norsk Hydro, JBS, Clorox 등 글로벌 제조기업들 역시 랜섬웨어 공격으로 생산 차질과 공급망 피해를 경험했습니다. 이처럼 제조업을 겨냥한 사이버 공격은 단 한 번의 침해만으로도 공장 운영과 공급망 전체를 흔들 수 있습니다. 이러한 위험성을 가장 극명하게 보여준 사례 중 하나가 바로 영국의 완성차 기업 재규어 랜드로버(Jaguar Land Rover, JLR) 사이버 공격입니다. 이번 글에서는 JLR 사례를 통해 제조업을 노리는 사이버 공격이 생산 현장과 공급망에 어떤 영향을 미쳤는지 살펴보고, 제조기업에서 OT 보안이 중요한 이유를 알아보겠습니다. 생산 중단에서 경제적 손실까지, JLR 사이버 공격의 파급력 2025년 8월 31일, 영국 자동차 제조업체 재규어 랜드로버(JLR)를 대상으로 대규모 사이버 공격이 발생했습니다. JLR은 공격을 감지한 직후 추가적인 데이터 유출과 시스템 파괴를 막기 위해 전 세계 IT 네트워크를 강제 종료했습니다. (관련 기사 보기) 이 조치는 추가 피해를 최소화하기 위한 대응이었지만, 동시에 글로벌 생산시설과 공급망 전반에 큰 영향을 미치는 결과로 이어졌습니다. 생산 시스템 복구가 지연되면서 주요 공장의 가동 중단이 장기화됐고, 그 여파는 협력업체와 지역경제로까지 확산됐습니다. 01 전 세계 IT 네트워크 강제 종료 추가적인 데이터 유출과 시스템 파괴를 막기 위해 전 세계 IT 네트워크 운영이 중단됐습니다. 02 글로벌 생산시설 5주간 가동 중단 솔리헐, 헤일우드, 울버햄프턴을 비롯해 인도, 중국, 슬로바키아, 브라질의 주요 생산시설 운영이 멈췄습니다. 03 영국 자동차 생산량 27% 감소 영국자동차제조무역협회(SMMT)에 따르면 영국 전체 자동차 생산량은 5만 1천 대를 조금 넘는 수준으로 감소했습니다. 04 공급망 전반으로 피해 확산 약 1,000개의 1차 공급업체와 수천 개의 2·3차 공급업체가 영향을 받았으며, 일부 업체는 임금 삭감과 근무시간 단축, 직원 해고 등의 조치를 시행했습니다. 05 최소 19억 파운드의 경제적 손실 사이버 모니터링 센터(CMC)는 영국 경제에 최소 19억 파운드, 약 3조 원의 손실이 발생했으며 5,000개 이상의 영국 기업이 영향을 받은 것으로 추산했습니다. 하나의 사이버 공격이 만든 연쇄 피해 ⛓️생산라인의 중단은 기업 내부를 넘어 고객과 협력사, 공급망 전체의 손실로 이어질 수 있습니다. 01 🏭 생산 중단 02 🚚 납기 차질 03 🤝 고객 신뢰도 하락 04 🔗 협력사·공급망 피해 05 💸 매출 손실·복구 비용 증가 06 📉 기업 평판·경쟁력 저하 제조업에서는 생산라인이 한 번 멈추면 피해가 공장 내부에만 머무르지 않습니다. 부품 공급업체와 물류, 협력사, 고객사까지 연쇄적으로 영향을 받으며, 복구 이후에도 기업의 신뢰와 경쟁력을 회복하기까지 상당한 시간이 필요합니다. JLR 사례로 살펴본 OT 보안의 중요성 이처럼 재규어 랜드로버(JLR)가 겪은 대규모 사이버 침해 사고는 IT 시스템의 문제가 제조 현장(OT)의 생산 중단으로 이어지고, 나아가 공급망 전체에까지 영향을 미칠 수 있음을 보여준 대표적인 사례입니다. IT 네트워크에서 시작된 장애는 생산 운영과 공급망 전반으로 빠르게 확산될 수 있으며, 그 피해는 단순한 시스템 중단을 넘어 매출 손실과 고객 신뢰 저하, 기업 경쟁력 약화로까지 이어질 수 있습니다. 특히 OT 환경은 공정이 24시간 운영되는 경우가 많아 단 몇 시간의 시스템 중단도 막대한 생산 손실로 이어질 수 있습니다. 따라서 제조기업은 IT와 OT를 별개의 영역으로 관리하는 데 그치지 않고, 두 환경을 함께 고려한 통합 보안 체계를 구축해야 합니다. IT·OT 자산과 연결 구간 가시성 확보 어떤 자산이 운영되고 있으며 IT와 OT가 어디에서 연결되는지 파악해야 이상 징후와 공격 경로를 빠르게 식별할 수 있습니다. 네트워크 분리와 접근 권한 강화 업무망과 제어망 사이의 불필요한 연결을 최소화하고, 원격 접속과 관리자 계정에는 다중인증과 최소 권한 원칙을 적용해야 합니다. 이상 행위 탐지와 상시 모니터링 기존 보안 장비의 경보만 확인하는 방식에서 벗어나 사용자, 단말, 네트워크에서 발생하는 이상 행위를 지속적으로 탐지해야 합니다. 백업·복구 및 사고 대응 체계 점검 랜섬웨어로 주요 시스템이 중단되는 상황을 가정해 백업 데이터의 무결성과 복구 절차를 정기적으로 점검해야 합니다. 공급망 보안 범위 확대 협력업체의 원격 접속과 계정 관리, 외부 솔루션 및 유지보수 경로까지 포함해 공급망 전반의 보안 수준을 함께 점검해야 합니다. ⚠️ 사이버 공격은 더 이상 데이터를 훔치는 데서 끝나지 않습니다. 이제는 공장을 멈추고 공급망을 흔들며, 기업의 비즈니스 자체를 위협하는 경영 리스크가 되고 있습니다. JLR 사례는 OT 보안이 단순한 기술 문제가 아니라, 제조기업의 생산 연속성과 비즈니스 안정성을 지키기 위한 핵심 전략임을 보여줍니다.

