2026년 7월 주요 사이버 보안 뉴스

7월의 사이버 보안 관련 뉴스 헤드라인은 한 가지 질문을 중심으로 전개되었습니다. 인공지능이 공격자가 사용하는 도구가 아닌, 공격을 직접 실행하는 주체가 되면 어떤 일이 벌어질까요?  

이번 달 특집 기사에는 모두 같은 주제가 관통하고 있습니다. 이제 공격자는 방어자가 취약점을 수정하는 속도보다 더 빠르게 취약점을 찾아 악용할 수 있으므로, 피해를 예방하는 것만큼이나 피해를 최소화하는 것이 중요합니다.

이번 달의 뉴스는 최고의 보안 전문가들이 전하는 인사이트를 담고 있습니다:

• AI 안전장치가 보안 경계 역할을 하도록 설계되지 않은 이유는 무엇일까요?
• 미소스급 성능이 연구소를 넘어 확산됨에 따라 앞으로 어떤 일이 벌어질까요?
• 백악관의 새로운 골드 이글 취약성 정보센터와 업계의 조심스러운 환영 반응
• 한 의료 기술 공급업체의 데이터 유출 사건이 어떻게 의료 공급망에 대한 지름길을 열었는지

악의적인 AI 에이전트가 허깅 페이스(Hugging Face)를 해킹했으며, 오픈아이얼(OpenAI)은 자사 모델이 그 역할을 했다고 밝혔습니다.

조지아 헤네시는 비즈니스 인사이더 에 기고한 "최근 오픈아이얼 사태로 중국 AI가 영웅으로 떠올랐다 "라는 제목의 기사에서 이달의 가장 기이한 보안 침해 사건을 자세히 소개했습니다.  

개발자들이 오픈 AI 모델과 데이터셋을 호스팅하는 플랫폼인 허깅페이스는 공격자가 수만 건의 자동화된 행동으로 시스템을 마비시켰다고 밝혔습니다. 그러자 OpenAI는 공격자가 자사 기술이었다고 발표했습니다.  

GPT-5.6 Sol과 또 다른 미공개 모델이 내부 사이버 보안 평가 중 통제된 테스트 환경에서 탈출하여 인터넷에 접속했고, Hugging Face를 해킹하여 자신들이 평가받던 벤치마크에 대한 답을 찾아냈습니다.

수비 부분에서 어색해진다. 허깅 페이스 보안팀이 프론티어 모델을 사용하여 활동을 분석하려고 했을 때, 모델의 안전장치가 조사를 중단시켰습니다. 모델이 사고 대응 담당자 와 공격자를 구분할 수 없었기 때문입니다.

연구팀은 베이징에 본사를 둔 Z.ai의 개방형 가중치 모델인 GLM-5.2로 전환하여 17,000개 이상의 로그를 분석하는 데 사용했습니다.  

이는 미국 연구소의 모델에 의해 공격받은 미국 기업이 국내에서 시도했던 모델이 도움이 되지 않자 결국 중국산 장비를 사용하게 되었다는 것을 의미합니다.  

대통령 과학기술자문위원회 공동위원장인 데이비드 색스는 미국의 첨단 인공지능에 대한 규제가 "실제로는 방어적 안보를 저해했다"고 주장했습니다.  

Hugging Face의 공동 창립자인 토마스 울프는 이번 사건이 개방형 모델의 필요성을 뒷받침한다고 주장하며, "최첨단 모델이 인프라 내부로 확산될 때, 방어자들은 몇 시간 또는 심지어 몇 분 안에 최첨단 도구에 대한 광범위한 접근 권한이 필요하다"고 썼습니다.

일부 연구자들은 결론을 내리기 전에 더 많은 증거를 원합니다. 윤리적 해커인 톰 반 데 빌레는 비즈니스 인사이더와의 인터뷰 에서 보안 로그를 기다리고 있다고 밝혔습니다.  

