취약점
AI 보안 리포트 폭증 뒤에 숨은 진짜 숫자, 악용률 1.3%
AI가 찾아낸 보안 취약점 1,061건 중 실제 공격에 쓰인 건 14건, 1.3%에 불과했습니다. 취약점 발견 건수와 실제 위험이 왜 다른지, VulnCheck의 2026년 상반기 분석 결과를 소개합니다.
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AI가 구글에서 50만 달러어치 취약점을 찾았다, 비결은 똑똑함이 아니었다
보안 연구자가 AI에게 구글 API 수천 개를 자동 점검시켜 50만 달러 버그 바운티를 받은 사례. AI가 효과적이었던 진짜 이유는 똑똑함이 아니라 지치지 않는 규모였습니다.
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AI가 만든 해킹 코드, 처음으로 실제 공격에 쓰였다
Google Threat Intelligence Group이 AI로 개발된 제로데이 취약점이 실제 공격에 처음 사용된 사례를 공개했습니다. AI가 해커의 취약점 발굴 방식을 어떻게 바꾸는지 분석합니다.
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Mythos가 찾은 수천 개 취약점, 실제로 얼마나 무서울까
Anthropic Mythos가 수천 개의 취약점을 찾아낸다고 방어팀이 무너지는 건 아닙니다. 보안 탐지 로직 10년 경력의 전문가가 exploit 수와 탐지 능력이 원래부터 1:1이 아닌 이유를 설명합니다.
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맥킨지 AI 플랫폼 Lilli, 30년 된 기법으로 2시간 만에 뚫렸다
AI 에이전트가 맥킨지 내부 플랫폼 Lilli를 2시간 만에 해킹한 실제 사례. SQL 인젝션으로 4650만 건 데이터와 시스템 프롬프트까지 노출된 경위와 의미를 분석합니다.
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Gemini CLI 보안 취약점이 보여준 AI 코딩 도구의 새로운 위험: 프롬프트 인젝션 공격의 실체
구글 Gemini CLI에서 발견된 심각한 보안 취약점을 통해 AI 코딩 도구의 새로운 위험성과 프롬프트 인젝션 공격의 실체를 분석하고, 개발자들을 위한 실용적인 보안 대응 방안을 제시합니다.
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GitHub MCP 취약점: AI 에이전트가 당신의 비밀 코드를 털어갈 수 있다
GitHub의 공식 MCP 서버에서 발견된 치명적인 보안 취약점 분석. 악성 이슈 하나로 개발자의 모든 비공개 저장소 정보를 유출시킬 수 있는 새로운 공격 방식과 대응 방안을 상세히 다룹니다.
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