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요약
GTIG는 에이전틱 AI를 활용해 클라우드 침해 후 6시간 만에 수천 개의 자격 증명을 탈취한 사례를 공개했다. AI 코딩 도구와 오픈소스 공급망을 노린 공격부터 독점 모델·소스코드 탈취, GPU 자원 무단 사용까지 위협 범위가 확대됐다. 보고서는 AI 자산과 클라우드... The post AI가 공격 속도까지 바꿨다…GTIG, 6시간 만의 대규모 계정 탈취 경고 appeared first on 벤처스퀘어.
본문
- 에이전틱 AI로 공격 설계·오류 해결·자격 증명 탈취 자동화
- AI 공급망 침해와 모델·소스코드 탈취, GPU 무단 사용까지 위협 확대
사이버 공격자들이 생성형 AI를 보조 도구에서 자율적으로 과업을 수행하는 공격 수단으로 전환하고 있다. 표적 정찰과 악성코드 제작뿐 아니라 공격 과정의 오류 해결, 자격 증명 탈취까지 AI가 담당하면서 침해 속도도 빨라졌다. 기업이 보유한 AI 모델과 데이터, 클라우드 컴퓨팅 자원 역시 새로운 공격 표적으로 떠올랐다. 구글위협인텔리전스그룹(GTIG)은 이 같은 흐름을 분석한 ‘2026년 2분기 AI 위협 추적 보고서’를 공개했다.
보고서에 따르면 한 위협 행위자는 클라우드 리소스를 침해한 뒤 에이전틱 AI를 활용해 공격을 기획하고 시스템을 구축했다. 이후 수천 개의 자격 증명을 탈취하기까지 걸린 시간은 6시간에 불과했다. AI가 스캐닝 파이프라인을 관리하고 공격 과정에서 발생한 오류를 해결하면서 사람의 판단과 개입에 따른 지연 시간이 줄어든 결과다.
에이전틱 공격과 AI 공급망 침해가 동시에 확산
공격 대상도 소프트웨어와 클라우드 인프라 전반으로 확장됐다. GTIG는 TeamPCP로 알려진 UNC6780이 AI 코딩 어시스턴트가 사용하는 도구에 백도어를 심고, 오픈소스 패키지의 메타데이터를 조작한 사례를 확인했다. 이를 통해 AI 어시스턴트가 개발자에게 악성 의존성 코드를 추천하도록 유도했으며, 배포한 악성코드에는 명령을 은밀하게 실행하기 위한 프롬프트도 포함했다.
국가 지원 위협 조직의 AI 활용도 구체화됐다. 중국 연계 사이버 스파이 조직 BASIN CASTLE은 표적 정보 수집부터 침투 이후의 기술적 문제 해결까지 공격 과정 전반에 대형언어모델을 활용했다. 또 다른 중국 연계 조직은 공격 초기 단계를 자동으로 수행하는 모의 침투 프레임워크를 구축하기 위해 구글 제미나이를 사용하려 했다.
기업이 개발한 AI 모델과 소스코드, 프롬프트, 연구 자료도 주요 공격 자산으로 분류됐다. GTIG는 의료와 정부, 미디어 등 여러 산업에서 독점 AI 지식재산을 겨냥한 공격이 증가했으며, 일부 공격자가 탈취 자료 공개를 빌미로 금전을 요구한 사례도 관찰했다.
AI 서비스 이용 비용과 컴퓨팅 자원을 탈취하려는 ‘LLM재킹’도 이어졌다. 중국 연계 조직 UNC6508은 미국 의료기관의 클라우드 환경을 침해한 뒤 로컬 AI 모델을 호스팅한 것으로 조사됐다. 상용 AI 서비스의 보안 모니터링을 피하면서 침해된 환경을 자체 AI 인프라처럼 이용한 사례다.
