위즈 보고서 내뇬누
위즈(Wiz)가 공개한 ‘클라우드 위협 2026(Cloud Threats Retrospective 2026)’ 보고서는 2025년 클라우드 위협의 중심에 새로운 공격 기법보다 오래된 보안 약점이 있었다고 진단했다.
초기 침입은 주로 무기화된 취약점, 노출된 비밀정보, 잘못된 설정에서 시작됐고, 인공지능(AI)은 이런 기존 위협을 더 빠르고 더 넓게 확산시키는 방향으로 작동했다고 분석했다.
보고서는 2025년 공개적으로 문서화된 클라우드 침해사고의 초기 진입 경로로 취약점 악용 40%, 노출된 시크릿 21%, 설정 오류 19%, 최종 사용자 침해 13%, 공급망 침해 7%를 제시했다.
또 위즈가 모니터링한 클라우드 환경에서 고위험·치명적 악성 행위를 분석한 결과, 사전 단계에서는 클라우드 인프라 탐색, 능동 스캔, 조직 정보 수집, 네트워크 정보 수집 같은 정찰 활동이 집중적으로 나타났다. 이 가운데 정찰과 탐색 관련 기법은 전체 초기 탐지의 53%를 차지했다. 위즈는 이를 방어자가 피해 발생 전 공격 흐름을 포착할 수 있는 중요한 구간으로 봤다.
접근 이후에는 계정 조작, 명령 실행, 운영체제 자격증명 덤프, 클라우드 서비스 탐색, 방어 기능 무력화 같은 행위가 많이 탐지됐다. 보고서는 공격자가 전통적인 내부망 이동보다 클라우드 계정과 제어 평면, 서비스 자원에 대한 통제를 빠르게 확보하려는 흐름을 보였다고 설명했다.
기본 취약점, 여전히 가장 큰 공격 진입로
이번 보고서가 강조한 핵심은 클라우드 공격의 출발점이 크게 바뀌지 않았다는 점이다. 익숙한 취약점과 노출된 자격증명, 설정 오류가 여전히 가장 많이 악용됐다. 다만 그 결과는 과거보다 더 커졌다. 이유는 공격이 단일 기업 환경을 넘어서 공유된 패키지, 자동화 체계, 통합 플랫폼, 특권 계정 같은 신뢰 기반을 타고 확산됐기 때문이다.
보고서는 2025년의 주요 특징으로 ‘생태계 전체에 영향을 미치는 시스템적 약점’을 꼽았다. 널리 쓰이는 인터넷 노출 소프트웨어나 통합 기능에 약점이 생기면, 공격자는 이를 이용해 여러 조직에 한꺼번에 영향을 줄 수 있었다. 위즈는 이런 구조를 설명하며 패키지 저장소, 인터넷 노출 취약점, 공유 CI/CD 도구, 자동화 워크플로, 특권 계정이 결합될 때 폭발 반경이 커졌다고 분석했다.
대표 사례로 제시된 샤이 훌루드(Shai Hulud)는 공급망 공격의 전형을 보여줬다. 공격자는 널리 사용되는 npm 패키지를 손상시킨 뒤 정상적인 개발 흐름을 타고 악성행위를 확산시켰다. 악성 패키지는 설치 과정에서 사전 실행 스크립트를 수행했고, 개발자 워크스테이션에서 비밀정보를 수집했다. 이후 탈취한 깃허브 개인 액세스 토큰(PAT)으로 저장소에 접근해 브랜치와 설정, 권한을 바꾸고, CI/CD 워크플로에 악성 행위를 심는 방식으로 확산을 이어갔다. 일부 경우에는 운영 환경과 클라우드 자격증명까지 영향을 받았다.
공급망과 신뢰 관계, 피해 키웠다
s1ngularity 사례는 공유 도구와 자동화 체계가 어떻게 공격 통로가 되는지를 보여줬다. 보고서는 이 공격이 개별 클라우드 환경보다 공유된 빌드와 자동화 구성요소를 겨냥했다고 설명했다. 피해 조직들은 각자 다른 실수를 해서 공격받은 것이 아니라, 같은 도구와 같은 연동 방식을 사용했기 때문에 함께 노출됐다.
인터넷 노출 제로데이의 파괴력도 확인됐다. 위즈는 리액트투쉘(React2Shell, CVE-2025-55182)을 2025년 대표 사례로 들었다. 이 취약점은 리액트(React) 구성요소를 통해 특수하게 조작된 메시지를 보내 임의 코드를 실행할 수 있게 했다.
보고서에 따르면 지난 12월 3일 공개 직후 몇 시간은 비교적 조용했지만, 다음 날 공개 개념증명(PoC)이 나오자 수시간 안에 수십 개의 악용 캠페인이 포착됐다. 이후 일주일 동안 60개가 넘는 별도 캠페인이 이 취약점을 악용했다. 목적은 가상화폐 채굴이 40%로 가장 많았고, 백도어 설치 21%, 자격증명 유출 18%가 뒤를 이었다.
보고서는 신뢰 관계 악용이 대규모 공급망 사고에만 국한되지 않았다고도 강조했다. 깃허브 PAT 악용 사례에서는 탈취되거나 권한이 과도한 토큰을 이용해 저장소, CI 워크플로, 연결된 클라우드 환경까지 접근이 이뤄졌다.