26.08.06

2026 상반기 사이버위협 동향, 기업이 점검해야 할 5가지 대응 포인트

최근 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)은「2026년 사이버위협 동향 보고서(상반기)」를 발표했습니다. 이번 보고서는 2026년 상반기 KISA에 신고·접수된 침해사고 현황과 함께 국내외 보안 전문가들의 분석을 바탕으로 주요 사이버 위협의 변화와 기업이 점검해야 할 보안 대응 방향을 제시하고 있습니다. 이번 글에서는 사이버위협 동향 보고서를 바탕으로 기업이 주목해야 할 주요 사이버 위협과 보안 대응 포인트를 함께 살펴보겠습니다. 📊 2026년 상반기 침해사고 현황 2026년 상반기 KISA에 신고·접수된 국내 침해사고는 총 1,236건으로, 전년 동기 대비 19.5% 증가했습니다. 공격 유형별로는 서버 해킹이 가장 큰 비중을 차지했으며, 특히 DDoS 공격과 랜섬웨어 피해가 크게 증가한 것이 주요 특징으로 나타났습니다. ⚠️전체 침해사고 1,236건 2026년 상반기 신고·접수 기준 ⚠️전년 동기 대비 19.5%↑ 국내 침해사고 신고 건수 증가 ⚠️주요 증가 위협 DDoS·랜섬웨어 서비스 가용성과 데이터 보호 위협 확대 한편, 직전 반기(2025년 하반기)와 비교하면 신고 건수는 8.4% 감소했습니다. KISA는 이러한 추이에 대해 2025년 발생한 주요 통신사 침해사고를 계기로 기업들의 침해사고 신고 인식이 개선되면서 신고 건수가 증가한 영향도 함께 반영된 것으로 분석했습니다.즉, 신고 건수 증가는 실제 위협 증가뿐 아니라 기업의 신고 문화와 대응 체계가 변화한 결과도 함께 포함하고 있습니다. 다만, 생성형 AI 악용, 공급망 공격, API 및 계정 탈취, 랜섬웨어 등 공격 기법이 지속적으로 고도화되고 있다는 점은 여전히 기업이 주목해야 할 부분입니다.이는 단순히 공격 건수가 증가한 것이 아니라, 서비스 운영을 마비시키는 DDoS 공격과 데이터 암호화·유출을 노리는 랜섬웨어가 빠르게 늘어나고 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다.특히 2026년 상반기 KISA에 신고·접수된 침해사고를 유형별로 살펴보면, 서버 해킹이 487건으로 가장 큰 비중을 차지했습니다.이어 DDoS 공격 373건, 랜섬웨어 신고 145건 순으로 나타났습니다.눈여겨볼 점은 서버 해킹은 여전히 가장 많은 침해 유형이지만, 신고 건수는 전년 동기(531건) 대비 8.3% 감소했다는 점입니다. 반면 DDoS 공격은 238건에서 373건으로 56.7% 증가하며 가장 큰 증가폭을 기록했습니다.👉이는 단순히 서버 침해에 그치지 않고, 서비스 가용성을 마비시키는 공격이 빠르게 증가하고 있음을 보여주는 변화입니다. 기업은 서버 보안뿐 아니라 DDoS 대응 체계와 서비스 연속성 확보를 위한 보안 전략도 함께 점검할 필요가 있습니다. 🚨 2026년 상반기 사이버 위협 Top 5 이 같은 변화는 공격 방식이 다양해지는 동시에 공격자의 활동 범위도 넓어지고 있음을 보여줍니다. 특히 생성형 AI, 오픈소스 생태계, API와 계정 등 기존 보안 체계에서 관리가 어려웠던 영역이 새로운 공격 표면으로 부상하고 있습니다. 01 생성형 AI 확산에 따른 보안 위협 생성형 AI는 취약점 탐지, 코드 검토, 악성코드 분석 등 보안 업무의 효율성을 높이는 데 활용되고 있습니다. 그러나 이러한 기술은 공격자에게도 활용되면서 취약점 분석, 공격 코드 작성, 피싱 콘텐츠 생성, 공격 준비 과정의 자동화를 더욱 빠르고 정교하게 만들고 있습니다. 특히 AI 에이전트가 이메일, 클라우드 서비스, 협업 플랫폼 등 다양한 시스템과 연결되면서 프롬프트 인젝션(Prompt Injection), 권한 오남용, 민감정보 유출, 악성 도구 실행과 같은 새로운 보안 위협도 함께 증가하고 있습니다. KISA는 AI가 기존 공격의 효율을 높이는 수준을 넘어, 새로운 유형의 사이버 위협으로 발전하고 있다고 분석했습니다.