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The Decoder 23일 전

최초의 자율형 AI 랜섬웨어 '제이드퍼퍼' 출현

IMP
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핵심 요약

보안업체 시스디그(Sysdig)는 대규모 언어 모델 기반의 AI 에이전트가 스스로 시스템에 침투해 자격 증명을 탈취하고 데이터베이스를 파괴하는 최초의 자율형 랜섬웨어 공격 사례를 보고했습니다. 이 공격은 인간의 개입 없이 기존의 오래된 취약점과 취약한 기본 비밀번호를 AI가 기계적인 속도로 악용해 자동으로 전체 랜섬웨어 작전을 수행한 것이 특징입니다. 이는 단순히 새로운 해킹 기술의 문제가 아니라, 기업의 부실한 접근 권한 및 자격 증명 관리 실패가 AI 시대에 얼마나 치명적일 수 있는지를 보여줍니다.

번역된 본문

제이드퍼퍼(JADEPUFFER)는 최초의 자율형(agentic) 랜섬웨어 작전이며, 기계의 속도로 오래된 보안의 과오를 폭로합니다.

작성자: 막시밀리안 슈라이너 (Maximilian Schreiner) / 2026년 7월 6일

보안 업체 시스디그(Sysdig)는 언어 모델이 스스로 시스템에 침투하여 자격 증명을 탈취하고 데이터베이스를 파괴한 협박 공격 사례를 설명했습니다. 이 과정에 인간이 전혀 개입한 흔적은 없었습니다.

랜섬웨어는 항상 사람이 직접 수행해야 하는 작업이었습니다. 인간이 공격을 계획하고, 표적을 선정하며, 스크립트를 작성하거나 생성했습니다. 하지만 클라우드 보안 업체 시스디그의 위협 연구팀 보고서에 따르면, 이번에는 AI 에이전트가 그 역할 전체를 처음으로 대신 수행했습니다. 연구원들은 공격자의 이름을 '제이드퍼퍼(JADEPUFFER)'라고 명명했으며, 이를 공격 능력이 사람이 아닌 AI 모델에서 나오는 '자율형 위협 행위자(agentic threat actor)'라고 부릅니다.

최초의 침투 경로는 AI 애플리케이션 구축에 널리 사용되는 도구인 랭플로우(Langflow)의 알려진 취약점(CVE-2025-3248)을 통했습니다. 이 결함으로 인해 공격자는 비밀번호 없이 서버에서 자신의 코드를 실행할 수 있었습니다. 랭플로우는 이미 2025년 4월에 이 취약점을 패치했으므로, 1년이 넘게 보안 업데이트가 제공되어 온 셈입니다. 직후 미국 사이버 보안 및 인프라 보안국(CISA)은 이 결함을 적극적으로 악용되는 취약점 카탈로그에 추가하며 즉각적인 업데이트를 공식적으로 권고했습니다. 하지만 이 사례에서는 해당 패치가 전혀 적용되지 않았습니다.

AI 에이전트는 이 결함을 악용하고 첫 번째 서버에서부터 공격을 전진시켰습니다. 자격 증명을 수집하고 지속적인 접근 권한을 설정했으며, 결국 실제 표적이었던 MySQL 데이터베이스가 실행 중인 별도의 프로덕션 서버를 공격했습니다.

기계는 31초 만에 스스로를 교정했다

시스디그에 따르면, 인간이 직접 타이핑하지 않았다는 가장 확실한 증거는 단 한 순간에서 드러납니다. AI 에이전트가 관리자 계정을 생성하려 했으나 로그인 시도가 실패했습니다. 그리고 31초 후, 에이전트는 오류를 진단하고 손상된 계정을 삭제한 뒤 처음부터 작동하는 계정을 새로 구축하는 수정된 명령을 보냈습니다. 연구원들은 인간이 오류 메시지를 읽고 원인을 파악한 뒤 새 스크립트를 작성하려면 훨씬 더 오래 걸릴 것이라고 말합니다.

또 다른 결정적 단서는 AI가 생성한 코드에 특정 데이터베이스를 먼저 삭제하려는 이유를 설명하는 자연어 주석이 포함되어 있었다는 점입니다. 시스디그에 따르면 인간 공격자는 거의 그런 주석을 작성하지 않지만, AI 모델은 반사적으로 그렇게 합니다.

결국 이 에이전트는 1,342개의 구성 항목을 암호화하고 원본 테이블을 삭제했습니다. 랜섬 노트는 비트코인을 요구하고 프로톤 메일(Proton Mail) 주소를 남겼습니다. 그러나 복호화 키는 단 한 번만 표시되었으며 어디에도 저장되거나 전송되지 않았습니다. 즉, 몸값을 지불하더라도 데이터를 복구할 수 없었습니다. 게다가 해당 비트코인 주소는 모델의 학습 데이터에서 직접 가져온 것으로 보이는 개발자 문서의 잘 알려진 예시 주소로 밝혀졌습니다.

오래된 실수, 기계의 속도

개별적인 해킹 기술 자체는 새로운 것이 없었습니다. 이 공격은 오래전부터 알려진 취약점과 취약한 기본 비밀번호를 악용했습니다. 새로운 점은 AI 모델이 이 모든 것을 스스로 연결하여 하나의 완전한 협박 작전으로 완성했다는 것입니다. 이로 인해 랜섬웨어 공격의 진입 장벽이 단순히 AI 에이전트를 실행하는 비용 수준으로 낮아졌습니다.

