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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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인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
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2025.11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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2025.11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
서바이벌 게임 DayZ의 제작자이자 Rocketwerkz의 CEO인 Dean Hall은 게임 개발의 미래에 대해 대담한 예측을 내놓았습니다: 전통적인 게임 엔진이 아닌 프레임워크가 업계를 지배할 것이라는 것입니다. Game Developer와의 인터뷰에서 Hall은 우주 시뮬레이션 게임 Kitten Space Agency를 위해 특별히 제작된 자신의 스튜디오의 커스텀 C# 프레임워크 Brutal이 개발자들이 게임 제작에 접근하는 방식의 근본적인 변화를 대표한다고 설명했습니다.이 예측은 수년간 게임 개발의 표준이었던 Unity와 Unreal Engine과 같은 비주얼 스크립팅 도구의 현재 지배력에 도전장을 내밉니다. Hall은 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 언어 기반 코딩을 더 접근 가능하게 만들어, 비주얼 기반 스크립팅의 주요 이점을 잠재적으로 제거할 수 있다고 주장합니다. “LLM이 언어 기반 코딩을 더 접근 가능하게 만든다면, 비주얼 기반 스크립팅은 그 우위를 잃게 됩니다”라고 Hall은 설명했습니다.첫 번째 원리로부터 구축하기“최신 .NET 기능을 사용하면서 Vulkan 그래픽 API를 포함한 고성능 C++ 라이브러리 및 도구에 대한 저수준 API 액세스를 제공하는” 도구로 설명되는 Brutal은 기존 엔진들이 효율적으로 해결할 수 없었던 특정 기술적 과제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 이 프레임워크는 개발자들이 게임 시스템을 처음부터 구축할 수 있게 하여, “어떻게 할 것인가?“보다 “무엇을 하려고 하는가?“를 먼저 물을 수 있도록 합니다.Kerbal Space Program의 제작자인 Felipe Falanghe와 함께 작업하면서, Hall의 Rocketwerkz 팀은 약 1년 만에 Kitten Space Agency 알파 전체를 구축했습니다. 11월 13일에 공개 프리 알파를 출시한 이 게임은 카메라가 0-0-0에 고정되어 있고 모든 것이 카메라를 기준으로 그려지는 맥락적 렌더링(contextual rendering)을 사용하는데, 이는 Unity나 Unreal과 같은 씬 기반 엔진에서는 구현하기 어려운 기법입니다.문서화 보조 도구로서의 LLMsHall과 Falanghe는 LLM이 프레임워크 워크플로우를 실행 가능하게 만들었다고 평가하지만, 일반적으로 AI 코딩 도구와 연관된 방식은 아니라고 말한다. “vibe coding”을 통해 코드를 생성하는 대신, 개발자들은 LLM을 사용하여 C# 라이브러리와 Vulkan에 대한 문서에 빠르게 접근함으로써 수 시간의 수동 조사를 건너뛸 수 있다. Hall은 LLM이 잘 정의된 프로그래밍 언어를 어떻게 처리하는지를 언급하며 “고도로 구조화된, 사실상 잔인할 정도로 구조화된 언어보다 더 나은 것이 무엇이 있겠습니까?“라고 말했다.이러한 예측에도 불구하고, Hall은 Brutal이 만능 솔루션이 되도록 의도된 것은 아니라고 강조했다. 이 프레임워크는 Ahwoo라는 상업적 법인을 통해 오픈 소스로 제공될 예정이지만, Hall은 다른 사람들이 유사한 원칙을 따르는 다른 프레임워크를 만들 것으로 기대한다. 그는 “저는 Brutal이 만능 주머니칼이 되는 것을 좋아하지 않습니다. 왜냐하면 그것이 사실이라고 생각하지 않기 때문입니다”라고 말했다.
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2025.11.23 등록
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