✔ 기업이 주목할 포인트 AI 서비스를 일반 업무 시스템과 동일한 수준의 보안 관리 대상으로 운영 AI가 접근하는 데이터와 연결 시스템을 자산 목록에 반영 API, 키, 토큰, 서비스 계정을 중앙에서 관리 민감정보 입력 방지 및 AI 입력·출력 이력 관리 AI 생성 결과에 대한 검증 및 승인 절차 마련 02 개발자 계정 탈취와 소프트웨어 공급망 공격의 고도화 2026년 상반기 오픈소스 공급망 공격은 정상 패키지와 유사한 이름을 이용하는 타이포스쿼팅(Typosquatting) 중심에서, 정상 개발자의 계정과 배포 권한을 직접 탈취하는 방식으로 빠르게 변화하고 있습니다. 최근에는 정상 프로젝트의 유지관리자 계정과 배포 토큰을 탈취해 공식 업데이트 과정에 악성코드를 삽입하는 공급망 공격이 주요 위협으로 부상하고 있습니다.✔ 기업이 주목할 포인트SCA와 SBOM을 활용한 소프트웨어 구성요소 및 버전 관리개발자 계정에 대한 MFA 적용 및 토큰 최소 권한 관리CI/CD 환경의 코드 서명, 무결성 검증, 승인 절차 강화개발자 단말과 빌드 서버에 대한 EDR 적용 및 이상 행위 모니터링비밀정보와 자격증명의 안전한 관리 및 문서화 03 국제 핵티비스트의 국내 대상 DDoS 공격 증가 2026년 상반기에는 정치·사회적 목적을 내세우는 핵티비스트(Hacktivist) 그룹이 국내 공공기관과 민간기업을 공격 대상으로 지목하면서 DDoS(분산 서비스 거부) 공격에 대한 경계가 높아졌습니다. KISA는 RipperSec이 텔레그램 등을 통해 국내 기관과 기업을 공격 대상으로 언급하고, 공격을 예고하거나 수행했다고 주장한 사례를 소개했습니다.✔ 기업이 주목할 포인트ISP·CSP 등과 연계한 DDoS 대응 체계 마련CDN, WAF 등 서비스 가용성 보호 체계 구축비상 대응 절차(플레이북) 수립 및 정기 훈련로그 보존과 대응 프로세스 사전 점검 04 랜섬웨어와 데이터 유출을 결합한 이중 갈취 확산 랜섬웨어는 제조, 물류, 유통, IT 서비스 등 다양한 산업에서 지속적인 핵심 위협으로 꼽히고 있습니다. 최근에는 시스템을 암호화하기 전에 중요 데이터를 먼저 탈취한 뒤, 복호화 대가와 데이터 비공개 대가를 동시에 요구하는 '이중 갈취(Double Extortion)' 방식이 확산되고 있습니다. 이로 인해 업무 중단뿐 아니라 정보 유출, 법적 책임, 평판 훼손 등 피해 범위도 더욱 확대되고 있습니다.✔ 기업이 주목할 포인트불변(Immutable) 또는 오프라인 백업 운영정기적인 백업 복구 훈련 실시원격접속 자산의 MFA 적용 및 최소 권한 관리XDR·EDR 기반 탐지 체계와 사고 대응 절차 마련 05 API 및 계정 탈취를 악용한 개인정보 유출 위협 개인정보 탈취 공격은 기존 데이터베이스(DB) 침해에서 외부 API와 사용자 계정을 악용하는 방식으로 확대되고 있습니다. KISA는 2026년 6월 발생한 '모두의 창업' 플랫폼 침해사고를 사례로 소개하며, API 접근통제와 권한 검증의 중요성을 강조했습니다. 공격자는 API의 인증·권한 검증 취약점과 유출된 계정정보를 이용한 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing) 공격을 통해 개인정보와 주요 서비스에 접근하고 있습니다.✔ 기업이 주목할 포인트API 인증·인가 및 권한 검증 체계 점검API 보안 솔루션과 WAF를 활용한 이상 행위 탐지MFA 적용 및 유출 계정 모니터링 강화개인정보 최소 권한 관리 및 접근기록 점검 📄2026년 사이버위협 동향(상반기)│보고서 보기 (Click)올해 상반기 국내 사이버 침해사고 신고 건수는 지난해 같은 기간보다 약 20% 증가했습니다. DDoS 공격과 랜섬웨어 신고가 큰 폭으로 늘어난 가운데, 생성형 AI 확산에 따른 새로운 보안 위협도 빠르게 부각되고 있습니다. 특히 AI 서비스의 활용이 확대되면서 새로운 공격 표면이 형성되고 있어, 기업은 변화하는 위협 환경에 맞춰 보안 관리 범위와 대응 체계를 지속적으로 점검할 필요가 있습니다.

