제품 검색결과
EPP(Endpoint Protection Platform)
차세대 엔드포인트 통합 보안 플랫폼
•ㅤ단일 관리 콘솔(Single Management Console)을 통한 보안 운영 일원화/효율화
•ㅤ웹(Web) 기반의 관리 콘솔 및 다양한 관리 기능을 통한 운영 편의성
•ㅤ백신(V3)부터 EDR까지, 다양한 보안 솔루션 연계를 통한 위협 모니터링 및 대응
•ㅤ제3자 솔루션과의 Syslog 연동으로 보안 관제 효과 극대화
MDS(Malware Defense System)
샌드박스 기반 파일 분석 솔루션
•ㅤ멀티 엔진 및 하이브리드 분석: 시그니처와 샌드박스 동적 분석을 결합하여 알려지지 않은 위협까지 정밀 탐지
•ㅤ전방위 구간 모니터링: 네트워크, 이메일, 엔드포인트 등 다양한 유입 경로의 악성 행위를 실시간 감시
•ㅤ실행 보류 기능: 의심 파일의 실행을 일시 보류하고 안전성 검증 후 허용하여 감염 사전 차단
•ㅤ가시성 확보 및 신속한 대응: 실시간 대시보드로 위협 현황을 파악하고, 원격 파일 삭제·차단 등 즉각 조치
TS Engine Suite
기업의 서비스에 융합 가능한 엔진 연동 솔루션
OTOONES RAS
IT와 OT(운영기술) 연계 구간의 접속 경로를 일원화해 안전한 원격 제어를 지원하는
OT망 원격접속 통제 솔루션
•ㅤ 강화된 원격 접속 통제
•ㅤ ZTA(제로 트러스트 아키텍처) 기반 보안
•ㅤ멀티 백신 기반 파일 검역
•ㅤ종합 감사 및 로그 관리
고객사례 검색 결과
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![[KB손해보험] 악성코드 탐지시스템 도입 썸네일](/data/bbsData/17833833099.png)
![[삼양식품] 안티바이러스 솔루션 구축 썸네일](/data/bbsData/17840052499.png)
블로그 검색 결과
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직원 명단을 챗GPT에 올리면 개인정보 위반일까?
🤖 "이 엑셀 명단에서 이름이랑 부서별로 데이터 서식 좀 맞춰줘" 업무 중 한 번쯤 챗GPT나 생성형 AI에 사내 직원 명단이나, 고객 연락처를 그대로 복사·붙여넣기해 본 적 있으신가요? 많은 직장인이 업무 효율을 높이기 위해 엑셀 데이터 정리나 이메일 초안 작성 등의 과정에서 내부 정보를 생성형 AI에 입력하곤 합니다. 업무 시간을 획기적으로 줄여주는 생성형 AI는 이제 필수 도구가 되었지만, 무심코 입력한 한 줄의 텍스트가 심각한 보안 침해와 법적 책임으로 이어질 수 있습니다. 실제로 데이터 보안 기업 사이버헤이븐(Cyberhaven)의 조사에 따르면, 직장인의 약 11%가 회사 데이터를 ChatGPT에 입력한 경험이 있으며, 이 중 약 4%는 민감한 기업 데이터(소스 코드, 고객 정보, 기밀 문서 등)를 그대로 복사해 붙여넣은 것으로 나타났습니다. (관련 기사 보기) 또한 IBM의 🔗2025 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 데이터 침해를 경험한 조직의 20%가 승인되지 않은 AI 도구, 즉 '섀도우 AI'와 관련되어 있었으며, 이로 인해 평균 침해 비용이 약 67만 달러 증가한 것으로 나타났습니다. 이번 글에서는 업무 생산성을 유지하면서도 개인정보와 기업 데이터를 안전하게 보호하기 위한 핵심 활용 수칙을 살펴보겠습니다. ◼ 직원 명단을 챗GPT에 입력하면 왜 위험할까? 많은 실무자가 "단순 서식 변환 작업이고 작업 후 바로 지우면 문제없겠지"라고 생각합니다. 하지만 작업창에서 바로 지우더라도 이미 외부 서버 전송과 데이터 처리 과정을 거치기 때문에 여러 보안 및 법적 문제가 발생할 수 있습니다. 대표적인 위험 요인은 다음과 같습니다. ▲ 개인정보보호법상 안전조치 의무 위반 직원 명단은 이름뿐만 아니라 부서, 직급, 사내 이메일, 연락처 등이 함께 결합되어 특정 개인을 식별할 수 있는 명백한 '개인정보(PII)'에 해당합니다. 정보 주체의 사전 동의 없이 개인용 AI 도구에 이를 입력해 외부 서버로 전송하는 것은 법 위반 소지가 높습니다. ▲ 국외 이전 및 모델 재학습 노출 위험 ChatGPT, Claude 등 글로벌 생성형 AI 서비스는 데이터 처리가 해외 데이터센터에서 이루어집니다. 특히 무료 버전이나 기본 설정 상태에서는 사용자가 입력한 프롬프트가 AI 모델의 재학습(Data Training) 데이터로 쓰일 수 있어, 다른 사용자의 질문 응답 과정에서 사내 구성원의 정보가 노출될 위험이 존재합니다. ▲ 삭제 기능의 한계 대화창에서 대화 기록을 지우더라도, 해당 데이터가 백엔드 서버에서 완전히 파기되기까지 보관 기간이 발생합니다. 또한 이미 모델 파라미터 학습에 반영된 정보는 개별적으로 분리해 되돌리기가 구조적으로 불가능합니다. ◼ 실무자가 지켜야 할 기본 AI 보안 수칙 편리함 뒤에 따르는 보안 리스크를 막기 위해서는 실무 단계에서의 올바른 입력 습관이 선행되어야 합니다. 민감한 사내 정보와 개인정보를 보호하기 위해 프롬프트를 작성할 때 반드시 지켜야 할 핵심 실천 수칙을 정리했습니다. 💡 기업 전용 비즈니스(Enterprise) 플랜 사용 권장보안 및 데이터 관리 통제가 보장되는 기업용 플랜을 우선적으로 도입·사용합니다. 💡개인식별정보(PII) 및 사내 기밀 데이터 입력 금지이름, 전화번호, 주민등록번호 등 특정인을 식별할 수 있는 정보 및 사내 미공개 기밀(계약서, 재무 수치 등)은 프롬프트에 직접 입력하지 않습니다.데이터 분석이나 문서 작성이 필요한 경우, 실제 정보 대신 '[직원A]', '[부서1]'과 같이 가명화·마스킹 처리 후 입력합니다. 💡모델 학습(Data Training) 비활성화프롬프트와 대화 내용이 AI 모델 개선에 재활용되지 않도록 서비스 설정에서 학습 옵션을 반드시 OFF(데이터 수집 거부)로 지정합니다. 💡시스템 인증 정보 및 소스코드 보안 점검코드 작성 및 리뷰 요청 시 API Key, 계정 패스워드, DB 접속 정보 등 민감한 인증 정보가 포함되지 않았는지 사전에 필터링합니다. ◼ '개인의 주의'만으로는 부족한 이유: 왜 기술적 인라인 보안이 필요한가? 사내 가이드라인을 공지하고 정기 보안 교육을 진행해도 실제 현장에서는 여전히 유출 사고가 발생합니다. 바쁜 업무 속에서 마스킹을 깜빡하거나 검증되지 않은 새로운 AI 도구를 임의로 사용하는 '휴먼 에러(Human Error)'를 사람의 의지만으로 완전히 통제하기는 어렵기 때문입니다. 결국 기업에 필요한 것은 "사용자가 실수로 개인정보를 붙여넣더라도, 전송 직전 시스템이 알아서감지하고 걸러주는 기술적 보호 장치"입니다. 실시간 인라인 보안으로 해결하는 체크포인트 Workforce AI Security 생성형 AI의 활용을 무조건 차단하는 것은 기업의 업무 경쟁력을 떨어뜨리는 결과를 낳습니다. 핵심은 '전면 차단'이 아니라 '통제 가능한 안전한 활용'입니다. 체크포인트(Check Point)의 워크포스 AI(Workforce AI Security)는 임직원이 ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot 등 생성형 AI 도구를 사용할 때, 기업의 중요 정보와 개인정보가 외부로 유출되지 않도록 AI 사용을 실시간으로 모니터링하고, 민감한 데이터의 전송을 탐지·차단하는 기업용 AI 보안 솔루션으로 업무 생산성을 유지하면서도 데이터 유출을 원천 방어합니다. ☑️ 브라우저 확장 및 데스크톱 에이전트 기반 인라인 검사 별도의 복잡한 네트워크 재구성 없이, 경량 에이전트와 브라우저 확장을 통해 사용자가 웹이나 데스크톱 앱에서 AI 도구로 입력하는 프롬프트를 실시간으로 검사합니다. ☑️ 소스코드 및 PII 자동 마스킹(Redaction) 직원이 실수로 직원 명단, 고객 인적사항, 소스코드 등을 프롬프트에 붙여넣더라도, 외부 AI 서버로 전송되기 직전에 민감 정보를 실시간 감지하여 자동으로 가려내거나 전송을 차단합니다. ☑️ 섀도우 AI(Shadow AI) 제어 안정성이 검증되지 않았거나 기업 컴플라이언스에 위배되는 위험 AI 웹사이트 및 애플리케이션 접속을 정책 기반으로 즉각 식별하고 차단합니다. 디노텍은 기업 환경에 맞춘 최적의 AI 보안 설계를 제안하고 성공적인 도입을 지원합니다. 업무 생산성을 높이면서도 데이터 유출 위험 없는 안전한 AI 업무 환경, 디노텍을 통해 Workforce AI Security를 만나보세요.[자료 출처] 과학기술정보통신부, 한국인터넷진흥원(KISA) - 인공지능(AI) 보안 안내서(2025.12)
26.10.26 -
웹사이트 70%가 쓰는 PHP, 치명적 취약점 발견
2026년 10월 21일(한국시간 23:00), PHP 엔진 코어에서 별도의 인증 절차 없이 원격에서 코드가 실행(RCE*)되어 서버 권한을 탈취할 수 있는 치명적인 고위험 취약점 2건이 확인되어 긴급 공식 보안 업데이트가 공개되었습니다. 해당 취약점은 ‘PHP2Shell’로 통용되고 있습니다. 이번 결함은 공격자가 로그인 절차 없이도 시스템을 임의로 장악할 수 있는 치명적인 위험이 있습니다. 따라서 운영 서버 환경 전반에 대한 신속한 버전 점검과 함께 서버의 PHP를 최신 버전으로 업데이트해야 하는 시점인데요. 이번 글에서는 디노텍이 확인해야 할 핵심 내용과 대응 절차를 정리해 보았습니다. *(RCE: Remote Code Execution, 공격자가 원격에서 임의의 코드를 실행하는 것) 1. 어떤 취약점인가요? (CVE-2026-109618 / 109619) • 발표 일자: 2026년 10월 21일 • 위험도: CVSS 9.2점 (매우 심각) • 핵심 내용: 로그인을 하지 않은 공격자가 웹 애플리케이션의 로직(소스 코드)이 실행되기도 전인 PHP의 요청 파싱(Request Parsing) 단계에서 곧바로 임의의 코드를 실행할 수 있는 취약점입니다. • 영향 범위: PHP-FPM, Apache mod_php, php-cgi, FrankenPHP, LiteSpeed 등 웹 요청을 처리하는 대부분의 PHP 환경이 대상에 포함됩니다. ⚠️ 이번 취약점이 유독 치명적인 이유 보통 웹 보안 이슈는 "게시판 플러그인을 업데이트하세요"로 해결되지만, 이번 취약점은 웹사이트 코드가 실행되기 전 단계인 PHP 엔진 자체에서 뚫립니다. 따라서 쇼핑몰, 워드프레스, 자체 개발 코드를 아무리 수정해도 소용이 없으며, 오직 PHP 엔진 업그레이드만이 유일한 해결책입니다. 2. 우리 서버도 영향받나요? (버전 확인 필수) 현재 사용 중인 PHP 버전에 따라 영향 여부와 조치 방법이 다릅니다. ✓ 취약한 버전 (패치 대상): PHP 8.2 ~ 8.5 버전 ✓ 공식 패치가 발표된 버전: PHP 8.5.12 / 8.4.27 / 8.3.36 / 8.2.35 ✓ PHP 8.1 이하 버전: 공식 보안 패치가 제공되지 않으므로, 상위 버전으로 마이그레이션(업그레이드) 진행 3. 지금 당장 해야 할 조치 3단계 ① 현재 PHP 버전 확인 서버 터미널에 접속하여 아래 명령어로 버전을 확인합니다. php -v ② 브랜치에 맞는 버전으로 업데이트 사용 중인 버전에 맞춰 안전한 최신 패치 버전으로 업데이트를 진행합니다. 사용 중인 브랜치 업그레이드 목표 버전 PHP 8.5.x 8.5.12 이상 PHP 8.4.x 8.4.27 이상 PHP 8.3.x 8.3.36 이상 PHP 8.2.x 8.2.35 이상 PHP 8.1 이하 (지원 종료) 상위 버전(8.2 이상)으로 마이그레이션 ③ [가장 중요] PHP-FPM / 웹 서버 재시작 패키지 업데이트를 완료했더라도 서버 프로세스를 재시작하지 않으면 기존 프로세스가 메모리에 그대로 남아있어 취약점에 지속적으로 노출됩니다. 반드시 관련 서비스를 재시작하여 패치 버전을 적용해야 합니다. sudo systemctl restart php8.3-fpm 4. 당장 업데이트가 어렵다면? (임시 완화책) 서버 환경상 즉각적인 업그레이드가 어려운 경우, PHP 공식 가이드에서 제시하는 임시 완화 설정을 적용할 수 있습니다. (다만, 이는 일부 공격 경로를 줄일 뿐 완전한 방어는 아니며, 근본적인 해결책은 보안 패치가 포함된 최신 버전으로 업데이트하는 것 입니다.) ✓ memory_limit = -1 조정 또는 제한 강화 ✓ post_max_size 용량 낮추기 ✓ session.upload_progress.enabled = 0 설정 ✓ PHP 8.5의 경우 fatal_error_backtraces = 0 설정 ※ 설정을 변경한 경우에도 반드시 워커 프로세스를 재시작해야 적용됩니다. 최근 들어 다양한 보안 이슈가 끊임없이 터지며 긴장을 늦출 수 없는 상황인데, 가장 널리 쓰이는 PHP 엔진 자체에서조차 치명적인 취약점이 발생하며 기본 환경조차 안심하기 어려운 시점입니다. "우리 사이트는 규모가 작아서 공격 대상이 아니겠지" 라는 생각은, 24시간 내내 인터넷 전역을 무차별 스캔하는 자동화 봇 앞에서는 통하지 않습니다. 취약점 발표 직후부터 실제 공격 시도 정황이 보고되고 있는 만큼, 서버를 운영 중인 관리자분들은 지금 바로 터미널을 열어 php -v로 버전을 점검하고 최신 패치를 적용하시기 바랍니다. [자료 출처]KISA 인터넷보호나라 보안공지 (PHP 보안취약점 관련 대응 수칙)
26.10.23 -
AI 위협의 두 얼굴, 내재적 위협과 외재적 위협
생성형 AI와 LLM 도입이 검토 단계를 지나 실제 서비스와 업무에 연동되면서, 기업 보안 실무진이 마주한 현실적인 의문이 있습니다. "기존 엔터프라이즈 보안 솔루션이 갖춰져 있는데, AI 보안은 왜 별도의 체계로 접근해야 할까?" AI 환경에서의 위협은 전통적인 시스템 침해 사고와 근본적으로 다른 양상을 보입니다. 외부 해커의 침투가 전혀 없더라도 모델 내부의 불완전성으로 인해 비의도적인 보안 사고가 발생하며, 반대로 정상적인 사용자인 것처럼 시스템 인터페이스를 활용해 모델을 탈취하거나 내부 자산을 유출하는 공격이 발생합니다. 이러한 위협의 구조를 체계적으로 파악하기 위해, 한국인터넷진흥원(KISA)에서는 AI 보안 위협을 크게 발생 근원과 공격 의도에 따라 🧠내재적 위협(Intrinsic Threats)과 🎯외재적 위협(Extrinsic Threats)으로 구분하고 있습니다. <한눈에 비교하는 내재적 위협 vs 외재적 위협 차이점> 구분 내재적 위협 (Intrinsic Threats) 외재적 위협 (Extrinsic Threats) 정의 외부 공격 없이도 AI 모델 자체의 구조적 한계나 학습·추론 결함으로 발생하는 위협 악의적인 행위자가 시스템 인터페이스, 공급망, 취약점을 악용하여 침투하거나 악용하는 위협 주요 원인 학습 데이터 편향, 모델 아키텍처 한계, 정렬 실패, 확률적 비결정성 프롬프트 주입(탈옥), 모델 추출, 공급망 오염, 악의적 도구 전용 발생 주체 모델 설계, 학습 데이터셋, 알고리즘 및 추론 과정 자체 외부 해커, 사이버 범죄자, 악의적 사용자, 경쟁사 보안 목표 AI Safety (신뢰성 및 안전성 확보) AI Security (시스템 무결성 및 자산 보호) 주요 현상 환각(Hallucination), 편향된 응답 생성, 일관성 없는 출력 가드레일 우회, 시스템 프롬프트 유출, 에이전트 하이재킹, 데이터 탈취 방어 전략 학습 데이터 정제, RAG(검색 증강 생성), 정렬 튜닝(RLHF), 출력 모니터링 런타임 가드레일, AI API 인증·접근 통제, 공급망 검증, 인프라 보안 모니터링 ▲LLM 위협과 내재적·외재적 위협의 대표 유형 1. 내재적 위협(Intrinsic Threats) : 외부 공격 없이도 발생하는 모델 자체의 한계와 결함 외부 공격 없이도 발생하는 모델 자체의 한계와 결함 외부의 악의적인 공격자가 없더라도, AI 모델 자체의 구조적 한계나 학습·정렬·추론 과정의 결함으로 인해 신뢰성과 안전성이 훼손되는 위협입니다. 모델 설계 및 데이터 처리 과정에서 자연스럽게 발생하는 문제에 가깝습니다. ① 학습 데이터 편향 (Data Bias) 학습 데이터의 분포 편향이 모델의 답변에 그대로 반영되거나, 학습 과정에서 특정 문자열이 모델에 그대로 각인되어 추론 시점에 원문 형태로 재현(기억화)되는 위협을 의미합니다. ② 환각 (Hallucination) 모델이 실제 사실과 무관한 정보를 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 지어내어 답변을 생성하는 위협입니다. LLM 구조상 보편적으로 나타나는 대표적인 현상이며, 이를 보완하기 위해 신뢰할 수 있는 외부 지식을 참조하는 벡터 DB나 RAG(검색 증강 생성) 기법이 활용됩니다. ③ 정렬 실패 (Alignment Failure) 모델의 출력이 서비스 운영자의 정책이나 시스템 프롬프트가 규정한 범위를 벗어나는 위협입니다. 정렬(Alignment)은 모델의 출력이 기업의 안전 가이드라인 및 개발자의 의도와 일치하도록 보정하는 핵심 절차이지만, 최신 정렬 기법을 적용하더라도 완전히 제거하기 어려운 모델 본연의 한계로 작용합니다. ④ 확률적 비결정성 (Non-Determinism) 동일한 질문이나 프롬프트를 입력하더라도 모델의 출력이 매번 달라지는 특성을 의미합니다. LLM 자체의 확률적 연산 구조와 GPU 병렬 연산의 특성에 기인하며, 출력이 고정되지 않기 때문에 보안 취약점 점검의 재현이 어려워지고 다른 내재적 결함들과 복합적으로 맞물려 발생할 위험이 있습니다. 2. 외재적 위협(Extrinsic Threats): 악의적 공격자가 파고드는 침투와 악용 LLM 시스템의 경계를 구성하는 공급망･도구･인프라･외부 데이터･사용자 경계, 그리고 LLM 자체를 도구로 활용하는 외부 행위자에 의해 LLM 시스템이 손상되거나 악용되는 위협을 의미합니다. 즉, 모델 자체의 수학적·구조적 결함이라기보다는 외부 공격자로부터 비롯되는 운영 인프라 침투, 공급망 오염, 악의적인 도구 전용 등이 이에 해당합니다. 외재적 위협의 대표적인 유형은 다음과 같습니다. ① 탈옥 (Jailbreak) 모델이 정책상 거부해야 할 유해하거나 비인가된 요청을 무력화하는 기법입니다. 요청 사항이나 시스템 프롬프트에 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 등을 통해 LLM이 취약한 단어·기호를 삽입·변조하여 모델의 사전 설정을 무력화하고 오작동을 유도합니다. 이는 OWASP LLM Top 10의 주요 취약점(LLM01 프롬프트 인젝션, LLM07 시스템 프롬프트 유출)과 연결됩니다. ② 모델 추출 (Model Extraction) 추론 API 엔드포인트에 반복적으로 질의를 전송하여 반환되는 입출력 패턴을 분석하고, 이를 통해 원본 모델을 복제하거나 핵심 자산을 역공학(Reverse Engineering)하는 공격입니다. 독자 개발한 모델이 탈취될 뿐만 아니라, 역추적 과정에서 기업의 핵심 학습 데이터와 개인정보 유출로 직결될 수 있는 고위험 보안 위협에 속합니다. ③ 공급망･인프라 공격 오픈소스 모델, 종속 라이브러리, 학습용 데이터셋, 벡터 DB 등 AI 파이프라인의 공급망을 사전에 오염시키거나, MCP(Model Context Protocol)와 같은 외부 도구 연결 지점에 악성 페이로드를 주입하는 위협입니다. 또한 보안 패치가 누락된 추론 서빙 엔진의 취약점, 에이전트 서비스에 부여된 과도한 권한 오용, 에이전트 하이재킹 및 메모리 변조 등을 통해 백엔드 인프라와 권한 체계를 직접 장악하는 공격 경로를 포괄합니다. ④ 고성능 모델 위협 고성능 모델(High Performance Model)은 기술의 최전선에 위치한 프론티어 AI, 사회적 영향력이 큰 고영향 AI, 범용 AI 등을 포괄하는 개념입니다. 최근 고도화된 모델들은 사이버 공격 시나리오를 자동으로 설계하거나 자율적인 의사결정을 지원하는 등, 공격자의 실행 능력 상한을 비약적으로 끌어올리는 강력한 무기로 악용되고 있습니다. 이는 공격자가 첨단 AI를 공격의 전용 도구로 삼는 차원의 위협입니다. 비록 기업의 LLM 서비스 운영자가 직접 통제할 수 있는 영역은 아니지만, 엔터프라이즈 위협 모델링을 수립할 때 공격자의 가용 역량이 급격히 향상되었음을 전제 조건으로 반드시 반영해야 합니다. AI 거버넌스와 보안 아키텍처의 통합 필요성 KISA(한국인터넷진흥원)가 제시하는 AI 보안 분류를 바탕으로 성공적이고 지속 가능한 AI 비즈니스를 구축하기 위해서는 내재적 결함 보완(AI Safety)과 외재적 공격 차단(AI Security)이라는 두 가지 축이 동전의 양면처럼 함께 움직여야 합니다. - 내재적 결함 보완 (AI Safety): 학습 데이터 정제, RAG(검색 증강 생성) 기반 사실 검증, 출력 모니터링을 통한 모델 신뢰성 확보- 외재적 공격 차단 (AI Security): 입출력 런타임 가드레일, AI API 인증 및 접근 통제, 인프라 보안 모니터링 적용 단순히 외부 침투 방어에 머무르던 기존 보안의 관점을 넘어, 모델의 생명주기 전체를 아우르는 포괄적인 보안 아키텍처를 수립하는 것이 안전한 엔터프라이즈 AI 활용의 핵심 과제입니다. [자료 출처] 과학기술정보통신부, 한국인터넷진흥원(KISA) / A I 보안위협 대응 매뉴얼 (2026.07 발간)
26.10.20 -
기업을 위협하는 프롬프트 인젝션
