EU CRA 취약점·보안 사고 보고 의무 시행…“24시간 내 신고해야”
유럽연합(EU)에 하드웨어나 소프트웨어 제품을 판매하는 기업은 11일부터 자사 제품에서 실제 공격에 악용되고 있는 취약점이나 중대한 보안사고를 알게 되면 24시간 안에 EU 사이버보안청(ENISA)에 신고해야 한다. 국내 제조사는 물론, EU 시장에 해당 제품을 공급하고 있는 모든 기업이 적용 대상이다.
유럽연합(EU)에 하드웨어나 소프트웨어 제품을 판매하는 기업은 11일부터 자사 제품에서 실제 공격에 악용되고 있는 취약점이나 중대한 보안사고를 알게 되면 24시간 안에 EU 사이버보안청(ENISA)에 신고해야 한다. 국내 제조사는 물론, EU 시장에 해당 제품을 공급하고 있는 모든 기업이 적용 대상이다.
유럽연합(EU) 사이버복원력법(CRA)의 취약점 보고 의무가 내일(11일)부터 적용된다. 지엔(ZIEN)은 CRA 대응이 필요한 국내 커넥티드 제품 제조사를 대상으로 무료 제품 보안점검을 제공한다고 10일 밝혔다.
케이사인(대표 구자동, 최현철)이 충전 중일 때만 발현되는 전기차(EV) 충전기 취약점을 실제 환경에서 재현하고 국제 충전표준기구 오픈차지얼라이언스(Open Charge Alliance, OCA)와 보안 가이드 연계 방안을 논의했다.
소프트웨어의 취약점을 막을 패치가 나오기 전에 공격자가 이를 악용하는 것을 ‘제로데이(Zero-day)’ 공격이라고 한다. 그런데 최근에는 취약점이 공개되기도 전에 공격자가 익스플로잇(공격 코드)을 만들어 실제 공격까지 시작하는 사례가 관측되면서 ‘마이너스데이’라는 표현이 나오고 있다.
랜섬웨어가 여전히 기승을 부리고 있다. 특히 2분기 피해규모가 전년 동기 대비 크게 증가했다는 분석이 나왔다. SK쉴더스(대표 민기식)는 최근 발간한 2026년 상반기 글로벌 랜섬웨어 공격 동향과 주요 사례를 분석한 카라(KARA) 랜섬웨어 동향 보고서를 인용해, 올해 상반기 전 세계 랜섬웨어 피해 건수는 총 4744건으로 집계됐다고 21일 밝혔다. 보고서에 따르면, 2분기 피해 규모는 전년 동기 대비 약 48% 증가한 것으로 나타났다.
인공지능(AI)이 취약점을 찾아내는 속도가 빨라지면서 기업의 고민도 달라지고 있다. 이제는 취약점을 많이 찾는 것만으로 부족하다. 수많은 제보 가운데 실제 공격에 활용할 수 있는 문제를 가려내고, 중요한 취약점부터 고치는 과정까지 빨라져야 한다. 글로벌 버그바운티 기업 해커원(HackerOne)은 이 과정에 약 240만명의 화이트해커와 AI를 함께 활용한다. 외부 연구자가 찾아낸 취약점을 그대로 기업에 전달하지 않는다. 해커원이 먼저 실제 공격이 가능한지 검증하고 중복 신고를 걸러낸다. 기업이 문제를 고친 뒤에는 다시 같은 공격을 시도해 조치 여부까지 확인한다.
티오리(대표 박세준)는 인공지능(AI) 소스코드 보안 분석 솔루션 ‘진트 코드(Xint Code)’가 애플 운영체제(OS) 커널에서 보안 취약점 2종을 발견해 공식 보안 업데이트에 반영됐다고 5일 밝혔다.
프론티어 인공지능(AI) 모델이 소프트웨어 취약점을 찾고 공격 가능성까지 확인하는 단계에 들어서면서, 발견한 결과를 안전하게 처리할 제도적 기반이 중요해지고 있다. AI가 찾아낸 버그가 많아지면, 실제 취약점인지 검증하고 이를 기업의 패치와 정보 공개로 연결하는 절차가 필요해진다. 또한 취약점이 여러 제품에 영향을 미치거나 기업이 신고에 응답하지 않을 경우에는 연구자와 제조사 사이를 조정할 기관의 역할도 더욱 커질 전망이다.
