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해커들이 전 세계 크립토재킹 공격에서 AI 프레임워크를 악용

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.20 03:02
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cryptomining-cryptojacking.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


사이버 보안 연구원들에 따르면, 정교한 해커 그룹이 널리 사용되는 오픈 소스 AI 프레임워크의 아직 패치되지 않은 취약점을 악용하여 수백만 달러 가치의 컴퓨팅 클러스터를 탈취하고, 이를 자체 증식하는 암호화폐 채굴 봇넷으로 변환하고 있습니다.

Oligo Security는 ShadowRay 2.0으로 명명된 이번 캠페인이 Ray를 표적으로 삼고 있다고 밝혔습니다. Ray는 Anyscale이 개발하고 Amazon, OpenAI, Uber 등 여러 기업에서 사용하는 AI 오케스트레이션 프레임워크입니다. 이번 공격은 Ray의 인증되지 않은 Jobs API에 존재하는 치명적인 취약점 CVE-2023-48022를 악용하는데, 해당 취약점은 원격 코드 실행이 가능하며 아직 수정되지 않았고 공급업체에 의해 논쟁 중입니다.​

이번 캠페인은 2024년 3월에 발견된 초기 공격보다 훨씬 큰 규모의 확산을 보여줍니다. 현재 연구원들은 전 세계적으로 230,000개 이상의 Ray 서버가 노출되어 있는 것으로 집계하고 있는데, 이는 최초 ShadowRay 발견 당시의 몇 천 대와 비교해 10배 이상 증가한 수치입니다. IronErn440으로 추적되고 있는 위협 행위자는 처음에는 GitLab을 통해 악성코드를 배포했으나, 해당 인프라가 11월 5일에 폐쇄된 후 수일 만에 GitHub로 옮겨 작전을 재개했으며, 이 캠페인은 11월 17일 기준으로도 여전히 활동 중입니다.​


AI가 생성한 페이로드가 프리미엄 GPU를 노린다

이 공격은 AI로 생성된 코드를 사용해 취약한 Ray 클러스터를 식별하고 악용하며, 특히 시간당 $3~$4의 비용이 드는 Nvidia A100 GPU가 장착된 시스템을 주요 클라우드 플랫폼에서 표적으로 삼고 있습니다. The Register에 따르면, 연구진은 연간 400만 달러의 가치가 있는 수천 대의 머신이 60%의 Ray 클러스터에서 CPU 사용률 100%로 감염된 클러스터를 발견했습니다.​

"공격자는 취약점을 악용할 필요도 없었고, 단지 설계된 대로 Ray의 기능을 사용했을 뿐입니다."라고 Oligo의 연구원인 Ari Lumelsky와 Gal Elbaz는 썼습니다. "본질적으로 피해자의 인프라를 의도한 대로, 파이썬 코드—이미 실행 중인 애플리케이션처럼—를 악의적으로 사용하는 셈입니다".​

악성코드는 탐지를 피하기 위해 사용 가능한 자원의 60%로 리소스 사용량을 제한하고, 채굴 프로세스를 정상적인 시스템 서비스로 위장하며, 감염된 시스템에서 경쟁 크립토마이너를 적극적으로 제거합니다. 또, 15분마다 실행되는 크론 잡(cron job)과 systemd 수정으로 지속성을 유지합니다.​


논란이 되는 취약점으로 인해 인프라가 노출되다

CVE-2023-48022는 2023년 말에 처음 공개되었지만 아직 패치되지 않았습니다. Anyscale은 Ray가 "엄격하게 통제된 네트워크 환경"을 위해 설계되었다고 주장하며 취약점으로 분류하는 것에 이의를 제기하고 있습니다. GitHub는 악의적인 리포지토리에 대한 통보를 받은 후 허용 가능한 사용 정책을 위반한 계정을 제거했다고 확인했습니다.​

보안 전문가들은 이 캠페인이 암호화폐 채굴을 넘어 데이터 유출, 자격 증명 도용, 잠재적인 분산 서비스 거부 공격까지 확장된다고 경고합니다. 손상된 서버 중 하나에는 수년간의 회사 개발에 걸친 240GB의 소스 코드, AI 모델 및 데이터셋이 포함되어 있었습니다. Oligo 연구원들은 방화벽 규칙을 통해 Ray 클러스터를 보호하고, 대시보드 포트에 인증을 구현하며, 비정상적인 활동에 대한 지속적인 모니터링을 권장합니다.

