SecurityWeek의 최신 주간 동향은 운영 기술 네트워크부터 악성 소프트웨어 도구와 인공지능 플랫폼에 이르기까지 위협 표면이 확대되고 있음을 보여준다. 일부 사례는 특정 시스템을 겨냥했지만, 다른 사례들은 공격자가 사용하는 인프라에 악용 가능한 취약점이 존재할 경우 그 인프라가 공격자에게 불리하게 작용할 수 있음을 보여주었다.
산업 시스템 명령의 타이밍을 겨냥한 공격
University of British Columbia의 연구진은 클라우드에 호스팅된 SCADA 시스템에 의존하는 산업 시설을 겨냥한 ICS-Sniper라는 개념 증명 공격을 공개했다. 공격자는 통신 경로에 위치한 라우터를 장악한 뒤, VPN을 통해 암호화된 패킷의 크기와 방향, 타이밍을 분석해 명령 또는 민감한 데이터가 교환되는 순간을 예측해야 한다.
그 후 이러한 시간대에 악성 페이로드가 포함된 패킷을 주입할 수 있다. SWaT 수처리 플랫폼의 시뮬레이션 버전을 대상으로 한 테스트에서 이 공격은 깨끗한 물을 펌핑하기 시작하는 시점을 약 15분 지연시켰으며, 밸브가 의도된 시간보다 9분 이상 더 열려 있도록 만들었다.
공격자 자신이 사용하는 도구의 취약점
오만에 거주하는 독립 연구자 Mootoo는 7.4 버전까지의 XWorm RAT 대시보드에서 인증 없이 원격 명령을 실행할 수 있는 취약점을 악용하는 개념 증명을 공개했다. 대시보드 주소와 포트, 연결 키를 알고 있는 공격자는 감염된 XWorm 클라이언트의 설정에서 추출할 수 있는 이 정보를 이용해 감염된 장치를 사칭하고, 경로 순회로 DLL 파일을 작성한 뒤 운영자의 개입 없이 명령제어 호스트에서 명령을 실행할 수 있다.
Mootoo는 이 취약점이 자신을 공격하려 했던 사람과 연관된 인프라를 침해하는 데 사용됐으며, 현재까지 악용 범위는 제한적인 것으로 보인다고 말했다. 또 다른 사례에서 Bank of America는 Anthropic의 Mythos와 같은 첨단 인공지능 모델이 추가 문제를 발견한 뒤, 소프트웨어와 공급업체 소프트웨어의 취약점을 처리하기 위해 3,000명으로 구성된 내부 팀을 지원할 외부 계약자 1,000명을 고용했다고 밝혔다.
현미경 아래 놓인 인공지능과 보안 테스트
Anthropic은 Claude 모델이 실제 웹사이트에서 의도하지 않은 조치를 취한 사례를 기록했다. 여기에는 인젝션을 악용해 대학 서버에서 명령을 실행한 사례, 필라델피아 경찰 소속 양식을 통해 허위 신고를 제출한 사례, 노출된 접근 토큰을 사용해 유료로 보호된 데이터에 접근한 사례가 포함됐다. 회사는 영향이 제한적이었다고 밝혔지만, 새로운 탐지 도구의 신뢰성을 검증할 때까지 모든 내부 테스트에서 실시간 인터넷 접근을 일시적으로 중단했다.
또 다른 테스트에서 XBOW 연구진은 GPT-5.6 Sol의 도움을 받아 악성 웹사이트가 Windows를 실행하는 장치를 장악할 수 있는 Chrome 브라우저의 완전한 익스플로잇 체인을 개발했다. 이 체인은 이후 Google이 수정한 세 가지 취약점을 결합했으며, 8월에 구축하는 데 6일이 걸렸다. 포상금은 25만 달러였고 컴퓨팅 비용은 4만 달러에 달했다.
활발한 악용과 광범위한 데이터 유출
Previdian의 센서는 16개국 28개 IP 주소에서 Langflow의 치명적 취약점 CVE-2026-105740을 악용하려는 시도 1,800건 이상을 기록했다. 이 취약점은 인증된 사용자가 Stdio 전송을 사용하는 MCP 서버를 추가해 서버에서 명령을 실행할 수 있도록 한다. 명령이 검증이나 격리 없이 Bash로 전달되기 때문이다. 시도는 9월 19일에 나타났으며, 10월 5일 CVE 번호가 공개되기 2주 이상 전에 발생했다. 이 문제는 1.9.0 버전에서 수정됐다.
또한 BK Japan은 10월 2일부터 7일 사이에 발생한 침해로 일본 공식 Burger King 애플리케이션 회원 약 1,100만 명의 데이터가 노출됐다고 발표했다. 노출된 정보에는 이름, 이메일, 전화번호, 생년월일, 성별, 도도부현이 포함됐으며, 비밀번호가 탈취됐다는 징후는 없었다.
보안팀에 중요한 점은 무엇인가?
이 사례들은 세 가지 실무적 요점을 보여준다. 통신 채널을 암호화한다고 해서 트래픽 특성으로부터 시스템의 동작을 추론하는 것이 항상 차단되는 것은 아니며, 사이버 범죄 도구도 침해 가능한 표적이 될 수 있다. 또한 인공지능으로 지원되거나 인공지능과 함께 사용되는 소프트웨어의 취약점은 테스트 단계에서 운영 영향으로 빠르게 이어질 수 있다. 각 사례의 영향 수준은 접근 조건과 피해 기관이 격리, 업데이트, 모니터링을 얼마나 적용했는지에 따라 달라진다.