인공지능이 취약점을 침해로 바꾸는 것을 막기 위한 경쟁

콘텐츠 전략 전문가 겸 뉴스 작가

7월 23, 2026

23 분 읽기

지난 6월, 파이브 아이즈 사이버 보안 기관들은 최첨단 AI가 조직들이 적응할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 사이버 공격과 방어 방식을 바꾸고 있다고 경고했습니다. 그들의 메시지는 분명했습니다. "완료까지 몇 년이 걸리는 것이 아니라, 몇 달밖에 걸리지 않습니다."

그 이후로 경고는 시한으로 구체화되었습니다.

유럽중앙은행은 유로존 은행들에게 10월까지 AI 기반 사이버 위협에 대한 계획을 제출하라고 지시했습니다. 31, 2026. 캐나다 금융감독당국은 은행과 보험사들에게 첨단 AI 모델이 취약점을 파악하고 수정하며 대응하는 데 필요한 시간을 단축시킬 수 있다고 경고했습니다.

규제 당국은 이미 데이터가 보여주는 사실을 따라잡고 있습니다. 인공지능은 결함이 발견된 시점부터 악용되는 시점까지의 시간을 2021년 약 10개월에서 2026년 3시간으로 단축시켰습니다. 패치 주기가 그 속도를 따라잡을 수는 없습니다. 보안 책임자들이 직면한 질문은 이제 어떤 취약점을 먼저 수정해야 하는지에서 공격자가 최초 발판을 마련한 후 얼마나 멀리까지 침투할 수 있는지로 바뀌고 있습니다.

인공지능 속도에 따른 위험을 통제하기가 왜 그렇게 어려운 걸까요?

사이버 방어 담당자들은 자신들의 시스템보다 훨씬 빠르게 확산되는 위협을 제어해야 한다는 요구를 받고 있습니다.

위험 요소는 익숙합니다. 노출된 시스템, 기존 부채, 느린 패치 주기, 취약한 신원 관리, 지연된 사고 대응 등이 그것입니다. 달라진 것은 속도와 압력입니다.

프론티어 AI는 방어자들이 취약점을 더 빠르게 찾아내고 평가할 수 있도록 지원합니다. 하지만 공격자들도 똑같은 이점을 얻습니다. 즉, 더 빠른 발견, 더 빠른 공격, 그리고 취약점을 연결하여 공격 경로를 구축하는 더 빠른 방법을 확보할 수 있습니다.

심리학자 수잔 포크먼과 리처드 라자루스는 이를 스트레스 평가라고 불렀는데, 위협이 심각하게 느껴지고 통제력이 불확실할 때 불안감이 급증한다는 것이다. 이것이 바로 최첨단 AI가 보안 책임자들에게 제공하는 것입니다. 기계 수준의 취약점 발견과 인간 수준의 패치, 테스트 및 대응이 결합되는 것이죠.
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제로 데이 시계는 점점 더 빠르게 돌아가고 있습니다.

제로 데이 클록은 취약점이 공개된 시점과 실제로 악용된 시점 사이의 시간을 추적합니다. 해당 데이터는 냉혹한 현실을 보여줍니다. 공격자들은 점점 더 빨라지고 있는 반면, 패치를 적용하는 데는 여전히 시간이 걸립니다.

모든 취약점이 악용되는 것은 아닙니다. 하지만 널리 사용되는 소프트웨어, 취약한 시스템, 그리고 중요 기반 시설은 순식간에 공격 대상이 될 수 있습니다.

공격자가 방어자가 취약점을 검증하고 수정 사항을 배포하기보다 빠르게 취약점을 분석하고, 악용 사례를 구축하고, 공격 경로를 테스트할 수 있을 때 위험은 더욱 커집니다.

그것이 바로 첨단 인공지능이 더욱 어렵게 만드는 문제입니다.

정보 공개부터 착취까지 걸리는 평균 시간은 2021년 약 10개월에서 2026년 3시간으로 단축되었습니다.

개별 작업부터 공격 연쇄까지

영국 인공지능 보안 연구소는 고급 모델들이 더 길고 여러 단계를 거치는 사이버 공격 작업에서 성능이 향상되고 있음을 발견했습니다. 통제된 32단계 기업 네트워크 시뮬레이션에서 Mythos Preview는 10번의 시도 중 3번 성공하여 평균 22단계를 완료하며 전체 과정을 완료한 최초의 모델이 되었습니다. 클로드 오푸스 4.6이 뒤를 이었으며, 평균 16단계였습니다.

