제품 검색결과
Workforce AI Security
직원 AI 사용을 위한 탐지, 거버넌스 및 런타임 방어 솔루션
•ㅤ사용 중인 모든 AI 앱 및 도구 탐지: 조직 내 사용 중인 AI 도구 탐지
•ㅤ도입 트렌드 탐지: 앱, 세션, 사용자별 활동 세분화
•ㅤAI 보안 및 컴플라이언스 리스크 식별: 애플리케이션 카탈로그에서 현재 미사용 앱 포함 관심 앱 검색
•ㅤ세분화된 접근 및 보안 제어로 거버넌스: 미승인 AI 앱에 대한 직원 접근 차단
•ㅤAI 기반 DLP로 상황별 방어 보호: 실시간으로 안전하지 않은 작업 차단
•ㅤ원활한 데이터 마스킹을 통한 보호: 앱, 데이터 유형, 사용자, 사용자 행동(파일, 프롬프트 및 붙여넣기)별 정책
* 제품소개서가 필요하신 경우 고객문의에서 요청 가능합니다.
Workforce AI Security
기업의 AI 사용 보안 및 데이터 유출 방지 솔루션
•ㅤ AI 애플애플리케이션 사용 현황 탐지: 조직 내 직원이 사용하는 승인·비승인 AI 애플리케이션 식별 및 모니터링
•ㅤ Shadow AI 탐지 및 관리: IT 부서에서 공식적으로 승인하지 않은 AI 서비스 사용 현황 파악
•ㅤ 생성형 AI 사용 모니터링: ChatGPT, Gemini, Claude 등 생성형 AI 사용 현황 및 활용 방식 모니터링
•ㅤAI 프롬프트 실시간 분석: 사용자가 AI 서비스에 입력하는 프롬프트를 실시간으로 분석하여 민감정보 포함 여부 확인
•ㅤ민감정보 유출 방지: 개인정보(PII), 고객정보, 소스코드, 자격증명, 기밀문서 등의 AI 서비스 전송 차단
•ㅤ파일 업로드 제어: 생성형 AI 서비스에 업로드되는 파일을 검사하고 민감한 파일의 업로드 차단
•ㅤ실시간 DLP 적용: AI 프롬프트가 외부 AI 서비스로 전송되기 전에 데이터 유출 방지 정책 적용
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AI Agent Security
AI 에이전트의 탐지·위험평가 및 실시간 행동 제어를 제공하는 보안 솔루션
•ㅤAI 에이전트 탐지 및 인벤토리 관리: 클라우드 및 로우코드 플랫폼에서 구축·운영되는 AI 에이전트 식별 및 관리
•ㅤAI 에이전트별 위험 평가: 에이전트의 메타데이터, 사용현황, 도구, 스킬, MCP 서버 및 연결 구성요소 기반 위험 평가
•ㅤAI 에이전트 도구 및 MCP 접근 제어: AI 에이전트가 사용할 수 있는 도구 및 MCP 서버에 대한 허용·차단 정책 적용
•ㅤAI 에이전트 동작 실시간 제어: 에이전트의 도구 호출 및 실행 행동을 분석하고 비인가·위험 동작 차단
•ㅤ프롬프트 공격 및 데이터 노출 방지: 프롬프트 공격, 간접 프롬프트 인젝션 및 민감정보 노출 탐지·방지
•ㅤ비인가 AI 에이전트 행동 탐지: 사용자 의도, 보안 정책 또는 승인된 업무 프로세스를 벗어난 에이전트 행동 탐지
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AI Red Teaming
AI 시스템 자동화 보안 테스트 솔루션
•ㅤ광범위한 모델 및 애플리케이션 지원: 400개 이상의 파운데이션 모델과 커스텀 모델, 실제 운영 애플리케이션 및 AI 에이전트를 대상으로 보안 테스트 지원
•ㅤ자동화 및 표적화된 보안 테스트: 보안·안전·책임 있는 AI 등 다양한 위험 영역에 대한 자동화 검사 및 맞춤형 공격 테스트 지원
•ㅤ환경 특화 공격 시나리오: AI 아키텍처·프롬프트·보안 제어 및 운영 환경에 맞춘 맞춤 공격 시나리오 생성
•ㅤ반복 및 회귀 테스트: 모델, 프롬프트, 기능 변경에 따른 보안 위험 변화를 지속적으로 테스트하고 취약점 검증
•ㅤ최신 공격 기법 반영: 지속적인 보안 연구와 실제 레드팀 경험을 바탕으로 최신 AI 공격 기법을 테스트에 반영
•ㅤ다양한 AI 환경으로 확장 가능: 단일 플랫폼에서 여러 AI 모델, 애플리케이션 및 AI 에이전트 아키텍처에 걸쳐 보안 테스트 수행
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Okta for AI Agent (O4AA)
AI 에이전트의 아이덴티티와 접근 권한을 중앙에서 관리할 수 있도록 지원하는 AI 보안 솔루션으로
사내에 확산되는 AI 에이전트 및 서비스 계정을 실시간 스캔하고 런타임 권한 제어 및 1초 내 Kill Switch를 제공합니다.
•ㅤ미승인 AI Agent 및 AP 기반 워크플로우 중앙 가시화 및 통제
•ㅤAI 에이전트·서비스 계정·M2M 토큰 고유 신원 및 라이프사이클 할당
•ㅤ사용자 대행 업무 수행 시 원 사용자 접근 권한 범위 내 동적 권한 동기화
•ㅤ비정상 대량 데이터 조회 및 이상 징후 발생 시 토큰 실시간 회수 및 차단
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블로그 검색 결과
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[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 -
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 원과 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 -
[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
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 -
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 -
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
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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 -
[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 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 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
