LLM이 만드는 새로운 보안 위협···한 주간 대형 취약점 폭발
원제 Is this the new cyber normal?
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Key Point
지난주 PHP에서 인터넷 70% 이상을 위협하는 취약점이 터진 데 이어 eMudhra, Railway, GitLab, LiteLLM 등이 연쇄적으로 침해당하면서 LLM이 보안 위협의 판을 바꾸고 있다.
핵심 요약
- 2026년 10월 지난 일주일 간 심각한 소프트웨어 취약점들이 대량 발견되었다. PHP의 CVE-2026-109618, 109619(PHP2Shell)는 OpenAI의 패치 프로그램과 구글 클라우드의 Wiz가 GPT-5.6과 Gemini 4를 이용해 찾은 원격 코드 실행 버그로, 인터넷 70% 이상에 영향을 미친다.
- 2024년 PHP 재단이 발견했지만 실제 익스플로잇을 못 만들어 방치한 취약점을 LLM이 취약점 설명만으로 완전한 익스플로잇으로 빌드해냈다. LLM은 보안 패치 공지 후 코드 변경사항을 분석해 몇 분 내에 익스플로잇을 만들 수 있어, 이제 패치 발표 시점을 '익스플로잇이 퍼지지 않은 마지막 시간'으로 봐야 한다.
- Hacker News의 petecooper가 의도치 않게 CVE를 공개해 패치 일정이 22일에서 21일로 앞당겨졌지만, Calif가 익스플로잇 영상을 공개하고 Chainguard가 embargo 6시간 전에 패치를 배포하면서 17시간 내에 여러 문제가 겹쳤다.
- 같은 날 인도 인증기관 eMudhra가 중간 인증서에 '115', '56', '4' 같은 극히 약한 개인키를 사용한 것이 적발되어 Mozilla가 8개 인증서를 차단했다. Scott Helme는 Claude가 한 번의 프롬프트로 이 개인키들을 복구할 수 있음을 확인했다.
- 클라우드 제공업체 Railway는 해커가 환경변수(DB 자격증, API 키)에 접근해 복호화했다고 발표했고, AI 추론 인프라를 노리는 조직적 공격이라고 판단했다.
- GitLab은 10월 12일 CI/CD 정규식 파싱 최고심각도(CVSS 10.0) 취약점을 공개했고, 21일에는 또 다른 정규식 정수 오버플로우 CVSS 10.0 취약점을 발표했다. 세 건 모두 HackerOne 버그 바운티로 보고되었다.
- 정규식 파싱 관련해 musl libc도 21일 정수 오버플로우 취약점이 공개되었는데, 동일 날짜에 두 건의 GitLab 정규식 버그도 발견되어 우연의 일치로 보인다.
- LiteLLM이 PyPI와 Docker 이미지에서 악성 버전으로 두 번째 침해를 당했다. 3월 첫 침해와 유사하게 .pth 파일을 악용했고, 이번에는 sitecustomize.py까지 사용했다. Wiz 분석에 따르면 페이로드는 '지나치게 장황한 변수명', '지나친 방어적 에러 처리' 등 LLM 개발의 특징을 보였다.
- 데이터베이스 개발사 PingCAP은 10월 19일 권한 없는 접근을 공개했는데, 사이버 갈취 그룹 FulcrumSec이 10.6TB를 유출했다고 주장했다. 유출 데이터에는 Jira 티켓에 담긴 AWS 시크릿 키, OpenAI·Anthropic·Gemini·xAI API 키 등이 포함되었다.
- Linux 커널 개발을 위한 Zero Day Initiative(ZDI)가 10월 21~22일 고심각도(CVSS 9.0 이상) CVE 보고를 실수로 공개 메일링 리스트에 올렸다.
- 저자는 현재 일부 취약점만 LLM으로 발견되었지만, 범죄·국가 후원 해킹 그룹들이 AI를 활용해 더 빠르고 광범위하게 해킹하고 있음을 지적한다. NHS 잉글랜드 같은 기관들이 오픈소스 코드를 비공개로 전환하려는 움직임이 있다.
- 완전 비공개화는 공개 코드 전수와 보안 감시 이점을 상실하며, LLM으로는 바이트코드·컴파일된 바이너리도 복구 가능하다. LLM 경쟁으로 먼저 버그를 찾겠다는 접근은 비용이 많이 들고 고도의 전문성이 필요하다.
- 개선된 취약점 보고·처리 방식의 표준화는 이상적이지만 실현이 어렵다. 최소한의 방안으로는 '패치 준비 전 취약점 공개 금지'나 대규모 업데이트 지연 등이 있으나, AWS는 이번 유출 전 17일부터 시도가 있었다고 보았다.
- 저자는 최근 현상이 비정상적으로 활발하지만 향후 정상화될 것인지, 악화될 것인지 불확실하다고 본다. 자동화 분석 도구가 2010년대에 버그 발견을 급증시킨 것처럼 현재도 마찬가지일 수 있으나, 본질적으로 다르다고 느낀다고 밝힌다.