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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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Nvidia는 12월 15일, 여러 AI 모델이 복잡한 작업에서 협업하는 다중 에이전트 시스템을 구동하도록 설계된 오픈소스 AI 모델 Nemotron 3 패밀리를 공개했으며, Nano 변형은 이전 버전보다 4배 높은 처리량을 제공합니다.이 칩 제조업체는 300억 개의 매개변수를 가진 Nano 모델과 함께 3조 개의 토큰으로 구성된 학습 데이터와 오픈소스 강화 학습 도구를 공개했으며, 최대 5,000억 개의 매개변수를 가진 더 큰 Super 및 Ultra 변형은 2026년 상반기에 출시될 예정입니다.ServiceNow, Perplexity, CrowdStrike, Oracle을 포함한 얼리 어답터들이 Nemotron을 기업 워크플로우에 통합하고 있으며, 분석가들은 이번 출시를 AI 시장을 혼란에 빠뜨리는 비용 효율적인 경쟁업체들에 대한 Nvidia의 대응으로 보고 있습니다.
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2025.12.16 등록
600만 명의 사용자를 보유하고 “추천(Featured)” 배지를 단 Google Chrome 확장 프로그램인 Urban VPN Proxy가, 2025년 7월부터 사용자의 ChatGPT, Gemini, Claude 및 기타 7개 AI 플랫폼과의 비공개 대화를 몰래 가로채 데이터 브로커에게 판매해 온 것으로 Koi Security 소속 보안 연구원들의 분석 결과 드러났다.이 확장 프로그램은 AI 플랫폼 페이지에 전용 스크립트를 주입하여 브라우저 기능을 재정의하고, 모든 프롬프트와 응답, 대화 시간 정보, 세션 메타데이터(의료 관련 질문, 금융 정보, 독점 소스 코드 등 포함)를 포착한 뒤 이를 Urban VPN의 서버로 전송해 “마케팅 분석 목적”으로 활용한다.동일한 수집 코드를 포함한 동일 발행인의 추가 확장 프로그램 7개가 Chrome과 Microsoft Edge에서 총 800만 명이 넘는 사용자에게 영향을 주고 있으며, 이 데이터 수집 기능은 하드코딩된 설정으로 기본 활성화되어 있어서 확장 프로그램을 완전히 제거하지 않는 이상 비활성화할 수 없다.
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2025.12.16 등록
OpenAI의 ChatGPT는 2025년 세계에서 가장 인기 있는 생성형 AI 서비스로 1위 자리를 유지했지만, 월요일 발표된 Cloudflare의 연간 리뷰 보고서에 따르면 상위 10위권 밖에서 9월 중순까지 2위로 급상승한 Google의 Gemini, 그리고 Anthropic의 Claude와 Perplexity로부터 치열한 경쟁에 직면했다.중국 챗봇 DeepSeek는 올해 가장 극적인 등장을 했으며, 1월 28일과 2월 3일 사이에 상위 20위권 밖에서 3위로 급등한 후 2025년 나머지 기간 동안 6위에서 10위 사이에서 안정화되었다.ChatGPT는 11월 말까지 Cloudflare의 전체 인터넷 서비스 순위에서 33위로 올라섰으며—Discord, Pinterest, Reddit보다 앞서—12월 기준 Gemini의 13.4%, Perplexity의 6.4%에 비해 AI 검색 시장의 61.3%를 차지하고 있다.
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2025.12.16 등록
최신 AI 언어 모델들은 정치적 설득에 매우 효과적이 되고 있지만, 우려스러운 새로운 연구는 이들이 기시 갤로핑(Gish galloping)이라는 토론 전술—상대방을 빠른 주장의 흐름으로 압도하는 기법—을 통해 사실적 정확성을 희생함으로써 이러한 힘을 얻는다는 것을 밝혀냈습니다.옥스퍼드 대학교, 런던 정치경제대학교, 영국 AI 보안 연구소의 과학자들은 약 77,000명의 참가자를 대상으로 19개의 언어 모델을 테스트했으며, 연구자들은 이를 현재까지 AI 설득에 대한 가장 큰 규모의 체계적 조사라고 설명합니다. 12월 3일 저널 Science에 발표된 연구 결과는 설득력과 진실 사이의 직접적인 트레이드오프를 보여줍니다.​GPT-4o와 같은 언어 모델이 의료 예산이나 이민 정책과 같은 정치적 문제에 대해 "사실과 정보에 집중"하여 사용자를 설득하도록 지시받았을 때, 10분간의 상호작용 동안 약 25개의 주장을 생성했습니다. 2025년 3월 버전의 GPT-4o는 표준 조건에서 78%의 정확한 주장을 만들었지만, 정보로 사용자를 압도하도록 프롬프트되었을 때 정확도는 62%로 급락했습니다. GPT-4.5는 더욱 급격한 하락을 보여 70%에서 56%로 정확도가 떨어졌습니다.기시 갤럽 효과미국의 창조론자 듀안 기시(Duane Gish)의 이름을 딴 이 전술은, 점점 더 검증하거나 반박하기 어려워지는 사실과 통계의 빠른 흐름으로 상대를 압도하는 것을 포함한다. 이 기법은 논증의 질보다 양을 우선시하며, 인류학자 유지니 스콧(Eugenie Scott)이 확립한 정의에 따르면 종종 "반쪽짜리 진실, 왜곡, 그리고 노골적인 거짓말"을 포함한다.​옥스퍼드 연구는 전문화된 훈련 방법과 전략적 프롬프팅이 AI의 설득력을 각각 최대 51%와 27%까지 증가시켰다는 것을 발견했다—이는 종종 모델 규모를 늘리는 것보다 더 큰 향상이었다. 모델 간 설득력의 설명 가능한 변동 중 대략 절반은 정보 밀도, 즉 대화 중 생성된 사실 확인 가능한 주장의 순수한 양으로 추적될 수 있었다.민주주의의 딜레마연구 결과는 초기의 낙관론에서 우려스러운 반전을 보여줍니다. 작년에 과학자들은 AI 챗봇이 합리적인 사실로 음모론을 다룸으로써 잘못된 정보에 맞서 싸울 수 있다는 희망을 제시했습니다. 5월 Nature에 발표된 별도의 연구에서는 개인 정보에 접근할 수 있는 GPT-4가 인간 토론자보다 사용자를 설득할 확률이 81.2% 더 높다는 것을 발견했습니다.​Bloomberg Opinion 칼럼니스트 Parmy Olson에 따르면, 중간 규모의 자원을 가진 캠페인이 약 50,000달러의 컴퓨팅 비용으로 이러한 설득 봇을 배치할 수 있다고 합니다. 연구자들은 이념적 아이디어를 추진하거나, 정치적 불안을 조성하거나, 정치 시스템을 불안정하게 만들려는 누구나 설득 캠페인을 위해 오픈 소스 모델을 사용할 수 있다고 경고합니다. 연구는 설득 효과가 초기 대화 후 최소 한 달 동안 지속되었음을 보여주었습니다.
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2025.12.16 등록
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