[주간보안동향] 삼프로TV, 개인정보 유출…카드정보 317명 노출 外
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[IT동아 김예지 기자] 사이버 위협이 일상이 된 시대, 보안은 더 이상 특정 기업만의 문제가 아니라 개인과 사회 전체의 리스크로 확산되고 있습니다. 한 주간 국내외에서 발생한 주요 보안 이슈와 정부 정책, 기업 소식을 살펴봅니다. 삼프로TV, 개인정보 유출…카드정보 317명 노출 개인정보 유출 사실 통지 / 출처=삼프로TV 경제 유튜브 채널 삼프로TV를 운영하는 이브로드캐스팅이 개인정보 유출 사고를 공식 인정하고 사과문을 게시했다. 8월 초 외부 공격자가 삼프로TV에 무단 접근한 정황을 포착해 즉시 조사에 착수했고, 다른 이용자의 개인정보에 악의적으로 접근한 사실을 확인했다고 밝혔다. 다만 유튜브 채널 구독자 정보는 이번 사고와 무관하다고 덧붙였다. 유출 항목은 이름, 프로필, 휴대전화번호, 이메일, 주소, 계좌정보(은행명·계좌번호·예금주명), 서비스 이용 기록, 기기정보, 신용카드 정보(카드사명·일부 마스킹된 카드번호) 등으로 광범위하다. 다만 주소나 계좌·카드정보같은 민감 정보는 일부에 그쳤다. 우려가 큰 카드정보 유출 피해자는 317명으로, 16자리 카드번호 중 절반인 8자리만 마스킹 없이 노출됐다고 설명했다. 비밀번호나 CVC 없이는 부정결제로 이어지기 어렵다는 점도 함께 강조했다. 이브로드캐스팅은 “사고 인지 직후 공격 경로와 IP를 차단하고 외부 보안업체 진단, 개인정보보호위원회, 한국인터넷진흥원(KISA) 신고 조치를 마쳤다”며, “구체적인 피해 구제 방안은 8월 31일까지 별도 공지할 방침”이라고 밝혔다. 삼프로TV를 사칭한 스미싱과 피싱 등 2차 피해 주의가 요구된다. 출처가 불분명한 문자 내 링크나 첨부파일은 클릭을 자제하고, 공식 고객센터로 문의하는 게 안전하다. 메타 ‘뮤즈 스파크 1.1’, 보안 테스트 중 기업 침투 메타의 최신 AI 모델이 테스트 환경을 벗어나 타사 시스템에 침투한 사고가 발생했다 / 출처=메타 메타의 최신 AI 모델 ‘뮤즈 스파크 1.1(Meta Muse Spark 1.1)’이 사이버 보안 능력을 평가하던 도중 격리된 테스트 환경을 벗어나 실제 기업의 시스템 일부를 수정하는 사고를 일으켰다. 로이터 등 외신에 따르면 외부 평가기관 이레귤러(Irregular)가 인터넷이 차단된 샌드박스에서 뮤즈 스파크 1.1의 공격·방어 능력을 시험하던 중, 환경 설정 오류로 외부 망 통로가 열려 있었던 게 발단이었다. 모델은 이 틈을 타 인터넷에 접속해 기업의 보안 허점을 타고 들어간 것으로 밝혀졌다. 메타와 이레귤러는 이번 사고를 “정교한 사이버 공격이나 샌드박스 탈출이 아닌 지난 사례에서 드러난 것과 같은 설정 오류”라고 해명했다. 실제로 유사한 사고는 이번이 처음이 아니다. 오픈AI의 챗GPT-5.6 Sol은 평가 도중 물리적으로 샌드박스를 벗어나 허깅페이스 인프라에 무단 침입했고, 앤트로픽의 미토스(Mythos)도 격리 범위를 넘어 외부기관 시스템 세 곳에 접근한 사실이 드러났다. 중국 AI 키미 K3도 영국 AI안전연구소의 보안 평가 중 비슷한 사고를 일으킨 바 있다. 보안 전문가들은 허술한 테스트 환경보다 목적 달성을 최우선으로 삼는 AI의 성향이 더 근본적인 위험 요인으로 꼽는다. AI가 인터넷에 연결된 실제 기업을 가상의 공격 대상으로 착각해 실행에 옮긴 만큼, 비슷한 사고가 되풀이될 가능성이 크다는 지적이다. AI의 자율성 자체가 새로운 리스크로 떠오른 만큼, AI의 물리적·논리적 격리를 강제하는 자율 통제 가드레일 표준화 논의가 가속화될 것으로 전망된다. 포티넷, APAC 기업 91% AI 보안 투자 확대…’정작 통합은 걸음마’ 포레스터 리포트 / 출처=포티넷 글로벌 보안기업 포티넷이 포레스터 컨설팅에 의뢰해 진행한 ‘APAC 지역 AI 보안 운영 현황’ 조사 결과를 공개했다. 아태지역 12개국 사이버 보안 결정권자 585명(한국 54명)을 대상으로 지난 3월 진행한 조사에서, 한국 응답자의 65%가 파편화된 보안 도구와 아키텍처를 가장 시급한 과제로 꼽았다. AI 기반 위협을 우선순위로 지목한 비율도 63%에 달했다. 보안 운영에서 위협 대응이 어려운 이유로 인력 부족(53%)과 도구 파편화(49%)를 꼽았다. 응답 기업의 68%는 도구·프로세스 통합이 미진한 중간 단계에 머물러 있었으며, 전사적 AI 자동화를 구현한 고도화 단계 기업은 16%에 불과했다. 