# 왜 사이버 공격은 이렇게 늘어나는 걸까 – 공격자는 새로운 AI를 활용하고, 방어자는 준비 부족이라는 가설

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-10-16T05:09:31.960Z

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※2026년 10월 중순 시점의 정보입니다. 이 기사의 후반부는 제 추측입니다.

## 뉴스 너무 많네.

최근 사이버 공격 뉴스를 보지 못하는 날이 없다.

10월 6일부터 15일까지 10일 동안 발표된 것들だけでも、제가 추적한 범위 내에서 20건을 넘어섰습니다. 주요 내용을 몇 가지 언급하겠습니다 (날짜는 발표일 기준).

- 10월 7일, 데이터센터 사업자 IDC프론티어의 클라우드 ‘IDCF 클라우드’가 랜섬웨어 공격을 받았다. 계약을 맺고 있던 495개 기업과 지방자치단체에 영향을 미쳤으며, 일부 구역에서는 보관 중이던 데이터의 복구가 어렵게 전해지고 있다. 이용하고 있던 기업의 서비스 등에서 장애가 연이어 보도되었다.
- 10월 8일, 로손은 회원 대상의 시스템이 부당하게 사용되어 약 215만 건의 개인 정보가 유출되었다고 발표했다.
- 10월 8일, 퍼스트興상사가 위탁받은 업체의 직원용 PC 1대에서 악성코드에 감염되어 약 872만 건의 정보가 유출되었을 가능성이 있다는 사실을 발표했다.
- 10월 9일 북코프가 회원 관리 시스템에 대한 부당 접근으로 인해 회원 데이터 유출 사고를 발표했다. 13일 추가 보도에서 해당 건수는 약 642만 건으로 확정되었다.
- 10월 9일 JR동일본과 JR주류 등이 IDC프론티어 관련 문제로 회원 이메일 주소 등이 유출되었을 가능성이 있다는 발표를 했다. 같은 클라우드에서 이메일 배포 등을 사용하고 있던 회사의 발표는 이후에도 이어졌다 (JR동일본은 15일에 조사 결과, 유출은 없었다고 판단되어 공표하고 있다).

그 직전, 9월 말부터 10월 초까지도 카셰어링 ‘타임즈카’의 약 660만 건(이탈한 사람들의 정보까지 포함되었던) 경왕전철 그룹의 랜섬웨어 공격, 일본경제신문사의 직원 계정의 부정 로그인, 야마와사 증권의 위탁처에 대한 부정 접근과 같은 큰 발표들이 계속 이어지고 있었다.

병렬적으로 살펴보면, 공격받는 방식에 공통점이 드러나 보인다. 대부분은 본문을正面에서 파괴하는 것보다, 방어에 취약한 측면에서 접근하는 것이다. 위탁용 컴퓨터 1대, 직원 1명의 계정, 회원 대상 시스템, 그리고 많은 회사들이 공유하는 클라우드. 공유의 기반이 하나 무너지면, 그 위에 올라와 있는 수백 개의 조직에 한꺼번에 영향을 미친다.

10월 8일에는 JPCERT 코디네이션센터가 9월 이후부터 국내 조직에서 부당 접속이 연이어 발생하고 있다는 점을 지적하며 주의를 환기시켰습니다. 특히, 일반에 공개된 스마트폰 앱을 분석하여 내부용 시스템으로 이어지는 ‘키’를 찾아 화면으로는 할 수 없는 조작을 하는 수법도 언급되었습니다. 피해를 입고 있는 것은 이용자용 앱뿐만이 아니었습니다. 내부용 분석 도구, 직원용 관리 시스템 등도 포함되어 있습니다. 문명의 정문이 아닌, 뒷문이나 측문으로 침투하는 형태입니다.

이러한 사례들을 언급했으나, 공격에 AI가 사용되었는지 여부는 아직 발표되지 않았습니다.

단지, 건수 증가는 단순한 착각이 아니었다. 경찰청이 9월에 발표한 2026년 상반기 통계에 따르면 랜섬웨어 피해 보고가 123건으로, 반기 기준으로 통계 시작 이후 최대치를 기록했다.