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이번 주에 발표된 획기적인 연구에 따르면, 기술이 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고 ChatGPT와 같은 인공지능 시스템은 인간의 글쓰기를 완전히 모방할 수 없는 것으로 드러났다. 인지 능력에 대한 AI의 영향에 대한 우려가 커지는 가운데 발표된 이 연구는, AI가 생성한 산문이 인간 작가와 구별되는 고유한 “스타일 지문(stylistic fingerprint)”을 지니고 있음을 보여준다.유니버시티 칼리지 코크의 제임스 오설리번(Dr. James O’Sullivan)이 이끄는 이번 연구는, 전통적으로 필자 식별에 사용되던 계산 기반 방법인 문체 통계 분석(literary stylometry)을 인간과 AI의 창작 글쓰기를 체계적으로 비교하는 데 처음으로 적용한 사례다. 수백 편의 단편소설을 분석한 결과, 연구진은 AI가 매끄럽고 유창한 문장을 생성하긴 하지만, 매우 좁고 균질한 패턴을 따른다는 사실을 발견했다. 이에 반해 인간 작가들은 개인적 목소리, 창작 의도, 개별적 경험에 의해 형성된 훨씬 더 넓은 문체적 스펙트럼을 보여준다.오설리번은 “ChatGPT가 인간처럼 들리려고 할 때조차 그 글에는 여전히 탐지 가능한 지문이 남아 있으며, 이는 컴퓨터와 사람이 아직은 완전히 같은 스타일로 글을 쓰지 않는다는 점을 시사한다”고 말했다. 네이처(Nature)의 『Humanities and Social Sciences Communications』에 실린 이번 연구 결과에 따르면, GPT-3.5, GPT-4, Llama 70B를 포함한 AI 시스템이 생성한 텍스트는 균질한 패턴을 반영하는 촘촘한 군집으로 모이는 반면, 인간이 쓴 텍스트는 훨씬 더 큰 변이와 개성을 드러낸다.인지 영향에 대한 우려 증가스타일로메트리 연구 결과는 AI가 인간 인지에 미치는 영향에 대한 우려스러운 연구들과 함께 제시되고 있다. 매사추세츠 공과대학교(MIT)가 6월에 발표한 한 연구는 54명의 참가자를 대상으로, 에세이를 작성할 때 ChatGPT, 구글 검색, 혹은 어떠한 도움 없이 쓰도록 나누어 살펴보았다. 뇌 스캔 결과, ChatGPT를 사용한 참가자들은 신경 연결성이 가장 약하게 나타났고, 자신이 쓴 글을 기억하는 데 어려움을 겪었다. ChatGPT 사용자 중 83%가 자신의 에세이를 정확히 인용하지 못한 반면, 독립적으로 작성한 그룹에서는 그 비율이 11%에 불과했다.MIT 연구진은 이 현상을 “인지 부채(cognitive debt)“라고 명명하며, 단기적인 편의를 위해 미래의 인지 능력을 선(先)차입하는 것이라고 설명했다. 뇌만 활용한(도구를 사용하지 않은) 그룹은 창의성, 기억력, 의미 처리와 연관된 주파수 대역에서 가장 강한 신경 네트워크를 보여주었다.카네기멜론대학교와 마이크로소프트의 별도 연구에서는 319명의 지식 노동자를 대상으로 설문을 진행한 결과, AI 능력에 대한 신뢰도가 높을수록 비판적 사고 노력은 감소하는 경향이 있다는 사실을 밝혀냈다. 이 연구는 실제 AI 보조 과제 936건을 분석했으며, 생성형 AI가 효율성을 높여 주는 동시에 비판적 개입을 약화시키고 독립적인 문제 해결 능력을 떨어뜨릴 수 있다고 결론지었다.학생들의 우려가 고조되다옥스퍼드 대학 출판부(Oxford University Press)가 13-18세 영국 학생 2,000명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 80%가 학업에 AI를 정기적으로 사용하지만, 62%는 AI가 자신의 기술 개발에 부정적인 영향을 미친다고 생각하는 것으로 나타났다. 학생 4명 중 1명은 AI가 “스스로 과제를 수행하지 않고도 답을 찾는 것을 너무 쉽게 만든다”고 답했으며, 12%는 AI가 창의적 사고를 제한한다고 보고했다.광범위한 도입에도 불구하고, 학생들은 지침을 요구하고 있다. 옥스퍼드 보고서의 공동 저자인 에리카 갈레아(Erika Galea)는 “오늘날의 학생들은 기계와 함께 사고하기 시작하고 있습니다. 아이디어를 처리하는 데 유창함과 속도를 얻고 있지만, 때때로 멈추고, 질문하고, 독립적으로 사고하는 것에서 오는 깊이를 잃고 있습니다”라고 말했다.