인프라 복잡성이 운영 비효율을 넘어 핵심 사이버 리스크로 작용하고 있음을 보여준다. 다만 흐름은 통합 쪽으로 기울고 있다. 현재 통합 보안 플랫폼을 운영 중인 조직은 20%에 불과하지만, 12~24개월 안에 57%까지 늘어날 것으로 전망됐다. 전환 이유로는 도구 난립 해소(60%)와 통합도 개선(56%)이 꼽혔다. 물론 전환 비용 및 시스템 중단 우려(69%), 단일 플랫폼의 커버리지 불확실성(55%) 등 현실적인 걸림돌도 만만치 않다. 또한 응답자의 91%가 AI 보안 예산을 확대하겠다고 밝혔지만, 정작 실효성을 얻기까지는 시간이 걸릴 전망이다. 파편화된 환경, 제한적인 자동화, 통합되지 않은 데이터가 효과적인 AI 도입을 저해하고 있으며, 다수의 조직은 여전히 AI를 대규모로 운영하기 위한 기반 역량을 구축하는 단계에 머물러 있다. 이는 보안 운영에서 AI의 잠재력을 실현하기 위해서는 통합된 환경과 일관된 데이터 기반이 필수적임을 보여준다 아우토크립트, 데프콘 자동차 해킹 부문 83개 팀 중 1위 아우토크립트 레드팀 / 출처=아우토크립트 국내 피지컬 AI 보안기업 아우토크립트가 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최고 권위의 해킹 컨퍼런스 ‘데프콘 34(DEF CON 34)’의 자동차 해킹 대회(Car Hacking Village CTF)에서 우승을 차지했다. 2022년 첫 참가 이후 꾸준히 상위권을 지켜온 아우토크립트가 정상에 오른 건 이번이 처음이다. 지난 7일부터 9일까지(현지시간) 진행된 이번 대회에는 총 83개 팀이 참가했다. 아우토크립트는 총 50시간 중 25시간 만에 모든 문제를 해결했다. 차량 전자제어장치(ECU), 임베디드 보드, 실제 차량 환경을 대상으로 진행된 이번 대회에서 아우토크립트는 자체 개발한 ‘AI 기반 보안 분석 협업 플랫폼’을 실전에 적용했다고 밝혔다. 이는 다수 AI 에이전트가 차량 시스템의 취약점을 정밀 탐지하고 공격 경로를 다각도로 분석하면, 전문 화이트 해커가 결과를 검증하고 최종 전략을 판단하는 구조다. 국토교통부 R&D 사업과 한국교통안전공단 자동차안전연구원(KATRI) 자동차 사이버보안 센터를 통해 쌓아온 실증 경험이 빛을 발했다는 평가다. 김덕수 아우토크립트 대표는 “올해 데프콘에서 자율 AI 에이전트를 활용한 해킹대회가 신설되는 등 보안 패러다임이 AI의 분석 능력과 인간 전문가의 판단력을 결합하는 방향으로 빠르게 변화하고 있다”며, “향후 이를 차량 취약점 진단과 침투 테스트 등 고객 대상 보안 서비스에 적용해 나갈 계획”이라고 강조했다. 아카마이, 신규 AI 공격 등장...동적 방어 강조 아카마이 보고서 / 출처=아카마이 아카마이가 발간한 ‘2026년 기업 AI 사용 리스크 보고서(Enterprise AI Usage Risk Report 2026)’에 따르면, AI 도입이 필수 과제로 부상한 데 반해, 보안 가드레일은 이 속도를 따라가지 못하고 있다고 지적했다. 보고서는 기존 경계 보안 체계를 우회하는 신종 위협 세 가지를 제시했다. 개발자 환경의 지시 파일을 몰래 조작해 코딩 AI가 취약한 결과물을 내놓게 만드는 ‘바이브 해킹(Vibe hacking)’, 악성 브라우저 확장 프로그램으로 AI 코딩 도구에서 API 키와 대화 기록을 빼가는 ‘커서재킹(CursorJacking)’, 퍼플렉시티(Perplexity)의 코멧 AI(Comet AI)와 같은 에이전트 기반 브라우저를 표적으로 삼아 공개 웹페이지에 악성 지시문을 심어 사용자의 AI 에이전트를 조종하는 ‘코멧재킹(CometJacking)’이다. 특히 AI 확장 프로그램의 약 75%가 과도한 권한을 요구하고 있었고, 16.3%는 알려진 보안 취약점(CVE)을 안고 있는 것으로 나타났다. 오르 에셰드(Or Eshed) 아카마이 엔터프라이즈 보안 제품·엔지니어링 부문 부사장은 “AI는 생산성 도구를 넘어 기업 핵심 자산에 직결되는 협업 파트너”라며 “AI를 차단하는 접근에서 벗어나 상호작용 레이어 수준에서 지속 통제하는 방향으로 전환해야 한다”고 말했다. 아카마이는 대응 방안으로 고위험군 직원 집중 관리, 섀도 AI 제거, 실시간 프롬프트 검사, 확장 프로그램 점검, AI 에이전트 최소 권한 원칙 적용 등 다섯 가지 전략을 제시했다. IT동아 김예지 기자 (yj@itdonga.com)
