Black Kite의 2026년 AI 공급망 보고서: AI 공급업체와의 관계에 도사린 위험

Black Kite의 2026년 AI 공급망 보고서: AI 공급업체와의 관계에 도사린 위험는 첨단 AI를 공급하는 기업에도 익숙한 사이버 보안 취약점이 자주 나타난다고 밝혔다. AI 기업 18,160곳을 대상으로 외부 평가를 실시한 결과, 조사 대상 기업의 34.2%에서 패치되지 않은 치명적 취약점이 확인됐으며, 이메일 인증 취약점이 있는 기업은 이보다 더 많았다.

이 보고서의 핵심 주장은 AI를 도입하면 단순한 소프트웨어 관계 이상의 관계가 형성된다는 것이다. 고객은 공급업체의 인프라와 제품을 구성하는 요소, 그리고 공급업체의 통합 기능에 부여된 권한으로 인한 위험에도 노출된다. AI 도구가 업무 시스템 안에서 직접 작업을 수행할 수 있게 되면서, 이러한 관계도 다른 핵심 공급업체와 마찬가지로 면밀히 살펴야 한다.

Black Kite의 최고 연구·정보 책임자 페르하트 딕비이키(Ferhat Dikbiyik)는 “AI 공급망은 특이한 방식으로 실패하는 게 아닙니다. 평범한 방식으로 실패합니다”라고 말했다. 이번 조사 결과는 패치 적용, 자격 증명 보호, 통합 접근 권한을 논의의 핵심으로 부각한다.

대규모 AI 공급업체 집단에서 나타난 기본적인 보안 취약점

Black Kite는 상용 기업 데이터베이스를 바탕으로 조사 대상 기업을 선정한 뒤, 사업 설명과 공개 웹사이트를 검토해 각 기업의 제품이나 서비스에서 AI가 핵심적인 역할을 하는지 확인했다. 기업별 보안 현황은 2026년 9월과 10월 데이터를 바탕으로 분석했다.

평가 결과는 다음과 같다.

• 34.2%에서 외부 평가를 통해 확인된 패치 미적용 치명적 취약점이 한 개 이상 발견됐다.
• 9.8%에서 CISA의 알려진 악용 취약점 목록에 등재된 취약점이 발견됐다.
• 61.7%에서 DMARC 취약점이 발견됐으며, DKIM과 SPF 취약점은 각각 37.3%와 11.2%에서 확인됐다.
• 29.7%가 Black Kite의 랜섬웨어 취약성 지수에서 해당 기업의 치명적 기준인 0.4점 이상을 기록했다.
• 6.8%의 기업 계정 로그인 정보가 정보 탈취 악성코드가 수집한 기록에서 확인됐다.

이러한 지표는 서로 다른 질문에 답한다. KEV에 등재된 취약점은 전 세계 어딘가에서 악용된 이력이 문서로 확인된 취약점이다. 해당 취약점이 있다는 사실만으로 이번 조사 대상 공급업체가 공격을 받았다고 볼 수는 없다. 마찬가지로 랜섬웨어 취약성 점수는 검토 우선순위를 정하는 지표이지, 특정 기업이 랜섬웨어 피해를 볼 확률을 나타내는 것은 아니다.

AI 공급업체도 일반적인 기업 도메인과 업무 프로세스를 운영하므로 이메일 인증은 중요하다. 인증 정책이 없거나 제대로 적용되지 않으면 AI 제품 자체가 기술적으로 정교하더라도 도메인을 사칭하기가 더 쉬워질 수 있다. DMARC, DKIM, SPF 수치는 서로 겹치는 부분이 있으므로 합산해서는 안 된다.

AI라는 브랜드보다 중요한 공급업체의 역할

이 보고서는 생태계를 크게 여섯 가지 활동 그룹으로 나눈다. 모델, 컴퓨팅 인프라, 데이터 서비스를 포함한 기반 기술은 조사 대상의 약 10%를 차지한다. 일상 업무용 애플리케이션은 약 31%를 차지하며, 다른 조직을 위해 AI를 개발하고 구현하는 기업은 약 23%를 차지한다.

이러한 구성은 잘 알려진 모델 공급업체에만 초점을 맞추면 기업의 위험 노출에서 상당 부분을 놓치게 되는 이유를 설명해 준다. 통합업체, 클라우드 서비스 제공업체, 데이터 처리업체, 고객 서비스 플랫폼은 고객의 시스템과 정보에 가까운 곳에서 운영될 수 있다.

이러한 역할을 맡은 기업에서는 자격 증명 관련 조사 결과가 특히 두드러졌다. Black Kite는 정보 탈취 악성코드 기록에서 연관된 기업 계정 로그인 정보가 확인된 비율이 클라우드 AI 솔루션 제공업체에서는 19.9%였으며, 모델 및 플랫폼 개발업체에서는 4.1%였다고 밝혔다. 데이터 및 라벨링 기업은 13.9%, 고객 서비스 플랫폼은 11.5%였다.

문제는 노출된 로그인 정보가 모두 사용됐다고 단정하는 것이 아니라, 여전히 유효한 자격 증명으로 무엇에 접근할 수 있는지다. 공급업체 검토에서는 조사 결과를 구매하려는 서비스와 연관 지어야 한다. 관련 없는 업무 도구에 쓰이는 자격 증명과 고객 대면 운영 환경에 접근할 수 있는 자격 증명은 결과적으로 매우 다른 영향을 미칠 수 있다.