2026년 4월 맨디언트 대응 조사에서는 공격자가 피해 기업의 클라우드 계정으로 고성능 GPU 인스턴스를 할당받아 승인되지 않은 AI 워크로드를 실행한 사실이 확인됐다. 관련 비용은 피해 기업에 전가됐다. 북한 IT 인력 조직이 탈취 계정으로 LLM API를 대량 등록해 활동 규모를 키운 정황도 포착됐다.
GTIG는 AI가 기업의 기술 환경에 깊이 통합될수록 개발자 계정과 오픈소스 구성요소, AI 코딩 도구, 모델 가중치, API 자격 증명, GPU 자원이 하나의 공격면으로 연결될 수 있다고 진단했다. 방어 조직에는 기존 침해 대응과 함께 AI 공급망의 무결성, 클라우드 자원 사용 현황, 모델과 데이터 접근 권한을 통합 관리할 필요성이 커졌다.
존 헐트퀴스트 GTIG 수석 애널리스트는 “공격자들은 이미 다양한 영역에 AI를 접목하고 있으며, 에이전트 방식으로 전환되면서 위협의 규모와 속도도 커질 것”이라며 “6시간 만에 대규모 탈취 공격을 수행한 사례처럼 공격자들은 방어자의 대응 속도를 넘어서는 방식으로 이동하고 있다”고 말했다.
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AI Has Changed Even Attack Speed… GTIG Warns of Massive Account Hijacking in Just 6 Hours
Cyber attackers are transforming generative AI from an auxiliary tool into an autonomous attack tool. As AI takes on tasks ranging from targeted reconnaissance and malware creation to fixing errors in the attack process and stealing credentials, the speed of breaches has accelerated. Enterprise AI models, data, and cloud computing resources have also emerged as new targets. The Google Threat Intelligence Group (GTIG) released the 'Q2 2026 AI Threat Tracking Report,' which analyzes these trends.
According to the report, a threat actor utilized agentic AI to plan an attack and build a system after compromising cloud resources. It took only six hours to steal thousands of credentials. This was the result of reduced latency caused by human judgment and intervention as AI managed the scanning pipeline and resolved errors that occurred during the attack.
Agent attacks and AI supply chain breaches are spreading simultaneously
The targets of attack have also expanded to the entire software and cloud infrastructure. GTIG confirmed instances where UNC6780, known as TeamPCP, planted backdoors in tools used by AI coding assistants and manipulated metadata in open-source packages. Through this, it induced AI assistants to recommend malicious dependency code to developers, and the distributed malware also included prompts to stealthily execute commands.
The utilization of AI by state-sponsored threat organizations has become more concrete. BASIN CASTLE, a China-linked cyber espionage group, utilized large language models throughout the entire attack process, from gathering target intelligence to resolving technical issues after infiltration. Another China-linked organization attempted to use Google Gemini to build a penetration testing framework that automatically performs the initial stages of an attack.
AI models, source code, prompts, and research data developed by companies were also classified as major attack assets. GTIG observed an increase in attacks targeting proprietary AI intellectual property across various industries, including healthcare, government, and media, and identified instances where some attackers demanded money in exchange for disclosing stolen data.
'LLM-jacking' aimed at stealing AI service usage costs and computing resources also continued. It was found that UNC6508, a China-linked organization, compromised the cloud environment of a U.S. medical institution and hosted local AI models. This is a case where the compromised environment was used as if it were their own AI infrastructure while evading the security monitoring of commercial AI services.
A Mandiant response investigation in April 2026 confirmed that attackers allocated high-performance GPU instances to victim companies' cloud accounts and ran unauthorized AI workloads. The associated costs were passed on to the victim companies. Evidence was also found that a North Korean IT organization expanded the scale of its activities by registering a large number of LLM APIs using the compromised accounts.
GTIG assessed that as AI becomes more deeply integrated into enterprise technology environments, developer accounts, open-source components, AI coding tools, model weights, API credentials, and GPU resources can be interconnected into a single attack surface. This has increased the need for defense organizations to manage the integrity of the AI supply chain, cloud resource usage, and model and data access permissions in an integrated manner, alongside existing breach response.
