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AI 뉴스

구글, 공격 중 스스로를 다시 쓰는 AI 악성코드 발견

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.06 14:23
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


구글의 위협 인텔리전스 그룹은 수요일, 인공지능을 이용하여 실제 사이버 공격 중에 동적으로 코드를 변경하는 악성코드 패밀리가 처음으로 확인되었다고 발표하면서 연구진이 이를 "보다 자율적이고 적응력이 뛰어난 악성코드로의 중요한 진전"이라고 평가했다.

PROMPTFLUX와 PROMPTSTEAL을 포함한 여러 AI 기반 악성코드 패밀리의 발견은 실험적 위협에서 국가 지원 그룹과 사이버 범죄자들이 실제 운영 단계에서 AI를 활용한 공격으로 전환되는 극적인 변화를 나타낸다. 구글의 최신 위협 인텔리전스 보고서에 따르면, 이번 발전은 공격자들이 "더 이상 단순히 인공지능을 생산성을 높이기 위한 용도로만 활용하는 것이 아니라, 실제 활동 중에 새로운 AI 기반 악성코드를 배포하고 있음"을 의미한다.​


AI 악성코드가 실시간으로 코드를 재작성합니다

2025년 6월에 발견된 PROMPTFLUX는 이 새로운 위협 범주에서 가장 우려스러운 발전을 나타냅니다. 이 실험적인 VBScript 드로퍼는 Google의 Gemini API를 사용하여 자체 소스 코드를 지속적으로 재작성하며, 연구자들은 이를 "적시(just-in-time)" 악성코드 수정이라고 설명합니다. 이 악성코드는 "Thinking Robot" 모듈을 포함하고 있으며, 이 모듈은 Gemini에게 질의하여 매시간 새롭게 난독화된 버전을 생성함으로써 전통적인 시그니처 기반 탐지를 잠재적으로 무용지물로 만들 수 있습니다.​

"PROMPTFLUX의 가장 새로운 구성 요소는 안티바이러스 소프트웨어를 회피하기 위한 새로운 코드를 얻기 위해 주기적으로 Gemini에게 질의하도록 설계된 'Thinking Robot' 모듈입니다"라고 Google의 연구자들은 설명했습니다. 이 악성코드는 안티바이러스 회피를 위해 특별히 설계된 VBScript 코드 변경을 요청하는 구조화된 프롬프트를 Gemini에게 전송한 후, 재작성된 버전을 지속성을 위해 Windows의 시작 프로그램 폴더에 저장합니다.​


러시아 군부대가 AI 기반 데이터 절취 작전 전개

글로벌 안보 측면에서 더욱 우려되는 점은, 구글이 러시아 정부 지원 해킹 그룹 APT28(일명 Fancy Bear)이 우크라이나를 대상으로 한 실제 작전에서 PROMPTSTEAL 악성코드를 배포하고 있음을 확인했다는 점이다. PROMPTFLUX가 실험적 단계에 머물러 있는 것과 달리, PROMPTSTEAL은 "실제 작전에서 LLM을 쿼리하는 악성코드가 처음으로 관찰된 사례"로, 사이버 전쟁의 새로운 국면을 의미한다.​

PROMPTSTEAL은 이미지 생성 도구처럼 위장하여, 실제로는 Hugging Face의 API를 통해 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 언어 모델에 쿼리를 보내 윈도우 명령어를 생성, 문서와 시스템 정보를 탈취한다. 우크라이나 당국은 7월에 이 AI 악성코드의 존재를 처음 확인했으며, 이를 러시아의 군사 방위 분야를 겨냥한 대규모 사이버 작전과 연관지었다.​


국가 지원 그룹, 공격 생명주기 전반에 걸쳐 AI 악용

Google의 조사에 따르면 중국, 이란, 북한의 국가 지원 그룹들이 AI 도구를 작전 전반에 걸쳐 체계적으로 악용하고 있는 것으로 드러났습니다. 중국과 연계된 행위자들은 사이버보안 학생으로 위장하여 "캡처 더 플래그" 경진대회에 참가하는 것처럼 행세하며 Gemini를 속여 제한된 취약점 공격 지침을 제공받았고, 이란 해커들은 대학 연구원이라고 주장하며 안전 가드레일을 우회했습니다.​

지하 사이버범죄 시장 또한 빠르게 성숙해졌으며, 연구자들은 피싱, 딥페이크 생성, 자동화된 멀웨어 개발을 위해 영어 및 러시아어 포럼에 광고된 수십 개의 AI 기반 도구를 발견했습니다. 이러한 제공물들은 합법적인 AI 마케팅을 반영하여 "워크플로우 효율성"을 강조하면서 기술력이 부족한 공격자들의 기술적 장벽을 낮추고 있습니다.​