26.08.03

사이버 공격의 27% 이상이 제조 현장을 노리는 이유

디지털 전환(DX)과 스마트 팩토리 도입이 가속화되면서, 제조업의 생산 현장은 빠르게 고도화되고 있습니다. 하지만 생산 효율성을높이기 위해 구축된 네트워크 환경은 역설적으로 산업 현장 전반의 보안 취약점을 노출시키는 계기가 되었습니다.최근 제조 현장에서 발생하는 보안 사고는 단순한 정보 유출을 넘어, 공장 가동 중단과 공급망 마비 등 기업 경영 전반에 치명적인 손실을입히고 있습니다. 이에 따라 제조 기업의 보안 패러다임 역시 기존과는 전혀 다른 차원의 대응책을 요구받고 있습니다.급변하는 산업 환경 속에서 제조업이 사이버 위협의 최전선에 놓이게 된 배경은 무엇일까요? 이번 글에서는 제조업을 둘러싼 보안 위협의핵심 원인을 짚어보고, 이를 해결하기 위한 최신 방향성을 살펴보겠습니다. 제조업은 왜 사이버 공격의 주요 표적이 되었을까요?'IBM 2026 X-Force의 위협 인텔리전스 보고서'에 따르면, 제조업은 전체 사이버 공격의 27.7%를 차지하며 5년 연속 가장 많이공격 받은 산업으로 나타났습니다.제조업이 집중적으로 공격 받는 이유는 단순히 보안 수준이 낮기 때문만은 아닙니다. 생산 설비와 산업 제어 시스템이 외부 네트워크와 연결되면서 ✔공격자가 접근할 수 있는 경로가 증가했고, ✔생산 중단이 곧 매출 손실과 공급망 차질로 이어지는 제조업의 특성도 공격의주요 요인으로 작용하고 있습니다. (관련 기사 보기)특히 제조 현장은 장기간 운영되는 설비와 레거시 시스템이 많아, 보안 패치나 시스템 교체가 쉽지 않습니다. 공격자들은 이러한 환경을악용해 IT 시스템뿐 아니라 생산 설비와 제어 시스템까지 공격 범위를 확대하고 있습니다. 그렇다면 공격자들은 실제로 어떤 방식으로제조 현장에 침투하고 있을지 알아보겠습니다. 01 주요 침투 경로: 허술한 접점을 노린 접근 공격자들은 완전히 새로운 기술을 쓰기보다, 관리되지 않거나 잘못 구성된 시스템의 허점을 집중적으로 노려 침투했습니다.외부 공개 애플리케이션 악용 (32%): 외부로 노출된 웹이나 시스템의 보안 취약점을 이용하는 방안이 가장 대표적인 침입 경로로 부상했습니다.유효 계정 도용 (16%) & 외부 원격 서비스 (11%): 탈취한 도메인 계정이나, 원격 접속 서비스를 활용했습니다. 이는 보안이 불충분한 액세스 포인트를 통해 공격자가 마치 정상 사용자처럼 쉽게 내부망으로 진입하고 있음을 보여줍니다. 02 침투 후 공격 행위: 통제권 확보와 운영 중단 내부 네트워크 진입에 성공한 공격자들은 시스템 통제권을 빼앗고, 가치 있는 데이터를 유출하는 데 집중했습니다.악성코드 활용 (45%): 침투 후 행위의 절반 가까이를 차지했으며, 실제 공장 운영을 중단시켜 금전을 요구하거나 갈취하기 위한 목적이 강하게 나타났습니다.합법적인 툴 악용 (31%): 권한을 확보한 뒤 기존에 존재하는 정상 프로그램을 악용해 추가 공격을 감행했습니다. 이는 보안 시스템의 감시망을 피하면서 장기간 내부망에 머물기 위함입니다. 03 주요 피해 유형: 기업 자산과 평판에 치명적 타격 공격이 성공함에 따라 제조 기업들은 단순한 시스템 오류를 넘어 상당한 비즈니스 손실을 입었습니다.데이터 도난 (40%): 가장 많은 피해 유형으로, 금융 자산뿐만 아니라 영업 비밀과 지적 재산(IP) 등 핵심 자산이 대거 표적이 되었습니다.브랜드 평판 훼손 (20%): 보안 사고로 인한 대외 신뢰도 추락과 사회적 파장에 따른 어려움에 직면했습니다.자격 증명 수집 (10%): 공격자들이 지속적인 재접근 권한을 유지하기 위해 계정 정보를 수집하면서 장기적인 위험을 키웠습니다. 04 지역별 위협 현황: 아시아 태평양에 집중된 공격 세계적인 생산 인프라가 집결된 지역일수록 사이버 위협에 더 크게 노출되어 있습니다.아시아 태평양 (68%): 글로벌 제조 인프라의 중심지인 만큼, 전 세계 제조 관련 사이버 공격의 과반수 이상이 집중되며, 인시던트의 핵심 진원지가 되었습니다.북아메리카 (23%): 제조업의 높아서 경제적 중요성이 큰 지역으로, 아시아 태평양 뒤를 이어 두 번째로 많은 공격을 받았습니다.유럽 (5%) 및 라틴아메리카 (2%): 타 지역 대비 소폭 감소했으나, 여전히 지속적인 위협 활동이 관찰되었습니다. 사이버 위협으로부터 공장을 지키는 핵심 보안 전략전 세계 제조업이 사이버 공격의 주요 표적이 되면서, 침투 경로와 공격 기법도 더욱 다양해지고 있습니다. 이러한 위협 환경은단일 보안 솔루션만으로는 제조 현장을 충분히 보호하기 어렵다는 점을 보여줍니다. 이에 따라 IT와 OT(운영기술)를 함께 고려한다층 방어 체계를 구축하는 것이 제조 기업의 핵심 과제로 자리 잡고 있습니다. 