또 2025년 일부 사고에서는 공격자가 탈취한 OAuth 토큰과 API 자격증명을 이용해 널리 쓰이는 SaaS 플랫폼과 연결된 클라우드 서비스에 접근했다. 플랫폼 취약점을 새로 뚫지 않아도, 정상 인증수단을 악용해 합법적인 API 경로로 내부에 들어간 셈이다.
AI, 새로운 공격보다 기존 공격을 빠르게 만들었다
보고서는 AI가 2025년 클라우드 공격의 성격을 바꾸기는 했지만, 완전히 새로운 공격 유형을 만든 것은 아니라고 선을 그었다. 대신 AI 도입이 클라우드 공격 표면을 넓히고, 공격자의 정찰과 악용 속도를 높였다고 봤다. 위즈는 2025년 초 조사에서 85%가 넘는 조직이 어떤 형태로든 AI를 사용하고 있었고, 2024년 말 설문에서도 87%의 응답자가 이미 AI 서비스를 쓰고 있었다고 밝혔다.
문제는 보안 통제가 이를 따라가지 못한 점이다. 보고서에 따르면 응답자의 25%는 자기 환경에서 어떤 AI 서비스가 돌아가는지 알지 못한다고 답했다. 31%는 AI 보안 전문성 부족을 가장 큰 과제로 꼽았고, AI 전용 보안 태세 관리(AI-SPM)를 사용 중이라고 답한 비율은 13%에 불과했다.
위즈는 AI 확산으로 새로운 서비스, 데이터 경로, 코드, 자동화, 서비스 계정, API 키, 파이프라인 토큰이 빠르게 늘어났다고 설명했다.
실제 사례도 제시됐다. 위즈는 포브스 AI 50 기업 조사에서 65%가 깃허브에 검증된 비밀정보를 노출한 상태였다고 밝혔다.
여기에는 API 키, 토큰, 자격증명이 포함됐다. 또 AI 기반 개발 플랫폼에서는 비공개 앱에 대한 무단 접근을 허용하는 치명적 결함과 반복적인 보안 문제가 확인됐다고 설명했다.
AI 파이프라인은 서비스 계정과 API 토큰, 공유 자동화 구성요소에 크게 의존하기 때문에, 자격증명이 유출되면 단일 시스템을 넘어 여러 환경으로 피해가 번질 수 있다고 분석했다. 레이(Ray) 클러스터를 노린 가상화폐 채굴 사례도 AI 오케스트레이션 표면이 실제 공격 대상이 되고 있음을 보여줬다.
AI는 공격자의 작업 방식도 가속했다. 보고서는 레임허그(LameHug) 악성코드를 예로 들며, 공격자가 외부 대형언어모델에 프롬프트를 보내 감염 장비에서 실행할 정찰·정보수집 명령을 동적으로 생성했다고 설명했다. 또 s1ngularity 사고에서는 클로드, 제미나이, Q 같은 AI 명령줄 도구가 정찰과 자격증명 수집에 활용된 정황이 확인됐다. AI가 공격 자체를 완전히 새로 만든 것은 아니지만, 익숙한 작업을 더 빠르게 하고 자동화하는 역할을 했다는 의미다.
방어의 기준, 더 넓은 가시성과 기본 통제
위즈는 방어 전략도 비교적 분명하게 제시했다. 우선 외부에서 접근 가능한 자산의 노출을 줄여야 한다고 밝혔다. 취약점, 노출된 시크릿, 설정 오류가 주요 진입로인 만큼, 인터넷에서 닿을 수 있는 자산과 실제 악용 가능한 위험을 우선적으로 파악하고 조치해야 한다는 것이다.
또 공격 전 정찰 활동을 탐지 기회로 삼아야 한다고 강조했다. 스캔, 디스커버리, 의존성 파악, 비정상적인 정보 수집 행위는 공격자가 지속적 접근권한을 확보하기 전 포착할 수 있는 중요한 신호라는 설명이다. 접근 이후에는 계정 변경, 권한 상승, API 활동, 제어 평면 이상행위에 대한 감시가 중요하다고 덧붙였다.
공급망과 신뢰 관계로 인한 폭발 반경을 줄이는 일도 핵심 과제로 제시됐다. 패키지, CI 시스템, SaaS 연동, 자동화 워크플로, 연합 인증 구조를 계속 가시화하고, 이들이 어디까지 연결되는지 파악해야 한다는 의미다. AI 시스템 역시 예외가 아니었다. 위즈는 AI 워크로드와 파이프라인을 자산 목록에 포함하고, 운영 환경 수준의 접근통제와 설정 기준, 모니터링 체계를 적용해야 한다고 권고했다.
이번 보고서는 2025년 클라우드 위협을 "공격 기법은 크게 새롭지 않았지만, 그 공격이 퍼지는 구조는 훨씬 더 넓고 빨라졌다는 것이다. 결국 클라우드 보안의 출발점은 여전히 기본 통제이지만, 이제는 그 기본 통제를 공급망, 통합 서비스, AI 인프라까지 포함한 더 넓은 환경에서 적용해야 한다는 점이 분명해졌다.
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