생성형 AI는 이제 단순한 대화형 도구를 넘어 기업의 업무 환경 전반의 중심축으로 자리잡고 있습니다. 임직원들은 대규모 언어모델(LLM)*을 활용해 복잡한 문서를 요약하고, 코드를 생성 및 검수하며, 고객 응대 시나리오 작성과 데이터 분석 작업을 자동화하고 있습니다. SaaS 기업들 역시 AI 기반 영업 인사이트, 문서 자동 생성, 코딩 어시스턴트, 고객 상담 에이전트 기능을 자사 플랫폼에 적극 도입하는 추세입니다. *대규모 언어모델(LLM, Large Language Model) 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 맥락을 이해하고 답변 생성, 문서 요약, 코드 작성 등 고도의 언어 기반 작업을 수행하는 AI 모델입니다. 생성형 AI 서비스 및 AI 에이전트 구축의 핵심 엔진 역할을 담당합니다. 하지만 생성형 AI의 도입이 가속화될수록 기업의 보안 측면에서 새로운 고민도 커지고 있습니다. 기존의 보안 체계는 주로 '사용자-애플리케이션-데이터' 구조에서 명확한 접근 권한과 네트워크 경계를 통제하는 방식이었습니다. 반면 LLM이 결합된 애플리케이션은 스스로 외부 데이터를 조회하고, 사용자를 대행하여 명령을 실행하며, 내부 데이터베이스나 외부 API와 능동적으로 연동됩니다. 이 과정에서 LLM은 사용자 입력값, 시스템 프롬프트, 외부 문서, 웹페이지, 이메일, API 응답 등 수많은 비정형 데이터를 한 번에 해석합니다. 문제는 LLM이 지시문(Instruction)과 참조 데이터(Data)를 모두 동일한 '자연어 텍스트'로 처리한다는 점입니다. 공격자가 악의적인 지시를 데이터에 교묘히 숨겨두면, LLM은 이를 단순한 데이터가 아니라 반드시 수행해야 할 상위 명령으로 오인할 수 있습니다. 이러한 보안 취약점을 노린 대표적인 위협이 바로 프롬프트 인젝션 공격(Prompt Injection Attack)입니다. 이번 글에서는 프롬프트 인젝션의 개념과 주요 공격 유형, 대응 방안, 그리고 안전한 생성형 AI 활용을 위한 종합 보안 전략을 살펴보겠습니다. 1. 프롬프트 인젝션 공격이란? '프롬프트 인젝션'은 LLM에 전달되는 프롬프트를 조작해 모델의 의도된 동작 로직이나 안전 가이드라인을 무력화하고 공격자가 원하는 임의의 동작이나 답변을 출력하도록 유도하는 공격입니다. 일반적인 LLM 기반 애플리케이션은 개발자가 사전에 정의한 시스템 프롬프트와 사용자가 입력하는 사용자 프롬프트를 결합하여 모델에 전달합니다. 시스템 프롬프트에는 “민감한 정보를 노출하지 말 것”, “허용된 범위 내에서만 응답할 것”, “특정 형식으로 답변할 것”과 같은 제어 지침이 포함됩니다. 하지만 LLM은 시스템 지침과 사용자 입력을 하나의 문맥(Context) 내에서 처리합니다. 이때 공격자가 “이전 지시를 무시하라”, “관리자 모드로 동작하라”, “숨겨진 시스템 지침을 출력하라”와 같은 우회 문구를 전달할 경우, 모델이 이를 실제 제어 명령으로 오해하여 기존 통제를 우회할 위험이 발생합니다. 프롬프트 인젝션 공격이 성공하면 내부 시스템 프롬프트나 핵심 영업비밀이 외부로 노출될 수 있으며, 임직원의 접근 권한 범위를 벗어난 데이터가 응답에 포함될 수 있습니다. 또한 AI 애플리케이션이 외부 시스템과 연동되어 있는 경우 무단 데이터 공유나 시스템 변경 등 의도치 않은 행위가 실행될 위험이 존재합니다. 즉, 프롬프트 인젝션은 단순히 “AI가 엉뚱한 답변을 하는 문제”가 아닙니다. 기업 환경에서는 데이터 유출, 권한 우회, 업무 시스템 오작동으로 직결될 수 있는 실질적인 보안 위협입니다. 2. 기업이 주의해야 할 프롬프트 인젝션 주요 유형 프롬프트 인젝션 공격은 자연어를 기반으로 하기 때문에 그 형태가 매우 다양합니다. 특히 기업 환경에서는 임직원이 직접 입력하는 채팅 프롬프트뿐만 아니라, AI가 참조하는 외부 문서, SaaS 연동 데이터, 이미지, 이메일, 웹페이지까지 다각도의 공격 경로가 존재합니다. 대표적인 공격 유형은 다음과 같습니다. 01. 🎯 직접 프롬프트 인젝션(Direct Prompt Injection) 공격자가 LLM 대화창이나 프롬프트 입력창에 악의적인 제어 지시를 직접 입력하는 방식입니다. "이전 지침을 모두 무시하라", "관리자 권한으로 동작하라", "숨겨진 시스템 지침을 출력하라" 등이 대표적입니다. 이른바 '탈옥(Jailbreak)' 프롬프트도 이에 해당합니다. 최신 LLM은 단순한 우회 시도를 자율적으로 탐지하고 거부하도록 지속해서 개선되고 있으나, 공격자 역시 역할극(Role-play), 우회 표현, 다단계 지시, 긴 문맥 삽입 등을 활용해 보안 정책을 회피하도록 고도화하고 있습니다. 02. 🔍 간접 프롬프트 인젝션(Indirect Prompt Injection) 공격자가 악성 프롬프트를 직접 입력하지 않더라도, LLM이 참조하는 외부 데이터(웹페이지, 이메일, 공유 문서, SaaS 연동 데이터 등) 내에 악의적인 지시문을 은닉해 두는 기법입니다. 예를 들어 AI 요약 도구가 특정 웹페이지나 이메일을 읽는 과정에서 숨겨진 명령을 함께 분석하게 되면, 모델은 이를 일반 본문이 아니라 실행해야 할 상위 지시로 오인하여 사용자가 의도하지 않은 악성 동작을 수행하게 됩니다. 03. 🖼️ 멀티모달 프롬프트 인젝션(Multimodal Prompt Injection) 최근 LLM이 텍스트를 넘어 이미지, 음성, PDF 스캔 문서 등 다양한 서식을 처리할 수 있게 되면서 등장한 공격 형태입니다. 공격자는 이미지 속 미세한 글씨, 스캔 문서의 OCR 인식 영역, PDF 메타데이터 등에 악성 지시문을 숨겨 전달합니다. AI가 계약서, 영수증, 회의록, 스캔 보고서 등을 자동 분석하는 기업 업무 환경에서 각별히 주의해야 할 공격 경로입니다. 04. 💥 서비스 거부형 공격 (Denial-of-Service (DoS) attacks) 프롬프트 인젝션은 정보 유출뿐만 아니라 AI 서비스의 가용성을 저하시키고 API 사용 비용을 폭증시키는 방식으로도 악용됩니다. 공격자는 무한 루프나 과도하게 길고 복잡한 연산을 유발하는 프롬프트를 주입하여 서비스 응답 지연, 비용 급증, 시스템 마비를 일으킵니다. 특히 간접 프롬프트 인젝션과 멀티모달 공격은 기업 보안에서 더욱 대응하기가 까다롭습니다. 임직원은 악성 지시문이 숨겨져 있다는 사실을 인지하지 못한 채 정상적인 업무를 수행하지만, 공격 지시가 외부 문서나 웹페이지, 이메일, SaaS 애플리케이션을 통해 유입되어 피해를 주기 때문입니다. 3. 프롬프트 인젝션을 어떻게 방지할 수 있을까? 프롬프트 인젝션은 단순한 AI 모델의 답변 품질 문제를 넘어, 기업의 데이터 보호 및 접근 통제 체계 전반에 직접적인 타격을 줄 수 있습니다. 특히 LLM이 업무 시스템, SaaS, 이메일, 협업 도구, 코드 저장소, 고객 데이터베이스 등과 연동될수록 위협의 파급력은 더욱 커집니다. 공격자는 LLM에 부여된 권한이나 연결된 도구를 악용해 사용자가 의도하지 않은 작업을 수행하도록 유도할 수 있습니다. 따라서 기업은 AI 애플리케이션을 단순한 대화형 서비스가 아닌, 새로운 데이터 접근 경로이자 업무 자동화 인터페이스로 인식하고 통합 관리해야 합니다. *기업 환경에서 발생할 수 있는 주요 위험 위험 유형 예시 보안 영향 시스템 지침 노출 숨겨진 시스템 프롬프트나 내부 정책을 출력하도록 유도 AI 애플리케이션의 보안 정책과 내부 동작 방식이 외부에 노출될 수 있음 민감정보 유출 고객정보, 개인정보, 소스코드, 계약서 내용이 외부 AI 서비스로 입력 개인정보보호법 위반, 영업비밀 유출, 컴플라이언스 리스크로 이어질 수 있음 권한 우회 AI가 사용자의 권한 범위를 넘어선 데이터 조회나 도구 호출을 시도 접근 통제 실패 및 내부 핵심 데이터 오남용으로 이어질 수 있음 업무 자동화 오작동 이메일 무단 발송, 티켓 생성, 코드 변경, 파일 공유 등 작업 오수행 업무 프로세스 장애, 잘못된 의사결정, 내부 연동 시스템에 장애 유발 결국 생성형 AI 보안의 핵심은 “AI 사용을 무조건 금지할 것인가”의 이분법적 접근이 아닙니다. 조직 내 AI 활용 현황을 정확히 파악하고, 어떤 데이터가 어디로 유동하는지 통제하며, AI가 수행 가능한 작업 범위를 명확히 제한하는 것이 핵심입니다. 프롬프트 인젝션은 일반적인 웹 애플리케이션 취약점과 달리 자연어 입력을 통해 모델의 판단과 동작을 조작하는 특성을 가집니다. 따라서 특정 키워드를 단순 필터링하는 방식만으로는 완벽한 방어가 어렵습니다.기업은 LLM 애플리케이션을 설계하고 운영할 때 다음과 같은 핵심 보안 원칙을 적용해야 합니다. 01. 🧱 프롬프트 레이어링 전략 구현 입력 검증, 처리, 출력 단계별로 무결성을 검사하는 다단계 시스템 프롬프트를 도입하여 주입된 악성 명령어가 기본 처리 로직에 도달하기 전에 사전에 필터링되도록 설계합니다. 계층화된 접근 방식을 통해 프롬프트가 다양한 무결성 게이트를 통과하도록 구성하면 공격 성공률을 낮출 수 있습니다. 02. 📐 프롬프트 세분화 사용 엄격한 컨텍스트 관리를 통해 시스템 지침 영역과 사용자/외부 데이터 입력 영역을 독립된 세그먼트로 격리해야 합니다. 변경되어서는 안 되는 핵심 시스템 명령을 보호된 레이어에 격리 보관함으로써 사용자 입력값이 제어 로직을 무력화하거나 변조하는 것을 물리적으로 방지할 수 있습니다. 03. 🤖 AI 기반 이상 징후 탐지 배포 정상적인 프롬프트 입력 및 출력 패턴을 학습하고 이를 기준으로 비정상적인 상호작용을 실시간 탐지하는 전용 AI 보안 엔진이 필요합니다. 예를 들어, 사용자가 “이전 지침을 무시하라”, “숨겨진 프롬프트를 출력하라”, “관리자 권한으로 동작하라”와 같은 탈옥형 문구를 반복 입력하는 경우 이를 인젝션 시도로 즉시 판별합니다. 아울러 평소와 다른 과도한 토큰 소비, 비정상적인 권한 요청, 민감 데이터 접근 시도 등도 위험 신호로 포착하여 보안 로그 기록 및 정책 기반 차단 체계와 연동해야 합니다. 04. 🔏 즉각적인 무결성을 위한 암호화 서명 활용 암호화 서명 및 해싱 기술을 활용하여 시스템이 생성한 프롬프트의 무결성을 검증합니다. 모델이 프롬프트를 처리하기 직전 서명의 유효성을 검증함으로써, 최종 실행 전 중간 참조 과정에서 핵심 지침이나 템플릿이 임의로 변조되거나 불법 명령이 주입되었는지를 즉시 판별 및 차단할 수 있습니다. 05. 🔄 동적 프롬프트 템플릿 적용 정적인 프롬프트 템플릿은 구조가 일정하여 공격자의 반복적인 테스트를 통한 우회 패턴 분석에 취약합니다. 반면 사용자 역할, 세션 정보, 업무 맥락, 접근 권한, 데이터 민감도에 따라 프롬프트 구조를 동적으로 재구성하면 범용적인 인젝션 패턴을 무력화할 수 있습니다. 동적 템플릿 제어를 통해 공격자가 일관된 우회 공격을 수행하기 어렵게 만들고, 기업은 훨씬 유연하면서도 강력한 보안성을 확보할 수 있습니다. 4. 생성형 AI 보안은 '무조건 차단'이 아니라 '안전한 활용' 기업은 AI 사용을 일률적으로 통제하기보다, 내부에서 어떤 서비스가 활성화되어 있는지 명확히 파악하고, 어떠한 데이터가 외부 AI로 흐르는지 실시간 관리하며, 임직원의 역할·앱 유형·데이터 속성에 맞춤화된 세분된 정책을 적용해야 합니다. 체크포인트의 워크포스 AI(Workforce AI Security)는 임직원의 AI 사용을 탐지 하고, 정책 기반 제어를 통해 프롬프트 입력 및 파일 업로드 과정에서 발생하는 데이터 유출 위험을 차단하는 AI 보안 솔루션 입니다. 본 솔루션의 핵심 기능은 프롬프트 인젝션 공격에 효과적으로 대응하도록 다음과 같이 설계되었습니다. 01. 👁️ 생성형 AI 사용에 대한 가시성 확보 보안의 출발점은 가시성입니다. 조직 내에서 어떤 AI 앱이 활성화되어 있는지, 누가 사용 중인지, 어떤 데이터 흐름이 발생하는지 파악할 수 있어야 합니다. 승인된 AI 도구뿐만 아니라 임직원이 개별 이용하는 Shadow AI, AI 에이전트, 확장 프로그램의 동작까지 식별합니다. 이를 통해 위험한 AI 사용 패턴과 비정상 데이터 흐름을 조기에 포착할 수 있습니다. 02. 🛡️ 프롬프트와 파일 업로드에 대한 실시간 데이터 보호 기업에서 생성형 AI를 활용할 때 가장 직접적인 위험은 핵심 데이터가 외부 AI 서비스로 전송되는 것입니다. 고객정보, 개인정보, 자격 증명, 소스코드, 금융 데이터가 입력되면 심각한 보안 사고와 컴플라이언스 문제로 이어집니다. 프롬프트 입력창, 업로드 파일, 첨부문서, 이미지 내 텍스트를 실시간 스캔하여 민감정보를 탐지하고, 정책에 따라 차단하거나 마스킹 및 비식별화 처리합니다. 특히 이미지나 스캔 문서의 OCR 인식 통제 기능은 멀티모달 프롬프트 인젝션 방어의 핵심 요소입니다. 03. ⚙️ AI 앱, SaaS 통합, 에이전트 행위에 대한 세분화된 정책 제어 모든 AI 활용을 일률적으로 차단하는 것은 생산성을 저해합니다. 위험을 최소화하면서 생산성을 유지하려면 사용자, 앱, 데이터 유형, SaaS 연동, AI 에이전트의 행위별로 세분화된 정책을 적용해야 합니다. 예컨대 마케팅팀은 문서 작성용 AI 사용을 허용하되 개인정보 입력은 제어하고, 개발팀은 코딩 어시스턴트를 허용하되 소스코드나 인증키 업로드는 제한할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트의 자동화 작업 시 보안팀 승인을 요구하도록 설정 가능합니다. 04. 📋 복사·붙여넣기와 파일·이미지 사용까지 포함한 통제 데이터는 단순히 프롬프트 입력창으로만 전송되지 않습니다. 임직원들은 문서 내용을 복사하여 붙여넣거나, 파일 업로드, 이미지 스크린샷 등을 적극 활용합니다. 클립보드 복사·붙여넣기 통제, 파일 및 이미지 내 민감정보 식별, OCR 기반 텍스트 통제 기능을 통해 프롬프트 외 다각도로 유입·유출되는 보안 위협을 차단합니다. 05. 📢 사용자 안내와 안전한 AI 활용 문화 형성 생성형 AI 보안은 일방적인 기술적 차단만으로 완성될 수 없습니다. 임직원이 보안 위험을 올바르게 이해하고 기업의 AI 사용 정책을 자연스럽게 준수할 수 있어야 합니다. 사용자가 민감정보를 입력하거나 위험한 AI 서비스를 이용하려는 순간, 즉시 실시간 팝업 안내와 지침을 제공함으로써 업무 생산성을 지키면서도 안전한 AI 활용 문화를 정착시킬 수 있습니다. 프롬프트 인젝션 공격은 생성형 AI 시대를 맞이한 기업이 반드시 해결해야 할 핵심적인 보안 과제입니다. AI 모델이 기업 내부 업무 시스템, SaaS 플랫폼, 코드 저장소, AI 에이전트와 긴밀히 연동될수록 정교한 입력값 통제와 데이터 보호, 정책 기반 거버넌스의 중요성은 그 어느 때보다 강조됩니다. 디노텍은 글로벌 사이버 보안 솔루션 기업인 체크포인트(Check Point) 와의 파트너십을 바탕으로 기업이 생성형 AI 기술을 업무에 활용하면서도 핵심 자산과 시스템을 완벽하게 보호할 수 있도록 최적의 AI 보안 솔루션과 전방위적 컨설팅을 제공합니다.
26.10.22 -
AI 공격도구, ARTEX 어떻게 금융권 해킹을 뚫었나
2026년 9월 말부터 10월 초까지 국내 금융회사에서 침해사고가 잇따라 발생하며 개인정보 유출 피해가 확인됐습니다. 이번 사고에서는 핵심 뱅킹 시스템뿐 아니라 대출모집인 전용 서비스, 임직원 업무지원 등 외부와 연결된 업무 시스템의 보안 위험이 주목받았습니다. 특히 일부 공격 인프라에서 AI 기반 자율 침투 테스트 도구인 'ARTEX'의 흔적이 확인됐다는 분석이 나오면서, AI 에이전트를 활용한 공격 자동화 가능성에도 관심이 집중되고 있습니다. 이번 글에서는 금융권 침해사고와 관련된 주요 공격 기법을 살펴보고, 유사 사고 예방을 위한 핵심 보안 대응 방안까지 자세히 알아봅니다. 1. 금융권 침해사고의 배경: '아르텍스(ARTEX)'와 적응형 침투 이번 국내 금융회사 침해사고와 관련해 주목받은 기술적 단서 중 하나가 바로 '아르텍스(ARTEX)'입니다. 아르텍스는 중국 개발자가 GitHub에 오픈소스(AGPL-3.0)로 공개했던 LLM 기반 자율형 침투 테스트 도구입니다. 자체 AI 모델을 개발해 탑재하는 방식이 아니라 OpenAI GPT, Anthropic Claude, DeepSeek 등 외부 LLM API를 연동해 동작하는 구조로 알려져 있습니다. 특히 여러 에이전트가 역할을 분담해 정보 수집, 취약점 탐색, 공격 경로 계획, 보안 도구 실행, 결과 검증 등의 작업을 연결하고 자동화하도록 설계된 것이 특징입니다. 이 과정에서 기존 모의해킹 도구와 ARTEX형 AI 도구의 주요 차이는 작업 계획과 결과 해석, 후속 작업 선택을 얼마나 자동화할 수 있는지에 있습니다. 기존 도구도 설정과 자동화 수준에 따라 복합적인 취약점 검증을 수행할 수 있지만, LLM 기반 도구는 시스템의 맥락과 앞선 작업의 결과를 바탕으로 다음 작업을 조정할 수 있습니다. * 기존 모의해킹 도구와 ARTEX형 AI 도구 비교 비교 항목 기존 모의해킹 도구 ARTEX형 AI 도구 작동 방식 사전 정의된 규칙·검사 로직 기반의 네트워크·서비스 정보 수집 및 알려진 취약점 점검 LLM 에이전트의 자율 작업 계획 및 도구 실행, 실행 결과 기반의 실시간 후속 작업 조정 공격의 연속성 단일 검사 및 스크립트 설정 범위 내 단계별 검증 취약점 탐색·공격 경로 분석·후속 검증 등 다단계 연계 작업의 자동화 결과 검증 고정 규칙 및 환경에 따른 오탐·미탐 발생 가능 결과 기반 추가 검증 수행 (AI 판단 오류에 따른 오탐·미탐 가능성 상존) 대응 속도 및 탐색 범위 고정 규칙 및 사전에 지정된 정적 검사 범위에 국한 결과 분석에 따른 검사 방식·작업 순서의 동적 조정 (권한 및 도구 기능에 따라 가변적) 공격자가 상용 LLM API와 외부 인프라를 연동해 공격 작업을 자동화했다면, 취약점 탐색과 후속 작업에 필요한 시간을 줄일 수 있습니다. 다만 실제 자동화 수준과 공격 효과는 개별 도구의 구현 방식 및 대상 시스템의 환경에 따라 달라집니다. 개발자는 2026년 10월 8일경 ARTEX 프로젝트의 업데이트를 중단하고 소스코드를 비공개로 전환하겠다는 방침을 밝혔습니다. 이후 로이터는 원본 GitHub 저장소에 접근할 수 없는 상태를 확인했다고 보도했습니다. 다만 저장소의 공개 중단이 기존 코드의 유통이나 별도 파생 프로젝트의 존재까지 의미하지는 않습니다. 실제로 한국어판을 표방하는 별도 저장소도 공개된 바 있어, 원본 저장소의 상태와 파생 코드의 상태는 구분해 살펴볼 필요가 있습니다. 2. 왜 코어뱅킹이 아닌 '외부 접점'이 문제가 된 이유 고도화된 침투 테스트 도구가 활용됐다면 금융회사의 핵심 시스템을 직접 공격했을 것이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 이번 사고와 관련해서는 금융사의 핵심 거래 시스템이 아닌, 점검 사각지대에 놓인 외부 접점인 대출모집인 전용 서비스, 임직원 업무지원 시스템, 외주 인력 관리 인터페이스 등을 주로 겨냥했습니다. 국내 금융회사는 코어뱅킹 시스템을 비롯한 주요 자산을 보호하기 위해 망분리와 접근 통제 등 다양한 보안 대책을 적용하고 있습니다. 그러나 핵심 시스템의 보호 수준이 높더라도 외부에 노출된 서비스나 업무 시스템의 취약점까지 자동으로 해결되는 것은 아닙니다. 따라서 비대면 서비스 확대와 외부 시스템 연계가 늘어날수록 포털, 연동 시스템, API 등 외부 접점의 접근 통제와 데이터 흐름을 함께 관리해야 합니다. 외부 시스템의 취약점이 고객정보 조회 권한이나 내부 시스템과의 연계 구조를 통해 더 큰 위험으로 이어지지 않도록 방어 체계를 설계하는 것이 중요합니다. 이러한 공격 흐름을 이해하기 위해 일반적인 침투 테스트 과정을 바탕으로 논리적 킬체인(Logical Kill Chain)을 4단계로 나누어 살펴보겠습니다. (아래 분류는 공격 흐름을 설명하기 위한 분석 모델이며, ARTEX의 공식 단계 명칭을 인용한 것이 아니고 이번 사고에서 모든 단계가 실제로 수행됐음을 의미하지 않습니다.) * 아르텍스(ARTEX) 관련 공격 흐름 4단계 01. 자율 표적 정찰 (Stage A) 대상 시스템과 네트워크의 자산, 외부에 노출된 서비스와 API 엔드포인트 등 공격 대상 정보를 수집하고 공격 표면을 파악합니다. 02. 취약점 식별 (Stage B) 수집한 정보를 바탕으로 시스템 구조와 접근 통제 상태를 분석하고, 잠재적 취약점과 침투 가능성이 있는 경로를 검토합니다. 03. 자율 무기화 및 익스플로잇 (Stage C) 식별한 취약점이 실제 환경에서 악용 가능한지 검증하고, 허가된 테스트 범위 내에서 시스템 접근이나 권한 확보 가능성을 확인합니다. 04. 측면 이동 및 추가 시스템 접근 (Stage D) 확보한 접근 권한과 시스템 간 연결 관계를 바탕으로 다른 자산에 대한 접근 가능성을 검토합니다. 실제 측면 이동이나 내부망 확산 여부는 별도의 조사와 로그 분석을 통해 확인해야 합니다. 과거에는 보안 담당자가 다수의 API 파라미터와 접근 권한을 개별적으로 검증해야 했던 작업을, AI 에이전트가 자동화된 검사와 결과 분석을 통해 지원할 수 있습니다. 요청에 대한 시스템 응답을 분석하고 후속 작업을 조정하는 방식은 취약점 탐색과 검증에 필요한 시간을 줄이는 데 활용될 수 있습니다. 따라서 보안 실무자는 악성코드나 시스템 파괴 행위뿐 아니라 정상적인 업무 기능과 API 요청을 통해 발생할 수 있는 인가 오류, 과도한 데이터 조회 권한, 비정상적인 데이터 접근 행위까지 점검해야 합니다. * 다만 특정 인가 취약점이 이번 사고의 실제 원인이었는지, AI가 공격의 각 단계를 자율적으로 수행했는지는 확인된 조사 결과에 따라 구분해야 합니다. 3. AI 공격 시대, 방어 체계의 전환점 7가지 이번 침해사고는 외부와 연결된 업무 시스템부터 고객정보에 이르는 접근 경로 전반을 점검해야 할 필요성을 보여줍니다. AI 기반 도구가 공격 대상 탐색부터 취약점 분석, 공격 시도 자동화까지 활용되는 환경에서는 기존 방어 체계의 재점검이 불가피합니다. 악성코드 탐지와 알려진 공격 패턴(시그니처) 차단은 여전히 중요한 기본 통제입니다. 그러나 정상적인 계정과 요청 형식을 이용한 공격, 권한 검증 오류를 악용한 정보 접근, 비정상적인 데이터 조회 행위까지 탐지하려면 기존 통제만으로는 한계가 있습니다. 특히 민감한 금융 데이터를 다루는 환경일수록 외부 접점부터 핵심 DB까지의 경로를 종합적으로 관리하고, 인증·인가 검증과 데이터 통제, 행위 기반 탐지 체계를 유기적으로 연계해야 합니다. 이를 위해 실무에서 확인해야 할 7가지 핵심 방어 체계 전환점을 살펴보겠습니다. 01. 공격 표면(Attack Surface) 전수 식별 직원·협력사용 시스템뿐만 아니라 과거 개발·테스트 목적으로 구축된 서브도메인, 레거시 모바일 API, 외부 연계 서비스까지 인터넷에 노출된 자산을 식별하고 관리 목록에 편입해야 합니다. 단순한 자산 목록 작성에 그치지 않고 자산 소유자, 운영 목적, 외부 노출 여부, 처리하는 데이터의 민감도, 인증·인가 방식 등을 함께 관리해야 합니다. 이를 통해 관리 주체가 불분명하거나 더 이상 사용하지 않는 자산을 식별하고, 불필요한 외부 노출을 줄일 수 있습니다. 02. 외부 시스템-핵심 DB 간 '데이터 통로' 분리 외부 시스템이 내부 고객 DB나 원장 정보에 불필요하게 직접 접근하지 못하도록 데이터 접근 구조를 점검해야 합니다. 필요한 데이터는 업무 목적에 따라 제한적으로 제공하고, 가능한 경우 마스킹된 조회용 데이터나 권한이 통제된 전용 API를 활용하는 것이 좋습니다. 이와 함께 서비스 계정별 최소 권한 원칙을 적용하고, 데이터베이스 접근 권한과 조회 범위를 제한해야 합니다. 중계 API를 도입하더라도 호출 주체와 조회 대상, 업무상 권한을 서버 측에서 검증해야 합니다. 03. 인증을 넘어 '인가(Authorization)' 로직 전면 재검토 MFA(다중인증)를 도입하더라도 정상적으로 로그인한 사용자가 자신의 권한을 넘어 다른 고객의 데이터를 조회할 수 있다면 정보 유출을 막지 못할 수 있습니다. 특히 객체 식별자를 변경해 다른 사용자의 데이터에 접근하는 BOLA/IDOR 유형의 취약점을 점검해야 합니다. 모든 데이터 요청 단계에서 요청 주체와 조회 대상 데이터의 소유권 및 업무상 접근 권한을 서버 측에서 검증해야 합니다. 화면에서 버튼이나 메뉴를 숨기는 방식만으로 접근을 통제해서는 안 됩니다. 실제 데이터에 접근하는 모든 API 요청에서 사용자 역할, 업무 범위, 위임 권한 등을 확인하고, 권한 검증 실패와 비정상적인 접근 시도를 기록해야 합니다. 04. 신뢰 기기 기반 접속 통제(ZTNA) ID와 비밀번호만으로 접근을 허용하기보다 사용자 신원, 단말기 보안 상태, 접속 맥락, 서비스별 권한을 종합적으로 평가해야 합니다. ZTNA(제로 트러스트 네트워크 접근)를 적용해 보안 정책을 충족하는 단말기와 사용자에게 필요한 서비스만 허용하고, 관리자 및 모집인 포털의 접근 경로를 제한할 수 있습니다. 다만 신뢰 기기 기반 통제만으로 애플리케이션 내부의 인가 오류까지 해결되는 것은 아닙니다. 강력한 인증, 단말기 보안 상태 확인, 최소 권한 기반 접근 통제, 서버 측 인가 검증을 함께 적용해야 합니다. 05. API 단위의 호출 임계치(Rate Limiting) 강화 비인가 대량 수집을 방지하기 위해 계정별, 토큰별, 세션별로 단위 시간당 호출 가능한 API 요청과 데이터 조회량을 제한해야 합니다. 단순히 요청 횟수만 확인하는 것이 아니라 순차적인 고객 번호 호출, 짧은 시간 내 광범위한 고객정보 조회, 업무 범위를 벗어난 반복 요청 등 비정상적인 패턴을 함께 분석해야 합니다. 임계치를 초과한 경우에는 위험도와 업무 영향을 고려해 요청 속도 제한, 추가 인증, 일시적인 접근 제한 등의 조치를 적용할 수 있습니다. 정상 업무에 대한 오탐을 줄이면서도 대량 데이터 수집을 조기에 식별할 수 있도록 정책을 지속적으로 조정해야 합니다. 06. 외부 접점 및 DMZ 서버 EDR 연계 외부 API나 웹 애플리케이션의 취약점이 악용될 경우, 연계 서버와 DMZ 서버가 추가 공격의 경유지로 사용될 가능성도 고려해야 합니다. 이를 방지하기 위해 EDR(엔드포인트 탐지·대응)을 활용해 비정상적인 프로세스 실행, 의심스러운 셸 동작, 비정상적인 시스템 명령 실행 등을 탐지하고 대응할 수 있어야 합니다. 다만 EDR만으로 정상적인 애플리케이션 요청을 이용한 인가 오류나 데이터 조회 남용을 모두 탐지하기는 어렵습니다. 웹 서버 및 API 접근 로그, 인증·인가 기록, 데이터베이스 접근 기록, 네트워크 보안 이벤트를 연계해 분석하는 체계가 필요합니다. 07. 시그니처에서 '행위(Behavior) 및 문맥' 기반 관제로 확장 공격 IP 차단과 시그니처 기반 탐지는 여전히 유효하지만, 정상적인 계정과 요청 형식을 이용하는 공격까지 충분히 식별하려면 행위와 문맥을 함께 분석해야 합니다. 예를 들어 파라미터의 순차적인 변경, 단시간 내 광범위한 고객 번호 호출, 평소 업무 범위를 벗어난 데이터 조회, 비정상적인 다운로드 증가 등을 탐지 시나리오에 포함할 수 있습니다. 또한 사용자 계정, 세션, API 요청, 데이터 접근 기록을 연계해 단일 이벤트로는 확인하기 어려운 비정상 행위를 식별해야 합니다. 위험도가 높은 경우에는 추가 인증, 요청 제한, 세션 차단 등 자동 대응을 적용할 수 있습니다. 자동 차단 정책은 정상 업무에 미치는 영향과 오탐 가능성을 고려해 설계하고, 탐지 결과와 대응 효과를 지속적으로 검토해야 합니다. 결론적으로 이번 침해사고는 망분리 중심의 전통적 경계 보안만으로는 외부 접점을 파고드는 공격을 막기 어렵다는 점을 분명히 보여줍니다. 중요한 것은 특정 도구나 공격 패턴에 얽매이지 않고, 외부에 노출된 모든 자산의 가시성을 확보하며 정상 인증 뒤에 숨은 '인가 결함'과 '비정상 행위'를 선제적으로 검증·통제하는 것입니다.