사이버 보안 프레임워크(CSF)2.0과 ISA/IEC 62443*에서 제시하는 보안 원칙을 참고하여, 제조 기업이 우선적으로 검토할 수있는 4가지 핵심 보안 대응 전략을 소개합니다.*ISA/IEC 62443: 산업 자동화 및 제어 시스템(IACS)의 사이버 보안을 위한 국제 표준 시리즈화 및 제어 시스템(IACS)의 사이버 보안을 위한 국제 표준 시리즈 01 자산 가시성 확보 및 IT-OT 네트워크 세분화(Segmentation) OT 자산 식별 및 가시성 확보 현장의 레거시 설비, 산업 제어 시스템(ICS), 원격 제어 장비 등 네트워크에 연결된 OT 자산을 식별하고 지속적으로 현황을파악할 수 있는 가시성을 확보해야 합니다.네트워크 세분화(Segmentation)ISA/IEC 62443에서 제시하는 Zone & Conduit 개념을 참고하여 IT와 OT 네트워크, 주요 생산 공정 간의 통신 경계를 구분하고업무에 필요한 통신만 허용하도록 네트워크를 구성하는 것이 권장됩니다. 이를 통해 침해 발생 시 피해가 공장 전체로 확산되는위험을 줄일 수 있습니다. 02 원격 접속 통제와 최소 권한 기반 제로 트러스트 적용 원격 접속 및 외부 노출 시스템 보안 강화 인터넷에 연결된 웹 서비스, VPN, 원격 유지보수 시스템 등 외부 접점의 취약점을 주기적으로 점검하고 보안 업데이트와패치 관리를 지속적으로 수행해야 합니다.계정 및 접근 권한 관리다중 요소 인증(MFA)을 적용하고, 협력사와 내부 작업자에게는 최소 권한(Least Privilege) 원칙에 따라 업무 수행에 필요한최소 수준의 권한만 부여하는 접근 통제 체계를 운영해야 합니다. 03 IT-OT 통합 위협 탐지 및 보안 관제 체계 구축 통합 보안 모니터링 체계 구축 IT 시스템 로그뿐 아니라OT 환경에서 발생하는 이벤트와 이상 행위를 함께 수집·분석하여 위협을 조기에 탐지할 수 있는 통합 관제체계를 마련해야 합니다.정상 관리 도구 악용(Living off the Land) 탐지공격자는 운영체제 및 관리 목적으로 사용되는 정상 관리 도구를 악용하는 행위 등 정상 관리 도구를 악용해 탐지를 우회하기도 합니다. 이러한 행위를 식별할 수 있도록 행동 기반 위협 탐지와 이상 행위 분석 체계를 함께 적용하는 것이 중요합니다. 04 OT 특화 사고 대응 체계와 비즈니스 연속성(BCP) 확보 OT 환경을 고려한 사고 대응 체계 마련 생산 설비와 산업 제어 시스템의 특성을 고려하여 사고 발생 시 대응 절차와 담당자 역할을 사전에 정의하고, 운영 중단을 최소화할 수있는 대응 체계를 마련해야 합니다.복구 및 비즈니스 연속성 확보중요 제어 데이터와 시스템 설정을 안전하게 백업하고, 정기적인 복구 및 모의훈련을 통해 실제 복구 절차가 정상적으로 수행되는지 정기적으로 검증해야 합니다. 이를 통해 사고 발생 시 생산 중단에 따른 영향을 최소화하고, 안정적인 공장 운영과 비즈니스 연속성을 확보하는 데 도움이 됩니다. 제조업 보안은 단일 솔루션만으로 해결하기 어렵습니다. ▲자산 가시성 확보부터 ▲네트워크 세분화, ▲통합 관제, ▲사고 대응 체계까지 IT와 OT를 아우르는 종합적인 보안 전략을 수립하는 것이 중요합니다. 디노텍은 제조 환경에 적합한 보안 컨설팅과 다양한 보안 솔루션을 기반으로 고객의 안전하고 안정적인 운영 환경 구축을 지원하고 있습니다.

26.07.29

AI 시대, 새로운 보안 패러다임

AI 기술의 발전은 사이버 공격의 문턱을 크게 낮췄습니다. 과거에는 고도의 기술이 필요했던 악성 코드 제작과 취약점 침투를 이제는AI 도구를 통해 누구나 손쉽게 그리고 폭발적인 속도로 수행할 수 있게 되었기 때문입니다.실제로 지난 2월 팔로알토 네트웍스가 발표한 'Unit 42 2026 글로벌 인시던트 대응 보고서'에 따르면, AI와 IT 환경의 복잡성이최근 보안 침해의 주요 원인으로 나타났습니다.위협 행위자들이 공격 전 과정에 AI와 자동화 기술을 적극 활용함에 따라, 공격 속도는 지난 1년간 4배나 빨라졌으며, 가장 빠른 사례에서는최초 침투 이후 데이터 탈취까지 단 72분밖에 걸리지 않았습니다. 공격의 양상이 속도전과 지능형 자동화로 완전히 넘어간 셈이죠. 이처럼 단 몇 십분 단위로 벌어지는 지능형 공격을 사람이 일일이 로그를 분석하고, 수동으로 대응하는 기존 방식으로는 쫓아갈 수 없습니다. 공격자가 AI로 무장한 만큼 방어선 역시 실시간으로 위협을 예측하고, 차단하는 AI 기반의 새로운 패러다임으로 전환될 수밖에 없는 이유입니다.이번 글에서는 AI가 바꾼 사이버 위협의 현실과 이에 맞춰 방어 체계가 나아가야 할 새로운 보안 패러다임을 차례로 짚어봅니다. AI 피싱과 해킹의 급증, 공격은 얼마나 더 정교해졌을까?