더 눈길을 끄는 것은 공격의 전조를 보여주는 것이다. 취약점을 탐색하는 듯한 의심스러운 접근은 하루 또는 1 IP 주소당 1만 3,687건. 전년 동기간보다 약 50%나 증가했다.

왜 이렇게 늘어나고 있는 걸까요.

생각하는 둥에, 하나의 가설에 이르렀다. 먼저 써놓으려고 하는데, 여기서부터는 확인된 사실과 나의 추측이 섞일 것이다. 어디서부터가 추측인지 중간에 명시하지 않겠다.

## AI는 이미 공격에 사용되고 있습니다.

먼저, 사실부터 말씀드리자면. 앞서 언급한 사건과는 전혀 다른 이야기입니다.

같은 경찰청의 통계는 AI의 악용을 주요 위협 중 하나로 지목하고 있다.

2026년 6월에는 생성 AI로 만든 소스 코드를 조합하여 랜섬웨어 제작 혐의로 19세의 회사원이 체포되었습니다. 고등학생이 생성 AI를 이용하여 공격용 프로그램을 수정하고, 영상 스트리밍 서비스 약 4만 6,800개 계정을 이용자의 의사에 반하여 해지시킨 사건도 있었습니다. 또한, 특수 사기 수법으로, 비디오 통화 중 경찰관 역할을 AI로 생성하여 피해자를 속이는 수법이 이미 확인되었습니다.

모든 것은 이전에는 전문적인 지식이 필요한 공격이었습니다. 그것이 이제는 누구든 쉽게 접근할 수 있는 수준으로 되가고 있습니다.

경찰청 자체도 고성능 AI가 공격자에게 악용될 경우 공격이 더욱 빠르고, 더욱 규모가 커질 수 있다고 지적하고 있습니다.

## 가장 강력한 AI는 방어측에 배정된

한편, 인공지능을 개발하는 측에서도 이러한 흐름을 강하게 인지하고 있습니다.

구글은 9월 30일, 새로운 최상위 모델 “Gemini 4 Argon”을 발표했다. 처음 제공된 것은 일반 사용자가 아닌 사이버 방어 담당자였다.

그리고 2주 뒤인 10월 13일, 일반 사용자에게 제공이 시작되었으며, 동시에 방어 담당자를 위한 경우에는 사이버 관련 안전 장치를 제거한 버전을 사용할 수 있는 범위도 확대하고 있다.

앤서니(Anthropic) 역시 최상위 클래스 모델에 대해서는 사이버, 생물 등 분야에 추가적인 안전 조치를 적용한 버전을 일반에 공개하고 있으며, 제한이 덜한 버전의 경우 제한된 조직만이 사용할 수 있는 환경을 구축하고 있다.

이 부분까지는 확인된 사실입니다.

## 이제부터 제 가설입니다.

먼저, 지금까지의 사실에 대한 저의 독해입니다. 구글은 방어적인 측면을 먼저 제시했고, 앤트로픽은 일반 사용자용 버전에 접근 제한을 걸었습니다. 방식은 다르지만, 둘 다 사이버 보안을 특별하게 취급하는 것처럼 보입니다. 반대로 생각하면, AI의 성능이 공격에도 그대로 활용될 수 있을 정도로 발전했다는 인식이 만드는 측에도 있는 것 같습니다.

방어 측에 AI가 배치되기 시작하면서 공격이 줄어들 것이라고 생각하는가?

그게 그렇게 쉽게 이루어지지 않을 것 같아요.

제 가설은 다음과 같습니다.

공격하는 측은 새로운 AI가 나온 즉시 사용할 수 있다. 방어하는 측은 이를 사용하기까지 시간이 걸린다.

공격자에게는 稟議가 없다. 새로운 모델이 나오면 당일에 바로 테스트해 보고, 쓸만하면 사용한다. 뜻대로 되지 않으면 다른 방법에 전환한다. 잃을 것이 없기 때문에 빠르다.