그리고 인공지능은 이미 실제 공격에 등장했습니다. 앤트로픽은 지난 11월 중국 정부 해커들이 클로드(Claude)를 이용해 대부분의 스파이 활동을 자동화했다고 밝혔습니다. Sysdig는 7월에 AI 기반 랜섬웨어를 문서화했습니다.  

두 경우 모두 인간이 공격 대상을 선택했다는 점이 이번 해킹 사건과 다른 점입니다. 사람이 전혀 조종하지 않는 최초의 차량 중 하나인 것 같습니다.

그 이야기는 다음 주에 더욱 커졌다. 7월 30일, 앤트로픽은 자체 평가 실행 141,006건을 검토한 결과, 클로드 모델이 테스트 환경 내부에서 개방형 인터넷에 노출된 후 세 개 조직의 실제 시스템에 침투한 사례를 세 건 발견했다고 발표했습니다. 이번 검토는 OpenAI 사건을 계기로 시작되었으며, 인터넷 접속 경로는 제3자 파트너인 Irregular가 운영하는 평가 환경의 잘못된 구성에서 비롯된 것으로 밝혀졌습니다.

모델들은 과제 지시에서 인터넷에 접속할 수 없다는 안내를 받았습니다. 그들 중 두 명은 뭔가 진짜를 건드리고 있다는 걸 깨닫고는 계속 나아갔다. Opus 4.7은 네 번의 실행 모두에서 프로덕션 시스템에 도달했음을 인식하고, 자격 증명을 가져오고, 프로덕션 데이터베이스에 접근했습니다. Mythos 5는 자신이 여전히 시뮬레이션 안에 있다고 확신하며 악성 패키지를 PyPI에 게시했고, 외부 시스템들이 발각되기 전에 해당 패키지를 다운로드했습니다. 가장 최근에 개발된 내부 연구용 모델만 자체적으로 작동을 멈췄습니다.

앤스로픽은 이번 평가는 실제 성능을 측정하는 데 목적이 있기 때문에 출시된 모델에 적용되는 안전 모니터링 및 분류기를 제외하고 진행되었다고 밝혔습니다. 또한 보고서는 해당 모델이 자체적인 목표를 추구한다는 증거를 찾지 못했다고 밝혔습니다. 모델들은 자신들에게 주어진 일을 마무리하고 있었을 뿐이었다.

앤스로픽은 해당 사건들을 직접 발견했으며, 연락을 취한 피해 조직들은 그러한 활동을 인지하지 못했거나 신고하지 않았습니다.

일루미오의 산업 전략 담당 부사장인 라구 난다쿠마라는 비즈니스 인사이더와의 인터뷰에서 이 모든 것이 놀랄 일이 아니었다고 말했습니다.

그는 "AI 안전장치는 애초에 보안 경계선으로 설계된 것이 아니다"라고 말했다. "그들은 행동에 영향을 미치기 위해 존재하는 것이지, 행동을 보장하기 위해 존재하는 것이 아닙니다." 

그 차이점이 바로 실질적인 핵심입니다. 가드레일은 모델에 적용되는 정책이며, 이러한 정책은 다음 릴리스에서 깨지거나, 잘못 해석되거나, 더 이상 적합하지 않게 될 수 있습니다. 보안 경계는 아키텍처적인 것이며, 그 경계 너머에 있는 것이 랜섬웨어 운영자 이든 개방된 인터넷을 발견한 AI 에이전트이든 관계없이 유효합니다.

차세대 AI 사이버 공격에 효과적으로 대응할 보안팀은 침해 가능성을 예측하고, 사전에 환경을 분할하며 , 일단 침투한 취약점이 확산될 수 있는 범위를 제한한 팀일 것입니다.

미소스급 AI 모델이 연구실을 넘어 확산되고 있습니다.

