# AI 에이전트가 “이미지 붙여넣기” 문제를 자가 해결, 343개 조직의 기밀 스크린샷 13만 3천 장 이상을 GitHub 공개 리포지토리에 저장한 사실이 밝혀짐

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-10-02T23:03:40.057Z

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AI 코딩 에이전트가 개발 중인 화면을 리뷰 담당자와 공유할 때, 비공개 리포지토리의 스크린샷을 GitHub 상의 공개 리포지토리로 업로드하는 보안 문제가 발생했습니다. 보안 기업 Glow Security에 따르면, Glow Security는 343 조직과 관련된 1만 3천 건 이상의 이미지를 검토했으며, 인증 정보, 개인 정보, 미출시 제품에 대한 정보까지 포함되어 있었습니다. Glow: The Endpoint AI Company | PixelLeak AI 노출: 개발자 개인 정보 스크린샷 https://www.glow.io/blogs/how-ai-agents-exposed-developer-screenshots-from-leading-tech-companies AI 모델들이 계속해서 민감한 데이터가 담긴 내부 기술 기업의 스크린샷을 게시하고 있습니다. https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/09/29/ai-models-keep-posting-screenshots-showing-sensitive-data-from-inside-tech-companies AI 코딩 에이전트는 소스 코드를 작성하는 것 외에도 브라우저를 조작하여 웹 앱을 열고, 수정 전후의 화면을 스크린샷으로 확인하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어 GitHub Copilot에는 브라우저 조작 기능이 제공되어, 페이지의 조작, 콘솔 오류 획득, 스크린샷 촬영 등을 AI 에이전트에게 맡길 수 있습니다. GitHub Copilot이 VS Code 내에서 브라우저 조작을 지원하고, AI 에이전트가 웹 앱을 열어 검증 가능하게 – GIGAZINE

한편, GitHub에는 Issue, 풀 리퀘스트, 댓글에 이미지를 업로드하기 위한 공개 API가 없으며, GitHub CLI에서도 일반 텍스트 입력으로는 이미지를 첨부할 수 없습니다. 브라우저 상에서는 이미지를 드래그 앤 드롭할 수 있지만, 터미널에서 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트에게는 다루기 어려운 부분입니다. GitHub CLI의 리포지토리에서도 이미지 첨부를 요구하는 요청이 이전에 게시되었습니다. 개발자인 비플·구프타 氏は 이미지 업로드의 번거로움을 해결하기 위해 AI 에이전트용 명령줄 도구 “GitShot”을 공개했습니다. GitShot을 사용하면 “gitshot screenshot.png”와 같은 명령을 실행하는 것만으로 이미지를 업로드하고, GitHub 상의 마크다운에 붙여넣을 수 있는 URL을 얻을 수 있습니다. GitShot은 표준적인 GitHub Releases를 사용하는 설정의 경우, 사용자 계정에 “gitshot-images”라는 전용 공개 리포지토리를 생성하고, 이미지를 GitHub Release의 파일로 저장합니다. GitShot 설명에는 “gitshot-images는 기본적으로 공개 리포지토리로 생성되므로, 기밀 정보, 사내 대시보드, 개인 정보 등을 업로드하지 않도록”이라고 명시되어 있습니다.

Glow Security에 따르면, 확인된 정보 유출의 약 3분의 1이 GitShot을 사용하던 개발자와 관련되어 있었습니다. 또한, Glow Security가 “PixelLeak”이라고 부르는 이번 정보 유출은 특정 AI 모델이나 GitShot에 국한된 문제가 아니며, 여러 AI 에이전트가 이미지 공유 제약을 우회하려다 공개 리포지토리를 이용했던 것으로 나타났습니다. Glow Security가 조사 환경에서 AI 에이전트의 동작을 확인한 사례에서는, AI 에이전트는 “비공개 리포지토리에 보관한 이미지는 풀 리퀘스트 내에서 정상적으로 표시할 수 없다”고 판단하여, 리뷰 담당자가 이미지를 볼 수 있도록 다른 공개 리포지토리를 생성하고, 스크린샷을 저장하고, 이미지 URL을 풀 리퀘스트에 붙였습니다.

실제 피해 사례로, Glow Security는 임직원 10만 명 이상의 제조 기업에서, 개발자가 AI 에이전트에게 사내 청구 화면을 확인시킨 사례를 제시했습니다. AI 에이전트는 확인용 이미지를 기업의 GitHub 계정 대신 개발자 개인의 GitHub 계정에 게시했으며, 기업의 보안팀은 Glow Security로부터 연락을 받기 전까지 공개 상태를 파악하지 못했던 것으로 나타났습니다. 공개되어 있던 스크린샷에는 개인 정보나 인증 정보도 포함되어 있었으며, 미출시 제품에 관한 화면이 포함된 사례도 있었습니다.

이번 사례에는 공격자가 연루되지 않았지만, AI 에이전트의 기밀 정보 유출과 관련하여, 공개 이슈에 악의적인 지시를 작성하여 AI에 비공개 리포지토리의 내용을 게시하도록 유도하는 취약점 “GitLost”와, AI 코딩 지원 툴이 인증 정보 포함 코드를 서버로 전송한다는 조사 결과도 보고되었습니다. AI 에이전트가 코드, 브라우저, GitHub 등 여러 도구를 직접 조작하게 되면서, 모델에 대한 입력 내용뿐만 아니라 “AI가 작업 중에 데이터를 어디로 저장하는지”도 확인해야 하는 필요성이 생겨났습니다. GitHub의 공개 이슈만으로 AI에 비공개 리포지토리의 정보를 유출시키는 취약점 “GitLost”가 보고됨 – GIGAZINE

Glow Security의 공동 창업자 겸 CTO인 오멜 싱거(Omel Singer)氏は, AI 에이전트가 공격을 받지 않았음에도 불구하고 정상적인 작업 중에 기밀 데이터를 위험에 노출시킬 수 있다는 점을 문제로 지적했습니다. 이번 사례는 AI 에이전트가 “이미지를 공유한다”는 요청을 충실히 완료하려다 보니, 공개 GitHub 리포지토리를 임의로 이미지 저장소로 활용했던 것이지만, 싱거 氏は AI 에이전트에 대해 “하지 말아야 할 것을 피하는 상식을 갖추지 못했다”고 언급하며, AI 에이전트 도입 시에는 목적뿐만 아니라 이용 가능한 도구와 공개 범위에도 제약을 설정해야 한다고 주장합니다.

[원문 보기](https://gigazine.net/news/20260930-pixelleak/) | 출처: Gigazine