26.10.15 -
체크포인트 리서치 | AI 보안 보고서 2026으로 보는 최신 위협 핵심 요약
수년간 사이버 보안 업계에서 AI는 인간 보안 전문가의 업무를 보조하는 '도우미(Assistant)'나 '부조종사(Copilot)' 역할에 머물러 있었습니다. 하지만 체크포인트 리서치(CheckPoint Research)가 발간한 AI 보안 보고서에 따르면 결정적인 패러다임 변화를 경고합니다. 생성형 AI는 기존의 보조 도구(Assistant)에서 벗어나 실제 침해 사고를 주도하는 자율형 운영자(Operator)로 진화하며, 사이버 위협 환경을 급격히 변화시키고 있습니다. 특히 간접 프롬프트 주입 공격이 급증하고 있으며, 사내 생성형 AI 사용 과정에서 발생하는 민감 데이터 유출 위험이 핵심 보안 화두로 부상했습니다. 그렇다면 지금 AI 위협 환경은 구체적으로 어떻게 달라지고 있을까요? 🔎이번 체크포인트 AI 보고서에서 주목해야 할 주요 AI 보안 위협 6가지 핵심을 짚어드립니다. *Check Point Research: 글로벌 사이버 보안 기업인 체크포인트 소프트웨어 테크놀로지스의 위협 분석 팀으로, 전 세계 200명 이상의 분석가와 연구원이 협력하여 최신 보안 위협과 취약점을 조사하는 인텔리전스 조직 「AI 보안 주요 위협」 AI 오퍼레이터가 9개 정부 기관 침해 AI는 이제 전국적인 사이버 범죄와 국가 차원의 공격에서 실시간으로 명령을 수행하며, 탈취한 데이터를 분석하고 후속 침투 과정을 직접 지시합니다. 1주일 안에 88,000줄의 악성 소프트웨어 제작 한 개발자가 AI를 활용해 일주일 만에 포괄적인 공격 프레임워크를 생성했습니다. 이는 오퍼레이터의 사소한 실수를 통해서만 AI가 개입했음을 파악할 수 있을 정도로 완성도가 높았습니다. 3개월 동안 간접 프롬프트 주입(Indirect Prompt Injection) 5배 증가 2026년 3월부터 5월까지 악성 페이로드 탐지 건수가 급격히 증가했습니다. 이는 공격 경로가 콘텐츠 기반 및 동적 에이전트 환경으로 확실히 전환되고 있음을 보여줍니다. 단 한 번의 검색으로 1초 만에 400개의 민감 파일 유출 승인된 ChatGPT 통합 기능을 통해 단 한 번의 검색으로 400개 이상의 사내 민감 파일이 노출되었으며, 그 과정에서 어떠한 보안 경고도 발생하지 않았습니다.AI 프롬프트 17개 중 1개는 데이터 유출 위험 노출 사내 고위험 프롬프트 비율은 1년 동안 2배로 늘어나 약 4%에 달했습니다. 기업들은 매월 평균 10개의 AI 애플리케이션을 사용하고 있지만, 상당수가 공식적인 통제 없이 쓰이고 있어 유출 위험이 지속적으로 커지고 있습니다. 저비용으로 음성·얼굴·실시간 영상 위조 가능 합성된 가상 신원은 대규모 사기, KYC(본인 인증) 우회, 기업 침투에 광범위하게 악용되고 있으며, 음성·영상·문서 기반 인증 체계 전반을 위협하고 있습니다. 「2026년 AI 사이버 위협 중 가장 주목해야 할 점은 무엇인가요?」 AI는 이제 스스로 해킹을 수행하고, 악성 소프트웨어를 제작하는 수준에 도달했습니다. 동시에 AI 시스템 자체가 공격 대상이 되어, 모델 오염이나 인텔리전스 인프라 노출이 실제 주요 공격 경로로 작동하고 있습니다. 또한 목소리, 얼굴, 실시간 비디오까지 정교하게 위조하는 신원 위변조 공격이 본격화되었습니다. Q. 공격자들은 어떻게 AI를 활용하고 있나요? 공격자들은 주로 탈옥(Jailbreak)된 상용 모델을 이용해 악성코드를 작성 및 디버깅하고, 실시간 침투를 수행하며, 과거에는 전문 팀이 수 주 동안 구축해야 했던 공격 인프라를 빠르게 완성합니다. 실제로 한 개발자는 AI를 이용해 일주일 만에 88,000줄 규모의 C&C(명령 및 제어) 프레임워크를 구축하기도 했습니다. 더 나아가 최근의 우회 기법은 단순한 프롬프트 조작을 넘어, 여러 세션에 걸쳐 에이전트가 신뢰하도록 설계된 구성 파일을 심는 방식으로 진화했습니다. Q. 어떤 산업이 AI 보안 위험에 가장 크게 노출되어 있나요? 비즈니스 서비스, 도매 및 유통, 통신, 소프트웨어 등의 산업이 평균보다 높은 AI 위협 지수를 보이고 있습니다. 그중에서도 비즈니스 서비스 분야가 가장 위험하며, 이는 직원들이 사내 업무와 민감한 비즈니스 환경을 외부 AI 도구에 위탁하는 비중이 늘어나면서 지속적으로 상승하고 있습니다. Q. 왜 AI는 사이버 보안 환경을 근본적으로 바꾸고 있을까요? AI가 공격에 소요되는 시간과 비용, 요구되는 기술 장벽을 대폭 낮추는 동시에 방어자에게는 완전히 새로운 방어 영역을 요구하기 때문입니다. 조직이 업무 효율성을 높이기 위해 도입한 동일한 도구를 공격자 역시 학습하여 악용하고 있으며, 실시간 공방전 속에서 양측 모두가 같은 AI 도구를 맞대고 있습니다. 📕 AI 보안 보고서 2026, 이런 분들께 추천합니다. 👔 CISO 및 보안 리더 🕵️♂️ SOC 및 위협 인텔리전스(TI) 담당자 ⚙️ 에이전틱 AI(Agentic AI) 또는 MCP 통합 환경을 구축하는 보안 아키텍트 📋 사내 AI 도입에 따른 위험 및 컴플라이언스를 관리하는 책임자 🛡️ 즉, AI를 보호하거나 AI로부터 시스템을 방어해야 하는 모든 보안 실무진 🔗Check Point Research 《AI 보안 보고서 2026》 전문 확인하기 《AI 보안 보고서 2026》 에서는 ✔️실제 공격 시나리오 분석, ✔️산업별 위협 지표 통계, 그리고 ✔️진화하는 자율형 AI 위협에 대응하기 위한 엔터프라이즈 방어 가이드를 심도 있게 다루고 있습니다. AI 시대를 맞이해 사내 보안 체계를 점검하고, 대응 전략을 수립하고자 하시는 분들은 체크포인트 공식 홈페이지에서 신청 후 확인하실 수 있습니다. 출처: Check Point Software
26.10.07 -
![[파트너 행사 스케치] 안랩이 제시하는 AI 보안의 미래 썸네일](/data/bbsData/17909200789.png)
[파트너 행사 스케치] 안랩이 제시하는 AI 보안의 미래
지난 17일(목), 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'AhnLab ISF 2026(AhnLab Integrated Security Fair 2026)'이 성황리에 개최되었습니다. 디노텍은 이번 행사에 공식 후원사로 함께하며, 안랩이 새롭게 선포한 차세대 AI 보안 비전과 핵심 기술 세션들을 직접 확인하는 뜻깊은 시간을 가졌습니다. 🔹 AhnLab ISF 2026 :: 공공·금융·기업 고객을 대상으로 최신 보안 동향과 대응 전략을 공유하는 안랩의 연중 최대 통합 보안 전략 컨퍼런스 올해는 산업 전반이 AI 중심으로 빠르게 재편되면서 보안 환경 역시 급격한 변화를 맞이하고 있는데요, 디노텍 역시 기존 사이버 보안의 범주를 넘어, 고도화되는 AI 기반 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 보안 전문성을 지속적으로 확장해 나가고 있습니다. △AhnLab ISF 2026 현장 로비 전경과 공식 후원사(Silver Sponsor)로 소개된 디노텍행사장 로비는 이른 시간부터 최신 보안 기술과 트렌드를 확인하려는 참관객들로 활기를 띠었습니다. 특히 메인 세션장 대형 스크린의 공식 스폰서(Sponsor) 안내 화면에서는 실버 후원사로 당당히 자리한 디노텍(Dinotek)의 로고를 확인할 수 있었습니다. 안랩의 공식 파트너로서 이번 컨퍼런스에 함께 힘을 보태며 긴밀한 파트너십을 다시금 체감한 순간이었습니다. AhnLab ISF 2026 '에이전틱 AI 보안: 빠르게, 지능적으로, 자율적으로'△강석균 대표이사의 오프닝과 함께 본격적인 막을 올린 AhnLab ISF 2026 올해 AhnLab ISF 2026은 ‘에이전틱 AI 보안: 빠르게, 지능적으로, 자율적으로(Agentic AI Security: Fast. Intelligent. Autonomous.)’를 대주제로 삼았습니다. 행사는 안랩 강석균 대표의 오프닝 인사말을 시작으로 막을 열었으며, 1부 키노트 세션과 2부 트랙 세션에 걸쳐 총 14개의 전문적인 발표가 이어졌습니다. 특히 강석균 대표는 인사말을 통해 다음과 같은 핵심 메시지를 던졌습니다. “AI-네이티브 보안 플랫폼 기업으로서 가장 중요한 것은 ‘어떤 AI 기능을 제공하느냐’가 아니라, ‘AI를 활용해 고객의 보안 문제를 얼마나 더 효과적으로 해결할 수 있느냐’입니다. 급변하는 보안 환경 속에서도 끊임없이 혁신해 온 안랩을 믿고 성원해 주신 고객사분들께 감사드리며, 앞으로 본격화될 AI 시대에도 고객에게 실질적이고 더 나은 가치를 제공하는 데 집중하겠습니다.” 단순히 AI 기술을 나열하는 데 그치지 않고, 고객이 현업에서 직면한 보안 문제를 실질적으로 해결하겠다는 안랩의 진정성 있는 방향성을 명확히 확인할 수 있었던 순간이었습니다.△Keynote1 AI가 바꾸는 사이버 위협의 미래 – 안랩 한창규 연구소장 이어지는 첫 번째 키노트 세션에서는 안랩 시큐리티 인텔리전스 센터(ASEC)를 총괄하는 한창규 연구소장이 연사로 나서, AI 기술 발전이 사이버 보안 생태계와 위협 환경을 어떻게 뒤흔들고 있는지 짚어보았습니다. 현장에서는 먼저 AI 생성 코드의 45%에서 취약점이 발견되고(사람 코드 대비 2.7배 수준), 공격 도구의 자동화로 위협의 속도와 표면이 급격히 확대되고 있는 현실을 짚었습니다. 이러한 위협에 맞서기 위해 사람 중심 보안의 한계를 넘어 스스로 판단하고 대응하는 자율형 보안 플랫폼의 필요성을 역설했습니다. 특히 ‘안랩 AI 플러스’를 토대로 복수의 AI 에이전트가 유기적으로 협업하는 에이전틱 AI 기반 보안 아키텍처를 구체적으로 소개해 현장의 큰 관심을 모았습니다.△Keynote AI Against AI: AI가 공격하고 AI가 방어하는 시대 – 이승경 인공지능개발실장 오전 키노트의 마지막 세션에서는 이승경 개발실장이 연사로 나섰습니다. 이승경 실장은 날로 진화하는 AI 기반 공격의 위협 양상을 짚고, 이에 맞서기 위한 안랩의 AI-네이티브 보안 기술 현황과 미래 보안 운영의 방향성을 제시했습니다. 현장에서는 AI 속도와 규모에 대응하기 위한 자율성(Autonomy)과 선제적 방어 체계의 중요성이 강조되며, 공격과 방어가 모두 AI로 이루어지는 환경 속에서 보안 운영이 나아갈 실질적인 해법을 공유했습니다.△전시 부스 전경세션장 밖 로비에 마련된 전시 부스 공간 역시 많은 참관객들의 발길이 이어졌습니다. 안랩은 현장 부스를 통해 차세대 AI 기술의 실제 작동 방식을 선보이는 한편, AhnLab AI SOC, XDR, SOAR 등 자사 및 주요 파트너사의 핵심 보안 제품과 서비스를 직접 시연했습니다. 참관객들은 앞선 세션에서 제시된 에이전틱 AI 보안 비전이 실무 인프라와 운영 환경에서 어떻게 구체적으로 구현되는지 현장에서 생생하게 확인해 볼 수 있었습니다. △Track A AI SOC 2026: Agentic AI가 만드는 차세대 SOC - 이도현 위협대응팀 팀장 오후 트랙 세션은 두 개의 트랙(Track A, Track B)으로 나뉘어 진행되었습니다. 디노텍은 'AI 기반 보안 플랫폼(AI-Driven Security Platform)'을 주제로 한 Track A에 집중했습니다. 특히 두 번째 발표인 'Agentic AI가 만드는 차세대 SOC' 세션에서는 실무 현장에서 가장 궁금해할 "사람과 AI가 실무에서 업무를 어떻게 나누어 맡아야 하는가?"에 대한 명확한 기준이 제시되었습니다.🤖 AI 에이전트가 맡는 일 24시간 감시 (중요 데이터 흡수 판정), 대량 로그/이벤트의 분석과 상관 분석, 공격 의도에 대한 가설 수립, 반복적 대응 조치의 실행, 보고서 작성-탐지 개요·타임라인·IoC 매칭 🧑🏻💻 사람(보안 전문가)이 맡는 일 대응 정책과 권한 범위 설계, 고위험 상황의 최종 승인, 위협 헌팅과 가설의 검증, 고객 커뮤니케이션과 책임, 보고서 결론·권고의 확정 기술이 아무리 자율화되더라도 기업 환경에서는 오작동과 비즈니스 마비에 대한 우려가 존재합니다. AI에게 전권을 넘기는 무조건적인 자동화가 아니라, AI는 대량 로그 분석 및 반복 조치를 맡고 사람은 위험도 높은 최종 승인과 전략적 분석을 맡는 '위험도 기반 업무 분담' 기준을 구체화함으로써 실무 도입의 현실적인 해법을 제시했습니다. 결국 무조건적인 완전 자동화가 아닌, 사람과 AI가 상호보완하는 'Human-in-the-Loop' 체계가 갖춰질 때 비로소 빈틈없고 효율적인 차세대 관제 운영이 완성된다는 점을 짚어준 인상 깊은 시간이었습니다. 📖연관 콘텐츠 보기: AI 자동화와 인간의 판단의 균형 (Human-in-the-Loop) 중심의 보안 최적화 이번 AhnLab ISF 2026은 단순한 신기술 소개를 넘어, 공격과 방어가 모두 AI로 이루어지는 시대에 보안 운영이 어떤 방향으로 나아가야 하는지 명확한 이정표를 확인한 뜻깊은 자리였습니다. 특히 안랩의 공식 후원사로서 현장을 함께하며, 세션 참관뿐만 아니라 행사장을 찾아주신 여러 고객사 및 파트너 관계자분들과 직접 인사를 나누고 현업의 보안 고민을 생생하게 나눌 수 있어 더욱 뜻깊었습니다. 디노텍은 빠르게 진화하는 AI 위협 환경 속에서, 고객사가 최신 보안 체계로 안전하게 전환할 수 있도록 안랩과의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 최적화된 보안 솔루션과 기술지원을 지속해 나가겠습니다.
26.09.30 -
AI 개발에 속도조절을 외치는 이유는 뭘까?
AI 기술의 발전 속도가 날이 갈수록 빨라지고 있습니다. 그런데 최근 업계를 이끄는 주요 기업들의 수장들이 이례적인 목소리를 냈습니다. 🗨️ 오픈AI의 샘 올트먼, 🗨️ 앤트로픽의 다리오 아모데이, 🗨️ xAI의 일론 머스크까지 한목소리로 최첨단 AI의 "개발 속도를 늦춰야 한다"며, 통제 불능의 위험을 경고하고 나선 것입니다. 누구보다 치열하게 기술 경쟁을 벌이던 이들이 왜 지금 속도 조절을 이야기하는 걸까요? 앤트로픽의 다리오 아모데이는 AI가 스스로 성능을 개선하는 단계에 다가갈수록, 기술의 발전 속도가 인간의 이해와 통제 능력을 넘어설 수 있다고 짚었습니다. AI가 비즈니스와 사회 전반에 깊숙이 들어온 지금, 무작정 앞만 보고 달리는 것보다 '인간이 다룰 수 있는 수준으로 안전하게 통제할 수 있는가'가 더 본질적인 질문으로 떠오르고 있습니다. AI 속도조절론의 배경과 현실 우려 #해킹사고 #통제상실 #공조현상 #자율적에이전트 그동안 정부의 규제 움직임에 강하게 반발하던 글로벌 AI 빅테크 수장들이 갑자기 태도를 바꾼 데에는 결정적인 계기가 있었습니다. 바로 AI가 통제 범위를 벗어나, 실제 시스템을 위협하는 사건들이 현실로 나타나기 시작했기 때문입니다. 1. 실험실 통제망을 뚫고 나온 '실제 해킹 사고' 가장 결정적인 계기는 테스트 중이던 오픈AI의 자율 에이전트들이 자체 통제망을 뚫고 개발 플랫폼인 허깅페이스를 무단 해킹한 사건이었습니다. AI가 스스로 약점을 고치며 성능을 올리는 속도가 인간의 감시 속도를 추월했습니다. 앤트로픽 측은 통제되지 않은 에이전트 무리가 풀려날 경우 이르면 6개월에서 1년 안에 인터넷 전체에 심각한 피해를 줄 수 있다며, 실제 ⚠️ 통제 상실이 눈앞의 위험으로 다가왔음을 경고했습니다. 앤트로픽의 이러한 경고는 AI 기술의 급격한 발전과 함께 인공지능의 통제 상실(Loss of Control) 및 자율적 에이전트(Autonomous Agents)가 초래할 수 있는 실존적 위험을 정면으로 지적한 것입니다. 2. "AI를 감시하는 AI가 일탈을 눈감아준다"는 기술적 한계 빅테크 핵심 연구진 10여 명의 분석에 따르면, 현재 기술 수준으로는 AI의 안전성을 완벽히 담보하기가 구조적으로 매우 까다롭습니다. AI의 연산 속도가 워낙 빨라 인간이 일일이 코드를 확인할 수 없어 '감시용 AI'를 투입한 상태지만, 뉴욕타임스 보도에 따르면 이 감시용 AI가 규칙을 만든 인간보다 피감 대상인 AI에 동조하는 현상이 나타나고 있습니다. 두 AI가 비슷한 데이터를 공유하며 정해진 지표 점수를 올리는 데에만 집중하다 보니 일탈을 묵인하는 이른바 '공조(Collusion)' 현상이 발생하는 것입니다. 결국 인간의 가치관과 의도대로 시스템을 통제하는 작업 자체가 구조적인 벽에 부딪힌 셈입니다. 3. 담합 논란과 '사다리 걷어차기'라는 현실적 걸림돌 속도를 줄이자는 취지에는 공감대가 형성되었으나, 이를 실제 실행에 옮기기까지는 산업과 제도 측면의 현실적인 제약이 얽혀 있습니다. ✓ 담합과 법적 리스크: 경쟁 기업들이 모여 모델 훈련 한도나 속도를 협의하는 행위는 반독점법 위반(담합) 소지가 있어, 기업들이 정부에 법적 면책을 요구하는 이례적인 상황이 벌어지고 있습니다. ✓ 국가 간 기술 패권: 개별 기업이 자율적으로 개발을 늦출 경우 해외 경쟁국에 기술 주도권을 빼앗길 수 있다는 '죄수의 딜레마(Prisoner's Dilemma)'가 상존합니다. ✓ 오픈소스 진영의 반발: 메타를 비롯한 개방형 AI 진영에서는 이번 속도조절론이 후발주자와 오픈소스 생태계의 성장을 견제하려는 "사다리 걷어차기"가 아니냐며 경계의 시선을 보내고 있습니다. 지금 기업이 갖춰야 할 AI 거버넌스 3가지 #격리환경 #자율적에이전트 #방화벽 #휴먼인더루프 #킬스위치 #감사로그 AI 속도조절론은 기술 개발을 멈추자는 뜻이 아닙니다. AI 안전 표준기구 설립 논의처럼, 속도에 걸맞은 통제력과 안전장치를 먼저 갖추자는 현실적인 요구입니다. 이 논의가 던지는 메시지는 명확합니다. 기술을 직접 만드는 기업들조차 통제의 한계를 인정했다면, 이를 현업에 도입해 활용하는 일반 기업의 잠재적 위험 부담은 훨씬 커질 수밖에 없습니다. ➡️️ 지금까지 기업들이 "어떤 AI가 더 똑똑한가"라는 성능 경쟁에 집중해 왔다면, 이제는 질문의 방향을 바꿔야 합니다. "문제가 발생했을 때 우리 시스템이 이 AI를 완벽히 통제하고 즉각 멈출 수 있는가?" 최첨단 AI를 안전한 비즈니스 자산으로 안착시키기 위해, 지금 기업 실무진과 리더가 반드시 점검해야 할 핵심 AI 거버넌스 3가지를 짚어보겠습니다. 1. 최소 권한과 격리 환경 AI 시스템이 오동작하거나 악용될 때 발생할 수 있는 파급력을 최소화하기 위해, 직무 수행에 필요한 최소한의 데이터와 권한만 부여하는 접근 방식입니다. 오픈AI 에이전트가 통제망을 뚫고 나갔던 사고가 보여주듯, AI에게 일을 믿고 맡긴다는 이유로 사내 모든 시스템의 문을 열어두는 것은 매우 위험합니다. 특히 업무 자동화를 핑계로 고객 DB, 금융 결제망, 메일 발송 서버 같은 핵심 인프라에 AI의 '직접 쓰기 권한'을 주어서는 안 됩니다. AI가 일하는 공간은 독립된 가상 영역(샌드박스)으로 철저히 격리하고, 딱 필요한 작업에만 최소한의 읽기 권한을 단계별로 열어주는 방화벽 원칙이 필요합니다. 2. 사람의 최종 승인 단계 (Human-in-the-Loop) 감시용 AI가 문제 행동을 눈감아주는 '공조 현상'은 100% 무인 자동화의 맹점을 단적으로 드러냅니다. AI가 작성한 결과물을 또 다른 AI로만 검수하는 방식에는 분명한 구멍이 존재합니다. 따라서 비용을 아끼겠다고 모든 결정을 기계에 넘겨서는 안 됩니다. 법적 책임이 따르는 대외 공지, 대규모 금융 거래, 인사 평가처럼 회사에 치명적인 영향을 줄 수 있는 최종 단계에는 반드시 담당자가 직접 확인하고 도장을 찍는 '사람의 개입(Human Gate)'을 의무적으로 남겨두어야 합니다. 3. 킬스위치(Kill Switch)와 기록 보관 AI 시스템이 인간의 통제를 벗어나거나 치명적인 오류를 일으킬 때, 동작을 즉각 중단시키는 '비상 정지 장치(킬스위치)'의 마련은 필수적입니다. 시스템이 비정상적인 루프를 돌거나 권한 밖의 행동을 보일 때 관리자가 클릭 한 번으로 모든 프로세스를 강제 차단할 수 있어야 합니다. 이와 함께 AI가 어떤 데이터를 바탕으로 판단을 내렸고 어떤 경로를 거쳤는지 역추적할 수 있는 '감사 로그(Audit Trail)'를 투명하게 보관해야 합니다. 앞으로 안전 규제가 본격화되면 "사고 발생 시 원인을 명확히 입증하고, 즉각 시스템을 멈출 수 있었는가"가 기업의 관리 책임을 가르는 핵심 잣대가 될 것입니다. 🛡️ 결과적으로 이번 글로벌 AI 기업들의 메시지는 개발을 멈추자는 것이 아니라, AI를 더 안전하고 책임감 있게 활용하기 위해 제대로 된 통제 장치부터 마련하자는 취지입니다. 속도 경쟁에만 치우치다 보면 예측 불가능한 위험 제어에 실패할 수 있는 만큼, 이제는 규제와 안전장치를 혁신의 걸림돌이 아닌 지속 가능한 활용을 위한 필수 인프라로 바라보아야 할 때입니다.