AI 공급업체에도 자체적인 종속성이 있다

이 보고서의 두 번째 분석 단계에서는 AI 제품의 기반이 되는 소프트웨어 구성 요소를 살펴본다. Black Kite는 모델, 워크플로, 연결된 서비스 사이에서 작동할 수 있는 도구인 n8n, Langflow, LiteLLM과 관련된 조사 결과가 있는 AI 기업 105곳을 확인했다.

공급업체 목록이 다양해 보이더라도 여러 업체가 공유하는 종속성은 집중 위험을 초래할 수 있다. 별도로 구매한 여러 AI 서비스가 동일한 워크플로 플랫폼, 모델 라우터, 라이브러리 또는 클라우드 인프라에 의존할 수 있다. 따라서 공통 계층의 보안 문제가 발생하면 여러 공급업체와의 관계 전반에서 공동 대응이 필요할 수 있다.

실무적으로는 공급업체가 영향을 받은 구성 요소를 파악하고, 이를 사용하는 환경을 확인한 뒤, 신속하게 문제를 해결하거나 해당 요소를 격리할 수 있는지가 중요하다. 고객은 구성 요소가 어떤 자격 증명과 권한을 보유하는지도 알아야 한다. 소프트웨어 취약점이 다른 시스템으로 들어가는 경로를 제공하면 그 영향이 더 커지기 때문이다.

MCP 조사 결과가 보여 주는 통합 권한의 중요성

Black Kite는 AI 기업 179곳에 귀속된 공개적으로 확인 가능한 Model Context Protocol 서버 항목 305개도 별도로 조사했다. 이 항목들에서 총 1,732건의 문제점이 기록됐으며, 그중 48.8%는 심각(High) 또는 매우 심각(Critical) 등급으로 분류됐다. 매우 심각 등급인 문제점 77건 가운데 87%는 코드 또는 명령어 삽입과 관련돼 있었다.

MCP는 AI 애플리케이션이 도구 및 데이터 소스와 연동할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공한다. 구현 방식에 따라 연결된 서버는 문서를 읽고, 데이터베이스를 조회하고, 레코드를 업데이트하거나 그 밖의 작업을 실행하는 기능을 제공할 수 있다. 따라서 광범위한 권한을 가진 취약한 구성 요소는 AI 애플리케이션 자체뿐 아니라 그 이상의 대상을 위험에 빠뜨릴 수 있다.

분모가 중요하다. 48.8%는 기록된 문제점 가운데 해당 비율을 뜻하며, 전체 AI 기업이나 실제 운영 중인 MCP 배포 환경 중 취약한 곳의 비율을 뜻하지 않는다. 데이터셋에는 공개적으로 확인 가능한 저장소, 패키지, 호스팅 구성 요소가 포함된다. 도메인이 특정 기업에 귀속된다고 해서 해당 요소가 실제 운영 환경에서 사용된다는 뜻은 아니며, 비공개 MCP 환경은 분석 대상에서 제외됐다.

기업 팀은 연결된 시스템을 목록화하고, 필요한 작업에만 권한을 제한하며, 접근 권한을 얼마나 신속하게 취소할 수 있는지 테스트해야 한다. 공급업체를 외부에서 살펴보는 것만으로는 고객사가 자체 환경에서 부여한 모든 권한을 파악할 수 없다.

조사 결과를 과도하게 해석하지 않고 활용하는 방법

이번 조사는 평가 대상 기업의 시스템에 접근하지 않고 외부에서 수행됐다. 매우 심각한 취약점에 관한 조사 결과는 일반적으로 관찰된 소프트웨어 버전을 공개된 취약점과 대조한 것이다. Black Kite는 취약점 악용 여부를 테스트하지 않았다. 기업의 6.5%에서 보고된 봇넷 관련 신호와 44.3%에서 보고된 비정상적인 네트워크 활동은 조사할 필요가 있지만, 이것만으로 침해가 발생했다고 입증되지는 않는다.

가시성도 비교에 영향을 미친다. 보충 자료로 분석한 Forbes AI 50 기업군에서는 52%에서 심각한 취약점 관련 문제가 발견됐고, 28%에서는 인포스틸러 기록에 관련 자격 증명이 확인됐다. 디지털 발자국이 클수록 문제를 관찰할 기회도 많아지므로, 이 수치를 기업 유형별 안전성을 단순 비교하는 순위로 받아들여서는 안 된다.

Black Kite는 공급업체의 노출 분석과 랜섬웨어 취약성 지표 등을 포함한 제3자 사이버 위험 정보 및 모니터링 서비스를 판매한다. 이 보고서는 조사 대상과 방법론을 명시한 공급업체 자체 연구이지, 모든 AI 기업을 전수 조사한 결과도 아니며 표시된 모든 시스템이 침해됐다는 증거도 아니다.

실무적으로 가장 중요한 시사점은 공급업체와 그 종속 요소, 제품에 부여되는 접근 권한을 연계해 함께 평가해야 한다는 것이다. 전체 2026년 AI 공급망 보고서: AI 파트너십 이면의 위험에는 AI 공급업체 검토에 이 접근법을 적용하기 위한 Black Kite의 상세한 조사 결과와 방법론이 담겨 있다.