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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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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
오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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2025.12.14 등록
저작권 소송에서 Meta를 고소한 작가들은 목요일 연방 판사에게 회사가 Llama AI 모델을 훈련시키기 위해 BitTorrent를 통해 불법 복제된 책을 다운로드하고 파일 공유를 통해 저작권이 있는 자료를 다른 사람들에게 적극적으로 재배포했다는 새로운 혐의로 소장을 수정해 줄 것을 요청했습니다.코미디언 Sarah Silverman과 작가 Richard Kadrey 및 Christopher Golden을 포함한 원고들은 Meta가 저작권이 있는 저작물을 어떻게 입수했는지에 대해 처음에는 “알 수 없었다”고 말했지만, 회사가 최근 증거 개시 과정에서 토렌트 활동에 대한 “결정적인 증거”를 제출했으며, 여기에는 Meta가 토렌트 사이트에서 그들의 저작물이 포함된 불법 복제 파일을 “시딩”했다는 증언이 포함되어 있습니다.새로운 주장은 Vince Chhabria 판사가 6월에 AI 모델을 훈련시키기 위해 저작권이 있는 책을 사용하는 것은 공정 이용에 해당한다고 판결했지만 배포에 대한 문제는 여지를 남긴 이후, BitTorrent 시딩을 통한 Meta의 불법 복제 자료 재배포가 훈련을 넘어선 저작권 침해에 해당하는지 여부를 중심으로 합니다.
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2025.12.14 등록
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