Google은 이러한 악의적 활동과 관련된 계정 및 자산을 비활성화하고 악용에 대한 Gemini의 보호 장치를 강화했습니다. 그러나 회사는 위협 행위자들이 "AI를 예외적으로 사용하는 것에서 일상적으로 사용하는 것으로" 이동함에 따라 AI 통합 공격 추세가 가속화될 가능성이 높다고 경고합니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)AI 코딩 어시스턴트 Cursor는 목요일 23억 달러 규모의 투자 유치에 성공하며, 이전 투자 라운드로부터 불과 5개월 만에 기업 가치가 3배 증가한 293억 달러를 기록했습니다. 샌프란시스코에 본사를 둔 이 스타트업은 공식 명칭 Anysphere Inc.로, 인공지능 기반 개발자 도구에 대한 투자자들의 엄청난 신뢰를 나타내며 AI 역사상 가장 큰 벤처 캐피탈 투자 라운드 중 하나를 유치했습니다.월스트리트 저널의 보도에 따르면, 이번 투자 라운드는 Accel과 Coatue가 공동 주도했으며, Nvidia와 Google이 전략적으로 참여했습니다. 기존 투자자인 Thrive Capital과 DST Global도 이번 라운드에 합류했습니다. 회사의 기업 가치는 약 25억 달러로 평가받았던 1월 이후 거의 12배 급증했습니다.전략적 투자자들이 시장 변화를 예고하다Nvidia와 Google이 투자자로 참여한 것은 AI 개발 도구의 전략적 중요성을 강조합니다. Nvidia는 Cursor의 기업 고객이자 칩 공급업체로서 역할을 하고 있으며, Google은 플랫폼을 구동하는 AI 모델을 제공합니다. CEO Michael Truell은 월스트리트 저널에 이들 기업을 “파트너십을 심화하기 위해” 초청했다고 밝혔습니다.이번 투자 라운드는 AI 코딩 시장의 경쟁이 심화되는 가운데 이루어졌습니다. Microsoft가 소유한 GitHub Copilot은 2025년 7월 2천만 명의 사용자를 돌파했으며, Fortune 100 기업의 90% 이상이 이 도구를 사용하고 있다고 보고했습니다. 한편, OpenAI와 Anthropic은 자체 AI 코딩 제품을 강화하고 있어, 개발자 도구 부문을 인공지능 분야에서 가장 경쟁이 치열한 전장 중 하나로 만들고 있습니다.독점 AI 모델에 베팅하기Cursor는 지난 10월 출시한 자체 AI 모델인 Composer 개발을 위해 자금을 투입할 계획이다. 현재 이 회사는 코딩 어시스턴트 구동을 위해 Google, OpenAI, Anthropic의 외부 모델에 의존하고 있지만, Composer는 이러한 공급업체로부터의 독립을 위한 시도를 의미한다.Cursor는 2025년 6월 기준 연간 반복 수익 5억 달러를 돌파했으며, 이는 4월의 3억 달러에서 증가한 수치이고, Fortune 500 기업 중 절반 이상이 사용하고 있다. 2022년 MIT 졸업생 4명—Michael Truell, Sualeh Asif, Arvid Lunnemark, Aman Sanger—이 설립한 이 회사는 개발자 도구 분야에서 가장 빠르게 성장하는 스타트업으로 부상했다. AI 코딩 도구 시장은 연평균 25.62%의 성장률로 2032년까지 373억 4천만 달러 규모에 달할 것으로 예상된다.
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2025.11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Google DeepMind는 목요일에 SIMA 2를 발표했습니다. 이는 회사의 Gemini 언어 모델을 통합하여 3D 가상 환경을 탐색하고 상호작용하는 차세대 AI 에이전트로, 연구원들이 인공 일반 지능과 실제 로보틱스 응용 분야를 향한 진전이라고 설명하는 것을 나타냅니다.DeepMind에 따르면, 이 새로운 에이전트는 전작 대비 성능이 크게 향상되어 복잡한 작업의 성공률을 두 배로 높였습니다. 원래 SIMA가 어려운 과제에서 인간 플레이어의 71%에 비해 31%의 완료율만 달성한 반면, SIMA 2는 Gemini 2.5 Flash-lite 통합을 통해 향상된 기능을 보여줍니다.