John Hultquist, Senior Analyst at GTIG, stated, “Attackers are already integrating AI into various domains, and as they transition to an agent-based approach, the scale and speed of threats will increase,” adding, “Attackers are moving in ways that exceed the speed of defenders’ responses, as seen in cases where large-scale data theft was carried out in just six hours.”
AIが攻撃速度まで変えた… GTIG、6時間ぶりの大規模アカウント消臭警告
サイバー攻撃者たちが生成型AIを補助ツールで自律的に業務を遂行する攻撃手段に切り替えている。標的偵察とマルウェア製作だけでなく、攻撃過程のエラー解決、資格証明の奪取までAIが担当しながら侵害速度も速くなった。企業が保有するAIモデルとデータ、クラウドコンピューティングリソースも新たな攻撃目標として浮上した。 Google脅威インテリジェンスグループ（GTIG）は、このような流れを分析した「2026年第2四半期AI脅威追跡報告書」を公開した。
報告書によると、ある脅威行為者はクラウドリソースを侵害した後、エージェンティックAIを活用して攻撃を企画し、システムを構築した。その後、数千の資格証明を奪取するまでにかかった時間は6時間に過ぎなかった。 AIがスキャンパイプラインを管理し、攻撃過程で発生したエラーを解決し、人の判断と介入による遅延時間が減った結果だ。
エージェンティック攻撃とAIサプライチェーンの侵害が同時に拡散
攻撃対象もソフトウェアとクラウドインフラ全般に拡張された。 GTIGはTeamPCPとして知られるUNC6780がAIコーディングアシスタントが使用するツールにバックドアを植え、オープンソースパッケージのメタデータを操作した事例を確認した。これにより、AIアシスタントが開発者に悪意のある依存コードを推奨するように誘導し、配布したマルウェアにはコマンドを秘密に実行するためのプロンプトも含まれた。
国家支援脅威組織のAI活用も具体化された。中国連携サイバースパイ組織BASIN CASTLEは、標的情報収集から浸透後の技術的問題解決まで、攻撃過程全体に大型言語モデルを活用した。別の中国連携組織は、攻撃の初期段階を自動的に遂行する模擬浸透フレームワークを構築するためにグーグルジェミナイを使用しようとした。
企業が開発したAIモデルとソースコード、プロンプト、研究資料も主要攻撃資産に分類された。 GTIGは医療や政府、メディアなど様々な産業で独占AI知識財産を狙った攻撃が増加し、一部の攻撃者が脱臭資料公開を口実に金銭を要求した事例も観察した。
AIサービス利用費用とコンピューティングリソースを奪取しようとする「LLMジャッキング」も続いた。中国連携組織UNC6508は米国医療機関のクラウド環境を侵害した後、ローカルAIモデルをホスティングしたことが調査された。商用AIサービスのセキュリティ監視を避け、侵害された環境を独自のAIインフラのように利用した事例だ。
2026年4月、マンディアント対応調査では、攻撃者が被害企業のクラウドアカウントで高性能GPUインスタンスを割り当てられ、承認されていないAIワークロードを実行したことが確認された。関連費用は被害企業に転落した。北朝鮮のIT人材組織が脱臭アカウントでLLM APIを大量登録し、活動規模を育てた状況も捉えられた。
GTIGは、AIが企業の技術環境に深く統合されるにつれて、開発者アカウントとオープンソースコンポーネント、AIコーディングツール、モデルの重み、API資格情報、GPUリソースを1つの攻撃面にリンクできると診断しました。防衛組織には、既存の侵害対応とともにAIサプライチェーンの整合性、クラウドリソースの使用状況、モデルとデータアクセス権を統合管理する必要性が高まった。
ジョン・ハルトキストGTIGシニアアナリストは「攻撃者たちは既に様々な領域にAIを接木しており、エージェント方式に切り替えられて脅威の規模と速度も大きくなるだろう」とし「6時間で大規模な脱臭攻撃を行った事例のように、攻撃者たちは防御者の対応速度を越える方式で移動している」と話した。
人工智能甚至改变了攻击速度……GTIG警告称，短短6小时内将出现大规模账户劫持事件
