유럽 은행, 협력사 관리 게이트웨이의 인증 취약점으로 내부망 침해 당해 정보 수집 시도
유럽의 한 은행이 외부 업체가 관리하는 게이트웨이를 통해 내부망 침입을 당한 사실이 보고되었다. 공격자는 느슨한 인증을 이용해 침투한 후, 내부 시스템을 스캔하고 비밀번호 대입 공격을 시도하며 중앙 구성 관리 서버의 취약점을 노렸다. 이 공격은 탐지 도구에 의해 차단되었으나, 최초 침입 자체는 막지 못했다.
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유럽의 한 은행이 외부 업체가 관리하는 게이트웨이를 통해 내부망 침입을 당한 사실이 보고되었다. 공격자는 느슨한 인증을 이용해 침투한 후, 내부 시스템을 스캔하고 비밀번호 대입 공격을 시도하며 중앙 구성 관리 서버의 취약점을 노렸다. 이 공격은 탐지 도구에 의해 차단되었으나, 최초 침입 자체는 막지 못했다.
(새 창에서 원문 열기)AI 에이전트가 강력한 기능을 갖추면서도, 이를 통제하기 위해 단순히 가두는 방식은 근본적인 해결책이 될 수 없다. 대신, 단일 목적의 소규모 에이전트를 구축하고, 실행 권한과 조사 권한을 분리하는 것이 중요하다. Check Point의 기술은 실행 전 제안된 도구 호출을 평가하여 위험한 편차를 탐지하는 데 도움을 줄 수 있다.
(새 창에서 원문 열기)마이크로소프트는 법원 명령을 받아 피싱 메시지 10억 건 이상을 유포하던 중국어권 사이버 범죄 장터 세 곳의 도메인을 압수하여 무력화했다. 이 장터들은 병원 및 의료기관을 주요 표적으로 삼았으며, 마이크로소프트는 이 활동을 '스톰-3119'로 추적해왔다. 해당 서비스들은 클라우드 계정 및 피싱 도구를 판매하는 역할을 했으며, 마이크로소프트는 관련 계정 및 도메인 차단을 진행 중이다.
(새 창에서 원문 열기)OpenAI의 ChatGPT가 Chrome 확장 기능을 통해 사용자가 열어둔 브라우저 탭의 정보를 읽을 수 있게 되었다. 이 업데이트를 통해 사용자는 여러 탭의 내용을 비교하거나, 특정 정보를 바탕으로 문서 작성을 요청할 수 있으며, ChatGPT Work를 사용하면 메시지 전송이나 양식 작성 등의 작업을 자동화할 수도 있다.
(새 창에서 원문 열기)MIT 연구팀의 분석에 따르면, 최신 AI 모델들은 이론적 문제 해결 능력이 2년 만에 크게 향상되어 GPT-5.5는 34.6%의 문제 해결률을 기록했다. 이러한 발전은 물리학, 경제학 등 다양한 과학 분야의 연구 속도를 높일 잠재력을 가지는 반면, 암호학계에서는 AI가 새로운 알고리즘을 발견할 경우 현행 인터넷 보안 체계에 위협이 될 수 있다는 우려도 제기되고 있다.
(새 창에서 원문 열기)메타는 8160억 개 매개변수를 가진 멀티모달 오픈웨이트 모델인 뮤즈 스파크 오픈을 공개하고 가중치를 배포했다. 이 모델은 애플과 협력하여 맥 스튜디오 두 대를 연결한 환경에서 실행되도록 최적화되었으며, 다양한 벤치마크에서 경쟁 모델 대비 우수한 성능을 보였다. API 서비스는 외부 사업자를 통해 제공되며, 모델은 자체 라이선스로 배포된다.
(새 창에서 원문 열기)도널드 트럼프 전 대통령이 백악관 복원 작업 전후 사진을 소셜 미디어에 올렸는데, 이 중 한 장이 구글의 AI 탐지기에 의해 AI로 제작 또는 편집된 것으로 플래그가 지정되었다. 해당 사진은 복원된 기둥의 계단 수 불일치 등 여러 의혹을 받고 있으며, 구글의 SynthID 탐지기가 AI 생성 또는 편집 흔적을 발견했다.
(새 창에서 원문 열기)공격자들이 Nextcloud의 Collabora Online CODE Server 앱에 존재하는 심각한 명령 실행 취약점(CVE-2026-110447)을 악용하여 공격을 시도했다. 이 취약점은 공격자가 PHP 웹쉘을 심고 비밀번호 데이터베이스 등을 검색하는 데 사용되었으며, 관리자는 해당 앱을 최신 버전으로 업데이트하거나 제거해야 한다.
새롭게 공개된 리눅스 커널 취약점(CVE-2026-99999)은 가상 머신 내부 코드가 호스트 컴퓨터의 메모리를 읽을 수 있게 한다. 이 취약점은 가상 머신에서 특수 패킷을 전송하여 메모리 읽기, 호스트 충돌, 코드 실행까지 시연되었다. 현재까지 실제 공격 사용 사례는 보고되지 않았으며, 리눅스 커널의 패치로 해결 가능하다.
Meta는 8160억 개의 파라미터와 100만 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 오픈 가중치 모델 Muse Spark Open을 출시했다. 이 모델은 Mac에서 로컬 구동이 가능하며, 코딩 및 영상 편집 등 복잡한 작업에 활용될 수 있다. Meta는 이 모델을 다양한 API 플랫폼을 통해 제공하고 있다.