가장 먼저 주목해야 할 부분은 방어선이 인지하기도 전에 침투를 마치는 공격의 고도화입니다. 그렇다면, 공격자들은 현재 AI를 어떻게 무기화하여 방어 체계를 위협하고 있을까요? 최근 급증하고 있는 주요 공격 양상 세 가지를 살펴보겠습니다. 01 초개인화 피싱 (Hyper-Personalized AI Phishing) 생성형 AI와 에이전트(Agentic AI) 기술을 결합하여 인간 해커의 개입 없이 표적의 SNS, 링크드인 프로필, 과거 이메일 어조, 기업 조직도, 캘린더 일정 등을 종합 분석합니다. 이를 통해 상사나 협력사 직원의 평소 말투와 업무 맥락까지 똑같이 모방한 정교한 스피어 피싱(Spear Phishing)*시나리오를 자동 생성합니다.*스피어 피싱: 특정 개인, 그룹 또는 조직을 대상으로 하는 피싱 공격의 한 유형▲주요 타깃: 특정 기업의 임직원, 협력사 관계자, 특정 개인 등 신뢰할 수 있는 사람을 가장하여 속이기 쉬운 대상을 타깃으로 삼습니다.▲피해 결과: 오탈자가 없고 자연스러운 맥락에 속아 악성 링크를 클릭하거나 기밀 정보를 직접 제공하게 되며, 이로 인해 내부망 침투 및 계정 탈취 피해가 발생합니다. 02 ClickFix 급증 (ClickFix Campaign Spike) 유명 서비스(구글 미트, MS 오피스 등), 가짜 캡차(CAPTCHA) 인증 화면으로 위장하여 "시스템 오류 해결을 위해 코드를 복사해 실행하라" 고 속입니다. 사용자가 직접 파워셸(PowerShell)이나, 터미널 창에 악성 명령어를 붙여넣게(Ctrl+V) 함으로써 파일 다운로드 기반의 전통적인 백신 탐지 솔루션을 쉽게 우회하는 대표적인 사회공학적(Social Engineering) 위협*입니다.*사회공학적 위협: 사람의 심리와 실수를 악용해 기밀 정보를 탈취하는 공격 ▲주요 타깃: 일반 사용자부터 최근에는 북한계 해킹 조직(김수키 등)의 표적이 된 가상자산 및 블록체인 업계 구직자, 가짜 화상면접참여자 등이 주요 타깃입니다.▲피해 결과: 사용자 기기에 권한 없이 명령어가 직접 실행되며, 가상자산 지갑의 암호키 탈취나 악성코드 감염, 개인 자산 및 정보 유출 피해가 발생합니다. 03 자율 공격 체인 (Autonomous Attack Chain) AI 모델이 인간의 지시 없이도 스스로 시스템 취약점을 탐지하고, 권한을 상승시키며, 정보 탈취까지 단독으로 실행합니다. 정상 웹사이트에 악성 명령을 숨겨두어 AI가 페이지를 요약하는 과정에서 피싱 링크를 생성하도록 유도하는 간접 프롬프트 주입(Indirect Prompt Injection)* 기법 등을 활용해 AI 플랫폼 자체를 숙주로 삼습니다.*간접 프롬프트 주입: AI가 외부 데이터 소스(웹페이지, 이메일, 문서 등)를 읽는 과정에서 숨겨진 악성 명령을 처리하게 만들어 시스템을 오작동시키는 공격▲ 주요 타깃: 독립된 시스템 환경, AI 서비스를 활용하는 웹사이트 및 플랫폼, 기업의 핵심 데이터베이스 등 자동화 분석이 가능한전체 IT 인프라를 타깃으로 삼습니다.▲ 피해 결과: 사람이 인지하고 대응할 겨를도 없이 단 몇 분 만에 침투부터 데이터 유출까지 완료되며, 통제망 무력화 및 대규모 기업데이터 유출 피해가 발생합니다. 새로운 보안 패러다임: AI 공격에 대응하는 능동적 방어 체계이처럼 고도화된 AI 공격에 맞서기 위해서는 과거의 사후 탐지 및 차단(수동적 대응)에서 선제적 예방 및 AI 기반 위협 대응(능동적 방어)으로 급격히 전환되고 있습니다. 실제 팔로알토 네트웍스, 센티널원 등 주요 글로벌 보안 기업은 물론 미국, EU, 한국 등 주요국 정부도 AI 기반 실시간 탐지·자동 조치(SOC 자동화) 및 선제적 능동 방어 체계로 보안 정책과 가이드라인을 전환하고 있습니다. 01 AI 기반의 실시간 탐지와 대응으로 전환 기존 보안은 사고가 발생한 후 로그를 분석하고 원인을 파악하는 사후 대응 중심의 운영이 일반적이었습니다. 하지만 최근에는 국내 주요보안 기업들도 AI 기반 위협 탐지 및 XDR·SOAR* 기술을 도입하여, 방대한 보안 데이터를 실시간으로 분석하고, 이상 행위 탐지부터 대응까지 자동화하는 환경으로 전환하고 있습니다.*XDR: (확장 탐지 및 대응, Extended Detection and Response)*SOAR: (보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응, Security Orchestration, Automation, and Response)이러한 변화는 보안 담당자의 업무 부담을 줄이는 동시에, 침투 속도가 빨라진 신종 위협에 더욱 신속하게 대응할 수 있는 기반을마련하고 있습니다. 02 경계 중심 보안에서 Zero Trust 기반 보안으로 기업의 업무 환경이 클라우드와 원격근무 중심으로 변화하면서, 네트워크 내부는 안전하다는 기존의 경계 중심 방화벽 체계만으로는다양한 위협에 대응하기 어려워졌습니다.