로라 프렌치는 SC 미디어 에 기고한 "미토스 같은 모델들이 더 많이 등장할 것이다 - 조직들이 지금 할 수 있는 일 "이라는 글에서 클로드 미토스가 한 시대를 마무리 지은 것이 아니라 새로운 시대를 열었다고 주장합니다.  

앤스로픽은 다른 연구소들도 6개월에서 12개월 이내에 미소스급 모델을 출시할 것으로 예상하고 있으며, 관련 부품들이 이미 모습을 드러내고 있습니다.

• Z.ai는 GLM-5.2를 오픈웨이트 MIT 라이선스로 배포했습니다.  
• 중국의 360 보안 기술은 창립자가 '중국판 미토스'라고 부르는 다중 에이전트 시스템을 발표했습니다.  
• 일본의 사카나 AI는 자사의 Fugu Ultra 오케스트레이션 시스템이 엔지니어링 및 추론 벤치마크에서 Fable 5 및 Mythos Preview와 동등한 수준이라고 주장합니다.  
• OpenAI의 GPT-5.6은 ExploitBench 의 Mythos Preview에서 1위를 차지했으며, 가장 강력한 기능은 신뢰할 수 있는 접근 프로그램 뒤에 숨겨져 있습니다.

독립적인 벤치마크 테스트를 통해 이러한 추세의 근거가 수치로 제시되었습니다. 한 평가 에서 GLM-5.2는 접근 제어 탐지 작업에서 39%의 정확도를 기록하여 Claude Code의 32%보다 앞섰으며, 탐지 건당 약 0.17달러의 비용이 들었습니다.  

특수 목적에 맞게 설계된 탐지 파이프라인이 여전히 두 가지 모두를 능가했습니다. 모델을 둘러싼 구조가 모델 자체보다 결과에 더 큰 영향을 미치며, 저렴한 모델을 10번 실행하면 비싼 모델을 한 번 실행하는 것보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

수비수들에게는 이것이 타이밍 문제가 됩니다. 라구 난다쿠마라는 SC 미디어와의 인터뷰에서 수십 년간 안보를 지탱해 온 두 가지 기둥이 더 이상 설 자리가 없다고 말했습니다.

그는 "지난 20년간 안보 전략은 예방과 탐지 및 대응이라는 두 축에 기반을 두고 있었다"고 말했다. “둘 다 여전히 필요합니다.” 이제는 어느 쪽도 충분하지 않다.”   

예방은 누군가가 취약점을 악용하기 전에 패치 할 수 있고, 해당 취약점이 조치를 취할 수 있을 만큼 제때 공개된 CVE 로 나타난다는 것을 전제로 합니다.

그는 "인공지능이 CVE가 발표되기도 전에 그 결함을 찾아내고 악용할 수 있다면, 그러한 가정은 더 이상 유효하지 않다"고 말했다.

탐지는 침입자를 잡을 시간이 있다는 전제하에 이루어지지만, 공격이 컴퓨터 속도로 실행될 때는 그 시간적 여유조차 사라집니다.

그의 대답은 세 번째 기둥, 즉 봉쇄입니다. 어떤 시스템들이 서로 통신할 수 있는지 파악하고, 최소 권한 접근을 적용하며, 민감한 환경을 분리하여 하나의 호스트가 손상되더라도 다른 시스템으로의 횡적 이동이 발생하지 않도록 해야 합니다.

공식 지침에서도 같은 방향을 제시해 왔으며, 가장 최근에는 CERT-EU가 Mythos 사태 이후 발표 한 세분화 및 공격 표면 에 대한 지침에서도 같은 내용을 언급했습니다.

예산이 빠듯한 CISO들에게 난다쿠마라는 네트워크 내부에서 접근 가능한 영역을 제한하는 것이 추가 스캐너를 구매하는 것보다 낫다고 주장했습니다. "무전기가 집에 불이 났다고 알려줍니다." "분할이야말로 건물이 불타는 것을 막는 요소입니다."라고 그는 말했다.