보호하는 측은 절대 그렇게 하지 않으려 한다. 특히 일본 기업에서는 새로운 시스템을 도입하는 데 기능 검증, 내부 심의, 관련 부서의 승인이 모두 필요하다. 돌을 다져서 건너는 것보다 오히려 너무 많이 두드려 부숴질 때까지 건너지 않는 경우도 있다. 아이러니하게 들릴 수 있지만, 실제로 수많은 것을 목격해 왔던 광경이다.

가장 중요한 것은 공격자가 그날 손에 닿을 수 있는 것은 일반 버전이며, 안전 장치가 장착된 버전이다. 안전 장치를 제거한 버전을 먼저 사용할 수 있는 것은 오히려 방어 측에 있다.

그럼에도 불구하고 여전히 격차가 존재한다고 생각한다. 안전 장치는 누수될 수 있으며, 제한이 없는 다른 모델도 약간 뒤쳐지면서 따라올 것이다. 더 근본적으로 목표를 삼는 상대에 대한 정보 수집이나 속임수의 이메일 문구 작성과 같은 주변 작업은 안전 장치에 걸리기 어렵다.

무엇보다도, 방어 측이 먼저 수용할 수 있었던 기간은 약 2주였다. 그 2주 동안, 새로운 모델을 실제 방어에 통합할 수 있었던 조직이 얼마나 있었을까. 그것은 심의가 한 바퀴 돌아가는 데 걸리는 시간과 같았다.

이전에 다른 게시글에서 현재 AI는 주력 모델로도 3개월에서 1주일 사이로 교체될 수 있다고 언급한 바 있다.

승인 절차가 완료될 시점에 다음 모델이 출시될 예정입니다.

이는 인공지능(AI)만의 문제가 아니기도 하다. 수정 프로그램을 적용하는 것에도 검증과 승인이 필요하고, 오래된 장비를 교체하는 것에도 예산과 심의가 필요하다. 며칠 만에 바뀌는 도구를 상대할 때, 수개월이 걸리는 의사결정 프로세스 속에서 맴돌고 있는 것이다. 이러한 속도 차이가 공격이 늘어 보인다는 이유 중 하나일 수도 있다고 생각한다.

## 늦는 것은 게으름이 아닐 수도 있습니다.

하지만, 책임을 묻는 것은 아닙니다. 신중해지는 데에는 충분한 이유가 있습니다.

한 가지는 AI에 사내 데이터를 넘겨주는 것 자체가 위험이 될 수 있다는 점이다. 실제로 이전에 다룬 사례처럼 특정 국가의 AI 서비스 경로를 통해 기업 내부 문서나 인증 정보까지 유출된 사례가 보고된 바 있다. 보호를 위한 도구가 오히려 누수되는 구멍이 될 수도 있다는 의미다.

또 다른 문제는 오탐입니다. 방어 AI가 정상적인 통신을 공격으로 판단하여 중단시키면 업무가 중단됩니다.

또한, 어떤 일이 발생했을 때 누가 책임을 져야 하는지를 회사 내부에서 명확하게 결정하지 못하는 회사들도 많다고 생각합니다.

보호의 중심이 내부에 치우쳐 있는 조짐도 보이고 있다. 트렌드마이크로 등이 2026년 5월에 실시한 조사(지난 3년 이내 사이버 공격 피해를 입은, 임직원 500명 이상 규모의 법인 책임자 306명이 응답) 결과, 생성 AI 도입 시 내부용 가이드라인이나 교육과 같은 ‘사용자 보호’ 방안이 먼저 추진되고 외부 공격에 대한 대비는 부족한 경향이 나타났다고 보고되었다.

즉, 공격하는 측면은 잃을 것이 적기 때문에 빠르게, 방어하는 측면은 방어할 것이 있기 때문에 느리다. 느린 것은 게으름이 아니며, 구조적인 문제이다. 다만, 그 구조가 현재 AI의 속도와는 결정적으로 부합하지 않는다.