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2025.12.21 등록
293억 달러의 가치를 평가받는 AI 코드 에디터 Cursor가 코드 리뷰 스타트업 Graphite를 현금 및 지분 거래로 인수하고 있으며, 이는 앞으로 몇 주 내에 완료될 것으로 예상되며, 코드 작성 및 검토 도구를 결합하여 엔드투엔드 개발 플랫폼을 만들 것입니다.이번 인수는 Cursor CEO Michael Truell이 소프트웨어 개발에서 증가하는 병목 현상이라고 부르는 문제를 해결하기 위한 것으로, AI가 코드 작성을 가속화했지만 리뷰 프로세스는 변하지 않은 상황에서, Graphite는 Shopify 및 Snowflake ㅡ를 포함한 500개 이상의 기업에서 수만 명의 엔지니어에게 서비스를 제공하고 있습니다.[이 거래는 Cursor가 연간 매출 10억 달러를 달성한 지 한 달 만에 이루어진 것으로, 2024년 15억 1천만 달러에서 2032년 거의 90억 달러로 성장할 것으로 예상되는 AI 코딩 시장에서 OpenAI, Anthropic, GitHub Copilot을 포함한 경쟁사들에 대해 회사를 더욱 공격적으로 포지셔닝합니다.
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2025.12.21 등록
• 중국은 금요일 슝안신구에서 오픈소스 AI 기상 모델인 Fengyuan V1.0을 출시했으며, 이는 관측 데이터로부터 직접 전 지구 예보를 생성할 수 있는 독자적 지식재산권을 가진 중국 최초의 종단간(end-to-end) AI 기상 시스템을 의미한다[chinadaily +1].• 이번 출시는 NOAA가 AI 기반 예보 모델 3종을 공개한 지 불과 이틀 만에 이루어진 것으로, 더 빠르고 정확한 AI 기상 예측 시스템 개발 경쟁에서 미국과 중국 간 기상 기술 분야의 경쟁이 심화되고 있음을 보여준다[techspot +2].• 중국 기상국 관계자들은 Fengyuan이 극한 기상 현상 탐지에 중점을 두고 저고도 경제 및 에너지 공급을 포함한 특화 분야를 지원할 것이며, 일대일로 이니셔티브를 통해 국제 협력을 확대할 계획이라고 밝혔다[chinadaily +1].
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2025.12.21 등록
• 라쿠텐 그룹인 [RKUNY +1.40%]는 일본어에 최적화된 7,000억 파라미터 대규모 언어 모델 Rakuten AI 3.0를 12월 18일 공개했다. 이 모델은 일본어 벤치마크에서 GPT-4o를 능가했으며, 유사 규모의 서드파티 AI 모델 대비 최대 90%의 비용 절감을 제공한다.[global.rakuten +1]• 이 모델은 일본 정부가 지원하는 GENIAC 프로젝트의 일환으로 개발되었으며, 일본 경제산업성 및 신에너지·산업기술종합개발기구(NEDO)가 주도하고, 이 이니셔티브를 통해 일부 학습 비용을 지원받았다.[global.rakuten +1]• 라쿠텐은 2026년 봄에 이 모델을 오픈 웨이트로 공개할 계획이며, Rakuten AI Gateway 플랫폼을 통해 전자상거래, 핀테크, 여행, 엔터테인먼트 서비스 등 자사 전체 에코시스템에 이를 통합하고 있다.[global.rakuten +1]
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2025.12.21 등록
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