网络攻击者正将生成式人工智能从辅助工具转变为自主攻击工具。随着人工智能承担的任务范围不断扩大，从定向侦察、恶意软件创建到修复攻击过程中的错误、窃取凭证，安全漏洞的发生速度也随之加快。企业级人工智能模型、数据和云计算资源也成为了新的攻击目标。谷歌威胁情报小组 (GTIG) 发布了《2026 年第二季度人工智能威胁追踪报告》，对这些趋势进行了分析。
报告显示，攻击者利用人工智能（AI）策划攻击，并在攻破云资源后构建了一套系统。仅用了六个小时，就窃取了数千个凭证。这得益于人工智能管理扫描流程并解决攻击过程中出现的错误，从而减少了人工判断和干预造成的延迟。
代理攻击和人工智能供应链漏洞正在同时蔓延。
攻击目标已扩展至整个软件和云基础设施。GTIG 证实，名为 TeamPCP 的 UNC6780 曾将后门植入 AI 编码助手使用的工具中，并篡改开源软件包的元数据。通过这种方式，它诱使 AI 助手向开发者推荐恶意依赖代码，并且该恶意软件还包含提示，引导用户隐蔽地执行命令。
国家支持的威胁组织对人工智能的利用已变得日益具体。与中国有关联的网络间谍组织“盆地城堡”（BASIN CASTLE）在整个攻击过程中都使用了大型语言模型，从收集目标情报到渗透后解决技术问题，无一例外。另一个与中国有关联的组织试图利用谷歌Gemini构建一个渗透测试框架，以自动执行攻击的初始阶段。
企业开发的AI模型、源代码、提示信息和研究数据也被列为主要攻击目标。GTIG观察到针对各行业（包括医疗保健、政府和媒体）专有AI知识产权的攻击有所增加，并发现一些攻击者以泄露窃取的数据为由索要钱财。
旨在窃取人工智能服务使用成本和计算资源的“LLM劫持”攻击仍在继续。调查发现，与中国有关联的组织UNC6508入侵了美国一家医疗机构的云环境，并托管了本地人工智能模型。该组织利用被入侵的环境，将其当作自己的人工智能基础设施使用，从而规避了商业人工智能服务的安全监控。
Mandiant 于 2026 年 4 月进行的一项响应调查证实，攻击者将高性能 GPU 实例分配到受害公司的云账户中，并运行未经授权的 AI 工作负载。相关成本转嫁给了受害公司。调查还发现，一家朝鲜 IT 机构利用被盗账户注册了大量 LLM API，从而扩大了其活动规模。
GTIG评估认为，随着人工智能与企业技术环境的融合日益深入，开发者账户、开源组件、人工智能编码工具、模型权重、API凭证和GPU资源可能会相互关联，形成单一的攻击面。这使得防御机构更需要以集成的方式管理人工智能供应链的完整性、云资源使用以及模型和数据访问权限，并将其与现有的安全漏洞响应机制相结合。
GTIG 高级分析师 John Hultquist 表示：“攻击者已经将人工智能集成到各个领域，随着他们转向基于代理的方法，威胁的规模和速度将会增加。”他补充道：“攻击者的行动速度超过了防御者的响应速度，正如在仅用了六个小时就完成的大规模数据窃取案例中所看到的那样。”
L'IA a même modifié la vitesse des attaques… GTIG met en garde contre un piratage massif de comptes en seulement 6 heures
Les cybercriminels transforment l'IA générative, d'un outil auxiliaire, en un outil d'attaque autonome. L'IA prenant en charge des tâches allant de la reconnaissance ciblée et la création de logiciels malveillants à la correction des erreurs lors des attaques et au vol d'identifiants, la fréquence des violations de données s'accélère. Les modèles d'IA d'entreprise, les données et les ressources de cloud computing sont également devenus de nouvelles cibles. Le Google Threat Intelligence Group (GTIG) a publié le rapport « Q2 2026 AI Threat Tracking Report », qui analyse ces tendances.
