구글 위협 인텔리전스 그룹(GTIG)은 2025년 1월부터 2026년 8월까지 공개된 취약점과 실제 악용 사례를 분석해, 2026년 취약점 공개와 악용이 모두 늘었으며 AI가 발견하는 취약점은 상대적으로 위험도가 높다고 밝혔다. 다만 공개된 취약점 가운데 실제 악용이 관찰된 비율은 2026년 기준 0.23%에 그쳤고, 분석은 AI 발견 취약점의 공개 데이터가 충분하지 않다는 한계가 있다.
GTIG가 집계한 월간 취약점 공개 건수는 2026년 1월 5,045건에서 7월 10,477건으로 두 배가 됐고, 8월에는 10,740건에 이르렀다. 실제 악용이 관찰된 취약점은 2025년 월평균 10.5건에서 2026년 1~8월 월평균 18건으로 증가했다. 제로데이 악용은 같은 기간 월평균 8건에서 11건으로 소폭 늘었다. 2026년 1~8월 공개·악용된 취약점은 141건으로, 2025년 전체의 127건을 넘어섰다.
공개 건수 증가를 곧바로 위험 증가로 해석하기는 어렵다. GTIG는 2026년 공개 취약점 중 실제 악용이 확인된 비율이 약 431건 중 1건이라고 설명했다. CVE 번호를 자동으로 부여하는 정책도 전체 수치를 부풀릴 수 있다. 예를 들어 ‘Linux Kernel’이 설명에 포함된 취약점은 2026년 1~8월 약 5,000건 공개됐지만, 실제 악용된 제로데이는 관찰되지 않았다. 고위험 취약점은 같은 기간 131건에서 350건으로 늘었으나, 8월 전체 공개 건수에서 차지한 비중은 3%였다.
악용 증가의 주된 동력은 새 제로데이보다 이미 공개된 취약점, 즉 N-day의 빠른 무기화일 가능성이 있다고 GTIG는 분석했다. 2025년 28건이던 고위험 취약점 악용은 2026년 1~8월 75건으로 늘었다. 악용 사례는 경계 장비와 외부에 노출된 기업 서비스에 집중됐다. 2026년 1~8월 악용된 취약점 중 14%는 경계 장비·보안 어플라이언스, 11%는 기업 디렉터리·협업 시스템에 영향을 줬다.
AI가 발견한 취약점은 일반적인 공개 취약점과 위험도 분포도 달랐다. GTIG가 AI 발견으로 파악한 사례 중 중위험은 58%, 저위험은 39%였으며, AI 발견으로 분류되지 않은 취약점에서는 각각 28%와 69%였다. AI 발견 취약점의 50%는 원격 코드 실행(RCE)으로 이어졌으며, 전체 CVE에서는 이 비율이 26%였다. 다만 AI 발견 여부를 나타내는 표준 메타데이터가 없고, 클라우드·서비스형 소프트웨어 제공업체가 CVE를 발급하지 않고 취약점을 수정하는 사례도 있어 공개 자료만으로는 규모를 정확히 파악하기 어렵다.
GTIG는 2026년 1~8월 AI 관련 취약점 공개가 1,500건을 넘었으며, 2025년 1월부터 2026년 8월까지 누적 2,076건을 추적했다고 밝혔다. 취약점은 에이전트 오케스트레이션 프레임워크, AI 웹 애플리케이션, 추론·서빙 인프라 등 여러 계층에서 발견됐다. AI 인프라의 제로데이 악용은 아직 관찰되지 않았지만, 공개된 미들웨어 취약점 가운데 일부는 실제 공격에 이용됐다.
예를 들어 GTIG는 Hacktron AI의 자율 연구 에이전트가 발견한 BeyondTrust 취약점 CVE-2026-1731이 공개된 뒤 공격에 이용된 사례를 관찰했다. 공개 4일 안에 한 위협 클러스터가 악용했고, 7일 안에 다섯 개 클러스터가 추가로 확인됐다. 공격자들은 권한 상승과 데이터 유출을 수행하고 SNOWLIGHT, SPARKRAT, 암호화폐 채굴기를 포함한 추가 페이로드를 설치했다.
GTIG는 조직이 무차별적인 대량 패치에서 벗어나 위협 인텔리전스를 바탕으로 우선순위를 정하고, 외부 경계 방어와 자동화된 대응을 결합해야 한다고 제안했다. AI 에이전트 작업을 격리하고, AI 시스템 보안을 별도 과제로 미루지 말아야 한다는 권고도 덧붙였다. 다만 취약점 발견과 악용이 단기·중기적으로 더 늘어날 것이라는 전망은 GTIG의 예상이다.
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