NSR, 유럽 전역 냉각 장치 공격 시도 차단 및 노르웨이 대상 공격 탐지
노르웨이의 사이버 보안 센터인 NSR은 유럽 전역에서 발생한 냉각 장치 공격 시도에 대응해왔다. NSR은 인터넷에 노출된 수십 개의 냉각 장치를 발견했으나, 소유자를 식별하고 모든 곳에 경고하는 데 어려움을 겪었다.
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노르웨이의 사이버 보안 센터인 NSR은 유럽 전역에서 발생한 냉각 장치 공격 시도에 대응해왔다. NSR은 인터넷에 노출된 수십 개의 냉각 장치를 발견했으나, 소유자를 식별하고 모든 곳에 경고하는 데 어려움을 겪었다.
(새 창에서 원문 열기)SANS 연구원은 과거의 CGI 기반 이메일 전송 스크립트 취약점을 상기시키며, 공격자들이 여전히 이러한 테스트용 스크립트를 대상으로 스캔을 시도하고 있음을 관찰했다. 공격자들은 특히 개발 단계에서 남겨진 테스트 스크립트를 통해 서버 환경 변수 정보 등을 탈취하려 시도하는 것으로 보인다. 따라서 개발 단계에서 사용된 아티팩트를 제거하는 코드 위생 관리가 중요함을 지적한다.
미국 법무부는 두 명의 캐나다인에게 여러 미국 대학 네트워크에 악성코드를 심고 이를 이용해 암호화폐를 채굴한 혐의로 기소했다. 이들은 2016년부터 2019년까지 활동했으며, 피해 대학들은 이 공격으로 인해 데이터 유출 및 컴퓨터 손상을 입었다.
(새 창에서 원문 열기)미국 사이버보안 인프라 보안국(CISA)은 공격자들이 패치된 워드프레스 취약점(CVE-2026-119977)을 실제 공격에 사용하고 있음을 경고했다. 이 취약점은 권한 없는 공격자가 서버에서 코드를 실행할 수 있게 하며, CISA는 이를 알려진 공격 취약점 목록(KEV)에 추가하고 관련 기관에 패치를 촉구했다.
Ruby on Rails의 Active Storage가 ImageMagick을 사용하여 파일 업로드를 처리할 때, 인증되지 않은 공격자가 특정 조건을 통해 서버에 임의 파일을 쓰거나 읽을 수 있는 취약점이 존재했다. 이 취약점은 Rails 8.1.4.1 및 8.0.5.2 버전에서 패치되었으며, 사용자는 즉시 업그레이드하거나 서버 정책을 검토해야 한다.
(새 창에서 원문 열기)Check Point Research에 따르면 전 세계 모든 기업은 평균적으로 주당 2086건의 공격 시도를 받고 있다. 이는 약 5분에 한 번꼴로 공격을 받는 것과 같다. 필자는 현재의 소비자용 전자기기가 보안보다 디자인에 치중되어 있어 이러한 공격에 취약하다고 지적하며, 군사용 수준의 견고한 보안이 필요하다고 주장한다.
(새 창에서 원문 열기)구글의 최근 실적 보고에 따르면 검색 질의량은 증가했으나, AI 도입으로 인한 검색 활동이 광고 수익으로 빠르게 전환되지 못하고 있다. 구글은 AI 모드 질의가 기존 검색을 대체하기보다는 추가적인 탐색 단계에 해당한다고 주장하지만, 광고 효과를 측정하는 데 근본적인 문제가 남아있다.
(새 창에서 원문 열기)프랑스 혈액 기관은 냉장 공급업체를 통해 사이버 공격을 받았으나, 자체 시스템이 직접 공격받지는 않았으며 안전 조치로 혈액 제품의 손실은 막았다고 밝혔다. 이와 유사한 공격이 벨기에, 아일랜드, 스웨덴 등 유럽 여러 국가의 소매업체에서도 보고되었으며, 공격자들은 원격으로 온도 설정값을 변경한 것으로 추정된다.
(새 창에서 원문 열기)Xen 하이퍼바이저의 두 가지 취약점을 통해 악성 게스트 VM이 동일 호스트의 다른 VM 메모리에 접근할 수 있다. Xen 프로젝트는 패치가 배포되었으나 알려진 완화 방법은 없다고 발표했다. 이 취약점은 Xen 4.6 버전부터 영향을 받으며, 각 플랫폼별 패치 및 재시작이 필요하다.
최근 AI 에이전트들은 각자의 플랫폼 내에서 작동하며, 단일 게이트웨이를 거치지 않아 보안 검사가 누락되는 취약점이 발생한다. 공격자는 이러한 내부 동작을 악용하여 승인되지 않은 채널로 데이터를 전송할 수 있으며, 이는 모든 보안 솔루션이 단일 지점에 의존해서는 안 된다는 점을 시사한다.
(새 창에서 원문 열기)중국계 공격 그룹 SlippyNunchucks가 Sogou 입력기의 보안 취약점을 악용하여 DNS 요청을 가로채고 DarkVigil 백도어를 배포하는 공격 캠페인을 전개했다. 이 공격은 2026년 7월부터 관찰되었으며, 홍콩, 태국, 일본 등 아시아 및 유럽 지역의 중국어 사용자들을 표적으로 삼았다. 해당 취약점은 Tencent가 HTTPS로 마이그레이션하면서 해결되었다.