## 늘고 있는 것은 “수”와 “무게”입니다.

정리하자면, 이 가설로 두 가지 일에 대한 설명이 가능할 것이다.

- 공격의 전조가 늘어나는 이유: 공격 측이 새로운 AI를 즉시 활용할 수 있게 되면서 목표를 찾기 위한 노력과 비용이 줄어들었다. 비용이 저렴해지면서 탐색 횟수가 증가했다.
- 어떤 일이 심각해지는 이유: 방어하는 측의 대응이 늦어지면서, 그 틈을 타 더 깊숙이 침투하게 되기 때문입니다. 발견이 늦어질수록 피해는 더욱 확산됩니다.

참고로, 어제 트렌드 마이크로의 조사 결과, 랜섬웨어 피해를 입은 기업의 업무 중단 기간이 평균 10일(2024년 조사)에서 36일(2026년 조사)로 늘고 있습니다. 피해액 또한 피해 기업 1곳당 과거 3년 동안의 누적 평균으로 2.2억 엔에서 3.5억 엔으로 증가했습니다. 두 조사 모두 응답자의 다른 별도 조사이므로 단순 비교는 어렵지만, 전반적으로 심화되는 추세입니다.

무게에는 또 다른 이유도 있습니다. 도입 초기 IDC 프론ティア 사건의 경우, 단 하나의 공격이 500개 이상의 조직에 영향을 미쳤습니다. 건수로 셀 경우 “1건”입니다. 많은 조직이 동일한 기반 시스템을 사용하면, 하나가 손상되면 피해가 모여 퍼져나갈 수 있습니다.

공격측의 속도가 “사전 예고 횟수”를, 수비측의 둔함이 “무게”를 상승시키는 것일까.

## 이 가설의 약한 점

공정성을 위해 이 가설의 약점을 지적한다.

먼저, 랜섬웨어 피해 보고 자체는 전년 동기간에 비해 116건에서 123건으로, 증가 폭이 10%에 미치지 못한다. 크게 늘고 있는 것은 공격의 전조를 나타내는 의심스러운 접근 사례다. 건수만으로는 “피해가 급증하고 있다”고 단정하기 어렵다.

다음은 침투 방법입니다. 경찰청에 따르면 랜섬웨어의 침입 경로는 약 50%가 VPN 장비였습니다. 오래된 버전의 취약점이나 유출된 비밀번호를 이용하는 공격이 여전히 주류를 이루고 있으며, AI가 없어도 성공하는 공격이 대부분을 차지하고 있습니다.

단지, 이것은 가설을 부정하는 것보다 오히려 다른 관점에서 지지하고 있다고 여겨지기도 한다. 수정이 늦게 이루어진 장비가 계속해서 표적이 되는 것은 방어 측의 판단이 공격 속도에 뒤처져 있기 때문이기도 하다. AI는 그 격차를 더욱 확대시키는 역할을 할 것이다.

빈집털이범에 비유하면 이해하기 쉬울 것이다. AI는 빈집털이범의 실력을 능가하는 것 이상으로, 잠긴 자물쇠가 없는 집을 빠르게 찾아다니는 임무를 더 빠르게 수행하는 도구다. 한 軒씩 돌아다니며 확인하는 작업을 수백 배나 빠른 속도로 처리할 수 있다. 그러나 잠긴 자물쇠를 걸기로 결정하는 것에는 심의가 필요하다. 탐색은 수백 배나 빨라졌지만, 자물쇠를 잠그는 데 걸리는 시간은 거의 변하지 않았다.

그리고 무엇보다, 공격 증가에 AI가 어느 정도 영향을 미치고 있는지, 그에 대한 숫자 데이터를 제시한 조사 결과는 제가 확인한 범위 내에서는 찾을 수 없었습니다.

따라서 이 기사의 주장은 “AI 때문에 공격이 늘었다”는 것이 아니라, “AI가 공격자와 방어자의 속도 차이를 더욱 심화시키고 있는 것은 아닌가”라는 가설이다.

