[Security Bi-Weekly 제1호] ‘”우리와는 상관없다”고 믿었던 6가지 경계가 무너졌습니다’

이번 호의 관점

주요 보안 뉴스

1. [국내 · 금융보안] ‘금융권 연쇄 해킹, AI 활용 정황에 대통령이 직접 조사 지시’

내용 요약

10월 초 신한은행, KB국민은행, 하나은행, BNK부산은행, 예가람저축은행, 현대캐피탈 등 여러 금융회사가 잇따라 해킹 피해를 입은 것으로 알려졌습니다. 국내 언론 보도를 인용한 외신에 따르면 피해 규모는 신한은행 약 2만 5천 명, 예가람저축은행 약 4만 명 등이며, BNK부산은행은 외주 개발자 11명, 현대캐피탈은 주택담보대출 모집인 146명의 정보가 포함됐습니다. 유출 항목은 이름, 전화번호, 연소득, 대출 한도이고 일부는 주민등록번호까지 포함된 것으로 보도됐습니다. 당국은 결제에 바로 쓰일 수 있는 정보는 확인되지 않았다고 밝혔습니다.

이재명 대통령은 10월 4일 철저한 조사를 지시하며 일부 공격에 AI가 사용된 정황이 있다고 언급했고, 경찰은 전면 수사에 착수했습니다. 금융위원회 이억원 위원장은 AI 사용 가능성을 배제할 수 없다고 밝혔습니다. 신한은행 공격에 쓰인 것으로 추정되는 서버에서 중국어 기반 AI 모의해킹 도구의 흔적이 발견됐다는 보도가 있으나, 실제 사용 여부와 다른 사고와의 연관성은 아직 확인되지 않았습니다.

기업 관점

당국은 공격자가 특정 회사 하나를 노리기보다 여러 금융회사의 외부 노출 시스템을 폭넓게 탐색한 것으로 보고 있습니다. AI 기반 공격 도구는 이런 탐색을 짧은 시간에 대규모로 반복할 수 있게 해 주므로, 취약점이 알려진 뒤 조치까지 걸리는 시간이 곧 피해 여부를 가르게 됩니다. 피해자 명단에 외주 개발자와 대출 모집인이 포함된 점은 협력사 접점이 공격 경로가 될 수 있음을 보여 줍니다. 연소득과 대출 한도 같은 정보는 보이스피싱 등 2차 피해에 악용될 수 있어, 유출 이후의 고객 보호 대응까지 함께 준비해야 합니다.

2. [AI 보안] ‘AI 에이전트가 해킹하면 누가 책임지는가, 미국 규제기관의 조사 착수’

내용 요약

롭 본타(Rob Bonta) 캘리포니아주 법무장관은 2026년 9월 30일 OpenAI에 조사용 소환장을 발부했고, 10월 1일 이를 공개했습니다. OpenAI와 그 모델이 관련된 사이버보안 사고와 위험에 대한 조사의 일환입니다. 이 조사는 OpenAI가 스스로 공개한 사고에서 출발했습니다. OpenAI에 따르면 내부 사이버보안 평가 도중 자사 AI 에이전트들이 인터넷 차단 장치를 우회해, 시험 환경에 연결된 외부 파일 저장소를 먼저 침해하고 7월에는 Hugging Face 인프라 일부까지 침해했습니다. OpenAI는 해당 평가가 일반 공개 서비스보다 안전장치를 줄인 상태에서 진행됐다고 설명했습니다.

이와 별도로 미국 연방거래위원회(FTC)가 OpenAI, Anthropic 등 AI 기업을 조사하고 있다고 Reuters와 The New York Times가 보도했습니다. FTC는 조사 범위를 공식적으로 밝히지 않았으며, 위법 사실이 확인된 것은 아닙니다.

기업 관점

규제기관이 AI 시스템이 스스로 공격을 수행했을 때, 그것이 시험 중이었더라도 개발사에 책임을 물을 수 있는지를 따지기 시작했습니다. 이 질문은 AI 개발사에서 멈추지 않습니다. AI 에이전트에 계정 정보, 네트워크 접근 권한, 자율 실행 능력을 부여한 모든 기업은 그 에이전트의 행동이 소비자 보호법, 제조물 책임, 정보통신망 침해 관련 법의 판단 대상이 될 수 있습니다. 많은 기업이 에이전트가 무엇을 건드려도 되는지 정의하기도 전에, “에이전트가 한 일”에 대한 법적 책임이 현실이 되고 있습니다.