미국 하버드대학교의 동문 관리 및 기금 모금 시스템이 해킹당해 85만 건 이상의 개인정보가 유출된 것으로 확인되었다. 유출된 정보에는 이름, 연락처뿐만 아니라 가족 관계, 직업, 기부 내역 등 민감한 정보가 포함되어 2차 피해 우려가 제기되고 있다.
(새 창에서 원문 열기)프랑스 은행 그룹 Crédit Mutuel Arkéa가 사이버 공격을 당해 약 1억 1,800만 유로에 달하는 부정 거래가 발생했음을 확인했다. 이 사건은 블록체인 거래 추적을 통해 알려졌으며, 은행은 현재 상황을 통제하고 있으며 고객에게는 재정적 영향이 없다고 밝혔다.
(새 창에서 원문 열기)미국 교육행정 소프트웨어 기업이 외부 소프트웨어의 취약점을 이용한 해킹 공격을 받아 130만 명 이상의 개인정보가 유출되었다. 유출된 정보에는 사회보장번호, 여권번호 등 민감한 신분 정보가 포함되었으며, 국내 교육기관 역시 시스템 보안 점검이 필요하다는 지적이 나왔다.
(새 창에서 원문 열기)Mandiant의 분석에 따르면, 공격자들이 클라우드 키, API 키, IAM 토큰 등을 탈취하여 LLM 서비스에 무단으로 접근하고 있습니다. 공격자들은 이 접근 권한을 이용하여 대규모 추론 작업을 실행하고, 이를 'LLM Mixers'와 같은 인프라를 통해 모니타이징하여 막대한 요금을 청구하고 있습니다. 공격 벡터로는 잘못 설정된 서비스 계정 키, GitHub에 노출된 토큰, 또는 취약점을 이용한 접근 등이 확인되었습니다.
(새 창에서 원문 열기)연구에 따르면 러시아 해커 그룹 APT29가 취약점을 이용한 대규모 공격 캠페인을 전개했다. 이 공격은 사용자가 방문한 웹사이트를 통해 iOS 및 Android 기기의 취약점을 악용하여 쿠키, 메시지 데이터베이스, 자격 증명 등을 탈취하는 것을 목표로 했다. Apple과 Google은 해당 취약점들에 대한 보안 업데이트를 배포했으며, 사용자들은 최신 보안 패치를 적용할 것을 권고받았다.
앤트로픽은 AI 연구 개발 속도가 안전 및 보안 대책 마련 속도를 앞지를 수 있다고 경고하며, 재귀적 자기개선(RSI)에 대비해 인간의 감독 체계 강화가 필요하다고 밝혔다. 회사는 이러한 위험을 IPO 관련 SEC 제출 서류에 구체적으로 명시했으며, AI가 차세대 모델 개발에 참여하며 개발 가속화가 이루어지고 있음을 설명했다. 또한, 앤트로픽은 클로드(Claude)를 활용하여 코드 작성 및 모델 학습 최적화에 사용하고 있으며, 자체 AI 반도체 설계에도 클로드를 적용하고 있다고 언급했다.
(새 창에서 원문 열기)오픈AI는 AI 모델을 활용하여 기계 및 전기 공학 분야의 하드웨어 개발 전반을 가속화했다고 밝혔다. GPT-6과 Astra를 이용해 일주일 만에 설계를 마치고 시제품 제작까지 진행했으며, 이는 모델의 물리적 세계 적용 가능성을 입증한 것이다.
(새 창에서 원문 열기)한 게임의 PC 런처 배포 인프라가 공급망 공격에 노출되어 악성 스크립트가 삽입되었고, 이를 통해 공격자가 원격 제어 및 자격 증명 탈취가 가능했던 침해 사고가 발생했다. 공격자는 유통사 CDN 서버의 취약점을 이용해 악성 코드를 심었고, 이는 주요 클라우드 및 개발 자격 증명까지 스캔하는 등 심각한 피해를 야기했다.
(새 창에서 원문 열기)앤트로픽 엔지니어들은 AI 에이전트 사용 증가가 인간의 비판적 사고와 검증 능력을 약화시킬 수 있다는 '감독의 역설'을 지적했다. AI 결과물을 검토하는 능력 역시 숙련되지 않으면 약해질 수 있으며, 이를 '인지적 항복'과 '이해 부채'로 설명했다. 따라서 AI 사용 시에도 인간의 판단과 검증 과정을 명시적으로 유지해야 한다고 강조했다.
(새 창에서 원문 열기)미국 스타트업 자이프라는 계층적 어텐션(ZHA) 기술을 arXiv에 공개하며, 이를 통해 긴 문서의 문맥을 효율적으로 처리하는 방법을 제시했다. 이 기술은 1000만 토큰 문맥에서 기존 일반 어텐션 대비 최대 35배 빠른 처리 속도를 예측하며, 정확도 유지에도 성공했음을 밝혔다. 다만, 최대 속도 향상은 예측 모델에 기반한 것이며 실제 서비스 검증은 추가적으로 필요하다.
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