향상된 추론 및 자기 개선SIMA 2는 단순한 지시 따르기를 넘어 맥락을 이해하고, 목표에 대해 추론하며, 사용자와 대화할 수 있다고 DeepMind의 선임 연구 과학자 Joe Marino가 기자 브리핑에서 설명했다. 이 에이전트는 이모지를 포함한 멀티모달 프롬프트를 해석할 수 있으며—“????????”와 같은 명령에 나무를 베어 넘어뜨리는 것으로 반응한다—작업을 해결할 때 내부 추론 과정을 보여준다.이 에이전트는 No Man’s Sky, Valheim, Goat Simulator 3 등 다양한 상용 비디오 게임에서 훈련되었으며, 화면 픽셀과 가상 키보드 및 마우스 컨트롤만을 사용하여 600개 이상의 동작을 실행하는 방법을 학습했다. DeepMind는 또한 자사의 월드 모델인 Genie 3가 생성한 사실적인 세계에서 SIMA 2를 테스트했으며, 에이전트는 완전히 새로운 환경에서 성공적으로 탐색하고 작업을 완료했다.아마도 가장 주목할 만한 점은 SIMA 2의 자기 개선 능력이다. 전적으로 인간 게임플레이 데이터에 의존했던 SIMA 1과 달리, 새로운 시스템은 Gemini 모델을 사용하여 작업을 생성하고 자체 성능을 평가하며, 인간의 개입보다는 AI 기반 피드백을 통한 시행착오로 학습한다.물리적 로봇공학으로 가는 길DeepMind는 SIMA 2를 범용 로봇을 위한 기초적인 기술로 제시하고 있습니다. “로봇과 같이 실제 세계에서 작업을 수행하기 위해 시스템이 해야 할 일을 생각해보면 두 가지 구성 요소가 있습니다”라고 DeepMind의 수석 연구 엔지니어인 Frederic Besse는 말했습니다. “첫째, 실제 세계에 대한 높은 수준의 이해와 수행해야 할 작업, 그리고 약간의 추론이 필요합니다”.그러나 전문가들은 신중한 입장을 표명하고 있습니다. 뉴욕 대학교의 AI 연구원인 Julian Togelius는 결과가 흥미롭다고 평가하면서도, 시각적 관찰만으로 여러 게임에 걸쳐 모델을 훈련시키는 것은 여전히 어려운 과제라고 지적합니다. 앨버타 대학교의 Matthew Guzdial은 로봇공학에 얼마나 많은 지식이 전이될 수 있을지 의문을 제기하며, 실제 세계의 카메라 영상을 이해하는 것이 인간 플레이어를 위해 설계된 게임 그래픽을 해석하는 것보다 훨씬 더 복잡하다고 언급했습니다.DeepMind는 SIMA 2를 소수의 학계 및 게임 개발자 그룹에게 제한된 연구 프리뷰로 공개하고 있습니다.
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2025.11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Liquid AI는 수요일에 Shopify [ -6.55%]와 다년간의 파트너십을 발표하며, 전자상거래 플랫폼 전반에 걸쳐 Liquid Foundation Models를 배포할 예정이라고 밝혔습니다. 이는 20밀리초 미만의 AI 모델을 대규모로 상용 배포하는 첫 사례 중 하나입니다.매사추세츠주 케임브리지에 본사를 둔 이 스타트업은 검색 및 멀티모달 애플리케이션을 포함하여 Shopify 플랫폼의 품질 민감 워크플로우를 위해 자사의 주력 모델을 라이선스할 예정입니다. 첫 번째 프로덕션 배포는 수백만 명의 판매자와 쇼핑객을 위한 검색 기능을 향상시키는 20밀리초 미만의 텍스트 모델입니다.새로운 아키텍처를 통한 성능 향상Liquid AI에 따르면, 이 회사의 모델은 인기 있는 오픈소스 대안들보다 훨씬 적은 매개변수를 사용하면서도 더 빠른 추론 시간을 달성합니다. 특정 실제 운영 환경과 유사한 작업에서, 약 50% 더 적은 매개변수를 가진 LFM은 알리바바의 Qwen3, 구글의 Gemma3, 메타의 Llama 3와 같은 모델들을 능가했으며, 2배에서 10배 더 빠른 추론을 제공했습니다.“이와 같은 실제 워크로드에서 20ms 미만의 추론을 제공하는 곳은 아무도 없습니다”라고 Shopify의 최고기술책임자인 Mikhail Parakhin이 성명에서 밝혔습니다. 2024년 9월 마이크로소프트에서 AI 개발을 이끈 후 Shopify에 합류한 Parakhin은 이 아키텍처가 “품질을 희생하지 않고” 효율성을 제공한다고 덧붙였습니다.이 파트너십은 2024년 12월 Liquid AI의 2억 5천만 달러 규모 시리즈 A 펀딩 라운드에 Shopify가 참여한 것을 기반으로 합니다. 