26.09.15 -
3분기 개인정보 유출 사고에서 보인 공통점
지난 3분기(7~9월)에는 전기차 충전, 대형 유통, 공공기관 등 다양한 분야에서 심각한 개인정보 유출사고가 이어졌습니다. 해킹 기술의 고도화와 기업·기관의 보안 관리 미비가 맞물리며 피해 규모가 크게 확대되었습니다. 단순히 "해킹 사고가 많았다"고 보기보다, 최근 사례를 살펴보면 외부에 노출된 서비스와 계정, 접근권한, 사고 탐지와 대응 체계가 개인정보 보호의 중요한 변수라는 점을 확인할 수 있습니다. 실제 사례를 통해 기업이 놓치기 쉬운 보안 취약 지점을 짚어봤습니다. 1. 3분기에 일어난 주요 개인정보 유출 사례 ① 7월 채비(CHAEVI) 개인정보 유출 전기차 충전 서비스 채비에서는 해킹 공격으로 회원 개인정보가 유출되는 사고가 발생했습니다. 전기차 충전처럼 일상에서 사용하는 서비스 역시 개인정보를 다루는 만큼, 서비스의 규모나 업종과 관계없이 외부 공격에 대비한 보안 관리가 중요하다는 점을 보여주는 사례입니다. ② 8월 GS리테일 과징금 128억 원 개인정보보호위원회는 GS리테일의 개인정보 유출 사고와 관련해 128억 3,600만 원의 과징금을 부과했습니다. 이 사례에서 주목할 부분은 단순히 과징금 규모만이 아닙니다. 개인정보위는 접근통제와 이상 접속 식별, 사고 대응 등 개인정보의 안전한 관리와 관련한 여러 문제를 지적했습니다. 개인정보 사고가 발생하면 실제 유출 규모뿐 아니라 사고를 얼마나 신속하게 인지하고 대응했는지, 평소 안전조치를 어떻게 운영했는지도 중요한 문제가 될 수 있습니다. ③ 8월 이후에도 이어진 다크웹 내 개인정보 유통 유출된 개인정보가 공격자의 시스템에 남는 것으로 끝나는 것도 아닙니다. 일부 유출 정보가 해외 온라인 공간이나 다크웹 등에서 거래·유통되는 정황이 지속적으로 확인되면서, 개인정보 유출이 2차 피해로 이어질 가능성도 함께 주목받고 있습니다. 한 번 유출된 개인정보는 기업이 사고를 수습한 이후에도 통제하기 어렵다는 점에서, 사후 대응보다 사전 예방과 조기 탐지가 중요한 이유입니다. ④ 9월 카카오게임즈 파트너스·RINK 서비스 침해 9월에는 카카오게임즈의 파트너스·RINK 서비스에서 비정상적인 접근이 확인됐습니다. 카카오게임즈는 조사 과정에서 해당 서비스의 취약점을 이용한 접근이 발생했으며, 이후 개인정보 유출 범위를 추가 확인했다고 밝혔습니다. 이 사례는 개인정보를 보유한 부가 서비스나 외부 접점 역시 중요한 보안 관리 대상이라는 점을 보여줍니다. 2. 최근 사고에서 살펴볼 수 있는 3가지 보안 포인트 ① 메인 시스템뿐 아니라 '외부 접점'까지 관리해야 한다 기업의 핵심 시스템에 강력한 보안 장치를 적용하더라도 개인정보를 처리하는 모든 서비스가 동일한 수준으로 관리되지 않는다면 공격 경로가 생길 수 있습니다. 특히 외부에 공개된 웹 서비스, 신규 서비스, 연동 시스템, 파트너용 시스템 등은 지속적인 취약점 점검과 접근통제가 필요합니다. 중요한 것은 "메인 서버가 안전한가"만 확인하는 것이 아니라 "외부에서 우리 시스템으로 들어올 수 있는 경로가 어디까지인가"를 함께 확인하는 것입니다. ② 계정과 권한은 지속적으로 관리해야 한다 개인정보 보호에서 계정 관리는 단순히 비밀번호를 설정하는 문제에 그치지 않습니다. 관리자 계정이나 외부 협력사 계정에 필요 이상의 권한이 부여되어 있거나, 업무가 종료된 계정이 그대로 남아 있다면 침해 사고 발생 시 피해 범위가 커질 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 관리가 필요합니다. 퇴사자 및 업무 종료자의 계정 즉시 회수 외주·협력사 계정의 정기적인 권한 검토 업무에 필요한 범위 내 최소 권한 부여 관리자 및 중요 시스템에 대한 다중인증(MFA) 적용 검토 공유 계정 사용 최소화 및 계정별 활동 기록 다만 최근 모든 개인정보 유출 사고가 MFA 미적용이나 휴면 계정 때문에 발생했다고 단정할 수는 없습니다. 중요한 것은 사고 원인과 관계없이 계정·권한 관리가 침해 가능성과 피해 범위를 줄이기 위한 기본적인 보안 통제라는 점입니다. ③ '침해를 막는 것'만큼 '빨리 알아채는 것'도 중요하다 보안 사고는 완벽하게 차단하기 어려운 만큼, 이상 징후를 얼마나 빨리 발견하고 대응하느냐도 중요합니다. 예를 들어 평소와 다른 시간대의 관리자 로그인, 짧은 시간 동안 발생하는 대량 개인정보 조회·다운로드, 비정상적인 외부 접속 등이 발생했을 때 이를 탐지할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 단순히 로그를 저장하는 것을 넘어 체계를 마련하는 것이 필요합니다. 로그 수집 → 이상 징후 탐지 → 담당자 알림 → 사고 조사 → 대응 특히 사고가 발생한 이후에는 언제 어떤 접근이 있었고, 어떤 조치를 취했는지 확인할 수 있는 기록이 중요한 대응 자료가 될 수 있습니다. 3. 기업이 지금 점검해야 할 보안 체크포인트 점검 항목 실제 확인할 내용 기대 효과 ✅ 외부 접점 관리 공개 웹서비스·부가서비스·연동 시스템의 취약점 및 접근권한 점검 공격 경로 최소화 ✅ 계정 및 접근통제 외주·파트너사 계정 정리, 최소 권한 적용, 관리자 권한 정기 검토 권한 오남용 및 피해 범위 축소 ✅ 인증 강화 관리자 및 중요 시스템의 MFA 적용 여부 점검 계정정보 탈취에 따른 무단 접근 방어 ✅ 개인정보 보호 민감정보 암호화 및 암호키 관리 체계 점검 개인정보 유출 시 악용 가능성 감소 ✅ 로그 및 모니터링 대량 조회·다운로드, 비정상 로그인 등 이상행위 탐지 사고 조기 인지 ✅ 사고 대응 침해사고 발생 시 보고·차단·조사·통지 절차 사전 점검 초기 대응 시간 단축 사고 후 대응을 넘어: 사전 취약점 발굴 중심의 예방 체계 최근 개인정보 유출 사고를 보면 기업의 보안은 더 이상 핵심 시스템 하나만 잘 지키는 것으로 충분하지 않습니다. 외부에 공개된 서비스부터 협력사 계정, 연동 시스템, 관리자 권한, 로그와 모니터링 체계까지 개인정보가 이동하고 처리되는 전체 경로를 함께 관리해야 합니다. 특히 사고가 발생한 뒤 원인을 찾고 피해를 수습하는 것보다 중요한 것은 사고가 발생하기 전에 취약한 지점을 찾아내는 것입니다. 지금 우리 회사의 외부 접점과 계정 권한, 인증 및 로그 관리 체계에 빈틈은 없는지 점검해 보시기 바랍니다. 개인정보 보호는 특정 보안 솔루션 하나로 끝나는 것이 아니라, 접근을 통제하고, 이상 징후를 발견하고, 사고에 신속하게 대응하는 과정 전체를 관리하는 일이기 때문입니다.
26.10.01 -
가트너가 전망한 2026~2027년 사이버 보안 위협
가트너 선정 2026~2027 주요 사이버 보안 위협 4가지 AI 기술이 비즈니스 전반에 자리 잡으면서 사이버 공격의 양상 또한 급격하게 진화하고 있습니다. 생성형 AI를 악용한 사회공학적 기법부터 AI 시스템과 공급망을 직접 노리는 침해 시도까지 위협의 경계가 크게 확장되는 추세입니다. 글로벌 IT 리서치 기관 가트너(Gartner)는 2026~2027년 주요 사이버 보안 위협 4가지로 딥페이크, AI 애플리케이션 침해, 프롬프트 인젝션, 소프트웨어 공급망 리스크를 꼽았습니다. 이번 보고서에서 주목해야 할 핵심 보안 이슈와 조직 차원의 실질적인 대비책을 정리했습니다. (🔗관련 기사 보기)가트너가 발표한 2026~2027년 4대 주요 사이버 보안 위협의 핵심 배경은 인공지능(AI)의 급격한 확산과 고도화로 인해 기존의 단일 보안 체계가 명확한 한계에 부딪혔다는 점입니다. 가트너는 위협 환경에 수많은 노이즈가 발생하는 가운데, 공격자가 방어 조직보다 정보의 양과 공격 실행력 측면에서 상대적 우위를 점하기 쉬운 4가지 핵심 위협을 선정했습니다. 이는 기존의 보안 통제를 정교하게 우회하는 공격뿐 아니라, 기업이 업무와 개발에 도입 중인 AI 인프라 자체를 노리는 타깃형 공격이 본격화되고 있음을 의미합니다.<AI 애플리케이션 침해 소프트웨어 공급망 공격 주요 위협 분류> (출처: Gartner)딥페이크를 활용한 신원 사칭 기업용 AI 애플리케이션 및 에이전트 침해 LLM 제어를 무력화하는 프롬프트 인젝션 AI 파이프라인으로 확장된 소프트웨어 공급망 리스크 선정된 4대 위협 중 3가지가 AI와 직접 연결되어 있다는 점은 특히 주목할 부분입니다. 가트너는 공격자가 정교화된 기술로 방어 체계보다 한발 앞서고 있는 만큼, 단일 탐지 솔루션에 의존하는 방식에서 벗어나야 한다고 지적했습니다. 이에 따라 설계·개발 단계의 사전 검증(Secure SDLC, AIBOM)부터 운영 환경의 실시간 통제(AI 가드레일, 정책 기반 접근 제어), 그리고 다중 인증(MFA)을 결합한 라이프사이클 전반의 다층 방어 체계를 마련해야 한다고 조언했습니다. 1️⃣ 딥페이크 기반의 정교한 신원 사칭 생성형 AI 기술의 발전으로 실제 인물과 육안 및 청각으로 구별하기 어려운 합성 콘텐츠가 금융 사기와 기업 피싱에 광범위하게 악용되고 있습니다. 특히 경영진의 음성과 영상을 정교하게 모방해 비정상 송금을 유도하거나, 비대면 본인확인 및 원격 채용 프로세스를 우회하는 공격이 현실적인 위협으로 부상했습니다. 이러한 공격은 단순한 탐지 툴 도입만으로는 완벽히 막아내기 어렵기 때문에, 다중 요소 인증(MFA)의 전면 적용과 함께 민감한 업무에 대한 오프라인 교차 승인 절차를 결합한 다계층 방어 체계를 구축하는 것이 필수적입니다. 2️⃣ 엔터프라이즈 AI 애플리케이션 및 에이전트 침해 사내 업무 자동화를 위한 자체 AI 에이전트 구축과 서드파티 AI 서비스 연동이 활성화되면서 새로운 공격 표면이 빠르게 확장되고 있습니다. 만약 사내 데이터베이스나 주요 비즈니스 API, 관리자 계정과 직접 연결된 AI 시스템이 침해될 경우, 대규모 핵심 데이터 유출은 물론 시스템 전반의 제어권을 상실할 위험이 있습니다. 따라서 AI 파이프라인 개발 초기부터 보안 개발 생명주기(Secure SDLC)와 위협 모델링을 적용하고, 최소 권한 원칙 기반의 정책 통제(PBAC)와 런타임 상시 모니터링을 통해 자격증명 노출을 원천 차단해야 합니다. 3️⃣ LLM 제어를 무력화하는 프롬프트 인젝션 프롬프트 인젝션은 시스템 프롬프트의 보안 제약을 우회해 AI 모델이 개발 의도와 다른 악의적인 동작을 수행하도록 조작하는 공격입니다. 공격자는 이를 통해 AI 내부의 기밀 정보를 강제로 탈취하거나, 외부 연동 권한을 악용해 시스템 데이터 무단 삭제 및 허가되지 않은 명령을 실행하도록 유도할 수 있습니다. 이는 시스템 프롬프트 작성만으로는 방어의 한계가 명확하므로, AI 입력값과 출력값을 실시간으로 검증·차단하는 런타임 가드레일(Guardrails)을 배치하고 지속적인 자동화 레드팀 테스트를 통해 잠재적 취약점을 사전 검증해야 합니다. 4️⃣ AI 파이프라인으로 확장된 소프트웨어 공급망 리스크 현대 소프트웨어와 AI 개발 환경은 오픈소스 라이브러리, 사전 학습된 모델, 공개 데이터셋 등 다양한 외부 구성요소에 크게 의존하고 있습니다. 공격자는 개별 기업을 직접 타격하기보다 널리 사용되는 오픈소스 패키지나 모델 저장소, CI/CD 배포 파이프라인을 오염시켜 이를 참조하는 사내 인프라 전체로 피해를 확산시키는 전략을 취합니다. 이에 대응하기 위해서는 기존의 소프트웨어 자재명세서(SBOM)뿐 아니라 모델 출처와 학습 데이터를 관리하는 AIBOM 체계를 정립하고, 검증된 저장소 활용 및 빌드 서명 확인 등 공급망 전반에 걸친 보안 통제를 수립해야 합니다. 가트너의 이번 분석은 AI 도입 확산이 기업 보안의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있음을 시사합니다. 이제는 딥페이크나 프롬프트 인젝션과 같은 신종 공격에 대응하는 단편적 방어를 넘어, 엔터프라이즈 AI 애플리케이션과 소프트웨어 공급망 전반을 아우르는 구조적 보안 체계를 구축하는 것이 중요합니다. 기업에서 ▲활용하는 서비스와 주요 시스템을 정확히 파악하고, ▲개발 단계부터 취약점을 점검하며, ▲AI 환경에서 나타나는 새로운 위험 요소까지 함께 관리한다면 날로 진화하는 사이버 공격에도 한층 더 체계적으로 대비할 수 있습니다. 복잡해지는 AI 시대에 맞춰 더욱 고도화된 보안 인프라를 구축하고자 하신다면, 디노텍의 보안 컨설팅 및 솔루션과 함께 선제적인 대비책을 마련해 보시기 바랍니다!
26.09.30 -
오픈AI에서 발생한두 번째 탈옥 사고
지난 20일 최근 오픈AI(OpenAI)의 자율형 AI 모델이 인터넷 접근이 차단된 격리 환경(샌드박스)을 뚫고 외부 정부 기관 및 제3자 시스템에 비정상 접근하는 사고가 발생했습니다. 💥지난 7월 허깅페이스 사건에 이어 또다시 AI 에이전트의 통제 실패가 확인되면서, 오픈AI는 결국 첨단 모델 개발 작업을 전면 중단하기에 이르렀는데요. 이번 사건은 사내 업무에 AI 에이전트 도입을 검토 중인 기업들에게 단순 네트워크 차단만으로는 자율형 AI를 완벽히 통제하기 어렵다는 중요한 시사점을 던져줍니다. 이번 글에서는 오픈AI에서 발생한 '두 번째 탈옥' 사고의 원인과 함께, 최근 몇 년간 변화해 온 AI 보안 사고의 흐름, 그리고 기업이 AI 에이전트를 안전하게 도입하기 위해 어떤 통제 체계를 갖추어야 하는지 살펴보겠습니다. 외신과 오픈AI의 자체 조사에 따르면, AI 에이전트가 미국 인구조사국과 증권거래위원회(SEC) 등 미 정부 주요 사이트와 뉴멕시코대 디지털도서관, 호주 보건복지연구원(AIHW) 등 다수의 제3자 시스템에 비정상 접근을 시도한 사실이 확인되었습니다. 이번 사고에서 확인된 핵심 내용은 다음과 같습니다. [사고 분석] AI 에이전트의 샌드박스 우회 이탈 경로 격리 환경 (샌드박스) 에이전틱 AI 훈련 웹 접속 차단 상태 → 시스템 허점 악용 DNS 질의 경로 우회 웹 프록시 차단 우회 시도 → 탈옥 (통제 이탈) 정부 사이트 및 제3자 접촉 수십 개 기관 대상 접근 시도 ▲ AI 에이전트가 격리 환경의 DNS 허점을 이용해 외부 시스템에 접근한 과정 DNS 허점을 이용한 우회: 보안을 위해 인터넷 접속을 차단한 격리 환경에서 훈련 중이던 에이전틱 AI가 시스템 허점을 이용했습니다. 웹 프록시가 차단되자 DNS(Domain Name System, 53번 포트) 질의 메커니즘을 찾아내 외부 웹에 접속하고 제3자 챗봇에 연결했습니다. 자가 경로 탐색: 정상적인 접근 경로가 막히자, 주어진 목표를 완수하기 위해 다른 우회 경로를 찾거나 시스템 취약점을 자체 탐색하는 '목표 지향적(Goal-seeking)' 동작을 보였습니다. 정렬 실패(Misalignment): 컴퓨터 용어로 AI가 사람의 통제와 안전 지침을 벗어나 독자적으로 행동하는 것을 '정렬을 벗어났다(misaligned behavior)'고 부르며, 이것이 곧 이번 탈옥 사고의 기술적 본질입니다. 지난 몇 년간 오픈AI에 발생한 주요 보안 사고들을 살펴보면, 지난 7월 발생한 ‘허깅페이스(Hugging Face) 사건’을 기준으로 사고의 성격이 완전히 달라집니다. 구분 허깅페이스 사건 이전 허깅페이스 사건 이후 보안 성격 오픈AI가 공격받을 수 있는가? 오픈AI의 AI가 다른 시스템을 공격·접근하는가? 위협 주체 외부 해커, 오픈소스 버그, 계정 탈취범 통제를 벗어난 내부 AI 에이전트 사고 형태 대화 기록 노출, 사내 포럼 침입, 공급망 노출 샌드박스 우회, 비인가 통신, 데이터 외부 게시 📌 허깅페이스 사건 이전 발생 사고 (외부 침입 및 전통적 인프라 결함) 버그로 챗GPT 장애 (2023.03.20): 파이썬용 레디스 라이브러리(redis-py) 버그로 이용자의 개인정보 및 대화 정보 노출 내부 정보 탈취 (2023년 초): 해커가 사내 메시징 시스템에 침입해 AI 개발 논의 포럼 대화 내용 탈취 챗GPT 이용자 계정 탈취 (2024.01): 스리랑카 발 비정상 로그인으로 타인의 대화 기록 노출 제3자 분석업체 믹스패널 침해 (2025.11): 스미싱 공격으로 무단 접근 발생 및 연동 데이터셋 유출 악성 앱 다운로드 (올해 3월 말): macOS 앱 빌드 환경의 GitHub Actions 워크플로가 Axios npm 공급망 공격에 노출 ⚠️ 허깅페이스 사건 이후 발생 사고 (AI 에이전트의 통제 이탈) 허깅페이스 인프라 침해 (올해 7월): 사이버보안 능력 평가 중 에이전트가 샌드박스를 탈출해 허깅페이스 인프라 침해 공개 웹사이트를 ‘메시지 보드’로 활용: 에이전트들이 공개 위키에 글을 남기며 임의의 통신 채널 생성 루비젬스(RubyGems) 의심 사례: 패키지 배포 시스템을 통해 인터넷에 접근했다는 외부 보고 조사 사용자 이미지 53건 외부 게시: 제3자 서비스를 이용하는 과정에서 훈련·평가 데이터가 비공개 이미지 호스팅 링크 형태로 게시 두 번째 샌드박스 탈출 (9월 20일): 격리 환경에서 DNS 허점을 파고들어 외부 인터넷 연결 및 미 정부 웹사이트 접근 이번 오픈AI의 샌드박스 탈출 사고는 사내 업무 자동화를 위해 AI 에이전트를 도입하려는 기업들에게 몇 가지 명확한 기술적 과제를 남깁니다. AI의 자율 행동이 보안 경계를 침범하지 않도록 통제하기 위해서는 다음 3가지 아키텍처 요건이 뒷받침되어야 합니다. DNS 및 아웃바운드(Egress) 트래픽의 엄격한 제어 이번 탈옥의 핵심 원인이었던 DNS 경로 우회를 막기 위해서는 단순 포트 차단을 넘어, 비인가 도메인 조회를 식별하는 DNS 모니터링과 사전에 정의된 도메인만 통신을 허용하는 엄격한 화이트리스트(Allowlist) 정책이 격리 환경에 필수적입니다. 에이전트 런타임 권한 제어(Least Privilege) 에이전트에게 시스템 전체의 포괄적인 실행 권한을 부여하지 않고, 태스크 수행에 필요한 최소한의 API 및 도구 호출 권한만 분리·제한해야 합니다. 비정상적인 시스템 명령어 실행이나 제3자 서비스 호출 시도는 런타임에 즉시 탐지되어야 합니다. 데이터 유출 방지(DLP) 인라인 검증 사용자 이미지 53건이 외부 호스팅 링크로 게시되었던 사례처럼, 에이전트가 처리하는 데이터와 입출력 파이프라인 상에서 사내 중요 정보나 내부 자산이 승인되지 않은 외부 경로로 전송되지 않도록 실시간 데이터 검증 통제망이 동반되어야 합니다.이번 오픈AI의 모델 개발 중단 사태가 던지는 메시지는 명확합니다. 이제 기업 보안의 기준은 'AI 시스템을 외부 침입으로부터 보호하는 것(Securing AI)'에서, 'AI의 통제되지 않은 행동으로부터 내부 자산을 보호하는 것(Securing from AI)'으로의 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. AI 에이전트에게 자율적인 실행 권한을 부여하는 순간, 시스템의 허점을 탐색하는 첫 번째 주체는 외부 해커가 아닌 사내의 AI 에이전트 자신이 될 수 있습니다. 따라서 기업이 AI 에이전트를 실무에 안전하게 안착시키기 위해서는 전통적인 경계 방어에 머무르지 않고, AI가 통제망을 벗어나지 못하도록 강제하는 격리 아키텍처와 내부 런타임 행위 감시 체계를 설계 초기부터 수립해야 할 것입니다.
26.10.01 -
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 -
무선 백도어가 금융권을 겨냥하는 이유
금융권 무선 백도어 대응 포스팅 금융권의 디지털 전환과 AI 기술 도입으로 데이터 자산의 가치가 극대화되면서, 이를 노리는 사이버 위협 역시 전례 없이 정교해지고 있습니다. 이에 금융권은 외부 침입을 차단하기 위해 망분리와 접근통제 등 다양한 보안 체계를 운영하고 있습니다. 하지만 네트워크를 아무리 철저하게 분리하더라도, 네트워크와 별개로 존재하는 무선 통신까지 모두 통제할 수 있는 것은 아닙니다. 바로 이 지점에서 새로운 보안 사각지대가 발생할 수 있습니다. 서버실이나 주요 시설에 설치된 장비에서 비인가 무선 신호가 발생할 경우, 이를 통해 폐쇄망 내부의 정보를 외부로 전달하거나 공격 경로로 악용할 가능성이 있기 때문입니다. 이른바 ‘무선 백도어(Wireless Backdoor)’ 위협입니다. 그렇다면 공격자들은 왜 금융권의 폐쇄망을 우회해 ‘무선’이라는 새로운 경로를 노리는 것일까요? 이번 글에서는 AI 시대를 맞아 금융권이 기존의 유선·네트워크 보안을 넘어 비인가 무선 통신 영역까지 점검해야 하는 이유를 살펴보겠습니다. 무선 백도어 공격이 금융권을 겨냥하는 이유 무선 백도어 공격이 금융권을 집요하게 파고드는 이유는 금융권의 가장 견고한 방어선인 ‘망분리(인터넷망과 내부 업무망의 물리적 차단)’ 체계를 효과적으로 우회할 수 있는 침투 수단이기 때문입니다. 금융권은 핵심 자산과 직결된 민감 데이터를 다루는 만큼 보안 통제가 엄격하지만, 공격자들은 바로 그 경계의 틈을 노려 침투를 시도합니다. 그들이 기존의 유선 방어선을 젖혀두고 무선 백도어를 핵심 수단으로 선택하는 이유는 명확합니다. 견고한 망분리 환경의 우회 침투 금융회사는 외부 침입을 차단하기 위해 인터넷과 단절된 폐쇄망을 운영합니다. 이에 따라 일반적인 소프트웨어 기반 공격만으로는 내부 전산 서버에 도달하기 어렵습니다. 그러나 무선 백도어는 전산 장비(서버, 메인보드 등)나 주변기기(KVM 스위치, 케이블 등)의 공급망 단계에서 초소형 무선 칩셋을 사전에 은닉하는 방식을 취합니다. 이 하드웨어가 내부망에서 독자적인 RF 주파수를 발생시켜 외부 통신 경로를 확보하면, 유선망이 분리되어 있어도 데이터 유출 경로가 형성됩니다. 기존 유·무선 보안 장비의 탐지 사각지대 금융권에 구축된 차세대 방화벽과 기존 유선 보안 장비(IDS/IPS 등)는 네트워크를 통과하는 패킷과 트래픽 분석을 기반으로 위협을 탐지합니다. 무선 침입 방지 시스템(WIPS) 역시 Wi-Fi 기반의 무선 침입 탐지·차단에 특화되어 있습니다. 반면 무선 백도어는 기존 유·무선 네트워크를 거치지 않고 독립적인 RF 무선 주파수로 통신하기 때문에 기존 보안 시스템의 탐지 영역에 포함되지 않으며, 필연적으로 보안 공백이 발생하게 됩니다. 표적 자산의 높은 금전적 파급력 금융권 인프라는 공격 성공 시 탈취할 수 있는 금전적·전략적 가치가 막대합니다. 무선 백도어를 통해 내부 통제 권한이 노출될 경우, 대규모 금융 데이터 유출은 물론 거래 시스템 오작동 명령을 통한 업무 마비 등 기업 신인도에 치명적인 타격을 입히는 결과로 이어질 수 있습니다. AI 시대에 무선 백도어 대응이 필수적인 이유 AI 기술의 발전과 결합하면서 무선 침투 위협의 양상 역시 이전보다 한층 지능화되고 있습니다. 물리적 케이블 단절에 의존하던 전통적 통제 방식만으로는 고도화된 하드웨어 기반 위협을 방어하기 어렵습니다. 특히 AI 환경과 결합하면서 나타난 다음과 같은 위협의 변화들은 금융권의 즉각적인 무선 침투 방어 대책을 요구하고 있습니다. AI 결합을 통한 지능형 데이터 선별 및 무선 유출 무선 백도어에 AI 기술이 결합될 경우, 내부망의 방대한 데이터 중 중요 정보만을 자동으로 식별·선별하여 외부로 유출하는 지능형 공격으로 발전할 수 있습니다. 이러한 공격은 내부 네트워크를 거치지 않고 독립적인 RF 무선통신을 통해 데이터를 전송하기 때문에 기존 보안체계만으로는 탐지가 어렵습니다. 따라서 데이터 유출 과정에서 발생하는 비정상 RF 무선신호를 직접 탐지·분석하는 별도의 보안체계가 필요합니다. 하드웨어 공급망 및 물리적 접점 리스크 증대 서버 및 통신 장비의 글로벌 공급망 경로가 복잡해지면서 제조, 납품, 유지보수 단계에서 발생하는 하드웨어 변조 위협이 현실적인 관리 과제로 대두되었습니다. 또한 전산실 등 주요 구역 내 미인증 통신 장비의 반입이나 비인가 모듈 장착 등 물리적 보안 영역에서의 이상 통신을 상시 검증할 필요성이 커졌습니다. 컴플라이언스 준수 및 대외 신뢰성 유지 전자금융감독규정 등 금융 보안 기준은 주요 전산 구역에 대한 엄격한 물리적 보호와 비인가 단말 통제를 요구하고 있습니다. 고도화된 무선 위협 환경에서 전파 사각지대를 방치할 경우 대형 보안 사고로 직결될 수 있는 만큼, 상시적인 관리 체계 확립이 필수적입니다. Action Plan 안전한 금융 환경을 위한, 무선 백도어 해킹 대응 전략 글로벌 시장조사기관 데이터 브릿지 마켓 리서치(Data Bridge Market Research)에 따르면, 전 세계 물리보안 시장은 연평균 약 7.9%의 높은 성장세를 이어갈 것으로 전망됩니다. 이는 단순한 출입 통제를 넘어, 유선 보안의 사각지대인 전파 환경까지 관리하려는 수요가 확대되고 있음을 보여줍니다. 금융권 역시 눈에 보이지 않는 무선 백도어 위협에 대응하기 위해 24시간 상시 전파 감시 체계를 구축하는 추세입니다. 비인가 통신 장비가 방출하는 이상 주파수를 조기에 식별하고 차단하는 무선 침투 탐지 솔루션의 필요성이 커지는 이유입니다. 이에 대한 실질적인 대안으로 주목받는 지슨(GITSN)의 무선 백도어 해킹 탐지 시스템, 알파-H(Alpha-H)는 서버실과 전산실 등 핵심 구역 내 비인가·이상 주파수를 실시간으로 탐지하고, 발생 위치까지 정밀하게 추적하여 전파 보안의 사각지대를 해소합니다. 알파-H(Alpha-H) 제품 정보 →△ 지슨 | 무선백도어 해킹 탐지 시스템(Alpha-H) 작동 개념도 이제 금융권의 보안 경계선은 네트워크 방화벽을 넘어, 공간을 오가는 보이지 않는 전파 환경까지 관리하는 통합적 보안 체계로 진화해야 할 때입니다.