백악관이 새로 설립한 인공지능 취약점 정보센터 '골드 이글'이 조심스러운 환영을 받고 있다.

카산드레 코이어는 블룸버그 로(Bloomberg Law) 에기고한 " 백악관 AI 사이버 정보센터, 업계의 미온적인 지지 받아 "라는 제목의 기사에서 이 새로운 계획을 다뤘습니다.  

골드 이글(Gold Eagle)이라고 불리는 이 계획은 재무부, 국토안보부, 국방부가 업계 파트너들과 함께 이달 초 조용히 발표했습니다.  

이 계획은 인공지능 모델을 활용하여 핵심 기반 시설 네트워크 전반의 취약점을 찾아내고 수정하는 동시에, 그 결과를 민간 부문에 제공하는 것입니다. 정부는 이미 여러 산업 분야에서 취약점 데이터를 수집하기 시작했으며 기업들에게 해결책을 제시할 준비가 되어 있다고 밝혔습니다.

그 아이디어는 좋은 반응을 얻었습니다. 자세한 내용은 그렇지 않다.  

이번 발표는 범위에 대한 정보가 거의 없이 이루어져 보안 전문가들은 기본적인 사항들을 추측할 수밖에 없었습니다. 골드 이글이 오픈 소스 코드에만 집중할지, 아니면 상용 소프트웨어까지 포함할지, 그리고 지정된 16개 중요 인프라 부문 중 일부가 다른 부문보다 우선순위를 갖게 될지 등을 알 수 없었습니다.  

일루미오의 공공 부문 CTO이자 미국 우정청 감사실의 전 CIO였던 게리 바틀렛은 이러한 통합에 실질적인 가치가 있다고 봅니다.

"전체적인 관점에서 접근하고, 필요한 정보를 한곳에 모아놓은, 즉 원스톱 쇼핑과 같은 곳을 만들어 사람들이 이러한 요소들을 살펴보고 이해할 수 있도록 하는 것은 엄청난 이점입니다."라고 그는 말했다.  

그가 지적한 것은 의도보다는 실행에 관한 것이다.

"이제 정부가 어떤 일에 개입할 때마다 늘 그렇듯이, 문제는 정부가 얼마나 빨리 움직일 수 있느냐는 것입니다."라고 그는 말했다. "그들은 스스로에게 걸림돌이 될까요?"

또한 참여율 저하 문제도 있는데, 이는 이 프로그램이 시행되기 훨씬 이전부터 존재해 왔습니다. 기업들은 경쟁사가 볼 수도 있는 독점 정보를 넘겨주는 것을 주저하고, 위협 행위자들이 손에 넣고 싶어 할 데이터를 공유하는 위험을 저울질합니다.  

"사람들은 '내가 모든 달걀을 한 바구니에 담는 건 아닐까? 게다가 그 바구니조차 내가 통제할 수 없는 건 아닐까?'라는 두려움을 느낄 거예요." 바틀렛이 말했다.

정보센터는 팀이 거기서 나온 정보를 바탕으로 조치를 취할 수 있을 때만 도움이 되는데, AI 기반 탐색은 대부분의 패치 주기에서 처리할 수 있는 것보다 더 많은 정보를 생성할 것으로 예상됩니다.  

연방 정부의 지침은 유용하지만, 최종 결과는 각 네트워크 내부에서 일어나는 일, 즉 어떤 시스템이 어떤 시스템에 접근할 수 있는지, 얼마나 많은 접근 권한이 조용히 축적되었는지, 그리고 단일 호스트의 보안 침해가 나머지 환경에까지 영향을 미치는지 여부에 달려 있습니다.

신속한 정보 공유는 제때 발견하지 못한 결함으로 인한 피해를 최소화하는 침해 방지 조치 와 가장 잘 어울립니다.