유럽연합(EU)의 디지털 제품 보안 규제가 오는 9월 신고 의무를 시작으로 실제 운영 단계에 들어간다. EU 집행위원회는 27일(현지시간) 사이버복원력법(CRA)의 적용 범위와 취약점 신고 절차, 보안 지원기간 등을 구체화한 적용지침을 공개했다.
정식 보안 패치가 아직 나오지 않았거나 공급사의 지원이 끝난 시스템은 바로 취약점을 제거하기 어렵다. 또한 패치가 있어도 기존 애플리케이션과 충돌하거나 시스템 중단이 필요해 즉시 적용하지 못하는 경우도 있다. 이런 상황에서 보안 전문가들이 짚은 대응 방법은 ‘외부 공격 경로를 먼저 차단하고 취약한 자산의 내부 연결을 줄이는 것’이다. 패치 전에 공격자가 이미 내부망에 침투했는지도 확인해야 한다. 가상 패치와 격리 정책이 실제로 작동하는지 지속적으로 검증하는 절차도 필요하다.
AI는 취약점을 발견하고 공격에 활용하는 데 걸리는 시간을 계속해서 줄이고 있다. 실제 공격에 쓰이거나 인터넷에 노출된 취약점은 공식적인 패치 일정만 기다리기에는 한계가 있다. 기업의 보안·인프라 관계자들은 긴급 패치를 안전하게 적용하려면 공격 경로를 먼저 차단하고 운영 환경에 맞는 수정 사항을 확보해야 한다고 설명했다. 이후 시험 환경에서 검증한 패치를 일부 시스템부터 적용하고 서비스 상태에 따라 범위를 넓혀야 한다. 문제가 생기면 배포를 중단하거나 이전 상태로 되돌리는 복구 절차도 필요하다.
소프트프릭은 한국의료기기안전정보원에 취약점 자동진단 솔루션 ‘파바타(F-Avata)’를 공급했다고 15일 밝혔다. 한국의료기기안전정보원은 식품의약품안전처 산하 공공기관이다. 한국의료기기안전정보원은 주요 정보시스템의 취약점 진단을 자동화하고 진단 결과와 조치 이력을 관리하기 위해 파바타를 도입했다. 시스템별로 분산된 취약점 점검 결과와 위험 현황을 한곳에서 관리할 계획이다.
바이라인 주간 프리미엄 트렌드 리포트 479호가 발간됐습니다. 이번 호 딥다이브에서는 ‘궤도에 오르는 ‘취약점 상시 신고제’를 다뤘습니다. 지난 한 주 동안 놓치지 말았어야 할 국내외 IT 이슈들이 무엇이 있었는지 ▲전기·전자 ▲인터넷·콘텐츠·게임 ▲인공지능 ▲커머스 물류 ▲디지털 금융 ▲엔터프라이즈 IT 등 분야별 핫토픽과 옐로스토리, 딥다이브에서 확인하세요.
인공지능(AI) 모델이 취약점 탐색과 공격 코드 작성을 자동화하면서, 기업과 보안 연구자(해커)가 보안 취약점을 합법적으로 찾아 고치는 제도를 법으로 뒷받침하려는 움직임이 빨라지고 있다. 한국인터넷진흥원(KISA)은 지난 8일 서울 신라호텔에서 열린 제15회 정보보호의 날 부대행사 ‘AI 보안 레드팀·보안 취약점 신고·조치·공개 제도(CVD·VDP) 심포지엄’에서 해커의 면책과 기업 인센티브, 조정기관의 역할 등을 포함한 법제화 연구 방향을 공개했다.
앤트로픽의 인공지능(AI) 모델 미토스를 기점으로 AI의 소프트웨어 취약점 탐색 능력이 빠르게 발전하고 있다. AI가 대량의 취약점을 찾고 공격코드까지 만들 수 있게 되면서, 이를 어떻게 빠르게 분석, 검증하고 대응, 관리할 지가 주요 과제로 떠올랐다. 바이라인네트워크는 ‘미토스 이후, 취약점 대응’ 기획 시리즈로 AI 이후 취약점 관리와 대응 체계가 어떻게 달라져야 하는지 살펴본다. 첫 회에서는 기업의 패치 과정에서 발생하는 병목을 짚어 봤다.
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