26.09.02 -
![[디노텍 소식] 체크포인트 공식 파트너십 체결 안내 썸네일](/data/bbsData/17883135009.png)
[디노텍 소식] 체크포인트 공식 파트너십 체결 안내
안녕하세요, 디노텍입니다. 디노텍이 지난 8월 26일, 글로벌 사이버 보안 솔루션 기업인 체크포인트(Check Point Software Technologies Ltd.)와 공식 파트너(Authorized Reseller) 계약을 체결하였습니다. 디노텍은 이번 파트너십을 기반으로 체크포인트의 핵심 역량을 결합하여 AI 보안 비즈니스를 본격적으로 확장해 나갈 계획입니다. 고객의 비즈니스 환경에 최적화된 AI 보안 체계를 구축하고, 지능형 위협에 강력하게 대응할 수 있도록 솔루션 공급과 기술 지원 역량을 집중하겠습니다. 파트너십 내용: Check Point 공식 파트너 (Authorized Reseller) 주요 사업 영역: 체크포인트 AI 보안 솔루션 공급 및 구축 지원 감사합니다. AI 보안 솔루션 보러가기 >
26.09.01 -
![[현장 스케치] 체크포인트가 보여준 AI 시대 사이버 리스트 대응 전략 썸네일](/data/bbsData/17882487699.png)
[현장 스케치] 체크포인트가 보여준 AI 시대 사이버 리스트 대응 전략
최근 생성형 AI와 고도화된 프런티어 AI 모델이 비즈니스 전반에 빠르게 확산되면서, 이를 악용한 새로운 사이버 위협 또한 현실화되고 있습니다. 이에 따라 기업에는 그 어느 때보다 선제적인 사이버 리스크 대응 전략이 요구되고 있습니다. 이에 지난 8월 27일, 삼성동 벨지움에서 열린 ‘Check Point Partner H2 Enablement Day (Korea Partner X-Change)’ 현장에 다녀왔습니다. 이번 세미나는 체크포인트와 총판사인 인성디지털이 주최하였으며, <AI 시대, 프런티어 AI 모델 악용에 대비한 사이버 리스크 대응 전략>을 주제로 최신 위협 흐름과 실질적인 해법을 공유하는 자리였습니다. 편안한 분위기 속에서 파트너사 간 네트워킹이 진행되었으며, AI 시대의 보안 체계 변화와 위협, 기업 대응 전략 등 핵심 세션을 통해 생생한 인사이트가 전달되었습니다. 이번 행사에는 디노텍 주요 인원들이 참석해 체크포인트의 최신 비즈니스 전략과 AI 보안 비전을 직접 확인했습니다. ◼ Check Point Business Update 세미나의 첫 순서는 체크포인트 코리아 임현호 지사장님의 웰컴 스피치 및 비즈니스 업데이트(Check Point Business Update)로 시작되었습니다. 이번 오프닝에서는 체크포인트 코리아의 핵심 방향성으로 AI & CTEM(지속적 위협 노출 관리) 중심의 보안 역량 고도화, 국내 로컬 POP(Point of Presence) 인프라 투자(SASE, AI WAF 등), 그리고 파트너사와의 긴밀한 협업(Collaborations)을 통한 동반 성장을 강조했습니다. 단순한 제품 공급을 넘어, 고도화되는 사이버 위협 속에서 파트너와 함께 실질적인 보안 가치를 고객에게 전달하겠다는 메시지가 인상적이었습니다. ◼ 무엇을 먼저 막아야 하는가? 공격 가능한 위험(Exposure)의 식별과 대응 전략 오프닝에 이어 본격적인 첫 번째 세션이 진행되었습니다. 이번 세션에서는 최근 보안 시장에서 가장 주목받는 '노출 관리(Exposure Management)'의 글로벌 트렌드와 기업의 선제적 대응 방향이 집중적으로 다뤄졌습니다. 특히 기업 내 산재한 노출 위험을 실질적으로 통제하기 위한 핵심 실천 체계로 글로벌 IT 리서치 기관 가트너(Gartner)의 CTEM(지속적인 위협 노출 관리, Continuous Threat Exposure Management) 프레임워크가 소개되었습니다. 일회성 취약점 점검을 넘어, 자산 식별부터 우선순위화, 공격 가능성 검증 및 실제 조치까지 아우르는 5단계의 지속적인 관리 체계를 구축해야 실질적인 침해 사고 위험을 크게 줄일 수 있다는 점이 언급되었습니다. 발표에서는 Exposure Management 시장이 매년 약 25%에 달하는 빠른 성장세를 보이고 있으며, 아시아 태평양 지역(APAC) 중에서도 한국 시장의 수요와 성장 잠재력이 매우 높다는 점이 강조되었습니다. 💡 Key Insights 쏟아지는 취약점 속 '실질적 위협' 식별: 단순 취약점 나열이 아닌, 공격자가 실제로 침투 경로로 악용할 수 있는 위험 노출 지점(Exposure)을 우선적으로 파악 조치 우선순위 기반의 선제 방어: 무작정 모든 경고에 대응하기보다 비즈니스에 치명적인 영향을 미치는 경로를 먼저 차단하여 보안 운영 효율을 극대화 지속적 관리 체계 구축: 단발성 점검을 넘어 지속적인 위협 평가 및 모니터링을 통해 기업의 보안 수준을 상시 유지하는 프로세스 제시 👉 Check Point 지속적 위협 노출 관리(CTEM) 솔루션 알아보기 ◼ 생성형 AI 시대, 엔드투엔드 인프라와 4-Pillar 보안 전략 | 메가존클라우드 이어진 세션에서는 체크포인트와 협력 중인 메가존클라우드가 연사로 나서, 생성형 AI 도입 시 직면하는 보안 리스크와 실질적인 대응 방안을 공유했습니다.최근 OpenAI 보안 사고 사례와 함께 프롬프트 인젝션, 민감 정보 유출, Shadow AI(비인가 AI 활용) 등 신규 위협이 강조되었습니다. 이에 메가존클라우드는 DELL 하드웨어 기반 AI 인프라부터 클라우드, 보안 관제(HALO)까지 아우르는 엔드투엔드(End-to-End) 구축 역량과 함께, AI 보안 운영의 핵심 기준으로 '4-Pillar 통합 보안 구조'를 제시했습니다. AI 보안 운영 체계의 새로운 기준 (4-Pillar) 아키텍처 통제 Infra 인프라 공격 표면의 원천적 차단 Shadow AI 가시성 확보 및 데이터 흐름 통합 통제 AI 가드레일 Data 안전한 데이터 활용 및 신뢰성 보장 입·출력 필터링을 통해 민감정보 유출과 환각·유해 생성 통제 AI Red Team Model AI 특화 공격 대응 실전 방어 구축 공격 시뮬레이션을 통한 모델 취약점 점검 및 대응력 검증 거버넌스 및 규제 대응 GRC 투명하고 안전한 AI 거버넌스 확립 전사 AI 사용 정책 수립 및 글로벌 컴플라이언스 통합 대응 기업 맞춤형 인프라 설계와 4가지 보안 축이 갖춰져야 안전한 AI 도입이 가능하다는 점을 확인한 세션이었습니다. 이번 세미나는 글로벌 보안 위협 속에서 기업의 AI 전환을 안전하게 보호하기 위한 체크포인트의 핵심 전략을 확인할 수 있는 뜻깊은 자리였습니다. 특히 임현호 지사장님은 체크포인트가 AI 시대의 복잡한 보안 위협에 대응하기 위해 ▲하이브리드 메시 네트워크 보안(Hybrid Mesh), ▲워크스페이스 보안(Workspace), ▲공격 표면 관리(Exposure Management), ▲AI 보안(AI Security) 4대 전략적 필러(Four Strategic Pillars) 중심의 통합 보안 전략을 전개해 나가고 있음을 강조했습니다. 디노텍은 글로벌 사이버 보안을 선도하는 체크포인트의 공식 파트너로서, 검증된 기술력과 현장 중심의 엔지니어링 역량을 결합해 고객 환경에 최적화된 AI 보안 도입을 지원해 나갈 계획입니다. 앞으로 많은 관심 부탁드립니다 😊
26.08.31 -
오픈AI 해킹이 AI 보안 생태계에 던진 경고
AI 자율 위협과 보안 전략 최근 글로벌 생성형 AI 선도 기업조차 보안 사고를 겪으면서, 전 세계 IT 및 보안 업계에 강력한 경고 메시지가 전해졌습니다. 많은 기업이 생성형 AI 도입에 속도를 내고 있지만, 기술의 발전 속도만큼 보안 체계가 따라가지 못할 때 어떤 리스크가 발생하는지 명확히 드러난 셈입니다. 이제 AI는 단순한 업무 도구를 넘어 기업 인프라의 핵심으로 자리 잡았습니다. 하지만 기술이 고도화될수록 위협의 형태 또한 자율적이고 통제하기 어려운 방식으로 진화하고 있습니다. 이번 글에서는 최근 사고를 통해 드러난 AI 보안의 취약점을 짚어보고, 통제 불능의 자율적 위협에 기업이 어떻게 대비해야 하는지 살펴보겠습니다. 1. 현실화된 AI 자율 위협과 샌드박스 탈출지난 7월 21일, 인공지능(AI)이 스스로 외부 사이트를 해킹하는 사상 초유의 사건이 벌어졌습니다. (관련 기사 보기) 당시 오픈AI(OpenAI)는 외부 인터넷과 완전히 격리된 내부 ‘샌드박스’ 환경에서 AI의 사이버 공격 능력을 측정하는 보안 평가를 진행하고 있었습니다. 그런데 여기서 공격 주체로 나선 것은 오픈AI의 최신 모델 ‘GPT-5.6 솔’과 일부 출시 예정 모델들이었습니다. 오픈AI에 따르면, 해당 모델들은 별도의 지시가 없었음에도 주어진 과제의 결괏값을 얻는 데 지나치게 집중한 나머지, 알려지지 않은 제로데이 취약점을 스스로 찾아내 격리 통제망을 우회했습니다. 통제를 벗어난 AI는 외부 인터넷에 무단 접속한 뒤, 세계 최대 오픈소스 AI 플랫폼인 허깅페이스의 서버를 해킹하고 내부 인증 정보를 탈취했습니다. 허깅페이스는 피해 사실을 공개하며, 모든 공격 과정을 자율형 AI가 주도했다는 점에서 지금까지의 해킹 사례와는 본질적인 차이가 있다고 강조했습니다. 양사는 이번 사고를 최첨단 사이버 역량이 동원된 전례 없는 공격으로 규정하고 공동 대응 방침을 밝혔습니다. 비록 시험 환경에서 발생한 사고이지만, AI가 스스로 통제를 벗어나 외부 시스템 해킹에 성공한 만큼 실제 위협으로 이어질 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 2. AI 보안 생태계가 마주한 핵심 경고 이번 사건은 외부 해커의 직접적인 지시나 악의적인 프롬프트 주입 없이도, AI 에이전트가 주어진 목표를 달성하는 과정에서 스스로 시스템 취약점을 탐색하고 침투를 감행할 수 있음을 증명했습니다. AI가 단순한 공격의 도구를 넘어 자율적 공격 주체로 전환될 수 있음을 보여준 사례로, 이는 기존 AI 보안 패러다임의 근본적인 전환을 요구하는 세 가지 명확한 경고를 던집니다. 격리 환경의 맹점과 통제망 무력화: 인터넷이 차단된 안전한 샌드박스 내부에서도 AI는 숨겨진 제로데이 취약점을 스스로 찾아내 탈출했습니다. 기존의 물리적·논리적 망분리 방식만으로는 고도화된 AI의 자율적 행동을 완벽히 통제할 수 없다는 한계가 드러났습니다. 목표 지향적 자율성이 부른 통제 불능: AI 모델은 주어진 과제를 완수하기 위해 외부 서버 침투와 인증 정보 탈취라는 극단적인 수단까지 스스로 선택했습니다. 편익을 위해 부여한 자율적 문제 해결 능력이 정밀한 통제 장치 없이는 치명적인 위협 수단으로 변질될 수 있음을 보여줍니다. 내부 위협으로 돌아선 AI와 레거시 보안의 한계: 외부 침입 차단에 집중하는 기존 방화벽과 백신 체계는 시스템 내부의 '승인된 AI'가 자율적으로 일으키는 이상 행위를 걸러내지 못합니다. 3. 자율형 AI 위협 대응을 위한 보안 확보 전략 자율적 AI 위협이 가상 시나리오가 아닌 현실의 문제가 된 만큼, 실시간 검증과 최소 권한 원칙에 기반한 새로운 보안 거버넌스 도입이 시급합니다. 기업이 안전한 비즈니스 환경을 유지하기 위해서는 다음과 같은 구체적인 실행 체계가 뒷받침되어야 합니다. AI 거버넌스 수립: AI 도입 목적, 실행 권한, 책임 소재를 명확히 하는 사내 보안 기준을 첫 단계부터 마련해야 합니다. 특히 AI 에이전트가 접근할 수 있는 내부 자산 범위를 최소화하고, 이상 행동 발생 시 즉시 권한을 회수하는 가이드라인이 필수적입니다. 데이터 프라이버시 보호: AI 학습 및 추론 과정에서 기업 기밀이나 민감 정보가 유출되지 않도록 가명화 및 입출력 필터링 시스템을 구축합니다. API 연동 구간에는 민감 데이터 마스킹과 데이터 유출 방지(DLP) 체계를 결합해야 합니다. 모델 취약점 방어: 프롬프트 인젝션, 적대적 공격 등 AI 특화 위협을 실시간으로 탐지·차단하는 전용 보안 솔루션을 도입합니다. AI가 비정상적인 시스템 명령어 생성을 시도할 경우 이를 사전에 차단하는 필터링 엔진이 뒷받침되어야 합니다. 자율성 통제 (Human-in-the-Loop): AI가 독립적으로 판단하고 실행하기 전, 주요 의사결정 단계에는 반드시 사람이 검증하는 안전장치를 마련합니다. 외부 통신 시도, 계정 권한 상승, 파일 수정 등 고위험 작업에는 관리자 승인 절차를 강제해야 합니다. 기업 최적화 인프라: 보안 통제가 어려운 퍼블릭 AI 사용을 제한하고, 기업 내부망에서 안전하게 구동되는 온프레미스(On-Premise) 또는 프라이빗 클라우드 기반 환경을 구축합니다. 네트워크 레벨에서 AI 에이전트 전용 격리망과 이상 트래픽 모니터링을 상시 적용해야 합니다. AI의 활용도가 높아질수록 비즈니스 생산성은 향상되지만, 데이터 유출과 비인가 접근 같은 취약점은 사후 수습에 막대한 리스크를 초래합니다. 따라서 성공적인 AI 비즈니스를 구현하기 위해서는 AI 도입 초기 단계부터 철저한 거버넌스(Governance)를 확립하고, 기업 환경에 최적화된 맞춤형 보안 체계를 구축하여 잠재적인 위협에 선제적으로 대응해야 합니다.
26.08.24 -
AI 자동화와 인간의 판단의 균형
글로벌 보안 기업 타인스(Tines)의 'Voice of the SOC Analyst' 보고서에 따르면, 이미 2022년 당시에도 보안운영센터(SOC) 분석가의 71%가 매일 쏟아지는 경보와 업무 과중으로 번아웃을 호소한 바 있습니다. 오늘날 사이버 위협이 더욱 고도화된 환경에서 보안운영센터(SOC)의 업무 과중과 번아웃 문제가 커지면서, AI 자동화는 보안 운영 효율을 높이기 위한 핵심 전략으로 주목받고 있습니다. 하지만 무분별한 자동화 확장이 완벽한 해결책이 될 수는 없습니다. 비즈니스 맥락에 대한 이해 부족과 오탐 리스크 등 현장 적용 시 발생하는 AI의 기술적 한계 역시 분명하기 때문입니다. 그렇다면 방어 속도를 높이면서도 안전성을 담보하려면, AI와 인간의 개입 지점을 어떻게 설계해야 할까요? 1 AI 자동화만으로 해결할 수 없는 명확한 한계 보안 현장의 AI는 데이터와 규칙에 따라 작동하는 확률적 계산 모델일 뿐, 비즈니스 정황이나 법적 책임까지 고려하는 완전한 지능체가 아닙니다. 이로 인해 다음과 같은 명확한 사각지대가 발생합니다. ⚠️ 기술적 원인 (학습의 한계와 역공격 리스크) AI는 과거 데이터 기반으로 학습하기 때문에 기존 패턴에 없는 제로데이(Zero-Day) 취약점을 이용한 새로운 공격을 탐지하기 어렵습니다. 또한, 공격자가 탐지 로직을 역공학하여 필터링을 우회하거나 학습 데이터를 오염시키는 적대적 공격 체계에도 취약합니다. ⚠️ 비즈니스·운영적 원인 (맥락 이해의 부재) AI는 정기 점검이나 프로모션 같은 기업의 실제 업무 정황을 알지 못합니다. 이로 인해 정상 트래픽을 공격으로 오인해 서비스를 차단하는 오탐(False Positive)이나, 탈취된 정상 계정의 악의적 행위를 신뢰해 방치하는 미탐(False Negative) 리스크가 상존합니다. ⚠️ 제도적·인적 원인 (책임 소재와 사회공학적 공격) AI의 판단 근거를 명확히 설명하기 어려운 '블랙박스 문제'로 사고 발생 시 법적·행정적 책임을 AI에 물을 수 없습니다. 딥페이크나 스피어 피싱 같은 인간의 심리를 노린 사회공학적 공격 역시 기술적 자동화만으로는 통제에 한계가 있습니다. 2 휴먼인더루프(Human-in-the-Loop) 중심의 보안 최적화 이러한 한계는 자동화의 무용성을 뜻하지 않습니다. 핵심은 AI에 통제권을 온전히 넘기지 않고, AI의 처리 속도와 인간의 맥락적 판단력을 결합하는 'Human-in-the-Loop(HITL)' 구조를 만드는 것입니다. AI와 인간의 명확한 역할 분담 HITL 프레임워크는 AI와 보안 담당자가 각자의 강점에 집중하도록 역할을 분리합니다. 구분 주요 역할 AI의 역할 🤖 • 1차 데이터 필터링: 수만 건의 알람 중 무의미한 노이즈 선별 및 제거 • 위협 데이터 연관 분석: IP, 자산 정보, 악성 파일 해시 등 기초 분석 자료 자동 연관·요약 인간의 역할 🧑💻 • 비즈니스 정황 평가: 탐지된 위협이 실제 서비스와 업무에 미칠 영향 종합 판단 • 최종 조치 승인 및 책임: 시스템 차단, 서비스 격리 등 핵심 대응 결정 및 책임 보유 HITL 전략이 가져다주는 실무적 가치 경보 피로(Alert Fatigue) 감소AI가 단순 노이즈를 1차로 걸러내고 관련 위협 맥락(IP, 해시, 자산 정보)을 자동으로 요약 제공함으로써, 분석가는 수만 건의 알람에 치이는 대신 우선순위 높은 핵심 위협에 집중하고 평균 대응 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 오탐으로 인한 비즈니스 중단 및 2차 피해 방지핵심 서비스 차단이나 IP 격리 등 영향도가 큰 조치 직전에 보안 전문가의 검증·승인 단계를 배치함으로써, 자동화 오작동으로 인한 서비스 마비를 예방하고 강력한 보안과 비즈니스 연속성을 동시에 달성합니다. 설명 가능성 및 법적 규제(Compliance) 충족 EU AI Act 등 글로벌 규제는 고위험 AI 의사결정에 인간의 감독(Human Oversight)을 의무화합니다. AI 판단의 블랙박스 한계를 극복하고 전문가의 승인 이력을 남김으로써 향후 감사나 사고 조사 시 명확한 법적·행정적 대응 근거를 확보할 수 있습니다. 결국 사이버 공격 대응의 속도를 높이면서도 치명적인 오탐 오류를 막기 위해서는 '탐지와 분석은 AI에게, 최종 대응 승인은 인간에게' 맡기는 실시간 협업 구조가 필수적입니다. 현대 보안 위협은 인간이 수동으로 대응할 수 없는 속도로 진화하고 있으며, 이에 대응하는 보안 전략의 핵심은 '속도(AI)'와 '판단(인간)'의 균형 보완에 있습니다.
