올해 상반기 AI가 찾아낸 보안 취약점은 1,061건입니다. 그중 실제 공격에 쓰인 건 14건, 1.3%뿐입니다. 자율 AI가 취약점을 무더기로 쏟아내면서 “위험한 시나리오”라는 경고까지 나왔던 걸 생각하면 의외의 수치입니다.

취약점 인텔리전스 기업 VulnCheck가 2026년 상반기 데이터를 분석해 이 결과를 내놓았습니다. AI 보조 취약점 발견이 늘면서 CVE(공개 취약점) 신고 건수 자체가 폭증했고, 이게 방어자들에게 새로운 부담이 될 거라는 경고가 나온 지 얼마 안 됐죠. 하지만 정작 “발견된 취약점이 실제로 얼마나 악용되는가”를 따져보니 숫자는 다르게 나왔습니다.

출처: State of Exploitation 1H-2026 – VulnCheck

찾는 건 많아도 뚫리는 건 그대로

AI 보조로 발견됐다고 확인된 취약점 1,061건 가운데 실제 공격에 쓰인 사례는 14건이었습니다. 비율로 따지면 1.3%, 전체 취약점의 평균 악용률과 거의 같은 수준입니다. AI가 찾은 취약점이라고 더 위험하거나 더 자주 공격에 쓰이지는 않는다는 얘기죠.

Anthropic의 자체 취약점 발굴 프로젝트 Glasswing이 좋은 예시입니다. 23,000건 넘게 찾아냈지만 실제로 CVE로 공개된 건 126건, 그중 공격까지 이어진 건 단 1건입니다. 발견 건수와 실제 위협 사이의 간극이 그만큼 큽니다.

VulnCheck는 이를 두고 “발견 건수의 규모가 실제 위험에 대해 알려주는 정보는 거의 없다”고 정리했습니다. 몇 건을 찾았는지보다 그중 몇 건이 진짜 공격으로 이어지는지, 질문의 방향 자체가 달라져야 한다는 지적입니다.

그런데 공격은 더 빨라졌다

여기서 반전이 있습니다. 취약점 하나가 공개된 뒤 처음 공격당하기까지 걸리는 시간(중앙값)이 120일에서 80일로 줄었죠. 공격이 시작되는 시점 자체가 앞당겨지고 있다는 신호입니다. 공개 당일이나 그 이전에 이미 악용된 사례도 전체의 23%나 됐습니다.

공개 한 달 안에 공격당한 취약점도 약 200건이었습니다. 전체 취약점 신고 건수는 계속 느는데, 이 “초기 악용” 건수는 그만큼 비례해서 늘지 않았다는 점이 눈에 띕니다. 취약점 양이 늘어난다고 초반 공격 건수까지 같은 속도로 늘어나는 건 아니라는 뜻입니다.

가장 많이 공격당한 대상은 웹사이트 콘텐츠관리시스템(CMS)으로, 전체 공격 사례의 3분의 1을 차지했습니다. VulnCheck는 AI 제품 자체도 새로운 공격 표면으로 떠오르고 있다고 짚었습니다. 모델을 만드는 도구, 워크로드를 자동으로 늘리는 플랫폼, AI 게이트웨이, 에이전트와 워크플로 자동화 도구가 여기 포함되죠.

숫자가 많다고 위험이 큰 건 아니다

이 결과가 말해주는 건 “발견 건수”와 “실제 위험”을 같은 것으로 취급하면 안 된다는 점입니다. AI가 취약점을 얼마나 많이 찾아내는지는 보안 리포트의 두께를 키울 뿐, 그 자체로 공격 가능성을 키우는 건 아니죠. 정작 신경 써야 할 신호는 따로 있습니다. 공개 후 공격까지 걸리는 시간이 얼마나 짧아졌는지, 그리고 어떤 종류의 시스템이 표적이 되고 있는지입니다.

참고자료: AI finds plenty of security flaws, but almost none of them get exploited