AI가 27년 된 보안 구멍을 찾아낸다고? '보안의 창과 방패'가 바뀌고 있다

상상해보세요. 당신이 아주 오래전 지어진 튼튼한 요새에 살고 있다고 가정해 봅시다. 아무도 이 요새에 구멍이 있다고 생각하지 않았고, 20년 넘게 아무런 문제 없이 지내왔죠. 그런데 어느 날, 아주 똑똑한 탐정(AI)이 나타나더니 벽의 아주 미세한 틈을 찾아내고, 그 틈으로 요새에 침입하는 방법까지 직접 시연해 보입니다.

최근 디지털 세상에서 일어나고 있는 일이 바로 이와 같습니다. 인공지능 모델인 ‘클로드(Claude)’가 수십 년간 인간 전문가들이 발견하지 못했던 소프트웨어의 숨겨진 취약점을 찾아내고, 이를 어떻게 공격할 수 있는지까지 입증해내고 있습니다.

이게 왜 중요한가요?

우리가 매일 사용하는 스마트폰, 컴퓨터, 인터넷 뱅킹은 모두 복잡한 소프트웨어로 구성되어 있습니다. 이 소프트웨어들에 ‘보안 구멍’이 있다는 것은 마치 우리 집 도어락에 누구나 열 수 있는 마스터키가 있다는 것과 같습니다.

지금까지는 이런 구멍을 찾으려면 인간 전문가들이 밤을 새우며 코드를 분석해야 했습니다. 하지만 이제는 AI가 이 일을 엄청난 속도로 대신합니다. 이는 두 가지 의미를 가집니다. 첫째, 보안 기업들이 악의적인 해커보다 먼저 구멍을 찾아내어 고칠 수 있는 ‘방어의 기회’가 크게 늘어났습니다. 둘째, 반대로 악의적인 목적을 가진 사람들이 AI를 이용해 더 정교하고 빠르게 공격을 준비할 수도 있다는 경고이기도 합니다.

쉽게 이해하기: 퍼즐 맞추기와 통찰력

소프트웨어 취약점을 찾는 과정을 ‘거대한 퍼즐 맞추기’에 비유해 볼까요? 전체 소프트웨어 코드는 수백만 조각으로 이루어진 퍼즐과 같습니다. 대부분의 사람은 퍼즐 조각을 하나하나 뒤집어보며 문제를 찾죠. 하지만 ‘트랜스포머(Transformer, 문장의 단어들 사이 관계를 파악하고 전체적인 맥락을 이해하는 AI 구조)’ 기반의 클로드는 퍼즐의 전체 모양을 한눈에 조망합니다. 그리고 “이 조각들이 이런 식으로 연결되면, 논리적으로 여기 어딘가에 빈틈이 생길 수밖에 없지 않을까?”라고 ‘추론’을 합니다.

쉽게 말해서, 인간이 나무만 볼 때 AI는 숲 전체를 보고 길을 찾아내는 셈입니다. 특히 앤스로픽의 ‘클로드 미토스(Claude Mythos)’ 모델이나 ‘클로드 오퍼스(Claude Opus)’와 같은 고성능 AI는 단순히 구멍만 찾는 것이 아니라, “내가 이 구멍을 통과한다면 이런 경로로 침입할 수 있어”라고 공격 방식까지 설계합니다. 마치 베테랑 해커가 공격할 지점을 결정하듯, 무엇이 접근 가능하고 제어 가능한지를 스스로 판단하는 것이죠 출처: TrendAI™ and Anthropic Advance AI-PoweredVulnerabilityDetection….

현재 상황: AI의 보안 사냥

현재 AI의 보안 탐지 능력은 놀라운 수준에 도달했습니다. 앤스로픽은 기술 기업들과 협력하여 ‘프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)’이라는 연합체를 만들었고, 여기서 클로드 미토스 모델을 투입해 취약점을 사냥하고 있습니다 출처: Anthropic Reveals Project Glasswing: Mythos Found Thousands of….

실제로 클로드는 최근 다음과 같은 놀라운 기록을 남겼습니다.

• 압도적인 실력: 실제 소프트웨어 작업 수행 능력을 평가하는 ‘SWE-bench Pro’ 벤치마크에서 클로드 미토스는 77.8%의 점수를 기록하며, 이전 모델인 오퍼스 4.6(53.4%)을 크게 앞질렀습니다 출처: Anthropic Reveals Project Glasswing: Mythos Found Thousands of….
• 고대의 결함 발견: 단순히 새로운 프로그램만 보는 것이 아닙니다. 27년 된 오픈BSD(OpenBSD)의 TCP SACK 구현 취약점, 16년 된 FFmpeg의 결함, 17년 된 NFS 서버의 원격 코드 실행 취약점까지 세상에 드러냈습니다 출처: Artificial Intelligence Discovers Zero-Day Vulnerabilities in Major….

데이터를 보면 보안 환경의 변화가 더욱 명확히 느껴집니다. 2026년 1월부터 7월 27일까지 미국 국가 취약점 데이터베이스에 기록된 소프트웨어 결함은 무려 45,207개에 달합니다 출처: AI is finding twice as manysoftwareflaws. Almost none getexploited.. AI가 그만큼 많은 구멍을 찾아내고 있는 셈입니다.

앞으로 어떻게 될까?

앞으로는 ‘AI 대 AI’의 보안 전쟁이 본격화될 것입니다. AI가 자동으로 구멍을 찾으면, 또 다른 AI가 그 구멍을 실시간으로 메우는 시스템이 구축될 것입니다. 마치 방패가 뚫릴 때마다 즉시 더 단단한 새로운 방패를 만들어내는 것과 비슷하죠.

다행히도 현재까지는 AI가 찾아낸 수많은 취약점 중 실제 공격으로 이어지는 비율은 매우 낮습니다 출처: AI is finding twice as manysoftwareflaws. Almost none getexploited.. 우리는 기술의 발전 속도에 맞춰 보안 인식도 함께 높여야 합니다. 특히 기업들은 AI를 활용해 자사의 시스템이 공격자에게 어떻게 보일지 미리 테스트하고 보완하는 ‘리스크 기반의 보안 전략’을 세워야 할 것입니다 출처: exploiting-vulnerabilities-with-metasploit-framework.

AI’s Take: MindTickleBytes의 시선

AI가 보안의 파수꾼이 될지, 혹은 가장 위험한 해커가 될지는 결국 기술을 통제하는 우리의 철학에 달려 있습니다. 기술은 도구일 뿐, 그것을 ‘어디에’ 쓰느냐는 여전히 인간의 몫입니다. 방어자와 공격자 모두 AI라는 강력한 도구를 쥐게 되었기에, 이제 우리는 기술적 대응을 넘어선 새로운 보안 철학을 정립해야 합니다.

참고자료

1. ClaudeMythos Preview’s cybersecurity capabilities \ Anthropic

2. [Anthropic’s Mythos AIExploitsVulnerabilitiesinFirefox…

   LinkedIn](https://www.linkedin.com/posts/atrani-capital_anthropic-ai-cybersecurity-activity-7460260096443498496-VSWK)

3. TrendAI™ and Anthropic Advance AI-PoweredVulnerabilityDetection…
4. Anthropic Reveals Project Glasswing: Mythos Found Thousands of…
5. AI is finding twice as manysoftwareflaws. Almost none getexploited.
6. Artificial IntelligenceDiscoversZero-DayVulnerabilitiesinMajor…
7. exploiting-vulnerabilities-with-metasploit-framework