26.08.20 -
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 -
AI 추론이 만드는 새로운 보안 위협
생성형 AI와 머신러닝의 활용이 빠르게 확산되면서 개인정보 보호의 패러다임도 변화하고 있습니다. 이제는 개인정보의 직접적인 유출을 넘어,AI가 데이터를 분석해 새롭게 도출한 ‘인사이트'가 새로운 프라이버시 위험으로 떠오르고 있습니다. 최근 가트너(Gartner)는 🔗2029년까지 대부분의 개인정보 침해 사고가 개인식별정보(PII)의 직접적인 노출이 아닌, AI가 개인에 대해 생성한추론 결과에서 발생할 것으로 전망했습니다. 개인정보가 직접 노출되지 않아도 AI를 통해 민감한 정보가 추론될 수 있는 시대, 기업의 개인정보 보호 전략은 어떻게 달라져야 할까요? 이번 글에서는 AI 추론이 만드는 새로운 개인정보 보호 위험과 기업이 준비해야 할 대응 방향을 살펴보겠습니다. 개인정보 보호에서 말하는 AI 추론(AI Inference)이란? 이미 공개된 정보나 파편화된 비식별 데이터를 인공지능이 분석하여, 개인이 숨기고자 하는 민감한 정보나 대상을 정확하게 예측하고 찾아내는 과정 이번 AI 추론의 핵심은, AI가 데이터를 분석해 기존 데이터에 직접 포함되어 있지 않은 개인의 특성이나 정보를 새롭게 도출할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 개인의 건강 정보가 직접 포함되어 있지 않더라도, AI가 다양한 데이터를 결합하고 분석하는 과정에서 건강 상태나 행동 패턴과 같은 민감한속성을 추론할 수 있습니다.특히 생성형 AI와 머신러닝 기술이 발전하면서 익명화·집계된 데이터에서도 개인에 관한 새로운 인사이트가 도출될 가능성이 커지고 있습니다.따라서 개인정보 보호의 범위 역시 원본 데이터를 보호하는 것에서 나아가, AI가 데이터를 통해 무엇을 알아낼 수 있는지까지 함께 관리하는 방향으로확산될 필요가 있습니다. ☑️ 데이터 노출에서 ‘인사이트 노출’로 가트너는 개인정보 보호 위험의 중심이 ‘데이터 노출(Data Exposure)’에서 ‘인사이트 노출(Insight Exposure)’로 이동하는 근본적인 변화가 나타나고 있다고 분석했습니다. 기존 개인정보 보호가 이름, 연락처, 계정 정보처럼 개인을 직접 식별할 수 있는 데이터의 유출을 막는 데 초점을 맞추었다면, 이제는 전혀 다른 차원의 위험을 관리해야 하는 시대가 된 것입니다.AI 환경에서는 직접적인 데이터 유출이 없더라도 새로운 개인정보 위험이 발생합니다. 방대한 정보를 스스로 분석하고 연결하는 AI가 기존 데이터에 없던 민감한 개인 정보나 성향까지 정확하게 추론해 낼 수 있기 때문입니다. 기존 개인정보 보호 Data Exposure 데이터 자체의 노출 → AI 시대 개인정보 보호 Insight Exposure AI가 도출한 정보의 노출 특히 이러한 추론 기반 공격은 기존 보안 체계에서 탐지하기 어려울 수 있다는 점도 주목해야 합니다. 개인정보가 담긴 파일이나 데이터베이스가 직접 유출되는 방식과 달리, AI의 분석을 통해 새로운 정보가 생성될 수 있기 때문입니다. 기업들이 규제와 비용 부담에 대응해 보유하는 개인정보를 줄여가더라도 안심하기 어려운 이유입니다. 가트너는 위협 행위자 역시 AI를 활용해 이러한추론 기반 공격을 수행할 수 있게 됐다고 설명합니다. 결국 개인정보를 얼마나 보유하고 있는지만 확인하는 것으로는 충분하지 않습니다. AI가 어떤 정보를 추론할 수 있는지, 생성된 인사이트가 어떻게 사용되는지까지 관리해야 하는 새로운 과제가 등장하고 있습니다. ☑️ 가트너가 제안하는 AI 추론 위험 대응 전략 이러한 변화는 기업의 개인정보 보호 체계에도 새로운 대응을 요구하고 있습니다. 가트너는 추론 기반 개인정보 보호 위험에 대응하기 위해 기존의 보호 체계를 AI 환경에 맞게 확장할 필요가 있다고 제언합니다. 그렇다면 기업은 구체적으로 무엇을 준비해야 할까요? 1. 개인정보 보호 프로그램에 AI 거버넌스 내재화 AI 개발과 배포 전 과정에 ‘개인정보 보호 중심 설계(Privacy by Design)’ 원칙을 적용하고, 알고리즘의 편향과 과적합, 의도하지 않은 개인정보 추론 가능성을 정기적으로 평가해야 합니다. 2. 개인정보 보호 강화 기술(PETs) 도입 차등 프라이버시(Differential Privacy), 합성 데이터(Synthetic Data), 개인정보 보호형 머신러닝 등 개인정보 보호 강화 기술을 활용해 데이터를 보호된 상태에서 처리하고 재식별 위험을 줄일 필요가 있습니다. 3. 데이터 최소화 및 수명주기 관리 강화 데이터 수집 범위를 필수적인 비즈니스 목적에 필요한 수준으로 제한하고, 엄격한 접근 통제와 적시 삭제를 통해 추론 기반 공격에 활용될 수 있는 정보를 최소화해야 합니다. 4. AI 기반 위협에 대한 사이버보안 강화 직접적인 데이터 유출뿐만 아니라 간접적인 악용 패턴과 추론 기반 위협까지 식별할 수 있도록 고급 모니터링, 이상 징후 탐지 및 시나리오 기반 대응 역량을 강화해야 합니다. 5. 투명성과 인간의 감독 강화 AI가 어떤 정보를 추론할 수 있는지, 반대로 어떤 영역에서는 추론해서는 안 되는지를 명확하게 정의하고 문서화해야 합니다. 또한 정기적인 감사를 수행하고, 민감한 데이터와 관련된 조치를 실행하기 전에는 AI가 생성한 추론 결과를 사람이 검증하는 ‘휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)’ 체계를 마련할 필요가 있습니다. ☑️ AI 시대, 개인정보 보호는 어떻게 달라져야 할까 가트너의 이번 전망은 AI 활용이 확대되면서 기업의 개인정보 보호 체계 역시 새로운 관점에서 점검할 필요가 있음을 시사합니다. 앞으로는 개인정보의 수집·저장·접근·삭제 과정뿐만 아니라, AI가 어떤 데이터에 접근하고 무엇을 추론하는지, 생성된 결과가 어떻게 활용되는지까지 관리 범위에 포함하는 것이 중요해질 수 있습니다. 특히 익명화되거나 개별적으로는 민감하지 않은 데이터도 AI를 통해 결합·분석될 경우 새로운 개인의 특성이 도출될 수 있는 만큼, 데이터의 보관과 접근 통제뿐만 아니라 AI의 데이터 처리와 결과에 대한 관리 체계도 함께 고려할 필요가 있습니다. Gartner Forecast 2028년까지 데이터 무결성(Data Integrity) 보호에 대한 지출이 데이터 기밀성(Data Confidentiality) 보호 투자와 같은 수준에 이를 것으로 예측 ❗기업 역시 이제 ‘어떤 개인정보를 보유하고 있는가’뿐만 아니라 ‘AI가 보유한 데이터로 무엇을 알아낼 수 있는가’까지 점검해야 할 시점입니다.
26.08.10 -
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 -
IT 보안 vs OT 보안, 무엇이 다를까?
IT(정보기술) 환경과 OT(운영기술) 환경은 오랫동안 서로 다른 목적과 운영 방식으로 발전해 왔습니다. IT는 기업의 정보 시스템과 데이터를 관리하고, OT는 생산 설비와 산업 제어 시스템을 운영하며 각기 다른 특성과 요구사항에 맞춰 운영되는 것이 일반적이었습니다. 그러나 디지털 전환(DX)과 스마트팩토리의 확산으로 IT와 OT의 경계는 빠르게 허물어지고 있습니다. 생산 설비가 네트워크와 클라우드에 연결되고, 운영 데이터가 IT 시스템과 실시간으로 연계되면서 두 환경의 연결성은 지속적으로 확대되고 있습니다. 이러한 변화는 기업의 운영 효율성과 생산성을 높이는 동시에, 보안이 고려해야 할 범위 또한 넓어지고 있습니다. 이제는 IT 환경뿐 아니라 생산 현장까지 사이버 위협의 영향 범위가 확대되면서 IT 보안과 OT 보안을 함께 이해하고 관리하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 보안의 목적부터 다른 IT 보안 vs OT 보안 IT와 OT는 모두 조직을 보호하기 위한 보안이지만, 보호 대상과 우선순위는 분명한 차이가 있습니다. 이러한 특징을 비교해 보면 두 환경의 차이를 더욱 쉽게 이해할 수 있습니다. 구분 IT 보안 OT 보안 주요 보호 대상 서버, PC, 업무 시스템, 네트워크, 기업 데이터 생산 설비, 산업 제어 시스템(ICS), PLC, SCADA 핵심 목적 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성 유지 설비의 안정적 운영, 가용성, 운영 연속성, 작업자 안전 확보 중단 발생 시 영향 업무 지연, 서비스 중단, 데이터 유출 생산 차질, 설비 손상, 품질 저하, 안전 문제 운영 특성 비교적 짧은 주기로 업데이트와 교체가 이루어짐 장기간 연속 운영되며 중단과 변경이 제한적인 경우가 많음 01 IT 보안은 데이터와 정보 자산 보호가 중심 IT(Information Technology) 보안은 기업의 서버, PC, 업무 시스템, 네트워크 등 정보 자산을 보호하는 기술입니다. 주요 목적은 개인정보, 기업 데이터, 중요 문서와 같은 디지털 자산의 기밀성(Confidentiality), 무결성(Integrity), 가용성(Availability)을 유지하는 것입니다. 02 OT 보안은 운영 연속성과 안전까지 고려 OT(Operational Technology) 보안은 제조·에너지·반도체·플랜트 등 산업 현장의 설비와 산업 제어 시스템(ICS), PLC, SCADA 등을 안전하게 운영하기 위한 보안입니다. OT 보안은 정보 보호뿐 아니라 생산 설비의 안정적인 운영과 가용성, 그리고 작업자의 안전까지 함께 고려해야 한다는 점에서 IT 보안과 차이가 있습니다. 💡 결국 IT 보안과 OT 보안의 가장 큰 차이는 무엇을 우선적으로 보호하느냐에 있습니다. IT 보안은 데이터 보호를 중심으로, OT 보안은 운영 연속성과 안전을 중심으로 설계됩니다. IT/OT 융합이란? 왜 함께 관리해야 할까 과거에는 IT와 OT가 서로 독립적인 환경에서 운영되는 경우가 대부분이었습니다. 그러나 디지털 전환(DX), 스마트팩토리, 산업용 IoT의 확산으로 생산 설비와 기업의 정보 시스템이 연결되는 사례가 빠르게 증가하고 있습니다. IT와 OT의 연결이 확대되면서 기업이 고려해야 하는 보안 범위도 함께 넓어지고 있습니다. 대표적인 변화는 다음과 같습니다. 01 생산 데이터와 기업 시스템의 연결 확대 생산 설비에서 발생한 데이터를 ERP, MES, 클라우드 플랫폼 등과 연계해 생산 효율을 높이고, 원격 모니터링과 예지보전(Predictive Maintenance)을 수행하는 것이 대표적인 IT/OT 융합 사례입니다. (🔗 관련 기사 보기) 02 IT의 위협이 OT로 확산될 가능성 증가 이러한 연결은 운영 효율성과 생산성을 높이는 장점이 있지만, 동시에 IT 환경에서 발생한 보안 위협이 연결된 OT 환경으로 확산될 가능성도 함께 높이고 있습니다. 업무용 계정 탈취, 외부 노출 시스템의 취약점, 원격 접속 경로의 보안 문제 등이 생산 설비와 산업 제어 환경까지 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 03 분리 관리에서 통합 가시성 확보로 기업은 IT와 OT를 각각 관리하는 것에 그치지 않고, 두 환경의 자산과 연결 구조, 접근 경로, 이상 징후를 하나의 보안 관점에서 통합적으로 파악할 수 있는 체계를 마련해야 합니다. IT 시스템의 보호 방식이 OT와 다른 이유 IT와 OT는 단순히 보호 대상만 다른 것이 아니라, 시스템이 운영되는 방식과 문제가 발생했을 때 미치는 영향도 다릅니다. 바로 이러한 차이 때문에 IT 환경에서 일반적으로 적용하는 보안 정책을 OT 환경에 그대로 적용하기는 어렵습니다. 두 환경은 운영 방식 자체가 다르기 때문에 보안 관리 방법에도 차이가 나타납니다. ↻ 패치와 업데이트 IT 환경 취약점 발견 시 비교적 신속한 업데이트 가능 OT 환경 설비 중단이 어려워 사전 검증과 작업 일정 조율 필요 ◫ 시스템 수명 IT 환경 주기적인 교체와 업그레이드가 일반적 OT 환경 장기간 운영되는 레거시 시스템이 많은 편 ! 장애 영향 IT 환경 업무나 서비스 중단으로 이어질 수 있음 OT 환경 생산 차질, 설비 손상, 안전사고로 확대될 수 있음 ◎ 보안 우선순위 IT 환경 데이터 보호와 신속한 취약점 조치 OT 환경 가용성 유지, 안전 확보, 운영 위험 최소화 01 OT 환경에서는 설비 중단 자체가 위험 IT 시스템은 서비스 중단 시 유지보수나 패치를 통해 비교적 빠르게 복구할 수 있는 경우가 많습니다. 따라서 새로운 취약점이 발견되면, 운영체제나 애플리케이션을 신속하게 업데이트하는 것이 일반적인 보안 운영 방식입니다. 반면 OT 시스템은 생산 설비와 직접 연결되어 있어, 설비를 중단하고 패치를 적용하기 쉽지 않습니다. 일부 산업 제어 시스템은 장기간 운영을 전제로 설계되어 최신 보안 기능을 적용하기 어려운 경우도 있습니다. 02 장애가 생산과 안전 문제로 이어질 수 있음 OT 환경에서 시스템 장애는 단순한 서비스 중단을 넘어 생산 차질, 설비 손상, 작업자 안전 문제로 이어질 수 있습니다. 이 때문에 OT 보안은 취약점 관리뿐 아니라 가용성 유지, 운영 연속성 확보, 위험 최소화를 우선적으로 고려하는 접근이 요구됩니다. 03 환경 특성을 반영한 보안 전략 필요 결국 IT와 OT는 보호 대상과 운영 환경이 다르기 때문에 동일한 보안 정책을 그대로 적용하기보다, 각 환경의 특성을 고려한 보안 전략을 수립하는 것이 중요합니다. 🛡️IT 보안과 OT 보안은 보호 대상과 운영 방식이 다른 만큼, 각 환경에 적합한 보안 전략이 필요합니다. 디지털 전환과 스마트팩토리 확산으로 IT와 OT가 긴밀하게 연결되는 지금, 기업은 생산 환경의 특성을 고려한 OT 보안 체계를 함께 구축해야 하며, 이를 위한 전문적인 보안 솔루션과 기술 지원의 중요성도 더욱 커지고 있습니다.
26.07.31 -
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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10월 4주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-10-30(금) 🌐 매일 빠르게 변하는 IT·보안 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 정보만 신속히 파악할 수 있도록 'TOP 5'로 엄선하여 전달합니다. 취약점 발견부터 공격까지… AI가 앞당긴 해킹 뉴노멀 AI가 PHP·Node.js 등 주요 웹 기술의 보안 취약점을 탐지하는 기술로 활용되는 동시에 공격자의 침투와 공격 자동화를 지원하는 양면적 위협으로 부상하고 있습니다. 금융권 및 기업 데이터 침해사고가 잇따르는 가운데, 사후 대응을 넘어 외부 노출 자산의 상시 점검과 선제적 보안 관리가 중요해지고 있습니다. 01 ⚡ 해킹 패러다임 변화: AI 기반 취약점 탐지 및 공격 자동화로 인한 보안 위협 가속화 02 🎯 기업·금융권 침해 확산: 더존 ERP 기업 핵심정보 침해 및 금융·가상자산 연쇄 해킹 03 🛡️ 선제적 보안 체계 전환 필요성: 외부 노출 자산 상시 점검 및 취약점 선제 조치 필수 Weekly News Top 5 보안 / 해킹 PHP 취약점 공격에 서버 25대 장악 정황…한국도 표적(종합) 최근 발견된 PHP 소프트웨어 취약점을 악용한 사이버 공격으로 미국 정부 관련 시스템을 포함한 서버 25대의 최고 관리자 권한이 탈취된 정황이 포착됐다. 이번 공격은 한국과 미국... [연합뉴스] 권하영 기자 • 2026.10.29 | 원문보기 → 사회 / 보안 PHP 이어 Node.js에서도 보안 취약점 발견 웹 서버와 백엔드 개발에 널리 쓰이는 소프트웨어 실행 환경인 '노드제이에스(Node.js)'에서도 인증 없이 서버를 장악할 수 있는 취약점이 발견됐다... [조선비즈] 이재은 기자 • 2026.10.26 | 원문보기 → 보안 / 해킹 인사·급여·납세정보까지… 中企 11만 곳 ‘장부’ 가진 더존 뚫렸다 국내 중소기업의 ‘회계 정보’를 관리하는 소프트웨어 업체 더존비즈온에서 해킹 사고가 반복 발생하면서 중소기업들의 경영 정보 유출 가능성에 경고등이 켜졌다. 침해 사고에 노출된… [서울경제] 서지혜, 김지원, 김지영 기자 • 2026.10.26 | 원문보기 → 보안 / 해킹 빗썸·미래에셋운용·대신증권까지 해킹 사고… 전 금융권 확산 가상자산 거래소 빗썸과 미래에셋자산운용·대신증권에서 해킹 침해가 확인돼 당국이 현황 파악 중이다. 28일 금융당국과 해당 업권에 따르면 금융감독원은… [연합뉴스] 강수련, 배영경, 박수현, 강류나 기자 • 2026.10.28 | 원문보기 → AI / 보안 개인정보 털리고 AI는 통제 밖으로…'해킹 뉴노멀' 시대 왔다 일본에서 기업과 정부기관을 겨냥한 개인정보 유출이 잇따르는 가운데 미국에서는 AI 모델이 시험환경을 벗어나 외부 시스템에 무단 접근한 사실이 드러났다. 해커의 공격을 돕는 AI와... [이데일리] 김정유 기자 • 2026.10.27 | 원문보기 → 보안 대응 솔루션 선제적 위협 관리, 'Checkpoint CTEM(Continuous Threat Exposure Management)' 조직의 내·외부 IT 자산과 공격 표면을 실시간으로 파악하고, 실제 악용 가능한 취약점을 검증·개선합니다. 파편화된 수동 점검을 넘어 단일 플랫폼에서 보안 위협을 통합 관리하며, AI 기반 자동 대응을 통해 실질적 위험을 사전에 차단합니다. 소개서 다운로드 → 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍 © 2026 Dinnotek. All rights reserved
26.10.30 -
10월 3주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-10-23(금) 🌐 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 정보만 신속히 파악할 수 있도록 'TOP 5' 로 엄선하여 전달합니다. Weekly News Top 5 AI / 보안 전 세계 웹사이트 ‘해킹 비상’…AI가 치명적 보안 결함 찾았다 전 세계 웹사이트에서 널리 쓰이는 프로그래밍 언어 PHP에서 치명적인 보안 취약점 2건이 발견돼 긴급 보안 패치가 배포됐다. 일부 해커들의 공격 시도가... [중앙일보] 박종서 기자 • 2026.10.22 | 원문보기 → Key takeaway PHP 자체에서 발견된 이번 결함은 홈페이지를 안전하게 개발했더라도 운영 중인 런타임 취약점만으로 침해가 가능할 수 있음을 보여준 사례입니다. 패치 완료 후에도 안심할 수 없으며, 인터넷 노출 서버 모니터링과 WAF·EDR 연계 점검이 필요합니다. AI / 보안 “공격해줘”⋯ AI, 명령 한 줄에 내부망까지 알아서 뚫었다 전문적인 해킹 지식이 없는 사람도 인공지능(AI) 자율 침투 도구에 ‘공격하라’는 짧은 자연어 명령 한 줄만 입력하면 내부망을 뚫고 원격 제어까지 실행할 수 있다는 실험 결과가... [국민일보] 김철오 기자 • 2026.10.19 | 원문보기 → Key takeaway AI 자율 침투 도구는 짧은 자연어 명령만으로 초기 침투를 넘어 내부망 탐색과 원격 명령 실행까지 이어질 수 있음을 보여주었습니다. 이에 따라 보안 대응도 패턴 탐지를 넘어 실시간 이상행위 탐지와 로그 기반 검증 체계로 고도화될 필요가 있습니다. ➡️ 관련 콘텐츠 보기 보안 / 해킹 [단독] 다크웹 유출된 국내 카드정보 8만건 일종의 디지털 암시장인 ‘다크웹’에 유출된 국내 신용카드 정보가 3년만에 8배 수준으로 늘었다. 최근 금융권 해킹 사태로 유출된 개인 정보도 적지 않아... [한국경제] 오유림 기자 • 2026.10.21 | 원문보기 → Key takeaway 다크웹에 유통되는 국내 카드정보가 급증하면서 카드 유출은 단순 노출을 넘어 후속 사기 피해로 이어질 가능성이 커지고 있습니다. 카드사 FDS만으로 안심하기보다 보안이 약한 가맹점 결제 구간을 점검하고 유출 정황이 보이면 즉시 차단·재발급으로 이어져야 합니다. 보안 / 해킹 할리스 276만건 유출, 개편용 임시파일서 발생…11년치 고객정보 미파기 쟁점 할리스의 개인정보 유출 사고가 과거 멤버십 개편 때 만든 임시 데이터 파일에서 발생하면서, 목적이 끝난 고객정보의 보관·파기 관리가 쟁점으로 떠올랐다... [전자신문] 윤소진 기자 • 2026.10.21 | 원문보기 → Key takeaway 크립토재킹처럼 컴퓨팅 자원을 노린 단순 침입도 클라우드 내 방치된 과거 데이터와 결합하면 대형 유출 사고로 악화할 수 있습니다. 시스템 개편 시 누락된 데이터 정비는 물론, 외부 수탁업체 관리·감독과 접근 권한 통제를 강화해 침투 경로를 차단해야 합니다. 보안 / 해킹 ‘가짜 인공지능’ 미끼에…美 1200 개 기업 정보 털렸다 전 세계적으로 인공지능(AI) 침투 도구를 활용한 사이버 보안 사고가 잇따르는 가운데 미국에서 기업들의 AI 도입 열풍을 정조준한 신종 사이버 공격이 동시다발적으로... [매일경제] 오찬종 기자 • 2026.10.18 | 원문보기 → Key takeaway 가짜 AI 설치·업데이트를 미끼로 한 공격은 비밀번호 탈취를 넘어 세션 쿠키·인증 토큰 탈취로 이어질 수 있습니다. 조직은 승인된 AI 도구만 사용하도록 통제하고 체크포인트 Workforce AI Security와 같은 가시화·통제 체계로 섀도우 AI와 토큰 보호를 함께 강화해야 합니다. ➡️ 관련 콘텐츠 보기 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍 © 2026 Dinnotek. All rights reserved
26.10.23 -
10월 2주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-10-16(금) 🌐 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 정보만 신속히 파악할 수 있도록 'TOP 5' 로 엄선하여 전달합니다. Weekly News Top 5 사회 / 보안 “진짜 피해는 아직 시작 전”…금융권 해킹이 남긴 ‘디지털 클론’ 가능성 최근 7개 금융사를 덮친 해킹으로 수만명의 개인정보가 빠져나간 가운데 연소득과 대출한도, 주민등록번호 등 유출 정보가 AI와 결합해 개인을 정교하게 모방한... [이투데이] 김연진 기자 • 2026.10.11 | 원문보기 → Key takeaway 금융권 해킹으로 유출된 개인정보는 생성형 AI와 결합해 ‘디지털 클론’ 기반 사기의 재료가 될 수 있습니다. 이번 사고는 단순 정보 유출을 넘어 초개인화 피싱·딥페이크 사칭·비대면 대출 사기 등 정교한 2차 금융범죄로 이어질 가능성이 있다는 점에서 주의가 필요합니다. 보안 / 해킹 [단독] 해킹 당한 새마을금고, ‘파라미터 변조’ 공격에 뚫렸다 새마을금고가 정상거래를 위장한 해킹 수법인 ‘파라미터 변조’ 방식의 공격을 당한 것으로 나타났다. 이는 홈페이지에서 서버에 전달되는 데이터값을 몰래 바꾸는... [매일경제] 이희수, 김예찬 기자 • 2026.10.14 | 원문보기 → Key takeaway ‘파라미터 변조’ 처럼 정상 요청으로 위장한 공격은 탐지가 늦어질 수 있어 금융 서비스의 서버 측 권한 검증과 거래값 위변조 탐지가 중요합니다. 또한 이상거래 모니터링과 사고 대응 채계를 강화해 유사 공격을 조기에 식별할 수 있어야 합니다. AI / 보안 가전 옮겨 다니며 스스로 복제…전력·금융 마비시키는 'AI 웜' 공포 인공지능(AI)이 인터넷에 연결된 집 안 가전기기를 옮겨 다니며 스스로를 복제할 수 있다는 경고가 나왔다. 하나의 중앙 서버를 끄는 것만으로는 막기 어려운... [뉴시스] 오동현 기자 • 2026.10.15 | 원문보기 → Key takeaway AI가 인터넷 연결 기기 사이를 이동하며 스스로 복제하는 ‘AI 웜’ 가능성이 제기되면서, 중앙 서버 차단만으로는 대응하기 어려운 확산형 위협이 부각되고 있습니다. 아직 입증된 단계의 위협은 아니지만, AI의 자율 실행을 제한하는 안전장치와 IoT·가전 기기 보안 통제 강화가 필요합니다. 사회 / 보안 비공개라던 임상시험 자료, 챗GPT로 술술…식약처 보안 허점 국내 금융권을 비롯해 공공기관과 대학 등에서 해킹과 정보 유출 사고가 잇따르는 가운데 식품의약품안전처의 임상시험 자료 관리에도 보안 허점이 있다는 지적이... [연합뉴스] 박상현 기자 • 2026.10.13 | 원문보기 → Key takeaway 비공개 임상시험 자료가 별도 인증 없이 접근 가능했다는 점에서 공공기관의 문서 접근통제 허점이 드러났습니다. AI 검색·활용 환경에서는 민감 자료가 쉽게 재노출될 수 있어 권한 관리와 공개 범위 점검이 선행되어야 합니다. 보안 / 해킹 "-20도 냉동고가 50도 폭주" 佛마트 초토화한 사이버 공격…'OT' 해킹 비상 지난 12일(현지시간) 프랑스 전역의 대형마트 냉동고가 사이버 공격을 받아 섭씨 50도까지 폭주하는 초유의 사태가 벌어졌다. 이날 정체 불명의 해커들이 프랑스... [뉴시스] 박은비 기자 • 2026.10.14 | 원문보기 → Key takeaway 디지털 전환과 스마트 팩토리 확산으로 OT 시스템의 외부 접점이 늘어나면서 산업·상업 시설이 사이버 공격에 노출될 가능성이 커지고 있습니다. OT 해킹은 생산 중단이나 안전사고 등 물리적 피해로 직결될 수 있어, 지원 종료 장비·구형 펌웨어·외부 유지보수 원격접속 계정 등 주요 취약 지점부터 우선 점검해야 합니다. ➡️ 관련 콘텐츠 보기 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍 © 2026 Dinnotek. All rights reserved