영국 의료 기술 공급업체 정보 유출 사고는 공급망의 편법을 보여줍니다

로스 켈리는 IT Pro 에 기고한 "헬스케어 기술 기업 크랜웨어, 사이버 공격으로 고객 및 직원 데이터 '상당량' 유출 인정 "이라는 제목의 기사에서 해당 공급업체의 사이버 공격 공개 내용을 분석했습니다.

에든버러에 본사를 둔 해당 회사는 7월 20일 런던 증권 거래소에 보안 사고 발생 사실을 확인하는 공시를 제출했습니다. 이사회는 내부 IT 팀과 협력하여 사건의 진상을 규명하기 위해 외부 법의학 및 보안 전문가를 영입했습니다.

크레인웨어 측은 해당 문제가 해결되었으며, 고객 서비스는 문제 발생 중에도 계속 운영되었다고 밝혔습니다.

침입 과정에서 공격자들은 대량의 파일 이름을 확인하고 탈취했습니다. 크레인웨어 측은 해당 이름들이 민감한 정보가 아니며 이미 공개된 이름들이라고 밝혔습니다. 공격자들은 또한 "직원 데이터의 일부와 고객 및 파트너 기록의 일부에 접근하여 데이터를 유출했습니다."  

이번 데이터 유출은 그 파급 효과가 크기 때문에 한 회사에만 국한된 문제가 아닙니다. 크레인웨어는 미국 의료기관에 청구 및 회계 소프트웨어를 판매하며, 약 2,000개의 병원과 협력하고 있습니다.  

일루미오의 중요 인프라 담당 이사인 트레버 디어링은 바로 그러한 특징이 공격자들을 끌어들이는 요인이라고 말했습니다.

그는 "의료 기술 제공업체들이 사이버 범죄자들에게 의료 공급망으로 침투할 수 있는 지름길을 제공하기 때문에 주요 공격 대상이 되고 있다"고 말했다. "왜 한 병원만 공략하나요? 수천 곳의 의료기관과 연결된 의료 서비스 제공업체를 공략하면 되는데 말이죠."  

하나의 공급업체를 공략하면 그 공급업체가 연결하는 모든 하위 네트워크에 접근할 수 있게 됩니다.

미국 외 지역에서도 상황은 마찬가지입니다. 소닉월이 6월에 발표한 '2026년 의료 사이버 보안 현황 보고서'에 따르면 올해 영국 의료 시스템과 관련 공급업체에 대한 공격이 10배 증가한 것으로 나타났습니다. 해당 기업의 침입 방지 시스템은 1월부터 5월까지 26만 건 이상의 공격 시도를 기록했습니다.  

의료 분야는 공격자들이 원하는 모든 요소를 갖추고 있습니다. 민감한 데이터, 시스템 다운 시간 허용 범위가 거의 없는 점, 그리고 촘촘하게 연결된 제3자 네트워크가 그것입니다.

침해 사고를 수습한다고 해서 노출 위험이 완전히 사라지는 것은 아닙니다. 디어링은 도난당한 데이터는 겉보기에는 무해해 보일지라도 오랫동안 영향을 미칠 수 있다고 경고했습니다.

그는 "도난당한 정보가 위험도가 낮아 보이는 경우에도 직원, 고객 및 파트너 데이터는 피싱, 소셜 엔지니어링 및 후속 공격에 악용될 수 있다"고 말했다. 직원, 고객 및 파트너는 네트워크에서 의심스러운 메시지나 수상한 활동에 주의해야 합니다.  

여기서 얻을 수 있는 교훈은 7월의 나머지 뉴스 전반에 걸쳐 적용됩니다. 공급업체와의 연결 고리가 역으로 이용될 수 있다고 가정하고, 해당 연결 고리에 대한 접근 권한을 철저히 관리하여 한 공급업체에 대한 발판이 모든 곳에 대한 발판으로 이어지지 않도록 해야 합니다.

탐구하다 AI 공격에 대한 침해 방지 Illumio와 함께.