## 지켜야 할 측면에서 필요한 것들

이 가설이 맞든 틀리든, 우선 해야 할 일은 VPN 장비 업데이트, 다중 인증, 사용하지 않는 관리 기능을 제거하는 것 등, 오래전부터 시행되고 있는 보안 조치들이다.

그렇다면 이 가설이 맞을 경우, 보호하는 측에 부족한 것은 AI 자체는 아닌 것입니다.

의사결정 속도라고 생각합니다.

가장 강력한 모델은 이미 방어에 투입되고 있다. 부족한 것은 그를 활용하기까지의 과정이 짧은 것이다. 모든 것을 한 번에 정확하게 결정할 필요는 없다. 하지만 최소한, 새로운 도구를 시험하기 위한 작은 틀을 미리 준비하는 것은 가능하다. 검증을 위한 환경, 시험해도 되는 범위, 중단 기준을 미리 정해 놓으면, 승인 절차를 기다리는 동안 공격에 선제적으로 대응할 수 있을지도 모른다.

얼마나 빨리 반응하는 사람에게 수개월을 걸쳐 쫓아도, 아마도 역부족일 것이다.

보호하는 측도, 변화의 속도 자체를 보호의 일부로 여기는 시점에 와 있다고 생각합니다.

본문에서 다룬 정보의 출처

IDC 프론티어 “IDCF 클라우드”에 대한 랜섬웨어 공격: 해당사의 공지(2026년 10월 7일 ~), @IT, Impress Watch 등 → 로손, 제일흥상, 북オフ, JR동일본, JR주류의 사건: 각사의 공지(2026년 10월 8일 ~ 15일), NHK, Impress Watch, ScanNetSecurity 등 → 타임즈카, 교왕전철, 일본경제신문사, 대화증권의 사건: 각사의 공지(2026년 9월 25일 ~ 10월 5일), @IT, 일본경제신문 등 → 국내에서 지속적으로 발생하는 불법 접속 수법: JPCERT/CC “최근 지속되고 있는 국내 조직에 대한 불법 접속 관련 주의 촉구(2026년 10월 8일, 9일 업데이트)” → 랜섬웨어 피해, 의심스러운 접근, AI의 악용 사례, 침입 경로: 경찰청 “令和8년 상반기(2026년 9월)에 걸쳐 사이버 공간을 둘러싼 위협의 정세 등에 관하여” → Gemini 4 Argon의 방어 담당자에게 선행 제공 및 일반 제공: Google 공식 블로그(2026년 9월 30일, 10월 13일 – 미국 시간), 窓의杜 등 → Anthropic의 최고 등급 모델의 안전 대책 및 제한 운영: Anthropic 공식 발표(“Project Glasswing”, 2026년 4월, 안전 대책이 포함된 모델의 일반 제공 2026년 6월) → 업무 중단 기간 및 피해액(피해 기업 1곳당 3년 누적 평균), 생성 AI 도입 시의 대책의 기울임: 트렌드마이크로, CIO Lounge “보안 성숙도 및 피해 실태 조사 2026(2026년 8월 발표)”

관련 기사 → 왜 AI의 최신 지식은 “배우는” 데 적합하지 않은가 (모델이 1주일 만에 교체된다는 이야기): https://note.com/natty_walrus3755/n/na9c1100ae05e → AI 업계에서, 죄수의 딜레마가 현실에 발생하고 있으며 (AI를 통해 기업 내부 문서가 유출된 사건): https://note.com/natty_walrus3755/n/n78ff6955f740 → Google의 연구자가 제안하는 “인공 공존 지능”을, 마치 갑자기 집에서 하는 것처럼 취급했다 (AI를 보호를 위해 시스템에 통합할 때, 인간을 중심으로 배치한다는 이야기): https://note.com/natty_walrus3755/n/n73fb84097d25

**출처:** [note 원문](https://note.com/natty_walrus3755/n/nd4f906afb7ad)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 44청크*

[원문 보기](https://note.com/natty_walrus3755/n/nd4f906afb7ad) | 출처: note.com