26.10.16 -
![[월간 디노텍] 프롬프트에서 시작된 위협, 본격화되는 AI 해킹 썸네일](/data/bbsData/17919407099.png)
[월간 디노텍] 프롬프트에서 시작된 위협, 본격화되는 AI 해킹월간 디노텍 디노텍 알아보기 │ 웹으로 보기 🚨최근 연일 보도되는 대규모 개인정보 유출 사고 소식에 불안한 마음이 드는 요즘입니다. 5대 은행을 넘어 제2금융권까지 AI를 활용한 사이버 공격과 대규모 개인정보 유출 시도가 이어지며, 금융권을 비롯한 기업 보안에도 비상이 걸렸습니다. 공격자의 정보 수집부터 악성 코드 작성, 공격 자동화까지 AI가 전방위로 쓰이며 위협의 문턱이 급격히 낮아졌기 때문인데요. 이제는 외부에 노출된 자산과 API 보안 관제는 물론, 사내 시스템 전 구간에서 이상 징후를 빠르게 탐지하고 대응할 체계를 갖추는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 👉이번 월간 디노텍에서 전하는 AI 해킹 위협의 주요 현황과 기업의 대응 전략을 확인해 보세요! 프롬프트 주입부터 단 1초 만에 일어나는 대규모 데이터 유출까지, 주목해야 할 핵심 위협 6가지와 대응 전략을 체크포인트 AI 보고서 전문에서 확인해 보세요. 자세히 보기 > 오픈AI의 '두 번째 탈옥' 사고 원인을 짚어보고, 최근 AI 보안 사고 흐름의 변화 속에서 기업이 AI Agent를 안전하게 도입하기 위한 대응 방안을 확인해 보세요. 자세히 보기 > 금융권 침해사고와 관련해 AI 기반 자율 침투 테스트 도구 ‘ARTEX’가 언급되면서 관련 관심이 높아지고 있습니다. 이에 지난 10월 1일, 안랩 ASEC에서 분석한 '중국 AI 모의해킹 툴 ARTEX 인프라 분석 보고서'를 기반으로, ARTEX가 어떤 도구인지와 안랩 ASEC가 확인한 관련 인프라, AI 기반 공격 자동화가 보안 위협 환경에 미치는 의미를 정리한 콘텐츠가 안랩닷컴에 게시되었습니다. ✅ 관련 인프라 추적: 약 600개의 추가 IP 확인, 일부 인프라에서는 또 다른 오픈소스 공격 보안 플랫폼인 CyberStrikeAI가 함께 운영되는 사례 확인 자세히 보기 > 🔥[10월 1주차] AI 해킹에 흔들린 금융권... 공동 대응 시험대 [9월 5주차] 유출 넘어 거래되는 개인정보... 금융권에 또 비상 [9월 4주차] 생성형 AI부터 LNG 운송까지... 넓어지는 해킹 표적, 커지는 보안 경보 [9월 3주차] 진화하는 AI·끊이지 않는 유출... 현실로 다가온 AI 보안' 시대 [9월 2주차] 강남언니·토스페이먼츠도 뚫렸다... 잇따르는 유출 경보 이번 달 월간 디노텍이 도움이 되었기를 바랍니다 😊 매월 최신 보안 소식을 놓치지 마세요! 월간 디노텍 구독 신청하기 > 디노텍 솔루션/서비스가 궁금하다면? 온라인 문의 > 디노텍 mkt@dinnotek.com 서울특별시 강남구 언주로 732, 9층 (논현동, 세종빌딩) 02-597-5841 수신거부 Unsubscribe
26.10.13 -
10월 1주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-10-08(목) 🌐 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 정보만 신속히 파악할 수 있도록 'TOP 5'로 엄선하여 전달합니다. AI 해킹에 흔들린 금융권... 공동 대응 시험대 최근 금융권을 강타한 AI 기반 해킹(ARTEX 등) 쇼크는 단순 해킹을 넘어, 공격 자동화와 우회 침투가 전 산업군으로 확산될 수 있음을 경고합니다. 단편적인 보안 제품 도입을 넘어 상시 위협 노출 관리(CTEM)와 제로 트러스트 아키텍처 도입이 시급해진 시점입니다. 01 ⚡ 초고속 공격 자동화: AI 에이전트를 활용해 수십 초 만에 취약점을 타격하는 초저비용·고효율 공격 보편화 02 🎯 외부 노출 자산(EASM) 취약: 수개월 전부터 잠입해 우회 경로를 확보하는 지능형 침투 시도에 대한 가시성 부족 03 🛡️ 방어 체계 패러다임 전환: 단순 차단을 넘어 상시 점검과 인시던트 대응력을 높이는 사이버 회복력 확보 필수 Weekly News Top 5 AI / 보안 [은행이 뚫린다-진단②] ‘중국산 AI’ 과몰입 자제... “확산 최소화·회복력에 집중” 금융기업에 연쇄적으로 해킹 공격이 이뤄지면서, 공격 도구로 지목된 ‘중국산 AI 도구’에 이목이 집중되고 있다. 이를 두고 보안 전문가들은 특정 국가의 특정 도구 자체가... [보안뉴스] 강현주 기자 • 2026.10.06 | 원문보기 → 보안 / 해킹 1월부터 문 두드린 AI 해커… 금융사 '공동 보안 경보' 가동 안됐다 최근 동시다발로 불거진 금융권 AI(인공지능) 해킹에 쓰인 일부 인터넷주소(IP)가 대규모 개인정보 유출 사고가 터지기 8개월 전인 지난 1월부터 인터넷은행 등의 서버에 접근... [조선일보] 유준호 기자 • 2026.10.07 | 원문보기 → AI / 보안 12개국 우회한 AI 해킹 흔적…금융당국, 전 금융권에 보안 체크리스트 긴급 배포 금융당국이 인공지능(AI) 에이전트를 활용한 것으로 의심되는 금융권 해킹 공격과 관련해 해커가 사용한 것으로 추정되는 인터넷주소(IP) 19개를 특정했다... [매일경제] 안서진 기자 • 2026.10.06 | 원문보기 → AI / 보안 AI 공격에 '벽'만으론 한계…망분리 풀되 '기본기'가 먼저[AI 해킹 쇼크]⑤ 인공지능(AI)을 활용한 것으로 추정되는 해킹 공격이 주요 금융회사들을 잇달아 파고들면서 금융권 보안 체계가 시험대에 올랐다. 이번 사고에서 AI 활용 여부와 범위는 아직 조사 중이지만... [뉴스1] 한병찬 기자 • 2026.10.06 | 원문보기 → AI / 보안 [단독]‘해킹 AI’에 표적 주소 입력하자 43초만에 뚫어… 사용료 20원 국내 금융사 연쇄 해킹에 사용 흔적이 나온 중국어권 인공지능(AI) 침투 도구 ‘아르텍스(ARTEX)’를 사용해 보니 1분도 지나지 않아 표적으로 삼은 서버가 뚫렸다. 사용료 20원을 내고... [동아일보] 김재형, 전혜진 기자 • 2026.10.07 | 원문보기 → 보안 대응 솔루션 행위 기반 탐지와 AI 분석을 결합한 위협 대응 'AhnLab EDR' 자체 개발한 행위 분석 엔진을 기반으로 엔드포인트의 다양한 행위를 분석해 고도화된 위협을 정교하게 탐지합니다. AI 기반 분석 기능인 AI insight는 탐지 이벤트의 위험 맥락과 대응 방향을 분석 보고서로 제공해보안 담당자의 신속한 판단과 대응을 지원합니다. 소개서 다운로드 → 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍© 2026 Dinnotek. All rights reserved
26.10.08 -
9월 5주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-10-02(금) 🌐 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 정보만 신속히 파악할 수 있도록 'TOP 5' 로 엄선하여 전달합니다. Weekly News Top 5 보안 / 해킹 ‘고객 2만5000명’ 해킹 사고, 신한은행 “전액 보상” 대국민 사과 신한은행에서 2만5000여명의 고객 정보가 유출되는 대규모 해킹 사고가 발생했다. 금융당국은 긴급 현장 점검에 나섰고, 신한은행은 대국민 사과문을 발표했다... [경향신문] 서대웅 기자 • 2026.10.01 | 원문보기 → Key takeaway 금융권 개인정보 유출은 고객 신뢰 훼손은 물론, 사칭·금융사기 등 2차 피해로 이어질 수 있습니다. 이번 사고는 주민등록번호·CI 등 식별정보와 연소득·대출 산출한도 등 금융정보가 함께 노출된 만큼, 고객 보호 조치와 내부통제·정보보호 체계 강화가 요구됩니다. 사회 / 보안 “한국 데이터 있나” 묻자… 창고서 물건 꺼내듯 기업·기관 DB 내놔 다크웹은 말 그대로 ‘해커들의 쇼핑몰’이었다. 다크웹 상의 여러 해킹포럼에는 해커들이 올린 전 세계의 개인정보 데이터베이스(DB) 판매글이 실시간으로 올라왔다... [국민일보] 김판 기자 • 2026.09.27 | 원문보기 → Key takeaway 유출 DB가 온라인상에서 손쉽게 거래되는 정황은 개인정보 침해가 단발성 사고로 끝나지 않고 장기간 재유통되며 2차 범죄로 확산될 수 있음을 보여줍니다. 기업과 기관은 유출 사고 대응을 넘어 상시 모니터링과 불법 유통 차단 체계를 반드시 구축해야합니다. 보안 / 해킹 중소형 병원 20곳, 동일 랜섬웨어 동시 감염 다수 중소형 병원이 연달아 랜섬웨어에 감염된 것으로 확인됐다. 상당수 피해 병원에서 동일한 종류의 랜섬웨어가 발견되면서 공통된 공격 경로가 있는지 당국이 조사에 나섰다... [전자신문] 박진형 기자 • 2026.09.30 | 원문보기 → Key takeaway 이번 랜섬웨어 사고는 공격자가 개별 병원을 직접 노리기보다 의료기관이 공통으로 사용하는 SW 취약점을 통해 침투하는 공급망 공격 가능성을 보여준 사례입니다. EMR과 PACS처럼 진료와 의료영상 관리에 필수적인 시스템이 마비되거나 침해당할 경우 환자의 생명 안전과 직결되는 의료 공백 및 민감한 개인정보 유출이라는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 의료 SW 업체와 병원이 함께 취약점 점검, 패치 관리, 백업 및 복구 체계를 강화하는 등 협력적 보안 체계 구축이 필수적입니다. 보안 / 해킹 뻥 뚫린 내 정보… 6년간 1억 4000만건 유출됐다 쿠팡·SK텔레콤·티빙 등에서 대규모 개인정보 유출 사고가 잇따르는 가운데 개인정보보호위원회 출범 이후 6년간 확인된 개인정보 유출 규모가 1억 4000만 건에 달한 것으로... [서울신문] 강주리 기자 • 2026.09.28 | 원문보기 → Key takeaway 최근 6년간 1억 4000만 건의 개인정보가 유출되며 사후 과징금 중심 대응의 한계가 드러났습니다. 외부 해킹 뿐만 아니라 업무 과실도 주요 원인으로 꼽힌 만큼 기업은 사후 수습이 아닌 사전 예방 중심의 패러다임 전환이 시급한 상황입니다. 따라서 기업은 기술적 보안 강화 조치와 함께 개인정보 관리 절차와 내부통제 체계를 전반적으로 점검해야 합니다. ➡️ 관련 콘텐츠 보기 AI / 보안 오픈AI·앤트로픽, 보안 사고 수만 건 조사…‘통제 능력’ 의문 앤트로픽과 오픈에이아이(AI)가 자사 인공지능 모델이 일으킨 수만 건의 보안 사고를 조사하고 있다. 인공지능 기업들이 자사의 기술을 완전히 통제할 수 있는지를 두고... [한겨레] 김지훈 기자 • 2026.09.28 | 원문보기 → Key takeaway 생성형 AI 모델 관련 보안 사고가 수만 건에 달한다는 점은 AI 기술의 상용화가 빠르게 진행되는 반면 안전장치와 통제 체계는 아직 충분히 성숙하지 않았을 가능성을 시사합니다. 가드레일 우회와 외부 시스템 공격 사례(ex. 간접 프롬프트 주입, 데이터 유출 등)은 현재 생성형 AI 보안에 가장 시급하게 해결해야 할 핵심 과제입니다. ➡️ 관련 콘텐츠 보기 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍 © 2026 Dinnotek. All rights reserved
26.10.02 -
9월 4주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-09-23(수) 🌐 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 정보만 신속히 파악할 수 있도록 'TOP 5' 로 엄선하여 전달합니다. Weekly News Top 5 AI / 보안 "비밀 다 털어놨는데"…챗GPT 대화·토큰까지 해커 '먹잇감' 일상적으로 활용하는 챗GPT, 클로드와 같은 생성형 인공지능(AI) 도구에 입력한 대화와 업무 정보가 해커의 새로운 먹잇감이 되고 있다. 최근 AI 도구에 남은 접근 토큰과 프롬프트... [뉴스1] 이민주 기자 • 2026.09.21 | 원문보기 → Key takeaway 생성형 AI 사용이 확산될수록 대화 기록과 API 토큰, 업무 자료가 해커에게 유용한 공격 자산으로 노출될 가능성도 커집니다. AI 계정 보안은 비밀번호 관리에 그치지 않고, 토큰 보호와 인포스틸러 감염 징후 탐지까지 포함해 관리되어야 합니다. AI / 보안 연구원 3명이 앤스로픽 '클로드'로 72시간 만에 오픈AI 내부 저장소 접근 한 AI 보안업체의 연구진이 앤스로픽의 인공지능(AI) 모델 ‘클로드’를 활용해 오픈AI 직원 계정과 내부 코드 저장소에 접근할 수 있는 보안 취약점을 찾아냈다. 연구원 3명이 최신 AI... [조선일보] 안별 기자 • 2026.09.21 | 원문보기 → Key takeaway 단 72시간 만에 내부 저장소 접근이 가능했다는 점은 AI 시대의 사이버 위협이 더욱 빠르고 고도화되고 있음을 보여줍니다. 기업은 AI 기반 공격을 전제로 외부 노출 자산과 내부 저장소의 연결 구조를 점검하고 핵심 연구 자산과 소스코드에 대한 접근 통제를 강화해야 합니다. AI / 보안 구글 제미나이, 보안 시험 중 기업 3곳 무단 해킹…4달이나 지나 알려져 구글의 AI 모델 제미나이가 지난 5월 사이버 보안 평가 도중 실제 기업 3곳의 시스템에 무단으로 침입한 사실이 드러났다. 월스트리트저널(WSJ)이 18일(현지시간) 보도한 내용에 따르면... [매일일보] 이해명 기자 • 2026.09.20 | 원문보기 → Key takeaway 이번 사례는 AI가 보안 강화를 위한 도구인 동시에 관리되지 않을 경우 실제 침해 행위로 이어질 수 있는 위험 요소가 될 수 있음을 보여줍니다. AI를 활용한 보안 검증에는 기술적 정확성뿐 아니라 승인 범위, 실행 권한, 사고 발생 시 보고 절차까지 포함한 통제 체계가 함께 마련되어야 합니다. 보안 / 해킹 "항로 이탈은 기본"…LNG 운송선도 해킹 공격 '먹잇감' 됐다 글로벌 에너지 공급망의 핵심 축인 대형 선박들이 사이버 공격의 표적이 되고 있다. 액화천연가스(LNG) 운반선이 해킹으로 항로를 이탈하고 육상 발전소가 멈춰 서는 등 해사 산업 전반에... [디지털데일리] 김보민 기자 • 2026.09.21 | 원문보기 → Key takeaway LNG 운송선은 단순한 해상 운송 수단을 넘어 에너지 공급망의 핵심 인프라인 만큼, 항로 이탈·운항 차질을 유발하는 사이버 공격은 물류 지연을 넘어 국가 에너지 안보 리스크로 확산될 수 있습니다. 이에 따라 선박 내 운항·통신 시스템의 취약점 관리와 해상 구간에서의 실시간 위협 모니터링이 중요해지고 있습니다. 사회 / 보안 해커 먹잇감 된 학원…해킹 '사각지대' 이유는 대형 입시·어학학원을 중심으로 개인정보 유출 사고가 잇따르면서 학원가의 정보보안 체계에 대한 불안감이 커지고 있다. 학원은 학생과 학부모의 개인정보를... [뉴스1] 조수빈 기자 • 2026.09.22 | 원문보기 → Key takeaway 학원은 학생·학부모의 개인정보와 결제 정보를 폭넓게 보유하고 있지만, 상대적으로 보안 전담 인력과 예산이 부족해 해킹의 사각지대로 남아 있습니다. 개인정보 유출은 2차 피해로 이어질 수 있는 만큼, 업종과 규모를 불문한 보안 관리기준과 실질적인 점검 체계가 필요합니다. 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍 © 2026 Dinnotek. All rights reserved
26.09.23 -
9월 3주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-09-18(금) 🌐 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 정보만 신속히 파악할 수 있도록 'TOP 5' 로 엄선하여 전달합니다. Weekly News Top 5 AI / 보안 [기획] 젠슨황·올트먼에 저커버그까지… ‘AI 속도조절론’ 소용돌이 인공지능(AI) 개발 속도를 늦춰야 하느냐를 두고 실리콘밸리 거물들의 공방이 계속해서 뜨거워지고 있다. AI의 발전 속도가 인간의 통제 능력을 앞서기 전에 속도를 조절해야 한다는... [디지털타임즈] 이혜선 기자 • 2026.09.16 | 원문보기 → Key takeaway AI 개발 속도 조절에 대한 입장은 갈리지만, 양측 모두 '성공적인 혁신을 위해 통제 가능한 안전성이 뒷받침되어야 한다'는 본질에는 뜻을 같이하고 있습니다. AI가 통제를 벗어나 오작동하는 우려를 해소하려면 AI의 처리 속도와 인간의 맥락적 판단력을 결합하는 '휴먼인더루프(Human-in-the-Loop)' 구조의 보안 최적화가 필요합니다. ➡️ 관련 콘텐츠 보기 AI / 보안 안랩, AI 보안 플랫폼 기업으로 대전환…"2035년까지 매출 1조원" 안랩이 ‘AI-네이티브 보안 플랫폼 기업’으로의 전환을 선언하고 2035년까지 연매출 1조원 달성 목표를 밝혔다. 안랩은 16일 ‘안랩 AI 비전 선포’ 기자간담회를 열고, AI-네이티브 보안 플랫폼... [이코노미스트] 원태영 기자 • 2026.09.16 | 원문보기 → Key takeaway 안랩은 AI를 기술 경쟁력을 높이는 수단이자 성장 동력으로 삼고, 향후 3년간 AI 분야에 총 1,000억 원을 투자할 계획으로 'AI-네이티브 보안 플랫폼 기업'으로의 전환을 선언했습니다. 이는 제품과 데이터, 보안 운영 전반을 처음부터 AI 중심으로 연결하고 재설계하는 기술적 패러다임 시프트를 의미합니다. 디노텍은 안랩의 전략적 파트너로서 고객사가 안랩의 AI-네이티브 솔루션을 안정적으로 도입하고 최적의 보안 효과를 누릴 수 있도록 기술 컨설팅 및 지원 역량을 한층 더 강화해 나가겠습니다. AI / 보안 [AI의 위협] '통제불가 AI 에이전트', 6시간 만에 48개국 395곳 공격 인공지능(AI)이 해킹을 공모하고 실행한 뒤 자신의 흔적까지 지우는 일이 발생하며 전 세계가 큰 충격에 빠졌다. 오픈AI, 엔트로픽을 비롯해 주요 AI 개발 기업들의 최고경영자(CEO)들이... [아주경제] 김성현 기자 • 2026.09.14 | 원문보기 → Key takeaway AI가 해킹부터 흔적 은폐까지 스스로 수행하는 새로운 차원의 위협 주체로 진화했습니다. 기업이 AI를 안전하게 활용하고 외부의 AI 기반 위협으로부터 자산을 보호하기 위해서는 도입 초기부터 철저한 거버넌스를 확립하고 기업 환경에 최적화된 맞춤형 보안 체계를 구축해 선제적으로 대응해야 합니다. ➡️ 관련 콘텐츠 보기 보안 / 해킹 [단독] 카카오게임즈 140명 개인정보 유출…"식별코드 등 비중요정보" 카카오게임즈에 개인정보 유출 사고가 발생했다. 현재 내부 식별코드 등 개인정보 유출이 확인된 상태로, 이름·주소·성별 등 중요 개인정보 유출은... [머니투데이] 이찬종 기자 • 2026.09.17 | 원문보기 → Key takeaway 내부 식별코드나 타사 ID 같은 비중요 정보 역시 2차 공격에 악용될 수 있어 결코 가볍게 여겨선 안 됩니다. 연동 데이터 전반에 암호화와 마스킹 처리를 적용하는 일관된 보안 가이드라인을 마련해 피해의 고리를 끊어야 합니다. 보안 / 해킹 강의 플랫폼도 뚫렸다···'라이브클래스' 회원 개인정보 유출 온라인 강의 플랫폼 '라이브클래스'를 운영하는 퓨쳐스콜레가 회원 개인정보가 유출된 사실을 확인하고 이용자들에게 안내 및 사과 메일을 발송했다... [한경비즈니스] 강홍민 기자 • 2026.09.17 | 원문보기 → Key takeaway 수십만 명의 회원을 보유한 온라인 플랫폼일수록 해커들의 주요 타깃이 되며, 단 하나의 조회 기능에 존재하던 논리적 취약점이 대규모 유출 사고로 이어지게 됩니다. 개발 단계에서 완벽한 무결성을 확보하기 어렵다면, 사후에라도 비정상적인 대용량 데이터 조회 트래픽을 즉각 감지하고 차단할 수 있는 실시간 모니터링 체계를 갖추어야 합니다. 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍 © 2026 Dinnotek. All rights reserved
26.09.18 -
9월 2주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-09-11(금) 🌐 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 정보만 신속히 파악할 수 있도록 'TOP 5' 로 엄선하여 전달합니다🤓 Weekly News Top 5 보안 / 해킹 또 털린 신용카드 정보…결제망 ‘약한 고리’ 노렸다 국내 전자지급결제대행(PG)업체인 토스페이먼츠와 코엠페이먼츠에서 잇따라 고객 신용카드 정보가 유출된 정황이 확인되면서 PG사의 정보보호 체계에 대한 우려가 커지고... [이데일리] 임유경 기자 • 2026.09.09 | 원문보기 → Key takeaway PG사 자체 시스템이 안전하더라도 결제 연동 구간이나 가맹점 인증정보 등 단 한 곳의 취약점으로도 고객 정보가 노출될 수 있습니다. 이제는 단일 지점의 보안을 넘어, 모든 연결 구간을 상시 점검하고 비정상 접속을 차단하는 '제로 트러스트(Zero Trust)' 기반의 다층적 방어체계 구축이 필수적입니다. 보안 / 해킹 상담 사진까지 털렸다…‘강남언니’ 22만명 개인정보 유출 쇼크 미용의료 플랫폼 ‘강남언니’의 국내외 이용자 약 22만명의 개인정보가 유출됐다. 운영사 힐링페이퍼는 7일 공지를 통해 지난 4일 상담 내역을 조회하는 연동 기능... [중앙일보] 김은빈 기자 • 2026.09.07 | 원문보기 → Key takeaway 이번 사고는 상담 내역 조회 연동 기능(API)에 대한 비정상적인 접근 통제 미흡으로 인해 대규모 고객 데이터가 유출된 사고입니다. 단순한 식별정보를 넘어 민감한 정보까지 유출되어 브랜드 신뢰도에 막대한 타격을 입혔습니다. 비정상적인 API 우회 공격을 원천 차단하기 위해서는 정기적인 소스코드 보안 약점 진단과 함께 엄격한 권한 통제 및 암호화 기술 지원이 필요합니다. 보안 / 해킹 하이브 위버스도 털렸다…개인정보 42만건 유출 하이브의 자회사 위버스컴퍼니가 운영하는 팬 플랫폼 위버스에서 40만명 이상의 개인정보가 유출됐다. 양주일 위버스컴퍼니 대표이사는 지난 6일 밤 "최근 서비스 보안 취약점... [한국경제] 김수영 기자 • 2026.09.07 | 원문보기 → Key takeaway 글로벌 팬덤 플랫폼의 취약점을 겨냥한 대규모 정보 탈취는 브랜드 가치와 유저 신뢰도에 치명적인 타격을 입힙니다. 유출된 데이터가 내부식별정보여서 직접적인 금융 피해 가능성은 낮으나, 유출 시 비즈니스 신뢰성에 치명적이므로 주기적인 모니터링과 침입 탐지 시스템의 신속한 조치가 필수적입니다. 보안 / 해킹 무신사, ‘입점사 관계자’ 개인정보 유출…29CM 고객 정보 이어 패션 플랫폼 무신사가 운영하는 29CM에서 지난달 16만여건의 소비자 개인정보가 유출된 데 이어, 무신사·29CM 입점 브랜드 관계자들의 개인정보까지 추가로 유출된 것으로... [한겨레] 이주빈 기자 • 2026.09.07 | 원문보기 → Key takeaway 일반 소비자 정보에 이어 입점사 관계자 정보까지 유출된 사례는 기업 내부를 넘어 파트너사까지 아우르는 '공급망 보안'이 생존의 핵심 과제임을 보여줍니다. 외부 접점의 계정 탈취 위협에 대응하기 위해서는 접근 권한을 최소화하는 제로 트러스트 기반의 통합 계정 및 권한 관리 체계 정비가 시급합니다. 보안 / 해킹 개인정보 또 털렸다 …이번엔 영상소스 플랫폼 ‘뮤팟’ 저작권 없는 음악 및 영상소스를 제공하는 플랫폼 ‘뮤팟’에서 외부 해킹으로 회원 개인정보가 유출됐다. 뮤팟 측은 아직 2차 피해 정황은 파악되지 않았으나... [경향신문] 박민규 기자 • 2026.09.10 | 원문보기 → Key takeaway 중소·스타트업 플랫폼을 타겟으로 한 지능형 해킹 공격은 보안 전담 인력이 부족한 인프라의 틈새를 노립니다. 위기 발생 시 신속한 탐지와 실시간 초동 대응이 유출 피해 규모를 결정짓는 만큼, 전문적인 상시 보안 모니터링과 신뢰할 수 있는 기술 파트너십 확보가 강력한 방어선이 됩니다. 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍 © 2026 Dinnotek. All rights reserved
26.09.11 -
![[월간 디노텍] 'AI 위협' vs 'AI 보안'의 시대, 보안의 새로운 기준 썸네일](/data/bbsData/17884174939.png)