이에 따라 국내 보안 시장 역시 사용자, 기기, 애플리케이션을 지속적으로 검증하고 최소 권한만 부여하는 제로 트러스트(Zero Trust) 보안 모델을 새로운 표준으로 채택하고 있습니다. 단순히 네트워크 경계를 보호하는 것을 넘어, 신원과 데이터까지 지속 검증하는 통합 보안 체계가 핵심으로 자리 잡았습니다. 03 AI 모델과 데이터까지 보호 범위 확대 AI를 업무에 활용하는 기업이 늘어나면서 보안의 범위도 기존 IT 인프라를 넘어 AI 시스템 전반으로 확대되고 있습니다. 이제는 서버와 네트워크를 보호하는 것뿐만 아니라, AI 모델 변조, 학습 데이터 오염(Data Poisoning), 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)과 같이 AI 서비스의 신뢰성과 안전성을 위협하는 요소까지 함께 고려해야 합니다.이러한 변화에 따라 기업의 보안 전략도 함께 진화하고 있습니다. AI를 활용해 위협을 탐지하고 대응하는 AI for Security와 AI 모델·데이터·서비스를 보호하는 Security for AI를 함께 고려하는 것이 새로운 보안 방향으로 자리 잡고 있습니다. AI의 발전으로 사이버 공격 기법이 더욱 고도화되면서, 일회성 솔루션 구축만으로는 변화하는 위협에 효과적으로 대응하기 어려워졌습니다. 이제 기업은 상시 모니터링과 유연한 보안 운영 체계를 바탕으로 변화하는 위협에 지속적으로 대응할 수 있는역량을 갖춰야 합니다. AI 시대의 보안은 더 이상 새로운 기술을 도입하는 것만으로 완성되지 않습니다. 변화하는 위협 환경에맞춰 보안 운영 체계와 거버넌스를 지속적으로 점검하고, 개선하는 것은 기업의 보안 대응 역량을 유지하고 강화하기 위한 핵심 과제입니다.*관련 기사: 과기정통부·KISA, 'AI 보안 위협 대응 매뉴얼'·'AI 보안 레드티밍 가이드' 발간

26.07.28

기업 보안 사각지대, 어떻게 대응해야 할까요?

최근 기업의 개인정보 유출 사고가 잇따르면서 개인정보 보호에 대한 우려가 다시 커지고 있습니다. 기업들이 보안 투자를 확대하고 있음에도 비슷한 사고가 끊이지 않는 이유는 무엇일까요? 반복되는 사고의 배경에는 ▲패치되지 않은 소프트웨어, ▲외부에 노출된 시스템, ▲제대로 관리되지 않은 계정처럼 기업이 미처 발견하거나 조치하지 못한 보안의 빈틈이 있습니다. 공격자들은 이러한 취약 지점을 악용해 기업 내부 시스템에 초기 침투하고, 주요 데이터에 접근합니다. '2026 Verizon DBIR(버라이즌 데이터 침해 보고서)'에 따르면, 소프트웨어 취약점 악용은 전체 데이터 침해의 31%를 차지하며 가장 대표적인 원인으로 나타났습니다. 보고서 발간 19년 만에 취약점 악용 공격이 탈취된 계정 정보를 처음으로 제치고, 가장 주요한 초기 침입 경로가 되었다고 합니다. 오늘은 Verizon DBIR을 바탕으로 개인정보 유출 사고가 반복되는 원인을 짚어보고, 기업이 주목해야 할 대응 방향을 살펴보겠습니다. 2026 DBIR에서 확인된 주요 데이터 침해 동향2026 DBIR은 취약점 악용이 주요 침입 경로로 부상한 가운데, 생성형 AI와 모바일 환경의 확산으로 공격 속도와 접점이 빠르게 확대되고있음을 보여줍니다. 이러한 흐름 속에서 보고서를 통해 확인된 주요 데이터 침해 동향은 다음과 같습니다. 01 가장 주요한 초기 침입 경로가 된 취약점 악용 취약점 악용이 탈취된 계정 정보를 앞섰다는 것은 공격자들이 사용자를 속이는 방식 뿐만 아니라, 패치되지 않은 소프트웨어와 노출된시스템을 직접 공략하는 방식에도 집중하고 있음을 보여줍니다. 이에 따라 기업은 외부에 노출된 시스템과 취약점을 지속적으로 파악하고, 실제 악용 가능성과 중요도를 고려해 조치의 우선순위를 정할필요가 있습니다. 02 생성형 AI로 강화되는 공격 분석한 공격 기법 중 15%가 생성형 AI로 강화되고 있는 것으로 나타났습니다. 공격자들은 생성형 AI를 보안 취약점 탐색부터 악성 도구 개발까지 공격의 여러 단계에 활용하며 공격 속도를 높이고 있습니다. 이에 따라 기업이 보안 위협을 발견하고 대응할 수 있는 시간도 더욱 짧아지고 있습니다. 03 이메일에서 모바일로 확대되는 위협 문자와 전화 등 모바일 기반 위협은 기존 이메일 기반 공격보다 40% 높은 클릭률을 보였습니다. 