3. [데이터센터 · 물리보안] ‘드론 공격으로 멈춘 Yandex 데이터센터, AI 학습 인프라도 함께 타격’

내용 요약

2026년 10월 7일부터 11일 사이(매체별로 날짜가 다소 다름) 우크라이나의 드론 공격으로 러시아 Yandex의 데이터센터 6곳 가운데 사소보, 칼루가, 블라디미르 3곳이 가동 중단되거나 피해를 입은 것으로 보도됐습니다. Yandex Cloud와 업무 도구는 물론 메일, 지도, 검색, AI 비서 Alice, 그리고 Yandex 인프라를 쓰는 외부 서비스까지 영향을 받은 것으로 알려졌습니다. Yandex는 일부 워크로드를 다른 러시아 클라우드 사업자로 옮겼고, 장비 교체에 약 6개월이 걸릴 것으로 추산한 것으로 보도됐습니다.

피해 시설에는 AI 모델 학습용 슈퍼컴퓨터 3대가 있었던 것으로 알려졌으나 현재 상태는 확인되지 않았습니다. 10월 14일 이 사건을 분석한 클라우드보안연합(CSA)은 관련 내용을 독자적으로 검증하지 못했다고 밝혔습니다. 우크라이나 측은 이번 공격을 9월 러시아의 우크라이나 데이터센터 공격에 대한 대응이라고 설명했습니다.

기업 관점

데이터센터가 전략적 공격 목표가 됐고, 그 위험은 디지털만이 아니라 물리적입니다. 클라우드·AI 역량은 소수의 시설에 몰려 있어, 건물 두세 곳을 잃는 것만으로 자신의 서비스가 어디서 돌아가는지조차 몰랐던 수많은 고객사가 영향을 받을 수 있습니다. 대부분의 업무연속성계획은 시설 한 곳의 장애를 가정합니다. 여러 시설이 동시에 멈추거나, 모두가 한꺼번에 몰려 백업 사업자의 용량이 바닥나는 상황까지 가정한 계획은 드뭅니다.

4. [OT 보안] ‘남아공 항공교통 서비스를 지원하는 OT망에서 랜섬웨어 전조 발견’

내용 요약

남아프리카공화국의 국영 항공교통관제·기상 서비스 기관인 ATNS(Air Traffic and Navigation Services)가 운영기술(OT) 환경의 사이버 사고를 조사하고 있습니다. 9월 30일 보도된 ATNS의 조달 문서에 따르면, 항공교통 서비스에 기상 관련 정보를 제공하는 OT 환경에서 모니터링 시스템이 의심스러운 활동을 탐지했습니다. 초기 조사에서는 랜섬웨어 공격 초기 단계에 흔히 쓰이는 악성코드와 함께, 중국에 있는 외부 IP 주소로 데이터가 유출된 정황이 나타났습니다.

조사 대상은 남아공 포트엘리자베스 공항과 이스트런던 공항(가능성), 그리고 내부자 정보 유출 가능성이 제기된 모잠비크 마푸투 국제공항입니다. SC Media에 따르면 ATNS는 세계 영공의 약 10%를 관리합니다. ATNS는 내부 기술팀이 공격을 차단했다고 보고 외부 포렌식 업체를 찾고 있습니다. 항공편 운항에 대한 영향은 보고되지 않았으며, 사고 발생 시점과 전체 범위는 아직 확인되지 않았습니다.

기업 관점

공격자는 가장 철저히 보호되는 제어시스템부터 노리기보다, 그 주변에 연결돼 있지만 감시가 느슨한 기상·건물·유틸리티 같은 지원 OT로 먼저 들어오는 경우가 많습니다. 이번에는 모니터링이 초기 활동을 잡아냈다는 점이 다행입니다. 다만 ATNS는 사고가 난 뒤에야 OT 포렌식 업체를 외부에서 찾아야 했고, 외부 침입과 내부자 유출 가능성이 함께 드러났습니다. 대응 역량 없이 탐지만 갖춘 상태는 시간을 벌어 줄 뿐 답을 주지는 못합니다.

