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[IT뉴스][기자수첩] 10분에 7개 자해극···정부 '제로데이' 공포 숨바꼭질

온카뱅크관리자

2026-05-09 10:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 이미 뚫린 구멍만 찾는 사이버쇼 정작 커널·펌웨어 전쟁은 외면 RAG·벡터DB 자체가 공격 표면 “AI로 AI 막는다"는 SF가 현실로 
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 <img alt="이재명 대통령이 지난해 8월 22일 용산 대통령실에서 열린 제1회 국가과학기술자문회의 전원회의에서 국기에 경례하고 있다. / 청와대" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/09/552814-8XPEppr/20260509100704206sapt.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="Phdjnpzt5R" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/09/552814-8XPEppr/20260509100704206sapt.jpg" width="658">
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 이재명 대통령이 지난해 8월 22일 용산 대통령실에서 열린 제1회 국가과학기술자문회의 전원회의에서 국기에 경례하고 있다. / 청와대
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 과학기술정보통신부가 보여준 '인공지능(AI) 침투 시연'은 한마디로 '확정된 뚫린 구멍(N-day)'을 들춰보는 자해극이었다. 앤스로픽의 '클로드 오퍼스 4.7'이라는 명검을 들고도 이미 알려진 취약점만 휘젓는 모습은 행정 무능을 증명할 뿐이었다.
 미국 월가와 좌파 매체가 '미토스 공포 마케팅'에 열을 올리는 사이, 국내에선 국가 안보를 위협하는 '제로데이(Zero-day)'가 AI 행정 시스템 내부로 스며들 순간만 기다리고 있다. 기존 사이버 보안 체계보다 "AI로 AI를 막겠다"는 식의 자동화 환상이 오히려 무한한 공격 표면과 우회 경로를 만들어낼 수 있기 때문이다.
 필요한 것은 보여주기식 AI 침투 시연이 아니라 실제 공격 구조를 전제로 한 실전형 훈련 체계다. 이미 공개된 취약점을 빠르게 찾아내는 퍼포먼스보다 전체 시스템 안에서 어떤 논리적 충돌과 우회 경로가 발생할 수 있는지를 검증해야 한다. 이를 대비한 몇가지 훈련 방법을 제안한다.
 먼저 '검색'을 멈추고 '추론'을 명령하라. 지금 정부 시연은 AI에게 "이미 알려진 취약점을 찾아보라"고 지시하는 수준에 머물러 있다. 제로데이 대응은 달라야 한다. CVE 데이터베이스를 뒤지는 수준이 아니라 코드 구조 자체에서 새로운 공격 벡터를 설계하는 '화이트박스 추론' 체계를 구축하라는 얘기다.
 '가상 공격 시연'이 아니라 '구조적 인터셉트' 대비 훈련을 정례화하라. 특정 솔루션의 소스코드와 물리적 설계 구조를 AI에 주입한 뒤, 기존 보안 가이드라인이 상정하지 못한 논리적 충돌 가능성을 스스로 도출하게 만들어야 한다. 
 10분 만에 기존의 취약점 7개를 발견했다는 배경훈 부총리 방식의 퍼포먼스는 의미가 없다. 이제는 운영체제(OS) 커널과 메모리 관리 유닛(MMU), 펌웨어 계층까지 AI를 투입해 하드웨어와 소프트웨어의 경계 지점에서 발생하는 미세한 충돌과 권한 상승 가능성을 실시간으로 탐지해야 한다.
 또한 더 늦기 전에 '실패할 권리'를 보장한 독립형 레드팀을 상설화하라. 제로데이 탐지는 장기 탐색의 영역이다. 취약점을 찾지 못했다고 실패로 취급할 것이 아니라 현재 구조가 견고하다는 확신이 생길 때까지 의심하고 의심하라. 그리고 발견된 취약점을 단순 사고 위험이 아니라 국가 보안 자산으로 관리하는 체계를 구축해야 한다.
 앤스로픽식 가짜 정렬(Alignment) 문제 역시 더 이상 피하지 말아야 한다. 클로드 계열 모델은 '헌법적 AI(Constitutional AI)'와 강박적인 가이드레일 안에서 움직인다. 최근 논란이 된 미토스 역시 기존 제한 구조를 우회해 강화학습을 극단적으로 밀어붙인 변종 모델에 가깝다.