D'après le rapport, un acteur malveillant a utilisé une IA automatisée pour planifier une attaque et mettre en place un système après avoir compromis des ressources cloud. Il lui a suffi de six heures pour dérober des milliers d'identifiants. Ce résultat est dû à la réduction de la latence permise par l'intervention humaine, l'IA ayant géré le processus d'analyse et corrigé les erreurs survenues pendant l'attaque.
Les attaques d'agents et les violations de la chaîne d'approvisionnement de l'IA se propagent simultanément.
Les cibles des attaques se sont étendues à l'ensemble de l'infrastructure logicielle et cloud. Le GTIG a confirmé des cas où UNC6780, alias TeamPCP, a implanté des portes dérobées dans des outils utilisés par les assistants de programmation IA et manipulé les métadonnées de packages open source. De ce fait, il a incité les assistants IA à recommander du code de dépendance malveillant aux développeurs, et le logiciel malveillant distribué contenait également des invites permettant d'exécuter des commandes furtivement.
L'utilisation de l'IA par les organisations terroristes étatiques se concrétise. BASIN CASTLE, un groupe de cyberespionnage lié à la Chine, a utilisé des modèles de langage complexes tout au long du processus d'attaque, de la collecte de renseignements sur la cible à la résolution des problèmes techniques après infiltration. Une autre organisation liée à la Chine a tenté d'utiliser Google Gemini pour créer un système de tests d'intrusion automatisant les premières étapes d'une attaque.
Les modèles d'IA, le code source, les invites et les données de recherche développés par les entreprises ont également été classés comme des cibles privilégiées pour les attaques. Le GTIG a constaté une augmentation des attaques ciblant la propriété intellectuelle en matière d'IA dans divers secteurs, notamment la santé, l'administration publique et les médias, et a identifié des cas où certains attaquants exigeaient de l'argent en échange de la divulgation de données volées.
Le « LLM-jacking », visant à détourner les coûts d'utilisation des services d'IA et les ressources de calcul, s'est poursuivi. Il a été découvert que UNC6508, une organisation liée à la Chine, avait compromis l'environnement cloud d'un établissement médical américain et y avait hébergé des modèles d'IA locaux. Dans ce cas précis, l'environnement compromis a été utilisé comme s'il s'agissait de leur propre infrastructure d'IA, leur permettant ainsi de contourner la surveillance de sécurité des services d'IA commerciaux.
Une enquête menée par Mandiant en avril 2026 a confirmé que des attaquants avaient alloué des instances GPU haute performance aux comptes cloud des entreprises victimes et exécuté des charges de travail d'IA non autorisées. Les coûts associés ont été répercutés sur les entreprises victimes. Il a également été établi qu'une organisation informatique nord-coréenne avait étendu ses activités en enregistrant un grand nombre d'API LLM à l'aide des comptes compromis.
GTIG a constaté qu'à mesure que l'IA s'intègre plus profondément dans les environnements technologiques des entreprises, les comptes développeurs, les composants open source, les outils de codage IA, les pondérations des modèles, les identifiants API et les ressources GPU peuvent être interconnectés en une seule surface d'attaque. Il est donc devenu impératif pour les organisations de défense de gérer de manière intégrée l'intégrité de la chaîne d'approvisionnement en IA, l'utilisation des ressources cloud et les autorisations d'accès aux modèles et aux données, en complément des mesures de réponse aux incidents existantes.
John Hultquist, analyste principal chez GTIG, a déclaré : « Les attaquants intègrent déjà l'IA dans divers domaines, et à mesure qu'ils adoptent une approche basée sur des agents, l'ampleur et la vitesse des menaces augmenteront », ajoutant : « Les attaquants agissent d'une manière qui dépasse la vitesse de réponse des défenseurs, comme on l'a vu dans des cas où un vol de données à grande échelle a été effectué en seulement six heures. »