AISI의 최신 GPT-5.5 평가 에서도 성능 향상이 Mythos에만 국한되지 않았다는 사실이 밝혀졌습니다. 연구소는 최첨단 AI 사이버 보안 성능이 최근 모델 전반에 걸쳐 나타나는 광범위한 추세의 일부라고 밝혔습니다.

이는 인공지능이 자율적으로 모든 견고한 보안 시스템을 갖춘 기업 시설을 침입할 수 있다는 것을 증명하는 것은 아닙니다.

이는 정찰부터 공격 실행 및 측면 이동에 이르기까지 공격 사슬의 더 많은 부분이 자동화되기 쉬워지고 있음을 보여줍니다.

인공지능 취약점 경쟁이 전 세계로 확산되고 있다

그러한 평가는 연구자들이 테스트할 수 있는 모델에 대해서만 다룹니다. 일루미오의 글로벌 솔루션 아키텍처 디렉터인 마이클 아제이는 그들이 해결할 수 없는 문제들을 걱정합니다.

아제이는 "제가 우려하는 것은 비밀리에 개발되고 있는 것들입니다."라고 말했습니다. "미토스(Mythos)를 비롯해 우리가 알고 있는 첨단 AI 기술들이 있습니다." 하지만 비밀리에 개발 중인 시스템은 훨씬 더 강력할 수 있습니다.”

그의 우려는 더 이상 이론적인 것이 아닙니다.

중국 보안 회사인 360 보안 기술 (구 치후 360)은 6월 24일, 자사의 인공지능 모델 제품군인 이티안 툴룽(Yitian Tulong)에 속하는 두 가지 AI 보안 도구를 공개했습니다. 창립자인 저우훙이는 그중 하나인 툴룽펑을 중국판 미토스라고 불렀습니다. 소프트웨어 결함을 찾아냅니다. 두 번째 도구인 Yitianzhen은 사이버 방어 및 사고 대응을 자동화합니다.

360은 툴롱펑이 3,432개의 소프트웨어 결함을 발견했으며, 그중 105개는 중국 당국이 확인했다고 밝혔지만, 이 주장은 독립적으로 검증할 수 없었다.

해당 모델이 Mythos와 일치하는지 여부보다 이번 발표가 시사하는 바가 더 중요합니다. 즉, 소프트웨어 결함을 찾아 활용하기 위한 AI 경쟁이 이미 시작되었다는 것입니다.

이 도구들은 새것입니다. 접근성 문제는 아닙니다.

CISA, NSA, FBI 및 기타 파트너들은 중국의 지원을 받는 그룹들이 미국의 중요 기반 시설에 침입하여 네트워크 내부에 머물렀다고 경고했습니다. 그러한 접근 권한은 첩보 활동보다 훨씬 더 많은 용도로 사용될 수 있습니다.

이제 인공지능이 그 영역에 진입하고 있습니다.

2025년 11월, 앤트로픽은 인공지능이 주도한 최초의 사이버 스파이 활동을 차단했다고 발표했습니다. 앤트로픽은 해당 캠페인이 중국 정부가 지원하는 단체와 연관되어 있다고 확신에 차서 밝혔습니다.

회사 측은 공격자들이 클로드라는 프로그램을 이용해 작업의 일부를 자동화했다고 밝혔습니다. 여기에는 목표물 파악, 취약점 발견, 취약점 악용, 데이터 수집 등이 포함되었습니다.

앤트로픽은 이번 캠페인이 금융 회사와 정부 기관을 포함한 약 30개 조직을 대상으로 했다고 밝혔습니다.

크라우드스트라이크는 또한 중국과 연계된 해커들이 기술 기업, 특히 AI, 칩, 소프트웨어 및 기타 주요 분야와 관련된 기업에 가장 큰 스파이 위협을 가하고 있다고 경고했습니다.

이 보고서들을 종합하면 안보에 대한 논의의 방향이 바뀝니다.

조직은 하나의 AI 모델, 하나의 공급업체 또는 하나의 국가에만 의존하여 계획을 세울 수 없습니다. 그들은 공격자들이 취약점을 찾아내고, 악용 사례를 구축하고, 사이버 작전을 더 빠르게 실행할 수 있는 미래에 대비해야 합니다.

아제이는 "프론티어 AI는 취약점 관리나 취약점 위험을 바꾸지는 않는다"고 말했다. "이는 기존 문제를 기계적인 속도로 증폭시킵니다."