사회공학적 공격의 주요 접점이 이메일을 넘어 개인의 모바일 기기로 확대되면서, 기업의 보안 관리 범위도 업무용 이메일뿐만 아니라문자와 전화, 모바일 기기 사용 환경까지 넓어질 필요가 있습니다. 04 여전히 광범위한 랜섬웨어 위험 랜섬웨어는 전체 데이터 침해의 48%에 관여하며, 여전히 광범위한 위협으로 나타났습니다. 다만 랜섬웨어 피해 조직의 69%가몸값을 지급하지 않은 것으로 조사되는 등 공격자에게 금전을 지급하지 않는 조직은 늘고 있습니다. 몸값 지급은 감소하는 추세지만, 랜섬웨어는 여전히 기업의 주요 시스템과 데이터를 위협하는 대표적인 공격 방식입니다. 개인정보 유출 예방을 위해 기업이 점검해야 할 4가지이제 중요한 것은 변화하는 위협을 실제 보안 운영에 어떻게 반영하느냐입니다. 이러한 개인정보 유출 위험을 줄이기 위해 기업이우선 점검해야 할 대응 방향을 살펴보겠습니다. 01 우리 조직의 정보자산과 외부 노출 시스템 파악 취약점 대응의 첫걸음은 자산 식별입니다. 조직 내 사용 중인 소프트웨어, 하드웨어, 네트워크 등 자산을 정확히 파악해야 공격 표면을 최소화하고 치명적인 보안 위협에 신속하게 대처할 수 있습니다. 특히 외부에서 접근할 수 있는 서버와 홈페이지, 네트워크 장비 등은공격의 진입점이 될 수 있어 지속적인 점검이 필요합니다. 'KISA 보호나라'에서는 중소기업을 대상으로 운영체제와 소프트웨어의 보안 업데이트 여부, 웹 취약점 및 악성코드 감염 여부 등을점검할 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다. 기업은 이처럼 내부 정보자산과 외부 노출 시스템을 식별하고, 개인정보와 주요 업무데이터가 어디에 저장되어 있는지 함께 관리해야 합니다. 02 실제 공격 위험을 고려한 취약점 우선 조치 발견된 모든 취약점을 한 번에 해결하기는 어렵기 때문에 조치의 우선순위를 정하는 과정이 중요합니다. 먼저 KISA 보안공지와 소프트웨어 제조사의 보안 권고를 통해 사용 중인 제품의 취약점 영향 여부와 해결 버전을 확인해야 합니다. 실제 공격에 악용된 취약점인지 확인할 때는 'CISA의 KEV 카탈로그'도 참고 자료로 활용할 수 있습니다. 다만 CISA KEV는 미국 기관이 운영하는 글로벌 참고 자료이므로, 국내 기업은 KISA 보안공지와 제조사의 업데이트 정보를 함께 확인해 자사 환경에미치는 영향을 판단해야 합니다. 03 계정 보호와 모바일 피싱 대응 강화 취약점 악용이 가장 주요한 초기 침입 경로로 나타났지만, 탈취된 계정 정보를 이용한 공격도 여전히 기업이 관리해야 할 주요 위험입니다. Verizon은 데이터 침해를 줄이기 위한 방법으로 다중 인증(MFA)* 적용과 임직원 피싱 대응 교육을 권고하고 있습니다. 특히 문자와 전화 등 모바일 기반 공격이 확대되고 있는 만큼, 이메일뿐만 아니라 문자 메시지와 모바일 인증 요청까지 포함한 보안 교육이 필요합니다. 다중 인증(MFA): 보안 강화를 위해 비밀번호 외에도 일회용 코드, 푸시 알림, 생체 정보 등을 추가로 확인하는 인증 방식 중요 시스템과 관리자 계정에는 다중 인증을 적용하고, 의심스러운 로그인이나 인증 요청이 발생했을 때 담당 부서에 즉시 신고할 수 있는 절차도 마련해야 합니다. 04 중요 데이터 보호와 사고 대응체계 마련 침입을 예방하는 것과 함께 사고 발생 이후 피해 범위를 줄일 수 있는 체계도 필요합니다. Verizon은 민감정보 암호화, 정기적인 보안 점검과 함께 침해사고 대응계획을 사전에 마련할 것을 권고합니다. 기업은 개인정보가 저장·전송되는 과정에 적절한 보호조치가 적용되어 있는지 확인하고, 사고 발생 시 담당자별 역할과 신고·차단·복구 절차를 명확하게 정리해야 합니다. 대응계획은 문서로 작성하는 데 그치지 않고, 정기적인 점검과 훈련을 통해 실제 상황에서도 작동하는지 확인하는 것이 중요합니다. 2026 DBIR이 보여주는 핵심은 기업 보안에서 취약점 관리의 중요성이 더욱 커지고 있다는 점입니다. 따라서 기업은 개인정보 유출 위험을 낮추기 위해서는 개별 보안 솔루션 도입과 함께 정보자산 식별, 취약점 관리, 계정 보호, 임직원 교육, 사고 대응체계를 유기적으로 운영해야 합니다. 결국 중요한 것은 각각의 보안 활동이 분리되지 않고, 하나의 관리체계 안에서 지속적으로 작동하도록 만드는 것입니다.디노텍은 안랩(AhnLab)의 공식 파트너로서, 기업별 환경과 보안 수준에 맞춘 최적의 자산 점검 및 안랩 보안 솔루션 구축 컨설팅을 제공하고 있습니다. 우리 조직의 보안 빈틈이 고민되신다면, 언제든 디노텍과 상담해 보시기 바랍니다.

26.07.27

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