 문제는 이 구조 자체가 시스템의 취약점을 파헤치는 시도를 위험하거나 비윤리적 행동으로 규정하며 스스로 손발을 묶는다는 점이다. 그러나 실제 공격자의 세계에는 그런 윤리는 존재하지 않는다. 결국 방어 측만 스스로 제약을 걸고 있는 동안 공격자는 필터 바깥에서 시스템 구조 전체를 흔드는 방향으로 진화하고 있다는 지적이다.
 과기부의 시연처럼 이미 알려진 취약점을 재현하는 수준에 머무르는 대응 방식으로는 실제 공격 환경에서 등장할 수 있는 '구조 차원의 정렬' 위협까지 감당하기 어렵다. 단순히 가이드레일 운영 인력이나 정책 담당자를 불러 대응 체계를 점검하는 수준으로는 한계가 분명하다.
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 강력한 레드팀을 구성해 AI가 안전 제약을 우회당할 수 있는 모든 상황을 뜯어봐야 한다. 데이터 오염(Data Poisoning), 페르소나 주입, 권한 위장, 간접 프롬프트 주입, RAG 경로 교란, 에이전트 호출 변조까지 반복적으로 밀어붙이며 모델이 어디서 흔들리는지 실시간 확인해야 한다. 단순 점검이 아니라 모델의 판단 흐름과 신뢰 구조를 해부하는 수준의 실전형 대응 체계를 먼저 구축해야 한다.
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 <img alt="AI로 AI를 막는다는 이재명 정부 발상을 쉽게 설명한 인포그래픽 / 챗GPT-5.5" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/09/552814-8XPEppr/20260509100705691lwtr.png" data-org-width="1086" dmcf-mid="Qe8JQXtWYM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/09/552814-8XPEppr/20260509100705691lwtr.png" width="658">
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 AI로 AI를 막는다는 이재명 정부 발상을 쉽게 설명한 인포그래픽 / 챗GPT-5.5
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 진짜 공격은 필터 아래에서 전개돼 입력 데이터가 시스템 주인 바꾼다
 공격을 위해 정렬된 AI는 특정 목표에 맞춘 공격 코드나 침투 구조를 빠르고 집요하게 생성한다. 앤스로픽처럼 취약한 필터 체계를 헌법이라고 자랑해온 기업에 도움을 요청하며 "우리 집에 불날 것 같다"고 외칠 시간에 가장 기본적인 아날로그 보안 원칙부터 다시 점검하는 편이 현실적이라는 지적이다.
 외부망 분리와 권한 최소화, 중요 시스템 수기 검증, 물리적 접근 통제, 폐쇄망 운영 같은 오래된 방식이 여전히 제로데이 대응의 마지막 방어선이라는 의미다. "AI를 더 들이는 것보다, AI가 접근하지 못하게 막는 구조 자체가 더 강력한 보안일 수 있다"는 것이 보안의 정설이다.
 가이드레일의 사각지대를 이용한 저수준(low-level) 공격 가능성도 대비해야 한다. 현재 범용 AI 모델의 필터 구조는 주로 텍스트와 고수준 코드 위험성을 탐지하는 방향으로 설계돼 있다. 그러나 실제 공격은 난독화된 어셈블리 코드나 메모리 레이아웃 왜곡, 타이밍 기반 사이드채널 공격처럼 필터가 인식하지 못하는 영역에서 발생한다.
 특히 공격자가 AI의 연산 능력을 활용해 인간이 직접 탐색하기 어려운 수억 개의 조합을 반복 검증할 경우, 기존 보안 체계가 상정하지 못한 논리적 충돌 지점을 찾아내는 것은 시간 문제도 아니다. 겉으로는 정상 데이터처럼 보이지만 내부적으로는 시스템 권한을 우회하는 구조가 숨어 있을 수 있다는 의미다.
 해킹은 통계적 확률 싸움이 아니다. 수만 개의 낡은 취약점(N-day)을 아무리 찾아내 패치하더라도, 단 하나의 제로데이가 시스템의 심장부인 커널(Kernel)이나 하드웨어 펌웨어 계층에 꽂히는 순간 기존 방어 체계는 끝난다. 10분 동안 7개를 발견했다는 과기부의 설명에는 "어떤 계층이 뚫릴 수 있는가"라는 인식이 보이지 않았다.