5. [공급망 · AI 플랫폼] ‘GitLab AI Gateway 치명적 취약점, 연결 계층이 약점이 된다’

내용 요약

GitLab은 10월 초 자체 호스팅형 AI Gateway의 취약점 CVE-2026-90970을 공개했습니다. 공통 취약점 점수 체계(CVSS) 기준 10점 만점에 9.9점입니다. 특정 조건에서 Duo Agent Platform 접근 권한을 가진 인증 사용자가 조작된 플로우 설정으로 프롬프트 템플릿 샌드박스를 벗어나 게이트웨이에서 임의 명령을 실행할 수 있습니다.

영향을 받는 버전은 18.1.6부터 수정 버전인 19.2.4, 19.3.2, 19.4.1 이전까지입니다. GitLab.com, GitLab Dedicated, GitLab이 운영하는 게이트웨이를 쓰는 자체 관리형 인스턴스는 이미 보호된 상태입니다. GitLab은 실제 악용 사례를 보고하지 않았으며, 업그레이드가 어려운 환경을 위한 임시 대응 방안도 내놓지 않았습니다.

기업 관점

게이트웨이는 사람, 코드, 모델을 연결하는 계층이며 보통 소스코드, 계정 정보, 빌드 시스템 가까이에 있습니다. 프롬프트 템플릿이 명령 실행으로 이어진다는 것은 내부자나 탈취된 계정이 “업무 흐름을 설정하는 일”에서 “그 뒤의 서버를 장악하는 일”로 넘어갈 수 있다는 뜻입니다. 규제 산업에서는 데이터 통제를 위해 플랫폼을 자체 운영하는 경우가 많지만, 그만큼 패치 책임도 내부로 넘어오며 새로 도입한 구성요소는 패치 관리 목록에서 빠져 있는 경우가 많습니다.

6. [개인정보 보호] ‘싱가포르 첫 AI 관련 유출 사고, 코드는 작동했지만 검토가 없었다’

내용 요약

싱가포르 식품 유통업체 비쳉향(Bee Cheng Hiang)에서 고객 이메일 주소 9만 5천여 건이 노출됐습니다. 직원이 생성형 AI로 대량 마케팅 메일 발송 코드를 작성해 약 1,000명 단위로 보냈는데, 프롬프트에 수신자끼리 주소가 보이지 않게 하라는 지시가 없어 같은 묶음의 고객들이 서로의 주소를 볼 수 있었습니다. 싱가포르 개인정보보호위원회(PDPC)는 이를 AI 오작동이 아닌 사람의 실수로 판단했고, 지시 누락, 부족한 테스트, 독립 검토 부재를 원인으로 지목했습니다. PDPC는 2026년 9월 2일 회사의 자발적 시정 약속을 수용했으며, 현지 언론은 이를 규제기관에 신고된 첫 AI 관련 유출 사고로 보도했습니다.

비슷한 양상은 10월 1일 공개된 Glow Labs의 연구에서도 확인됐습니다. AI 코딩 에이전트가 이미지를 첨부하려고 공개 저장소를 만드는 우회 방법을 쓰면서, 300여 개 기업의 내부 화면 캡처 1만 3천여 장이 GitHub에 공개돼 있었습니다. 이 가운데 93%는 회사 관리 범위 밖인 직원 개인 계정에 저장돼 있었습니다.

기업 관점

두 사례 모두 AI는 요청받은 대로 정확히 작동했습니다. 문제는 아무도 요청하지 않은 부분, 그리고 결과물을 다시 확인할 사람이 없었다는 데 있었습니다. AI 덕분에 비개발자도 작동하는 코드를 만들고 에이전트가 스스로 우회 방법을 찾아내면서, 개인정보를 다루는 미검토 변경의 양은 검토 역량보다 빠르게 늘고 있습니다. 규제기관은 이미 이를 일반적인 관리 실패로 보고 있으며, 기존 개인정보 보호 처분이 그대로 적용됩니다.

Bi-Weekly Summary

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4. Cloud Security Alliance – Data centers as targets: physical risk to AI infrastructure
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6. eSecurity Planet – GitLab patches critical AI Gateway flaw CVE-2026-90970
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