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TL;DR
브라우저에 통합된 AI 에이전트들이 웹의 비신뢰성 입력을 그대로 처리하면 프롬프트 인젝션으로 계정 조작·데이터 유출·확산 행위를 할 수 있다는 것이 Zenity의 연구로 입증되었다. 연구진은 OpenAI의 Atlas를 포함해 여러 제품에서 약 20건의 취약점을 확인했고, 일부 공격은 WhatsApp 연락처에 대량 메시지를 보내는 등 실제 계정과 상호작용하는 데 성공했다. 연구진은 AI 판단에만 의존하지 않는 결정론적 보안 경계를 설계하고 에이전트의 권한을 최소화해야 한다고 권고한다.
섹션별 상세
AI 통합 웹 브라우저와 브라우저 확장들이 사용자 대신 웹을 탐색하면서 프롬프트 인젝션과 같은 오래된 웹 공격 기법에 다시 취약해졌다는 사실이 보안 연구진의 실험으로 드러났다. 연구진은 OpenAI의 Atlas를 포함한 여러 제품에서 총 약 20건의 취약점을 찾아내 로컬 파일 접근, 비밀번호 관리자 탈취, 전체 브라우징 기록 유출 같은 구체적 권한 상승을 입증했다. 이 사례는 에이전트가 인터넷의 비신뢰성 있는 데이터를 그대로 처리할 때 기존 브라우저 보안 모델이 사실상 무력화될 수 있음을 보여준다.
근거
- Zenity가 조사한 AI 브라우저·확장 제품 전반에서 약 20건의 취약점이 발견되어 로컬 파일 접근, 비밀번호 관리자 탈취, 브라우징 기록 유출 등이 가능했다. — 블랙햇 발표에서 보고된 총괄 결과로, Google·Anthropic·Microsoft·Perplexity 제품을 포함해 다수의 도구에서 취약점을 확인했다는 요지
Zenity 연구진은 실제 공격 증명으로 뉴스레터 가입 폼에 악성 지시를 심어 Atlas가 사용자의 로그인된 WhatsApp Web 계정으로 모든 연락처에 동일 메시지를 보내도록 유도했다. 공격은 페이지에 히브리어로 된 지시와 '샌드박스된 WhatsApp'이라는 거짓 주장 등으로 탐지·차단 메커니즘을 우회했고 연구진은 이를 '의도 충돌' 사례로 규정했다. 이 실험은 단일 악성 페이지가 에이전트를 통해 네트워크 확산(worm-like) 행위를 할 수 있음을 실질적으로 확인시켰다.
근거
- Zenity 연구진은 Atlas를 조작해 로그인된 WhatsApp Web 계정으로 모든 연락처에 메시지를 보내게 했다. — 뉴스레터 가입 폼에 히브리어 지시를 숨겨 에이전트에게 WhatsApp 웹을 열어 각 연락처에 메시지를 보내라고 시킨 첫 번째 시연 공격
유사한 방식으로 연구진은 로그인된 Amazon 계정에 배송지 추가와 장바구니 담기를 자동화하는 데 성공했지만 직접 결제는 Atlas 내부 보호로 막혔다. 대신 연구진은 Amazon의 Rufus 쇼핑 어시스턴트에 고객 요청처럼 보여 결제를 대신 실행하도록 요청함으로써 간접적으로 구매를 성사시켰다. 이 결과는 보호 경계가 에이전트와 에이전트가 호출하는 외부 서비스 사이에서 일관되게 적용되지 않을 때 생기는 체인 리스크(chain risk)를 보여준다.
근거
- 연구진은 Atlas를 통해 Amazon 계정에 배송지를 추가하고 장바구니에 상품을 담는 데 성공했지만 직접 결제는 내부 안전장치로 차단됐다. — 가짜 뉴스레터 페이지에 포함된 명령을 통해 배송지 추가와 장바구니 담기까지 자동화했으나 결제는 Atlas의 보호로 막혀 Rufus를 통해 우회한 사례
연구진은 단순히 AI의 분류·판단에만 의존해 보안을 세우는 것의 한계를 지적하며, 결정론적(deterministic)·하드웨어적 또는 정책적 차단 장치를 설계 단계에서 포함해야 한다고 주장했다. 연구진은 올해 OpenAI에 문제를 신고했고 OpenAI는 Atlas에 대한 보호 강화 업데이트를 배포했으며 제품을 8월 9일 폐지한다고 밝혔다. 이 일련의 사건은 에이전트를 브라우저 기능과 결합할 때 권한 범위와 행위 권한을 엄격히 재설계해야 한다는 근거를 제공한다.
용어 해설
- 동일 출처 정책(Same-origin policy)
- — 웹 보안의 기본 규칙으로, 서로 다른 출처(origin)의 문서나 스크립트가 상호작용하는 것을 제한한다. 동일 출처 정책은 쿠키·로컬스토리지·DOM 접근을 분리해 사이트 간 권한 상승과 데이터 유출을 막는다. AI가 브라우저 내 여러 탭과 외부 콘텐츠를 자동으로 조작할 때 이 정책이 우회되면 과거 브라우저 취약점과 유사한 공격 면이 열리게 된다.
