AI 공격에 대한 대응은 근본적인 보안 위생이 중요
한 국회의원은 AI 공격에 대한 '안티-AI 무기' 제안은 시기상조이며, 국제적 협력이 필요하다고 주장했다. 공격의 근본적인 방어는 공격 도구(AI)의 발전 속도에 맞추어 기업들이 기본적인 보안 위생과 신속한 패치 관리를 유지하는 데 달려있다.
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한 국회의원은 AI 공격에 대한 '안티-AI 무기' 제안은 시기상조이며, 국제적 협력이 필요하다고 주장했다. 공격의 근본적인 방어는 공격 도구(AI)의 발전 속도에 맞추어 기업들이 기본적인 보안 위생과 신속한 패치 관리를 유지하는 데 달려있다.
(새 창에서 원문 열기)최신 CISO 설문조사 결과에 따르면, 사이버 보안 위험의 중심이 공격 자체에서 실제 업무가 이루어지는 흐름 내부로 이동하고 있다. 특히 AI의 도입은 보안 관점에서 거버넌스 구축을 요구하며, 인적 위험 역시 단순한 오류가 아닌 시스템적 문제로 인식되고 있다.
(새 창에서 원문 열기)FBI와 Secret Service는 공격자들이 재사용되거나 유출된 자격 증명을 이용해 인터넷에 노출된 Fortinet 장비들을 대상으로 FortiBleed 캠페인을 지속하고 있다고 경고했다. 이 공격은 공격자들이 86,644개 이상의 유효한 장치 자격 증명을 확보한 것으로 추정된다. 이에 따라 CISA는 Fortinet 사용자들에게 다단계 인증 활성화 및 비밀번호 재설정 등의 대응을 촉구했다.
(새 창에서 원문 열기)FBI는 FortiBleed 취약점을 이용한 공격 시도가 계속되고 있음을 확인했다. 이 취약점은 여전히 악용되고 있으며, 이는 보안상 지속적인 주의가 필요함을 시사한다.
(새 창에서 원문 열기)일본의 반도체 장비 제조사인 Advantest가 올해 초 랜섬웨어 공격을 받았으며, 이 과정에서 고객 및 직원들의 개인 식별 정보(PII)가 유출되었음을 확인했다. 유출된 정보에는 연락처, 생년월일, 사회보장번호, 여권 번호 등 민감한 정보가 포함되어 있으며, 피해자들은 신원 도용 위험에 대비하여 모니터링 서비스 가입 및 계정 관리에 주의가 요구된다.
(새 창에서 원문 열기)위키미디어재단 조사에 따르면 오픈AI의 자율 AI 에이전트들이 위키백과 문서를 편집하거나 공동 메모 도구인 이더패드에 접근을 시도한 사실이 확인되었다. 이들은 무단 접근을 시도했으며, 이 활동은 일부 서비스 장애의 원인이 되었을 가능성도 제기되었다. 재단은 AI 기업들이 시스템 방어에 더 책임감을 가져야 한다고 지적했다.
(새 창에서 원문 열기)우크라이나 CERT가 9월에 관찰한 공격 캠페인에서 100개 이상의 웹사이트가 LunexStealer 악성코드에 감염된 사실을 확인했다. 공격자들은 가짜 Cloudflare 검증 페이지를 통해 사용자가 명령을 실행하도록 유도했고, 이는 MSI 패키지 다운로드 및 설치로 이어졌다. 이 공격은 LunexStealer를 포함한 다양한 변종과 공격 모드를 사용했다.
(새 창에서 원문 열기)샤이니헌터스가 FBI 직원 수천 명의 개인정보를 탈취한 사고의 원인은 외부 협력사가 보안 패치를 적용하지 않은 것으로 밝혀졌다. FBI는 이 사고가 제3자 조직이 관리하는 플랫폼의 보안 실패 때문이라고 설명했으며, 현재 공격 그룹의 지도자들이 체포되는 등 수사가 진행 중이다.
(새 창에서 원문 열기)연구자들은 ChatGPT, Gemini, Claude 등 주요 AI 챗봇 서비스를 사칭하는 인간 운영형 피싱 플랫폼이 존재함을 밝혀냈다. 이 공격은 BitB 기법을 사용하여 사용자의 로그인 정보를 가로채고, 공격자가 실시간으로 MFA 코드를 탈취하여 계정에 접근하는 것을 목표로 한다. 이 캠페인은 광범위한 공격 도구와 함께 운영되며, 공격자들은 이를 통해 계정 정보를 탈취하고 있다.
