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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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구글이 빠른 속도와 낮은 비용을 갖춘 경량 인공지능(AI) 모델 '제미나이3 플래시'를 17일(현지시간) 공개했다. 이번 출시로 구글은 최상위 모델인 '딥싱크', 균형 모델인 '프로'와 함께 제미나이3 제품군의 삼각 편대를 완성했다.상위 모델 능가하는 성능, 4분의 1 가격제미나이3 플래시는 일부 벤치마크에서 상위 모델인 제미나이3 프로를 능가하는 성과를 보였다. 일반 지식을 측정하는 'MMLU-Pro'에서 81.2%, 코딩 능력을 재는 'SWE-벤치 베리파이드'에서 78%를 기록해 프로 모델의 각각 81%와 76.2%를 웃돌았다.​과학 지식 평가인 'GPQA 다이아몬드'와 인류의 마지막 시험으로 불리는 'HLE' 벤치마크에서도 각각 90.4%와 33.7%를 기록해 프로 모델(91.9%, 37.5%)과 큰 차이가 없는 수준을 보였다.​속도와 지능의 균형제미나이3 플래시는 제미나이 2.5 프로보다 3배 빠른 속도를 자랑하며, 일상적 작업에서 평균 30% 적은 토큰을 사용한다. API 요금은 토큰당 0.5∼3달러로 프로 모델(2∼12달러)의 4분의 1 수준이다.​조시 우드워드 구글랩스·제미나이 담당 부사장은 "오랫동안 AI는 비싸고 느린 대형 모델과 성능이 떨어지는 고속 모델 사이 선택을 강요했다"며 "제미나이3 플래시는 이와 같은 타협을 끝내고 지능과 속도를 모두 제공한다"고 밝혔다.​제미나이3 플래시는 무료 이용자를 포함해 전 세계에서 사용할 수 있으며, 구글은 제미나이 앱과 AI 모드에서 이를 기본 모델로 적용했다.경량 모델은 방대한 데이터로 학습한 상위 모델을 기반으로 '증류'라는 작업을 거쳐 만들어진다. 속도가 빠르면서도 상위 모델에 버금가는 성능을 내는 것이 특징이다.
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2025.12.20 등록
• OpenAI, ChatGPT의 '따뜻함'과 '열정' 수준을 사용자가 조절할 수 있는 기능 출시• 이모지, 헤더, 목록 사용 빈도도 개인화 설정 가능• 채팅 내에서 직접 이메일 텍스트 수정 및 포맷팅 기능 추가OpenAI가 ChatGPT의 친절함 수준을 사용자가 직접 조절할 수 있는 새로운 기능을 선보였다. 금요일부터 순차 배포되는 이번 업데이트를 통해 사용자는 ChatGPT의 '따뜻함'과 '열정'이라는 성격 특성을 '더 많이' 또는 '더 적게' 원하는 대로 설정하거나 기본값을 유지할 수 있게 됐다.이 외에도 ChatGPT가 이모지, 헤더, 목록을 얼마나 자주 사용할지 조정하는 옵션도 제공된다. 이러한 설정은 ChatGPT 앱 좌측 상단 메뉴를 탭한 후 프로필을 선택하고 '개인화' 항목에서 '특성 추가'를 선택하면 확인할 수 있다. 여기서 사용자는 AI 챗봇의 '성격'도 선택할 수 있는데, 독특함, 전문적임, 친근함, 냉소적임 등 다양한 옵션이 마련되어 있다.또 다른 업데이트는 ChatGPT로 이메일을 작성하는 방식을 개선한다. 이제 채팅 내에서 직접 텍스트를 수정하고 포맷을 변경할 수 있다. 특정 텍스트 부분을 하이라이트하여 ChatGPT에게 해당 부분만 수정하도록 요청할 수도 있어, 별도의 프롬프트에서 해당 섹션을 일일이 지정할 필요가 없어졌다.
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2025.12.20 등록
OpenAI는 2025년 12월 17일 뉴스 조직을 위한 아카데미를 출범했으며, 이는 기자와 출판사가 AI 도구를 업무 흐름에 통합할 수 있도록 주문형 교육, 기술 플레이북 및 오픈 소스 프로젝트를 제공하는 무료 글로벌 학습 플랫폼입니다.이 이니셔티브는 뉴욕에서 열린 AI 및 저널리즘 정상회의에서 공개되었으며, Brown Institute for Media Innovation 및 Hearst와 공동 주최했고, American Journalism Project 및 The Lenfest Institute for Journalism과의 파트너십을 기반으로 합니다.이 아카데미는 OpenAI가 The New York Times Company [NYT +0.35%]로부터 저작권 소송을 받고 있는 동시에 News Corp [NWSA -0.95%] 및 Axel Springer를 포함한 주요 출판사들과 라이선스 계약을 추진하고 있는 가운데 출범했습니다
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2025.12.20 등록
개발자 생산량이 76% 급증했습니다. 2025년 AI 코딩 도구가 개발자당 코드 라인 수를 4,450에서 7,839로 늘렸으며, 중간값 풀 리퀘스트 크기가 3월부터 11월까지 33% 증가했다고 2,000개 기업의 월 10억 라인 코드를 처리하는 Greptile 연구가 밝혔습니다.AI 코딩 어시스턴트 채택률이 **소프트웨어 개발 전문가의 90%**에 도달했으며, CodeRabbit의 470개 오픈 소스 풀 리퀘스트 분석 결과 AI 생성 코드가 사람이 작성한 코드보다 1.7배 더 많은 결함을 발생시키고, 논리 오류는 75% 증가했으며 성능 비효율성은 거의 8배 더 자주 나타나는 것으로 나타났습니다.OpenAI 대비 Anthropic SDK 다운로드 비율이 2024년 1월 47:1에서 2025년 11월 4.2:1로 급락하면서 경쟁 구도가 빠르게 변화하고 있으며, 전문가들은 AI의 예측 가능한 품질 약점을 완화하기 위해 더 엄격한 코드 리뷰 프로세스와 자동화된 테스트를 권장하고 있습니다.
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2025.12.20 등록
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