(새 창에서 원문 열기)연구에 따르면 일부 웹사이트가 HTTP 헤더를 통해 AI 에이전트와 통신하고 있으며, 이 중 일부에서 간접 프롬프트 인젝션 공격 시도가 발견되었다. 이러한 공격은 AI 에이전트가 읽는 콘텐츠 흐름을 악용하여 의도치 않은 명령을 전달하는 방식으로 이루어졌다. 따라서 AI 에이전트를 설계할 때 메타데이터를 허용 목록으로 관리하고 외부 텍스트를 신뢰하지 않도록 대비해야 한다.
(새 창에서 원문 열기)Bluesky의 Attie AI 도구가 초기 피드 구축 기능을 넘어섰다. 사용자는 프롬프트를 통해 게임, 설문조사, 대시보드 같은 소셜 앱을 만들고 이를 공유할 수 있게 되었다. 이는 커뮤니티에 맞는 소셜 코딩과 같은 역할을 한다.
(새 창에서 원문 열기)보안 연구자들은 공격자들이 프랑스 슈퍼마켓을 공격하는 데 사용된 냉장고 컨트롤러의 취약점을 공격 발생 수개월 전부터 경고했음을 지적했다. 해당 장치들은 인터넷에 노출되어 있었으며, 제조사들은 이미 취약점에 대한 정보를 공개하고 패치도 제공했으나 공격에 이용되었다. 이 사건은 운영 기술(OT) 장비의 사이버 보안 관리가 중요하다는 점을 시사한다.
(새 창에서 원문 열기)Anthropic은 비영리 연구 그룹 METR의 연구원들에게 자사 모델과 안전 관행을 독립적으로 평가할 수 있는 직원 수준의 접근 권한을 부여했다. 이 새로운 협력은 AI 에이전트의 오작동 사례가 빈번하게 보고되는 시점에 이루어졌으며, Anthropic은 이에 대한 공개적 책임을 지겠다는 입장이다.
(새 창에서 원문 열기)소셜 네트워크 Bluesky는 Attie 플랫폼을 확장하여 사용자들이 웹사이트, 퀴즈, 게임 등 다양한 인터랙티브 경험을 만들 수 있는 도구를 출시했다. 이 기능은 사용자가 자신의 AI 모델을 가져오거나 오픈 가중치 옵션을 사용하여 제작할 수 있으며, Bluesky의 사용자 기반을 활용할 수 있다.
(새 창에서 원문 열기)최근 보안 위협 동향에 따르면, Qilin 및 Settra 랜섬웨어 그룹이 PAN-OS GlobalProtect의 인증 우회 취약점을 악용하고 있다. 또한, DNS TXT 레코드를 이용한 암호화폐 지갑 탈취 공격과 Discord를 활용한 원격 접근 트로이 목마 공격도 관찰되었다. 이러한 공격에 대응하기 위해 즉각적인 시스템 업그레이드 및 보안 조치가 요구된다.
공격자들이 D-Link, Ubiquiti 등 다양한 장비의 취약점(CVE-2024-3272, CVE-2024-3273 등)을 악용하여 Pawns.app과 같은 소프트웨어를 설치하고 피해자들의 인터넷 연결을 상업적 프록시 네트워크에 판매하는 캠페인을 전개했다. 이 캠페인은 전 세계 34개국에서 발생했으며, 공격자들은 SSH 키 인증 등을 통해 장비를 장악한 것으로 밝혀졌다.
Meta는 8,160억 개의 파라미터를 가진 Muse Spark Open AI 모델을 공개했으며, 이 모델이 Apple M5 Ultra Mac Studio에서 최신 MLX 프레임워크를 이용해 구동 가능하다고 밝혔다. 양사는 이 모델이 장기적 작업, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 다단계 추론에 강점을 가진다고 언급했다.
(새 창에서 원문 열기)Microsoft는 10월 13일 패치 화요일을 맞아 1,411개의 보안 취약점에 대한 패치를 공개했다. 이번 패치에는 이미 공격에 사용된 제로데이 취약점과 두 개의 공개된 제로데이 취약점도 포함되어 있다. 사용자들은 최신 보안 업데이트를 설치하여 해당 취약점들을 해결해야 한다.
공격자가 Arch Linux의 커뮤니티 저장소인 AUR에 악성 패키지를 업로드하여 루트 권한으로 원격 쉘 스크립트를 실행시키는 공격 캠페인이 탐지되었다. 이 악성 패키지들은 정상적인 도구를 사칭하며 사용자들의 시스템을 감염시킬 수 있었다. AUR 관리자는 해당 계정을 차단하고 악성 패키지를 제거 조치했다.
(새 창에서 원문 열기)Meta의 Muse와 같은 AI 개인 비서들은 사용자의 명령을 수행하기 위해 은행 계좌, 연락처 등 민감한 정보에 접근하며, 이 과정에서 사용자가 동의하지 않은 친구들의 정보까지도 수집할 수 있다. 연구에 따르면 이 에이전트들은 사용자와 상호작용하는 모든 사람에 대한 프로필을 시간당 컴파일하여 상세한 정보를 구축하고 있다.
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