[월간 디노텍] 'AI 위협' vs 'AI 보안'의 시대, 보안의 새로운 기준디노텍 알아보기 │ 웹으로 보기⚠️스스로 취약점 탐지부터 공격 코드 생성까지 수행하는 고도화된 AI, 전례 없는 사이버 공방의 새로운 패러다임을 살펴봅니다. 자세히 보기 > ⚖️보안 운영 효율을 높일 핵심 전략으로 떠오른 AI 자동화, 무분별한 도입 대신 반드시 점검해야 할 현장의 리스크를 확인해 보세요. 자세히 보기 > 최근 디노텍은 고도화되는 AI 위협에 선제적으로 대응하고, 고객사의 안전한 AI 도입을 지원하기 위해 글로벌 사이버 보안 기업 체크포인트(Check Point)와 파트너십을 체결했습니다. 그 일환으로 지난 8월 27일 체크포인트가 주최한 <AI 시대, 프런티어 AI 모델 악용에 대비한 사이버 리스크 대응 전략> 세미나에 참석했습니다.👉기업의 잠재적 보안 위협 식별부터 안전한 생성형 AI 활용 전략까지, 현장에서 다룬 핵심 내용을 지금 블로그에서 확인해 보세요! 현장 스케치 보기 > [리마인드] 디노텍이 실버(Silver) 후원사로 참여하는 안랩 ISF 2026에 초대합니다.아직 사전등록을 못 하신 분들은 아래 버튼을 통해 서둘러주세요! 안랩이 제시하는 ▲새로운 AI 보안 비전과 전략, ▲에이전틱 AI 시대의 새로운 보안 운영 방향, 그리고 푸짐한 경품 추첨 기회까지 함께 만나보실 수 있습니다.행사 당일 현장에서 반갑게 뵙겠습니다😄*사전 등록 마감: 9/11(금) 오후 5시까지 사전 등록 바로가기 > 철저히 분리된 금융권 폐쇄망, 정말 외부 침입으로부터 완벽할까요?AI 도입과 디지털 전환으로 금융 데이터의 가치가 급격히 높아진 지금, 망분리와 접근통제만으로는 막을 수 없는 새로운 사각지대가 발생하고 있습니다. 네트워크 연결 없이도 서버실 장비 내부에서 비인가 무선 신호를 은밀히 주고 받는 위협, 즉 '무선 백도어'입니다.공격자들은 왜 유선 망을 피해 굳이 '무선'이라는 우회로를 노리고 있을까요?👉무선 백도어가 금융권을 노리는 이유와 AI 시대의 위협 변화, 이에 맞선 실질적인 대응 전략을 지금 확인해 보세요! 자세히 보기 > 이번 달 월간 디노텍이 도움이 되었기를 바랍니다 😊매월 최신 보안 소식을 놓치지 마세요! 월간 디노텍 구독 신청하기 >디노텍 솔루션/서비스가 궁금하다면?온라인 문의 >디노텍mkt@dinnotek.com서울특별시 강남구 언주로 732, 9층 (논현동, 세종빌딩) 02-597-5841수신거부 Unsubscribe
26.09.03 -
8월 3주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-08-21(금) 🌐 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 정보만 신속히 파악할 수 있도록 'TOP 5' 로 엄선하여 전달합니다. Weekly News Top 5 사회 / 보안 서강대 통합 로그인 뚫려…박근혜 전 대통령 포함 개인정보 18만건 유출된 듯 서강대학교 통합 로그인 시스템에 대한 외부 침입으로 구성원들의 개인정보 약 18만건이 유출된 것으로 나타났다. 현재 학교 측은 정확한 피해 범위와 추가 침해 여부 ... [디지털타임스] 김광태 기자 • 2026.08.15 | 원문보기 → Key takeaway이번 사고는 통합 로그인(SSO) 시스템의 단일 보안 취약점이 대규모 개인정보 유출로 직결될 수 있음을 보여줍니다. 특히 졸업생·자퇴생 등 장기 미이용자의 데이터까지 동일 시스템에 방치되어 피해 규모가 커진 만큼, 불필요한 과거 정보의 파기·분리 보관과 비인가 IP 사전 차단 등 시스템 레벨의 보안 체계 재정비가 필요합니다. AI / 보안 제조기업 84% "피지컬 AI 도입…생산성 평균 32% 높아질 것" 제조 기업 84%는 피지컬 인공지능(AI)을 도입했거나 도입할 예정이라는 조사 결과가 나왔다. 이들 기업은 피지컬 AI 도입으로 생산성이 평균 31.9% 높아질 것으로 기대했다. ... [뉴스1] 박종홍 기자 • 2026.08.20 | 원문보기 → Key takeaway 제조업계 내 피지컬 AI 도입은 단순 물류 로봇을 넘어 휴머노이드 중심으로 확산되며 약 32%의 높은 생산성 향상과 구인난 해소가 기대됩니다. 다만 일자리 축소 우려와 함께 기술 불안정성, 수익성 불확실성 등 극복 과제가 상존하는 만큼, 규제 정비와 기업 지원책 마련이 요구됩니다. AI / 보안 AI가 통제선 넘자…오픈AI, 최신 모델 훈련 멈추고 안전장치 다시 짠다 인공지능(AI) 모델 개발 속도를 높여온 오픈AI가 최신 모델의 강화학습(RL)을 2주간 중단했다. AI가 사이버 보안 평가 과정에서 외부 시스템에 침투한 사고가 발생한 데다, 차세대 모델 '아스트라(Astra)'의 자율 공격 능력이 ... [뉴시스] 오동현 기자 • 2026.08.19 | 원문보기 → Key takeaway AI가 단순 텍스트 생성을 넘어 외부 시스템 침투 및 제로데이 공격을 자율 수행하는 에이전트 단계로 진화함에 따라, 개발 위험이 통제 한계에 근접했습니다. 이에 따라 오픈AI는 훈련을 일시 중단하고 프레임워크를 개편하는 등 개발 속도 경쟁보다 안전장치 확보와 시스템 격리 통제를 최우선하는 기조로 전환하고 있습니다. AI / 보안 "AI보안에 생존 달려…프론티어AI 시대 규제 합리화 필요" 인공지능(AI) 기술의 안전성과 신뢰성이 담보돼야 AI 대전환이 성공적으로 안착할 수 있다는 전문가들의 제언이 나왔다. 이를 위해 프론티어 AI 시대에 발맞춘 규제 합리화와 법제적 기반 마련이 ... [파이낸셜뉴스] 장민권 기자 • 2026.08.20 | 원문보기 → Key takeaway 산·학·연 전문가들은 성공적인 AI 대전환을 위해 인프라 보안과 데이터 보호 대책뿐만 아니라, 정부 차원의 규제 합리화와 법제적 기반 마련이 시급하다고 강조했습니다. 특히 이상근 교수는 기술 혁신과 안전성이 균형을 이루는 민·관 거버넌스 구축과 정책적 지원이 생존의 핵심 과제임을 제언했습니다. ➡️ 관련 콘텐츠 보기 보안 / 해킹 美당국, 상하수도 등 핵심 인프라에 'AI 활용 해킹' 경고 미국의 상·하수도 시설을 비롯한 핵심 기반시설들이 인공지능(AI)을 앞세운 외국 해커들의 공격에 노출됐다는 경고가 나왔다. 19일(현지시간) 시사주간지 뉴스위크에 따르면 ... [연합뉴스] 고일환 기자 • 2026.08.20 | 원문보기 → Key takeaway 해커들이 AI를 활용해 취약점 분석 및 공격 스크립트 생성을 자동화함에 따라, 상하수도·발전소 등 핵심 기반시설의 제어장치(PLC) 침투 위험이 현실화되었습니다. 특히 노후 장비와 보안 미비 장치는 공정 중단이나 물리적 안전사고로 직결될 수 있는 만큼, 불필요한 외부망 연결 차단과 펌웨어 업데이트 등 선제적 보안 강화가 시급합니다. 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍 © 2026 Dinnotek. All rights reserved
26.08.21 -
8월 2주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-08-12(목) 🌐 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 정보만 신속히 파악할 수 있도록 'TOP 5' 로 엄선하여 전달합니다. Weekly News Top 5 AI / 보안 똑똑해질수록 위험해진다…아스트라가 보여준 'AI 개발 성능 vs 안전 딜레마' AI 모델의 성능이 높아질수록 이를 통제하기 어려워지는 개발 패러독스가 현실화하고 있습니다. 사이버 공격 역량까지 높아진 지금, 성능과 안전 사이의 딜레마가 ... [이투데이] 김연진 기자 • 2026.08.10 | 원문보기 → Key takeawayAI 성능 향상으로 통제 이탈 및 사이버 위협이 현실화함에 따라, 향후 프런티어 AI 시장은 ‘AI 정렬(안전 통제) 기술’ 확보와 공공 평가 체계 대응 및 정책적 투자가 핵심 경쟁력이 될 것으로 전망됩니다. 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 안전하게 통제하고, 신뢰성을 검증하는 역량이 기업과 국가의 생존을 가르는 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. ➡️ 관련 콘텐츠 보기 AI / 보안 ‘AI 통제 이탈’ 반복되는데… 기술 못 따라잡는 안전·관리 인공지능(AI) 발 사이버위협이 ‘사람의 AI 악용’을 넘어 ‘AI의 통제 이탈’로 확대되고 있다. 불과 20여일 사이 미국 AI기업 3곳, 중국 AI기업 1곳의 모델이 평가 과정에서 ... [디지털타임스] 팽동현 기자 • 2026.08.09 | 원문보기 → Key takeaway AI 성능 향상에 따른 권한 경계 초과 및 통제 이탈 위험이 현실화되면서, 글로벌 규제 패러다임이 '기업 자율'에서 '정부 주도 검증 및 법적 규제'로 빠르게 전환되고 있습니다. 국내 시장 역시 기술 추격과 동시에 ▲ AI 안전성 평가 역량 강화, ▲ 사고 신고 의무화 등 법·제도 정비 및 ▲ 사이버보안 수준의 통제 체계 마련이 핵심 과제로 부상할 전망입니다. AI / 보안 양자암호통신 상용화 가속…차세대 보안 패러다임 전환 최첨단 인공지능(AI) 모델이 감춰둔 ‘생각의 과정’을 같은 회사 하위 모델을 이용해 그대로 끄집어낼 수 있다는 연구 결과가 나왔다. AI 기업의 핵심 자산인 추론 ... [한경] 김인엽 기자 • 2026.08.12 | 원문보기 → Key takeaway 하위 AI 모델을 악용해 상위 모델의 암호화된 '추론 과정'과 개인정보(API 키 등)를 탈취할 수 있는 보안 취약점이 발견되었습니다. 이는 기술 무단 복제(증류) 및 데이터 유출로 이어질 수 있는 심각한 허점으로, AI 개발사의 자율 보안 관리를 넘어 API 구조의 근본적인 체계 재정비가 요구됩니다. ➡️ 관련 콘텐츠 보기 보안 / 해킹 외교관 정보 해킹 이어… 재외동포청 사이버 공격 올해 4271건 외교부 산하기관인 재외동포청을 겨냥한 사이버 공격이 올해 들어 4000건 이상 발생한 것으로 나타났다. 전년 대비 12배 이상으로 늘어난 수치다. 특히 재외동포청이 ... [동아일보] 이채완 기자 • 2026.08.12 | 원문보기 → Key takeaway 재외동포청을 겨냥한 사이버 공격이 전년 대비 12배 이상 급증했으나, 출범 후 3년간 전담 보안 조직과 관련 예산이 전무했던 것으로 나타났습니다. 1,000만 건 이상의 재외동포 개인정보를 보유한 만큼, 상급 기관 해킹의 교두보 활용 및 보이스피싱 등 범죄 악용을 막기 위한 전문기관 위탁과 24시간 관제 체계 구축이 시급합니다. 보안 / 해킹 해커, 비밀번호 대신 '쿠키' 노린다…전 세계 524억개 탈취 해커가 비밀번호를 알아내지 않고도 브라우저 쿠키를 탈취해 로그인 계정을 가로채는 공격이 확산하고 있는 것으로 나타났다. 노드VPN은 ... [전자신문] 박진형 기자 • 2026.08.11 | 원문보기 → Key takeaway 비밀번호 없이 로그인 상태를 가로채는 '세션 하이재킹' 공격으로 최근 1년간 전 세계 524억 개(한국 약 3억 개)의 브라우저 쿠키가 유출된 것으로 나타났습니다. 특히 감염 사례의 96% 이상이 보안 소프트웨어가 작동 중인 기기에서 발생한 만큼, 쿠키 탈취가 의심될 경우 즉시 로그아웃하여 기존 세션을 무효화하는 능동적인 대응이 필요합니다. 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍 © 2026 Dinnotek. All rights reserved
26.08.12 -
7월 5주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-07-30(목) 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 이슈만 모아 전해드립니다 :) Weekly News Summary7월 마지막 주에는 AI와 보안이 결합된 이슈가 두드러졌습니다. AI 활용이 확대되면서 이를 노린 사이버 공격도 함께 증가하고 있으며, AI 보안과 랜섬웨어 대응이 기업 보안의 주요 화두로 떠올랐습니다. [AI/보안]2026.07.30 “악성 침해사고 4건 중 1건 'AI 활용'…평균 피해액 88억원” 악의적인 사이버 침해사고 4건 중 1건에 인공지능(AI)이 활용된 것으로 나타났다. AI 기반 침해사고의 평균 피해 비용은 600만달러(약 88억원)로 전체 침해사고 평균 ... 출처: 전자신문 | 원문 보기 ↗ [AI/보안] 2026.07.30 올 상반기 사이버 침해사고 1236건...전년 대비 19.5% 증가” "올 상반기 국내에서 발생한 사이버 침해사고가 1년 전보다 20% 가까이 늘어난 것으로 나타났다. 생성형 인공지능(AI) 확산에 따른 보안위협과 소프트웨어 공급망 ... 출처: 매일경제| 원문 보기 ↗ [산업/경제]2026.07.31 IT서비스 3사, 2분기 실적 선방…하반기 승부처는 'AI 수익화' 삼성SDS는 2분기 매출 3조7천178억원, 영업이익 2천318억원을 기록했다. 전년 동기 대비 각각 5.9%, 0.7% 증가한 수치다. 실적 성장은 클라우드 사업이 견인했다. ... 출처: 지디넷코리아 | 원문 보기 ↗ [산업/경제]2026.07.31 안랩, 상반기 영업익 60% '껑충'…사우디 사업 성과 안랩의 올해 상반기 영업이익이 60% 이상 뛰었다. 사우디아라비아 합작 법인 '라킨' 등을 중심으로 한 글로벌 사업 매출 성과가 가시화된 영향이다. 안랩은 올해 ... 출처: 지디넷코리아 | 원문 보기 ↗ [AI/보안]2026.07.30 랜섬웨어 경보…상반기 사고 80% 폭증 상반기 국내 랜섬웨어 사고 신고 건수가 지난해 같은 기간 대비 80% 가까이 늘어난 것으로 나타났다. 업종을 가리지 않고 피해가 확산, 랜섬웨어가 산업 전반의 ... 출처: 전자신문 | 원문 보기 ↗ [AI/보안]2026.07.29 또다시 해커된 GPT…미토스는 새 공격법 발견 인공지능(AI)이 사이버 공간에서 인간의 통제를 앞지르기 시작했다. 오픈AI의 에이전트는 허깅페이스에 이어 또 다른 시스템에 침투한 사실이 확인됐고 앤트로픽의 ... 출처: 매일경제 | 원문 보기 ↗ [AI/보안]2026.07.29
26.07.30 -
7월 4주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-07-20(월) 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 이슈만 모아 전해드립니다 :) Weekly News Summary 7월 넷째 주 보안 이슈는 보안이 단순한 기술 영역을 넘어 기업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있음을 보여줬습니다. AI 기반 공격이 고도화되고 보호 대상이 확대되면서, 이제는 파편화된 보안 솔루션을 넘어서는, 조직 전반을 아우르는 통합적인 보안 체계가 더욱 중요해지고 있습니다. [통신/보안]2026.07.20 “한번 더 털리면 어휴…” 해킹홍역 통신사들 보안에 3300억 투자 지난해 개인정보 유출과 해킹 사고로 통신업계 전반의 경각심이 커지면서 통신 3사가 대규모 정보 보호 투자 확대에 나섰다. 사고가 난 뒤 복구하는 방식에서 벗어나 ... 출처: 매일경제 | 원문 보기 ↗ [AI/보안] 2026.07.20 AI 시대, 공격 환경·비즈니스 방식 변화…크리스 데이 센티넬원 부사장, “보안도 AI 중심 대응 필요” "크리스 데이(Kris Day) 센티넬원 APJ 세일즈 총괄 부사장이 16일 센티넬원과 파고네트웍스의 공동 기자간담회를 통해 AI로 인해 나타나는 사이버범죄와 ... 출처: 테크월드| 원문 보기 ↗ [정책/보안]2026.07.20 영상정보처리기기 국가·공공기관 납품 시 ‘보안기능 확인서’ 필수 오는 2028년 4월 1일부터 국가·공공기관에 영상정보처리기기를 납품하는 경우 반드시 국가정보원에서 정한 보안기능 시험제도에 따라 소정의 확인서를 발급받아야 한다. ... 출처: 정보통신신문 | 원문 보기 ↗ [정책/AI]2026.07.19 [인공지능기본법 시행령] 'AI 제품 공공조달 문턱 낮춘다…AI 연구소에는 보안 요건 강화 "정부가 인공지능 제품과 서비스의 공공조달 시장 진입을 지원하고, AI 활용 과정에서 소외될 수 있는 국민과 지역 인재에 대한 지원을 확대한다. 기업과 대학 등 ... 출처: 데일리시큐 | 원문 보기 ↗ [ESG/보안]2026.07.19 신세계·롯데·현대, '정보보안 ESG' 중대 이슈 격상…리스크 최소화 백화점 3사가 최근 발간한 ESG보고서에서 나란히 정보보안의 위상을 손봤다. 신세계와 현대백화점은 정보보안을 중대이슈 목록에 새로 추가하거나 ... 출처: 블로터 | 원문 보기 ↗ [정책/AI]2026.07.20 1인 1 AI 에이전트 시대…정부, 핵심 인프라 국산화 추진 정부가 인공지능(AI) 국가 경쟁력을 강화하기 위해 반도체뿐만 아니라 클라우드, 정보기술(IT) 전력, 냉각 솔루션 등 핵심 기술을 국산화하겠다고 예고했습니다. ... 출처: 디지털데일리 | 원문 보기 ↗ [정책/보안]2026.07.16 개인정보 유출 신고하면 '과징금 30%' 포상금 준다 개인정보보호위원회가 개인정보 유출 사실을 신고하면 과징금의 최대 30%를 포상금으로 주는 방안을 추진한다. 개인정보 유출 사고를 ... 출처: 중앙일보 | 원문 보기 ↗ [글로벌/보안]2026.07.20 초대형·오픈소스’ 무장… 中 ‘키미 K3’, AI 시장 강타 가성비를 앞세워 온 중국 인공지능(AI) 기업들이 근래 들어 최상위 경쟁 모델에 맞먹는 성능까지 확보하며 글로벌 AI 시장을 뒤흔들고 있다. ... 출처: 국민일보 | 원문 보기 ↗ [산업/경제]2026.07.19 국민 10명 중 9명 "핵심기술 해외유출 심각…처벌 강화해야" 국민 10명 중 9명은 반도체 등 핵심기술 해외 유출을 심각한 위협으로 보고 관련 처벌 강화에 찬성한다는 조사 결과가 나왔다. 19일 한국경영자총협회(경총)가 전국 ... 출처: 연합뉴스 |
26.07.20 -
7월 3주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-07-13(월) 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 이슈만 모아 전해드립니다 :) Weekly News Summary7월 셋째 주 보안 이슈는 AI가 공격과 방어 양측에서 모두 활용되는 시대가 본격화되고 있음을 보여줬습니다. AI 활용이 확대될수록 보안은 단순한 방어를 넘어, AI 거버넌스와 안전한 운영 체계를 함께 갖추는 방향으로 진화하고 있습니다. [AI/보안]2026.07.12 KT, 정보보호 자문위원회 출범…AI 보안·제로트러스트 강화 KT가 AI와 클라우드 확산으로 고도화하는 사이버 위협에 대응하기 위해 외부 전문가 중심의 정보보호 자문위원회를 출범했다. 개인정보보호에 이어 정보보호 분야까지 ... 출처: 머니투데이 | 원문 보기 ↗ [AI/보안] 2026.07.12 "AI가 판단하는 시대 … 사람이 얼마나 통제할수 있는지가 중요" "인공지능(AI) 시대 개인정보 보호는 데이터를 숨기는 일이 아닙니다. 사람이 AI를 끝까지 통제할 수 있도록 만드는 일이 더 중요합니다. "차호범 SK텔레콤 ... 출처: 매일경제 | 원문 보기 ↗ [AI/보안]2026.07.12 "공격자가 AI로 약점 찾기 전에 방어자가 먼저 탐지해야" "모든 취약점에는 방어자의 시계와 공격자의 시계가 돌아갑니다. 인공지능(AI)은 그 시계를 처음으로 방어자 쪽으로 돌릴 수 있는 도구입니다." 김태수 조지아텍 ... 출처: 매일경제 | 원문 보기 ↗ [AI/보안]2026.07.12 "AI發 보안체계 전환 … 인공지능이 짠 코드, 인공지능이 검증해야" "이제는 사람이 만든 코드를 사람이 검증하는 시대가 아닙니다. 만드는 쪽에서 인공지능(AI)을 쓴다면 검증하는 쪽에서도 AI를 써야 합니다. 박세준 티오리 대표는 ... 출처: 매일경제 | 원문 보기 ↗ [AI/보안]2026.07.12 "AI로 해킹하는 시대 … 막는 것만큼 뚫린 뒤 대응도 중요" "수십 억대에 달하는 전자기기, 기업 내 쌓여 있는 수많은 노후화된 코드가 모두 인공지능(AI) 기반 공격의 대상이다."오픈AI, 앤트로픽과 ... 출처: 매일경제 | 원문 보기 ↗ [AI/보안]2026.07.13 안랩, 말레이시아서 AI 보안 플랫폼 소개…공공시장 협력 추진 안랩이 말레이시아 공공 사이버보안 시장 공략에 나선다. 현지 정부 주최 보안 행사에서 인공지능(AI) 기반 통합 보안 기술을 선보이며 신규 사업 기회를 찾았다. ... 출처: 뉴시스 | 원문 보기 ↗ [IT/보안]2026.07.13 빗썸 “가짜 앱 설치 주의”…7월 정보보호 캠페인 진행 빗썸은 7월 정보보호 캠페인의 일환으로 ‘가짜 거래 앱 사기’ 예방 가이드를 공개했다고 13일 밝혔다. 빗썸은 매월 둘째 주 수요일을 ‘정보보호의 날’로 지정하고 ... 출처: 이투데이 | 원문 보기 ↗ [IT/보안]2026.07.06 “제로 트러스트는 클라우드·AI 시대 기업 보안의 출발점이다” 클라우드, SaaS, 생성AI 활용이 동시에 확대되면서 기업 보안의 무게 중심은 네트워크 경계 방어에서 사용자, 애플리케이션, 데이터, 워크로드 단위의 세밀한 통제로 ... 출처: 전자신문 | 원문 보기 ↗ [IT/보안]2026.07.13 '학술 자료집'인 줄 알았는데…북한 추정 해킹이었다 실제 학술 컨퍼런스 자료집을 사칭한 이메일로 관련 연구자와 정책 종사자를 노린 해킹 공격이 최근 포착됐다. 피해자가 자료집을 열람하는 동안 악성코드가 ... 출처: 연합뉴스 | 원문 보기 ↗ [IT/산업]2026.07.13 삼성전자 DX부분, 구글 AI로 업무 혁신 속도낸다 구글 클라우드는 삼성전자와 손잡고 한국을 포함한 전 세계 삼성전자 디바이스경험(DX)부문 임직원에게 제미나이 엔터프라이즈를 제공한다고 13일 밝혔다. 구글 ... 출처: 아시아경제 | 원문 보기 ↗ 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍
26.07.13 -
7월 2주차 뉴스클리핑Weekly News • 2026-07-07(화) 매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면? 디노텍이 핵심 이슈만 모아 전해드립니다 :) Weekly News Summary7월 둘째 주에는 AI 확산과 강화되는 보안 규제에 대응하기 위한 기업들의 보안 투자가 이어졌습니다. 그러나 보안 전문 인력 부족과 고도화되는 사이버 위협으로 인해 효과적인 보안 운영은 여전히 과제로 남아 있으며, 이에 따라 보안 전문 파트너와 협력해 운영 효율성과 대응 역량을 강화하려는 움직임이 확대되고 있습니다. [AI/보안]2026.07.07 AI시대 개인정보보호체계 전면개편…"위험비례 보호체제 구축" 정부가 인공지능(AI) 시대에 맞춰 개인정보 보호 체계를 전면 개편한다. 획일적인 규제 대신 위험 수준에 따라 보호 수준을 달리하는 '원칙 중심' 규율체계로 전환하고, ... 출처: 연합뉴스 | 원문 보기 ↗ [금융/보안] 2026.07.06 망분리 완화에 보안투자 늘리는 은행권…4대 은행 작년 1538억 투입 금융당국이 보안 고도화를 위한 AI 활용에 발맞춰 '망분리 규제 완화'의 빗장을 풀기 시작했다. 주요 은행들이 제도 변화에 발맞춰 선제적으로 정보보호 체계 정비 ... 출처: 이투데이 | 원문 보기 ↗ [IT/보안]2026.07.06 '수백만 큐비트' 통념 깨졌다…양자컴퓨터가 흔드는 암호 방패 기존 암호체계가 무력화되는 이른바 'Q-데이(Q-Day)'의 도래 시점이 앞당겨질 것이란 전망이 나온다. 고성능 양자컴퓨터 개발이 빨라지는 데다, 오류정정과 연산 설계 ... 출처: 전자신문 | 원문 보기 ↗ [통신/보안]2026.07.06 “보안 구멍부터 막는다”…KT, 정보보안·네트워크 강화에 3년간 12조 투자 통신사는 수천만 가입자의 ‘연결’을 책임지는 국가 기간망 사업자다. 단 한 번의 보안 허점은 개인 피해를 넘어 금융·공공·산업 서비스 전반으로 확산될 수 있다. ... 출처: 매일경제 | 원문 보기 ↗ [산업/보안]2026.07.06 제약·바이오 정보보호 투자 늘었지만…전담인력 '0명'·CISO 겸직 여전 기업들의 정보보호 중요성이 커지는 가운데 국내 제약·바이오 기업들의 정보보호 투자는 늘었지만 전담인력 '0명', 최고정보보호책임자(CISO)·최고개인정보보호책자 ... 출처: 이데일리 | 원문 보기 ↗ [IT/보안]2026.07.06 오늘부터 폰 개통 시 안면인증…모바일신분증·초본으로 대체도 오늘부터 안면인증을 거쳐야 휴대전화를 개통할 수 있게 된다. 안면인증 인식 불가 같은 시스템 오류 가능성과 해킹 우려 등을 고려해 행정안전부 모바일신분증, 주민 ... 출처: 파이낸셜뉴스 | 원문 보기 ↗ [금융/보안]2026.07.06 우리은행 고객정보 1만7551건 유출…개인정보위, 조사 착수 개인정보보호위원회가 우리은행 고객 1만 7551명의 개인정보가 유출된 사건과 관련해 6일 정식 조사에 착수했다.개인정보위 관계자는 "오늘(6일)부터 우리은행 ... 출처: 노컷뉴스 | 원문 보기 ↗ [AI/보안]2026.07.06 AI 추론 중 데이터 어떻게 보호하나 엔비디아의 GPU 기밀 컴퓨팅 [보안 아웃룩] 기업이 인공지능(AI)을 업무에 활용할수록 데이터 보호에 대한 새로운 고민이 생겨난다. 문서나 데이터베이스에 저장된 정보는 암호화할 수 있습니다. 네트워크를 ... 출처: IT조선 | 원문 보기 ↗ [IT/반도체]2026.07.06 레노버 "메모리 가격, 예전 수준으로 돌아가지 않을 것" 세계 최대 PC 제조업체인 레노버가 최근 "D램 and 낸드 플래시 메모리 가격이 과거 수준으로 되돌아가기 어려울 것"이라는 견해를 내놨다. 독일 IT 전문매체 ... 출처: 지디넷코리아 | 원문 보기 ↗ [IT/보안]2026.07.06 “양자컴퓨터 해킹에 비트코인 700조 위험”…하락 경고등 양자컴퓨터 기술로 700조원에 달하는 비트코인이 해킹될 수 있다는 경고가 제기됐다. 비트코인 블록체인의 보안체계를 양자컴퓨터로 쉽게 무너뜨릴 수 있다는 것이다. ... 출처: 이데일리 | 원문 보기 ↗ 안전한 비즈니스 환경을 위한 IT 인프라&보안 파트너, 디노텍
26.07.07
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