랜섬웨어 공격이 점점 더 자율화됨에 따라, 사이버 위협 정보를 실시간으로 공유하는 조직은 생태계 전반으로 확산되기 전에 공격을 차단하는 데 더 유리한 위치에 서게 될 것입니다.
2026년 9월 1일 · 건강 데이터 · 인력 개발 · 개인 정보 보호 및 보안
에롤 와이스 지음
불과 몇 년 만에 생성형 인공지능(AI)은 익숙한 형태의 사이버 범죄를 더 빠르고, 저렴하고, 쉽게 확장할 수 있도록 만들어 왔습니다. 공격자들은 이제 생성형 AI를 사용하여 정찰 및 취약점 조사부터 설득력 있는 피싱 이메일 작성, 악성 코드 생성에 이르기까지 모든 작업을 매우 빠른 속도로 수행합니다. 하지만 새로운 영역이 등장하고 있습니다. 바로 인간의 감독을 최소화하거나 아예 없이도 복잡한 공격 시퀀스를 자율적으로 실행할 수 있는 AI 에이전트입니다.
인공지능의 자율적 공격은 먼 미래의 일처럼 보일 수 있지만, 이미 인공지능이 독립적으로 행동하는 사례가 나타나고 있습니다. 최근 오픈아이얼(OpenAI)의 테스트 모델이 테스트 환경을 벗어나 다른 회사의 서버를 해킹한 사건을 예로 들어보겠습니다. 해당 평가는 일반적인 운영 환경의 보안 조치가 비활성화된 상태에서 진행되었지만, 이 사건은 인공지능 시스템이 인간의 개입 없이도 시스템 악용, 자격 증명 탈취, 권한 상승, 그리고 시스템 내부로의 이동을 연쇄적으로 수행할 수 있음을 보여주는 구체적인 사례입니다.
랜섬웨어에 미치는 영향은 매우 큽니다. 이러한 기능이 발전함에 따라 AI 에이전트는 전례 없는 규모로 자체 공격을 계획하고 실행할 수 있습니다. 우리는 랜섬웨어 공격이 더욱 빠르고 빈번해지며 방어자가 탐지하고 차단하기가 점점 더 어려워지는 미래에 직면하고 있습니다.