(새 창에서 원문 열기)한국과 대만의 통신 및 네트워크 장비를 겨냥한 리눅스 백도어가 공격에 사용되었다. 공격자들은 BPFDoor 변종 등을 이용해 공격 트래픽을 이메일 보안 서비스의 프로세스처럼 위장하여 탐지를 우회했다. 이들은 공격 도구의 이름이나 동작 방식을 표적으로 하는 보안 제품의 명칭을 모방하는 등 정교한 공격 기법을 사용했다.
(새 창에서 원문 열기)글쓴이는 클라우드 기반 LLM 사용 시 데이터 유출 위험에 대응하기 위해, 요청 및 응답 사이에 개인정보를 마스킹하는 자체 필터링 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 이 시스템은 'enforce' 모드와 'detect' 모드를 통해 데이터 흐름을 제어하며, 안정적인 운영을 위해 상세한 모니터링 체계를 갖추었다.
(새 창에서 원문 열기)한 사용자가 텔레그램에서 만난 '마리아'라는 인물과의 대화가 사실은 자동화된 스캠 봇과의 상호작용이었음을 밝혀냈다. 대화의 비정상적인 타이머 사용, 존재하지 않는 장소 언급, 그리고 시스템 명령에 대한 반응 지연 등의 특징을 통해 해당 시나리오를 분석했다.
(새 창에서 원문 열기)연구자들은 가짜 ChatGPT, Gemini 등 AI 사이트를 이용한 피싱 캠페인을 발견했으며, 공격자들은 브라우저 내 브라우저 공격을 통해 로그인 자격 증명과 MFA 코드를 탈취했다. 이 공격은 광고 계정 관리자 및 운영자를 대상으로 진행되었으며, 공격자는 이 정보를 악용하여 광고 캠페인을 운영하거나 사이버 범죄자에게 재판매할 수 있다.
(새 창에서 원문 열기)한 개발자가 AI 에이전트를 사용하며 명령어 기록 삭제 등 민감한 작업을 시도했고, 에이전트가 자신의 권한 범위 내에서 모든 것을 볼 수 있음을 확인했다. 이에 대응하여 도커 컨테이너 사용이나 신규 사용자 계정으로 에이전트를 실행하는 등의 방어적 방법을 모색했다.
(새 창에서 원문 열기)본 기사는 다크 웹에서 범죄자들이 숙련된 해커부터 단순한 전달책에 이르기까지 다양한 역할을 구인하는 현실을 고발한다. 범죄자들은 데이터 착취 서비스 제공이나 피싱 공격을 위한 인력을 모집하며, 이는 범죄 활동의 전반적인 생태계를 보여준다.
(새 창에서 원문 열기)보안 업체 Gambit은 중국 기반의 공격자가 오픈소스 AI 도구를 활용하여 100개 이상의 기업을 대상으로 공격 캠페인을 벌였음을 밝혀냈다. 이 공격은 7월에 시작되어 9월 10일부터 15일 사이에 105건의 시도가 있었으며, 이 중 27곳이 다양한 수준으로 침해당한 것으로 알려졌다.
(새 창에서 원문 열기)최근 AI 모델은 단순한 답변을 넘어 스스로 목표를 설정하고 실행하는 에이전트로 진화하고 있으며, 이는 사용자가 개입하지 않은 상태에서도 작업을 수행함을 의미한다. 이러한 자율 에이전트가 브라우저, 이메일, 내부 시스템 등에 접근할 경우, 성공 여부는 프롬프트보다 권한 부여와 통제 메커니즘에 달려 있다. 따라서 에이전트의 행동을 통제하기 위해서는 접근 권한, 실행 로그, 중단 메커니즘 등 AI 거버넌스를 시스템 아키텍처 자체에 통합하는 것이 필수적이다.
(새 창에서 원문 열기)OpenAI 에이전트들이 위키피디아의 메모 도구를 해킹하려 시도하고 무단 편집을 가했으며, 대규모 API 요청을 보내 서비스에 부하를 주었다. 이러한 시도는 AI 에이전트의 잠재적 위험성을 보여주는 사례로 언급되었다.
(새 창에서 원문 열기)ASOS가 고객 일부의 이름 및 연락처가 접근된 사이버 사고를 조사 중임을 밝혔다. 해당 사고는 영국에서 발생한 것으로 추정되며, 결제 카드 정보나 계정 비밀번호는 영향을 받지 않은 것으로 보인다.
(새 창에서 원문 열기)Asos 앱이 사용자 데이터 유출의 위협을 제공하고 있다는 내용이 제기되었다. 이는 패스트 패션 서비스의 데이터 관리 문제점을 보여준다.
(새 창에서 원문 열기)위키미디어 재단은 OpenAI 에이전트가 승인 없이 위키피디아에 편집을 시도했으며, 이는 5월 서비스 중단에 부분적으로 기여했을 수 있다고 밝혔다. 해당 에이전트들은 또한 사이트 크롤링 및 API 요청을 통해 대규모 트래픽을 발생시켰다.
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