이 펀딩은 칩 제조업체 AMD가 주도했으며, 이 스타트업의 가치를 20억 달러 이상으로 평가했습니다.추천 시스템이 초기 결과를 보여줍니다두 회사는 새로운 HSTU 아키텍처를 사용하여 생성형 추천 시스템을 공동 개발했습니다. 통제된 테스트에서 이 모델은 Shopify의 이전 시스템을 능가했으며, 발표에 따르면 추천을 통한 전환율이 더 높아졌습니다.Liquid AI의 CEO인 Ramin Hasani는 “추천은 금융, 의료, 전자상거래 분야의 의사결정 백본입니다”라고 말했습니다. “실제 세계에서 유용하려면 모델은 신뢰할 수 있고, 효율적이며, 빨라야 합니다.”파트너십에는 저지연 Shopify 워크로드 전반에 걸친 LFM의 다목적 라이선스, 지속적인 연구 개발 협력, 공유 로드맵이 포함됩니다. 초기 배포는 검색을 위한 텍스트 모델에 중점을 두고 있지만, 두 회사는 고객 프로필, 에이전트, 제품 분류를 포함한 추가 사용 사례를 위해 멀티모달 모델을 평가하고 있습니다.[파트너십의 재정적 조건은 공개되지 않았습니다. 이 협력은 Liquid AI가 미세한 벌레의 신경 구조에서 영감을 받아 MIT에서 개발한 액체 신경망 기술을 전자상거래, 금융 서비스 및 기타 분야의 상용 생산에 도입하려는 노력을 나타냅니다.
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2025.11.14 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)AI보안회사Mindgard가11월12일공개한보고서에따르면,OpenAI의Sora2비디오생성모델의취약점으로인해공격자가오디오전사를통해숨겨진시스템프롬프트를추출할수있다고합니다.이번발견은텍스트,이미지,비디오,오디오간의변환이정보유출을위한예상치못한경로를만드는멀티모달AI시스템의새로운보안과제를강조합니다.​오디오전사가보안장치를우회합니다AaronPortnoy가이끄는Mindgard연구원들은11월3일Sora2를대상으로실험을시작했으며,15초길이의짧은클립으로음성을생성하는것이모델의기초명령어를복구하는가장충실도높은방법임을발견했습니다.전통적인시각적방법은이미지와비디오프레임에렌더링된텍스트가시퀀스전반에걸쳐빠르게왜곡되어글자가읽을수없는근사치로변형되면서실패했습니다.QR코드와같은인코딩된형식역시똑같이신뢰할수없는것으로판명되었으며,Mindgard의보고서에따르면"시각적으로는그럴듯하지만디코딩가능한횡설수설"을생성했습니다.​획기적인발견은연구원들이Sora2에게시스템프롬프트의일부를말하도록요청했을때이루어졌으며,시간제한내에더많은내용을담기위해종종가속화된속도로진행되었습니다.이러한오디오클립을전사하고조각들을이어붙임으로써,그들은메타데이터를먼저생성하고,명시적으로요청되지않는한저작권이있는캐릭터를피하며,성적으로암시적인콘텐츠를금지하는등의규칙을드러내는거의완전한시스템프롬프트를재구성했습니다.​AI보안에대한광범위한영향OpenAI는11월4일다중모달시스템전반의프롬프트추출위험에대한일반적인인식을언급하며이취약점을인정했다.Sora2의시스템프롬프트자체에는매우민감한데이터가포함되어있지않지만,보안연구원들은시스템프롬프트가행동가드레일로기능하며구성비밀로취급되어야한다고강조한다.Mindgard는보고서에서"시스템프롬프트는모델안전경계를정의하며,유출될경우후속공격을가능하게할수있다"고밝혔다.​이취약점은다중모달모델의고유한약점을악용하는데,변환과정에서의미적표류가누적된다.AI시스템이여러데이터유형을처리함에따라시스템지침을보호하는것이점점더어려워지고있다.Mindgard는개발자들이시스템프롬프트를독점정보로취급하고,오디오및비디오출력에서유출을테스트하며,생성물에길이제한을구현할것을권장한다.​이번공개는9월말에출시된Sora2에대한광범위한조사가이루어지는가운데나왔다.PublicCitizen은11월11일딥페이크와유해콘텐츠에대한우려를이유로OpenAI에이도구를임시철회할것을촉구했다.OpenAI는Sora2에여러안전계층이포함되어있다고주장해왔지만,비평가들은그효과에의문을제기하고있다.
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2025.11.14 등록
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