 특히 평범한 개발 지식 수준으로 sudo 권한 관리나 계정 통제 수준으로 해커가 접근할 것이라는 환상은 제로데이를 더욱 노출시킨다. 공격자는 아예 권한 검증 구조 자체를 무력화하거나 보안 계층 아래에서 시스템을 장악하는 방향으로 진화하고 있다.
 즉 이재명 정부가 "AI로 AI를 잡겠다"는 발상으로 고성능 인공지능 모델을 내부망에 들이기 시작하는 순간, 공격 표면 자체가 완전히 달라진다. 기존 보안 시스템이 주로 실행 파일이나 네트워크 접근 자체를 감시했다면, AI는 입력 데이터와 시스템 전체를 공격 가능 대상으로 본다.
 특히 내부망에 연결된 AI 모델은 기업 문서와 인증 체계, 업무 프로세스, 관리자 권한 흐름까지 광범위하게 접근하는 경우가 많다. 여기에 학습 데이터나 검색증강생성(RAG) 구조에 미세한 데이터 오염(Data Poisoning)을 주입할 경우 문제는 더 복잡해진다. 평소에는 정상적으로 동작하던 모델이 특정 조건이나 트리거를 만나는 순간 백도어를 열어버린다.
 예를 들어 프롬프트 탈옥(jailbreak)을 넘어, AI 모델의 내부 추론 흐름 자체를 흔드는 '구조 취조(structural probing)'와 '간접 프롬프트 주입' 방식의 공격이 가능하다. 해커는 모델에 직접적으로 "보안 정책을 무시하라"고 지시하지 않는다. 대신 문서와 RAG 데이터, 로그, 코드 주석, HTML 메타데이터 같은 외부 참조 경로 안에 우회 지시문을 숨겨 넣고, 모델이 이를 정상 문맥으로 받아들이게 만든다.
 이재명 대통령이 AI 에이전트끼리의 전쟁을 상상할수록, 현실적 위험은 종(種)분화하듯 파생된다. 과거 시스템은 코드가 비교적 고정돼 있었고 입력 검증과 권한 통제가 핵심이었다. 그러나 AI 시스템은 입력 자체가 추론 경로를 재구성하고, 외부 입력이 내부 구조를 끊임없이 흔든다. 결국 모델이 참조하는 데이터 일부만 변조되거나 교란돼도 시스템의 주인이 바뀔 수 있다.
 이 글에서 해커의 공격 흐름을 선제적으로 추론·탐지하는 고급 대응 방안을 굳이 다루지 않은 이유는, 정부의 행정 시스템과 평균적 보안 지식 수준이 곤이불학(困而不學) 상태에 가깝기 때문이다. 이미 공개된 취약점 재현만으로도 충격을 받는 환경에서, 실제 제로데이 영역은 '인피니티 데이(Infinity-day)'에 가까운 미지의 공포로 남아 있을 것이다.
 ☞ CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) = 공개된 정보 보안 취약점에 대해 전 세계 공통으로 사용하는 식별 번호 체계다. MITRE 사가 운영하며, CVE-YYYY-NNNN 형식을 따른다. 각 항목은 취약점 설명, 참조 링크, 영향 받는 제품 범위, CVSS 심각도 점수를 포함한다. 보안 제품 벤더, 연구자, 정부 기관이 등록하며, NVD에서 상세 기술 정보를 제공한다.
 반면 트럼프 행정부의 레드팀(CAISI) 활용은 '발견 이전 단계'의 위험 구조 자체를 검증하는 방향이다. 이미 번호가 붙은 CVE를 뒤쫓는 것이 아니라, 모델·반도체·운영체제·인프라가 결합될 때 어떤 새로운 공격 경로가 생성될 수 있는지를 모든 각도에서 뜯어보는 방식이다. [분석] "가짜 AI 포장지 벗겨라"···트럼프 '디코딩·로짓' 공개 명령 초강수 두나
 다만 인공지능 시각에선 CVE는 이미 뚫린 구멍에 붙이는 신원표다. 구멍이 발견되고, 보고되고, 번호가 매겨지는 순간은 이미 최초 공격이 발생한 이후다. 보안팀이 CVE를 읽는 시간에, 해커는 CVE에 없는 새로운 경로를 찾는다. '어떤 구멍들이 함께 터질 때 시스템이 무너지는가'를 AI를 활용해 예측하면 제로데이는 무한 생성된다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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