IBM 연구: 4분의 1의 악의적 데이터 침해에 AI가 관여

IBM이 2026년 7월 29일 발표한 2026 Cost of a Data Breach Report에 따르면 4분의 1의 악의적 데이터 침해에서 공격자가 AI를 사용했다. 이러한 침해의 평균 비용은 600만 달러로, IBM이 전체 샘플에서 보고한 4.99만 달러의 글로벌 평균보다 약 100만 달러 더 높은 것으로 나타났다. 또한 AI 구성 요소를 가진 악의적 침해의 비율은 전년 대비 56% 증가했다.

이러한 통계는 설문조사에서 나온 것으로, 설문조사 결과의 신뢰도를 결정하는 데 영향을 미친다. Ponemon Institute에서 연구를 수행했으며, IBM에서 분석하고 발표했다. 또한 IBM은 이 연구의 결과를 바탕으로 탐지, 데이터 보안, 身分 인증 제품을 판매하고 있다. 샘플은 2025년 3월부터 2026년 2월까지 침해된 602개의 조직으로 구성되어 있다. IBM의 글로벌 평균도 1년 동안 증가했는데, 전年的 보고서에서는 444만 달러로 보고했으며, 5년 만에 처음으로 감소한 것으로 나타났다.

보고된 공격의 특징

IBM에 따르면, 심층 가짜 인물 및 AI를 사용한 악성 코드가 보고된 AI를 사용한 침해의 대부분을 차지한다. 영국 뉴스룸 요약에서는 이 범주를 더 세분화했는데, 심층 가짜 인물이 45%, AI를 사용한 악성 코드가 19%, 피싱 캠페인이 17%를 차지한다. 이러한 분포는 대부분의 범주가 코드 실행보다는 사회 공학에 속한다는 것을 보여준다. 또한 금융 사기 팀은 이미 1년 이상 AI 음성 클로닝 공격을 추적하고 있다.

업계 집중도는 더 중요한 숫자이다. IBM에 따르면, 데이터セット에 있는 AI 주도 공격의 62%가 중요 인프라를 공격했으며, 금융 서비스와 에너지가 가장 큰 비중을 차지했다. 금융 서비스 회사에서 발생한 침해의 평균 비용은 630만 달러, 에너지 회사에서는 520만 달러였다.

AI 시스템은 도구뿐만 아니라 목표물이기도 했다. 20% 이상의 조직이 AI 모델 또는 애플리케이션을 침해당한 것으로 나타났는데, 이는 2025년 버전의 13%에서 증가한 것이다. IBM이 식별한 두 가지 주요 원인은 API, 애플리케이션 또는 플러그인의 취약점(27%)과 클라우드 미 구성으로 인한 AI 워크로드의 취약점(27%)이다. 이는 모델 자체가 아니라 모델을 둘러싼 인프라에서 발생한 것으로, Hugging Face 에이전트 침해에서도 같은 패턴이 나타났다.

조사에서 물어보는 기능

2026년 5월에 수행된 후속 연구에서는 원래 602개의 조직 중 456개에 대해 프론티어 모델에 대한 질문을 던졌는데, Mythos를 명시적으로 언급했다. 이 그룹 중 78%는 이러한 시스템에 대한 보고서를 알고 있었으며, 85%는 이러한 시스템에 대한 인식으로 인해 보안 비용을 증가시킬 계획이라고回答했다. 주요 조사에서는 실제 침해가 보안 비용을 증가시키는 주요 원인이라고回答한 조직이 64%였다. 예상되는 기능이 실제 손실보다 더 빠르게 예산을 증가시키고 있다.

이러한 기능은 기술적으로 자세히 문서화되어 있다. Anthropic의 Frontier Red Team은 2026년 4월 7일에 보고서를 발표했는데, Claude Mythos Preview 모델이 주요 운영 체제와 웹 브라우저에서 0일 취약점을 발견하고 악용할 수 있다는 것을 보여주었다. 한 경우에는 FreeBSD의 NFS 서버에서 17년 전 원격 루트 취약점을 발견했으며, 초기 프롬프트 후에 인간의 개입 없이 작동하는 악용 코드를 작성했다.

방어자들이 두 번 읽어야 할 부분은 팀이 발표한 비용이다. OpenBSD에 대한 버그 찾기 스캐폴드 1,000회의 비용은 2만 달러 미만이었으며, 중요 발견을 한 단일 런의 비용은 50달러 미만이었다. 이미 패치된 공개 취약점을 특권 상승 악용 코드로 변환하는 비용은 각각 1,000달러 미만과 2,000달러 미만으로, 하루 이내에 수행되었다. Anthropic은 또한 발표 당시 발견한 취약점 중 1% 미만이 패치되었다고 보고했다. 다른 보안 벤더도 공격 측에서 AI가 보안 보조에서 운영자로 전환되고 있다고 설명했다.

보안 팀이 에이전트를 배치한 위치

IBM의 데이터는 정확히 경제학이 물리적으로 작용하는 위치에 에이전트 배치 격차를 위치시킨다. 조직의 절반 이상이 위협 탐지 및 포함에 에이전트를 사용한다고回答했으며, 18%는 취약점 관리에 적용한다고回答했다. 3/4의 조직은 프론티어 AI 위협이 보안 작전에 에이전트를 배치하는 방식을 재고하고 있다고回答했다.

“조직이 발견과 수정 사이에 긴 격차를 가지고 있다면, 그 불균형은 직접 침해 비용으로 나타난다”라고 Suja Viswesan, IBM 보안 소프트웨어 부사장은 보고서 발표에서 말했다. “지금의 우선 순위는 그 격차를 없애는 것이다.”

다른 기초는 많이 이동하지 않았다. 침해된 조직 중 37%는 휴식 및 전송 중인敏感 데이터를 암호화했으며, 34%는 암호화 자산에 대한 가시성을 가지고 있었다. 랜섬웨어는 보고된 사건의 39%에서 나타났는데, 이는 34%에서 증가한 것으로, 브랜드 평판(41%)을 중심으로 직원 데이터 및 지적 재산을 앞세운 압박이 강해졌다. 이는 2026년에 다른 추적자들이 문서화한 랜섬웨어 경제의 분열과 일치한다.

보안 작전 전반에 걸쳐 광범위하게 AI 및 자동화를 사용하는 조직은 침해당할 때마다 약 200만 달러 적은 비용을 지불했다고 IBM은 말했다. 또한 샘플의 약 4분의 1은 아직 이러한 기술을 채택하지 않았다. IBM과 Anthropic은 모두 동일한 레버를 가리킨다. 즉, 취약점이 알려지고 생산에 수정이 반영되는 시간을 줄이는 것이다. 18%의 숫자는 현재 작업이 진행 중인 위치이며, 내년 버전에서 주시해야 할 숫자이다.