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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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OpenAI의 코딩 에이전트 Codex의 제품 개발을 이끌고 있는 Alexander Embiricos는 일요일에 공개된 Lenny’s Podcast에서 인간의 타이핑 속도와 프롬프트를 지속적으로 작성하고 AI 작업을 검증해야 하는 필요성이 인공 일반 지능을 달성하는 데 있어 “현재 과소평가되고 있는 제한 요인”이라고 말했다.Codex는 8월 출시 이후 20배 성장했으며 현재 매주 수조 개의 토큰을 처리하고 있다. Embiricos는 시스템이 AI 에이전트가 지속적인 인간의 감독 없이 기본적으로 작동할 수 있도록 하면 생산성 향상이 가속화될 것이라고 주장했다.Embiricos는 얼리 어답터들이 2026년부터 극적인 생산성 증가를 경험할 것이며, AGI는 이러한 초기 성과와 주요 기업들이 AI 에이전트를 통해 완전한 자동화를 달성하는 시점 사이 어딘가에 도래할 것이라고 예측했다.
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2025.12.15 등록
한국은 2026년 1월 22일부터 국가 인공지능 기본법을 시행할 예정이며, 2026년 8월부터 대부분의 AI 규칙을 시행할 유럽연합보다 앞서 포괄적인 인공지능 규제를 시행하는 세계 최초의 국가가 됩니다. 이러한 움직임은 최근 조사에서 한국 AI 스타트업의 98%가 대대적인 변화에 여전히 준비되지 않은 것으로 나타나면서, 국내 급성장하는 기술 부문에서 중소기업의 생존에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.​2025년 1월에 법률로 서명된 인공지능 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법은 국가 AI 위원회 설립, 기본 3개 년 AI 계획 수립, 특정 AI 시스템에 대한 공개 의무를 포함한 안전성 및 투명성 요구사항 부과를 의무화하고 있습니다. 이 법은 위험 기반 접근 방식을 적용하며, 특히 의료, 교육, 공공 서비스와 같은 중요 부문에서 운영되는 고영향 AI 시스템에 대해서는 엄격한 규칙을 적용합니다.스타트업들, 준비 시간 부족에 경보 발령스타트업 얼라이언스가 2025년 12월 국내 AI 기업 101곳을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 신규 규제를 준수하기 위한 대응 시스템을 구축한 기업은 단 2%에 불과한 것으로 나타났다. 나머지 기업 중 48.5%는 법에 대해 익숙하지 않고 준비가 되어 있지 않다고 답했으며, 다른 48.5%는 인지하고 있으나 준비가 부족하다고 응답했다. 조사는 불명확한 기준, 특히 통지 범위, 생성형 AI의 정의, 고영향 AI 시스템 지정 기준 등을 주요 부담 요인으로 지적했다.​한국인터넷기업협회 관계자는 현지 언론에 "절차상 요건으로 인해 시행령이 법 시행 직전에야 확정될 것으로 예상되어 기업들이 새로운 규정에 대비할 충분한 시간을 갖지 못할 수 있다"고 말했다. "특히 스타트업에게는 매우 부담스러울 것이다."​업계 관계자들은 일부 기업들이 1월 22일 이후 서비스를 갑작스럽게 수정하거나 중단해야 할 수도 있다고 경고한다. 이러한 규제 압박은 엄격한 준수 요건보다 혁신 촉진에 초점을 맞춘 부드러운 자율 거버넌스 접근 방식을 채택한 일본으로의 이전을 고려하는 한국 AI 스타트업의 수를 증가시키는 것으로 여겨진다.워터마크 요구사항이 논란을 촉발하다AI 생성 콘텐츠에 라벨을 표시하도록 요구하는 의무적 워터마킹 조항은 새로운 프레임워크에서 특히 논란이 되는 측면으로 부상했습니다. 딥페이크와 허위정보를 억제하기 위한 목적이지만, 업계 관계자들은 요구사항이 너무 모호하며 소비자들이 AI 생성 제품을 기피하게 만들 수 있다고 주장합니다.​"AI 생성 콘텐츠라도 일반적으로 품질을 향상시키기 위해 수많은 개인들이 협력하지만, 'AI 생성'으로 표시되면 소비자들이 꺼릴 수 있습니다"라고 한 AI 콘텐츠 기업의 관계자가 밝혔습니다. 2025년 12월에 발표된 AI 생성 광고에 대한 모니터링 강화 계획은 소셜 미디어 플랫폼 전반에 걸쳐 확산되는 조작된 콘텐츠와 딥페이크에 대한 우려를 더욱 강조합니다.​우려에도 불구하고, 과학기술정보통신부는 행정 벌금을 부과하기 전에 최소 1년의 유예 기간을 발표하여 기업들에게 추가 준비 시간을 제공했습니다. 배경훈 장관은 시행령이 "대한민국이 글로벌 AI 강국 3위로 도약하기 위한 제도적 초석"이 될 것이라고 강조했습니다.
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2025.12.15 등록
인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
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