생성형 AI 때문에 공격자가 취약점을 분석하고 공격 코드를 만드는 시간이 짧아졌다는 진단이 나왔다. 글로벌 사이버보안 기업 팔로알토 네트웍스는 공식 블로그와 보안 연구 조직 유닛42(Unit 42)의 위협 분석을 통해 PHP의 고위험 취약점 2건과 대응 전략을 공개했다. 회사는 취약 자산 식별, 가상 패치, AI 기반 자동화 보안 체계 구축을 강조했다.
CVSS 9.2점 취약점 2건, 전 세계 PHP 인스턴스 노출
공개된 취약점은 CVE-2026-109618과 CVE-2026-109619다. PHP는 웹사이트와 웹 애플리케이션 개발에 널리 쓰이는 오픈소스 프로그래밍 언어다. 두 취약점 모두 공통 취약점 평가 시스템(CVSS)에서 9.2점으로 ‘치명적’ 등급이다. CVSS는 소프트웨어 취약점의 기술적 심각도를 평가하는 지표다.
팔로알토 네트웍스는 이번 취약점으로 잠재적 위험에 노출된 전 세계 PHP 인스턴스가 약 2200만 개 이상인 것으로 추정했다. 유닛42는 팔로알토 네트웍스의 보안 연구 조직이다.
회사는 최근 공개된 넷스케일러(NetScaler) 취약점의 잠재적 노출 인스턴스가 약 5만 개, 비욘드트러스트(BeyondTrust) 취약점은 약 1만6000개라고 밝혔다. 이와 비교하면 이번 PHP 취약점의 노출 규모가 훨씬 크다.
AI가 바꾼 공격 속도, 수동 패치만으론 한계
회사는 프론티어 AI 모델의 발전과 맞물려 위험이 더 빠르게 확산할 수 있다고 분석했다. AI를 쓰면 코드에서 취약점을 찾는 작업이 빨라지고, 공격자도 공개된 보안 패치를 분석해 악용 코드를 만드는 시간을 줄일 수 있다는 이유에서다. 팔로알토 네트웍스는 취약점이 발견되고 공격 도구로 쓰이기까지의 간격이 크게 줄어든 만큼, 사람이 손으로 처리하는 패치 절차에만 기대면 충분히 대응하지 못할 수 있다고 짚었다.
같은 취약점이라도 외부 노출 여부, 접근 권한, 서비스 중요도에 따라 대응 우선순위가 달라질 수 있다고 회사는 덧붙였다.
대응 과제 ① 자산 식별, ② 가상 패치
첫 번째 과제는 조직이 사용하는 소프트웨어와 인터넷에 노출된 자산을 지속해서 파악하고, 공격 경로를 우선 분석하는 일이다. 회사는 공격 표면 관리 솔루션 코텍스 엑스팬스(Cortex Xpanse)와 노출 관리 기능으로 외부 노출 자산을 식별하고 위험도를 평가할 수 있다고 설명했다.
두 번째 과제는 패치가 끝나기 전까지 공격을 막는 가상 패치다. 가상 패치는 네트워크·보안 장비에서 공격을 차단해, 실제 패치가 완료되기까지 발생하는 보안 공백을 줄이는 보완 수단이다.
팔로알토 네트웍스는 자체 가상 패치 기술인 프론티어 가상 패치(Frontier Virtual Patching)가 이번 PHP 취약점 공개 이전부터 선제 보호를 제공했다고 밝혔다. 차세대 방화벽과 클라우드 보안 서비스 프리즈마 액세스(Prisma Access)도 지능형 위협 방지(Advanced Threat Prevention) 기능으로 보호를 제공한다고 했다.
AI 도입 과정의 공격 표면과 SOC 자동화
회사는 AI 시스템을 설계하고 구축하는 초기 단계부터 보안 정책을 적용하고, 운영 중에도 새로운 취약점과 노출 위험을 점검하라고 권고했다. AI 애플리케이션 역시 공격 표면으로 관리해야 한다는 취지다.
보안관제센터(SOC)의 대응 속도 개선도 강조했다. 회사는 AI 기반 자동화로 위협 탐지와 대응에 걸리는 시간을 한 자릿수 수준으로 줄이는 체계가 필요하다고 밝혔다. 구체적인 시간 단위와 실제 달성 수준은 제시되지 않았다.