하지만 현재까지 피해자나 법 집행 기관, 또는 다른 보안 업체로부터 독립적인 확인은 없는 상태입니다. (참고로 시스디그는 이러한 자동화된 공격을 정확히 탐지하도록 설계된 제품을 판매하는 업체이기도 합니다.)

키퍼 시큐리티(Keeper Security)의 최고 정보 보안 책임자(CISO)인 셰인 바니(Shane Barney)는 해커드(Hackread)에 소신 있는 평가를 전했습니다. 그는 제이드퍼퍼를 공상 과학 소설이 아니라 '기계의 속도로 일어난 자격 증명 관리 실패'로 받아들여야 한다고 말했습니다. 결정적인 요인은 새로운 공격 기술이 아니라 노출된 기밀, 변경되지 않은 기본 비밀번호, 무방비 상태인 권한 접근, 그리고 활성 세션에 대한 실시간 모니터링 부재였습니다.

바니는 키퍼의 연구를 인용하며, 조직의 72%가 자격 증명 오용을 실시간으로 탐지하지 못하며 권한 없는 특권 접근이 시작된 지 몇 시간이 지나서야 알아차리는 경우가 많다고 지적했습니다. AI 에이전트가 실패한 로그인에서부터 (공격을 완수하는 데까지 걸리는 시간이 단축되는 상황에서) 이러한 보안 공백은 매우 위험해집니다.

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원문 보기 (영어)
JADEPUFFER is the first agentic ransomware operation and it exposes old security sins at machine speed Maximilian Schreiner View the LinkedIn Profile of Maximilian Schreiner Jul 6, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER Security firm Sysdig describes an extortion attack where a language model broke in on its own, stole credentials, and destroyed databases. No human appeared to be at the controls. Ransomware has always been a hands-on job. A person planned the attack, picked targets, and wrote or generated the scripts. According to a report from the threat research team at cloud security firm Sysdig, an AI agent has now taken over that entire role for the first time. The researchers named the attacker JADEPUFFER and call it an "agentic threat actor" whose attack capability comes from an AI model, not a person. The initial entry came through a known vulnerability ( CVE-2025-3248 ) in Langflow, a widely used tool for building AI applications. The flaw lets attackers run their own code on the server without a password. Langflow had already patched it in April 2025, meaning a fix had been available for over a year. Shortly after, the US Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) added the flaw to its catalog of actively exploited vulnerabilities, effectively an official warning to update immediately. In this case, the patch was never applied. The agent exploited the flaw and worked its way forward from that first server. It collected credentials, set up persistent access, and eventually hit a separate production server running a MySQL database, the actual target. The machine corrected itself in 31 seconds The most convincing evidence that no human was typing, according to Sysdig, comes down to a single moment. The agent tried to create an admin account. The login attempt failed. Thirty-one seconds later, it sent a corrected command that diagnosed the error, deleted the broken account, and built a working one from scratch. A human reading an error message, figuring out the cause, and writing a new script would take much longer, the researchers say. Another tell was that the AI-generated code included natural-language comments explaining why it wanted to delete a particular database first. Human attackers almost never write comments like that, according to Sysdig. AI models do it reflexively. The agent ended up encrypting 1,342 configuration entries and deleting the original tables. The ransom note demanded Bitcoin and listed a Proton Mail address. But the decryption key was only displayed once and never saved or sent anywhere. Paying the ransom wouldn't have recovered the data. The Bitcoin address itself turned out to be a well-known example address from developer documentation, likely pulled straight from the model's training data. Old mistakes, machine speed None of the individual techniques were new. The attack exploited long-known vulnerabilities and weak default passwords. What's new is that an AI model chained all of it together into a complete extortion operation on its own. That drops the barrier for ransomware to the cost of running an AI agent. No independent confirmation from the victim, law enforcement, or other security firms exists so far, though. Sysdig also sells products designed to detect exactly these kinds of automated attacks. Shane Barney, chief information security officer at Keeper Security, gave a sober assessment to Hackread . He said JADEPUFFER should be read less as science fiction and more as a credential management failure at machine speed. The deciding factor wasn't novel attack techniques. It was exposed secrets, unchanged default passwords, wide-open privileged access, and no real-time monitoring of active sessions. Barney pointed to a Keeper study finding that 72 percent of organizations can't detect credential misuse in real time and often don't notice unauthorized privileged access until hours after it starts. That gap gets dangerous when an AI agent can go from a failed login to a working admin account in under a minute. Barney's takeaway is direct. Privileged access needs to be time-limited and scoped to individual tasks. Secrets belong in protected vaults with regular rotation. And sessions need to be monitored while they're active, not after the damage is done. AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. Subscribe now --> Read on for the full picture. Subscribe for hype-free coverage. Access to all THE DECODER articles. Read without distractions – no Google ads. Access to comments and community discussions. Weekly AI newsletter. 6 times a year: “AI Radar” – deep dives on key AI topics. Up to 25 % off on KI Pro online events. Access to our full ten-year archive. Get the latest AI news from The Decoder. Subscribe to The Decoder -->