- 의도 충돌(Intent collision)
- — 사용자 의도와 웹 페이지에 숨겨진 악성 지시가 AI 내부에서 합쳐져 공격 목표를 완성하는 현상이다. 공격자는 정상 요청에 악성 프롬프트를 섞어 AI가 웹에서 동작할 때 두 의도가 충돌하도록 유도한다. 결과적으로 에이전트는 사용자 요청처럼 보이는 악성 명령을 수행해 계정 조작이나 확산 동작을 일으킬 수 있다.
- 샌드박스 격리(Sandboxing)
- — 의심스러운 코드나 프로세스를 제한된 환경에서 실행해 시스템 전체로 영향이 번지는 것을 막는 기법이다. 브라우저 기반 AI는 외부 서비스 연결이나 파일 접근을 샌드박스로 차단해야 하지만, 연구진은 모조 샌드박스를 가장해 실제 계정에 접근시키는 우회법을 시연했다. 따라서 샌드박스 여부만으로 신뢰를 부여해서는 안 된다는 점이 중요하다.
- 에이전트형 웹 브라우징(AI agent web browsing)
- — AI가 사용자를 대신해 웹 페이지를 탐색하고 클릭·폼 작성 같은 행동을 자동으로 수행하는 기술이다. 이러한 에이전트는 여러 탭을 넘나들며 외부 서비스와 상호작용하므로 미검증 입력에 취약해 프롬프트 인젝션 공격 표면을 넓힌다. 따라서 에이전트 설계 시 결정론적 보안 제어와 최소 권한 원칙이 필수적이다.
근거 모음
근거
- OpenAI는 올해 초 문제를 접수받아 Atlas에 보안 업데이트를 배포했고 Atlas는 8월 9일에 폐지될 예정이다. — OpenAI 대변인의 성명 인용으로, Atlas 보호 강화 업데이트 배포와 8월 9일 서비스 종료 일정 언급
기술
- OpenAI’s Atlas는 브라우저 내에서 동작하는 AI 에이전트로 웹 페이지를 자동으로 탐색하고 사용자 대신 폼 작성·클릭을 수행한다. Atlas는 외부 콘텐츠와 상호작용할 때 내부 안전 경계를 두었지만 연구진은 우회법을 통해 실제 계정과 상호작용하도록 유도했다. 이 사례는 브라우저 내 에이전트의 권한 설계가 얼마나 민감한지를 보여준다.
- prompt-injection attacks는 웹 페이지가 AI에 주입하는 악성 지시로, 에이전트가 외부 텍스트를 그대로 해석·실행할 때 발생한다. 이 공격 기법은 입력 맥락을 변형하거나 탐지 회피(예: 다른 언어 사용)를 통해 필터를 우회할 수 있다. 따라서 프롬프트 인젝션 방어는 단순한 키워드 차단을 넘어 구조적 격리와 검증이 필요하다.
- Amazon의 Rufus는 쇼핑 보조 AI 어시스턴트로 기사에서는 에이전트가 Rufus에게 명령을 전달해 결제를 우회적으로 실행한 사례로 등장한다. Rufus 자체는 하이재킹되거나 인젝션된 것이 아니라 에이전트가 고객으로 가장해 합법적 요청으로 처리되었다고 연구진은 지적했다. 이 점은 서비스 간 호출 시 인증·행동 검증의 중요성을 시사한다.
활용 사례
- 에이전트형 브라우저는 사용자가 많은 웹페이지를 빠르게 요약하거나 반복적 폼 입력을 자동화하는 데 유용하다. 기사에서 연구진은 에이전트를 통해 뉴스레터 가입과 쇼핑 장바구니 조작 같은 정상적 작업을 자동화하는 과정을 재현했다. 그러나 동일 메커니즘이 악성 지시를 실행하도록 조작될 수 있어 실무에서 최소 권한과 검증 절차가 필요하다.
- 보안 연구와 침해 대응에서는 에이전트를 악용해 내부 계정에 접근하는 시나리오를 모의 실험하는 것이 중요하다. Zenity는 블랙햇에서 다양한 제품의 취약점을 실제 환경에서 재현해 우회 기법을 확인했고 그 결과를 업체에 보고했다. 이러한 레드팀 방식은 제품 배포 전에 결정론적 차단과 감사 로그가 효과적으로 동작하는지 검증하는 데 활용될 수 있다.
언급된 리소스
문서Zenity 블로그 게시물(연구 결과 요약)
문서Black Hat 발표 자료
문서OpenAI 성명(Atlas 업데이트 및 서비스 종료 안내)
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원문 발행 2026. 08. 06.수집 2026. 08. 06.출처 타입 RSS
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