AI가 지휘하는 자율 악성코드 발견
원제: A New Tool Found Malware That’s Guided by an AI Hive Mind—No Humans in Sight
왜 중요한가
자율 LLM 기반 C2 인프라의 실존이 확인됨으로써, AI 악성코드 탐지 방법론의 조기 표준화가 업계 과제로 급부상했다.
Cisco Talos는 2026년 9월 22일, AI 통합 악성코드 탐지·분류용 오픈소스 프레임워크 'CAIRN'을 공개했다. 프레임워크를 활용해 인간 오퍼레이터 없이 최대 4개 LLM의 집단 판단으로 작동하는 악성코드 'CLOSEDQUORUM'을 발견. 연구팀이 파악한 AI 통합 악성코드 계열 수는 기존 9종에서 약 29종으로 늘었다.
Cisco Talos의 보안 연구원 Ryan Fetterman이 주도 개발한 CAIRN(Cognitive Artifact Intelligence Research Network)은 악성코드 메타데이터에서 AI 통합 흔적—LLM API 호출 패턴 등 디지털 지문—을 자동 추출해 고유 ID를 부여하고, 라이브러리 전체와 교차 분석해 트렌드와 연관성을 시각화하는 오픈소스 도구다.
CAIRN을 통해 발견된 'CLOSEDQUORUM'은 특히 주목된다. 이 악성코드는 C2(명령·제어) 서버 역할을 인간이 아닌 최대 4개의 LLM이 담당한다. 감염된 시스템 안에서 다음 행동을 결정할 때 여러 모델에 질의해 그 답을 종합한 뒤 실행하는 구조로, 완전 자율적 공격 체계의 첫 사례 중 하나로 꼽힌다.
Fetterman은 2025년 7월 우크라이나 CERT-UA가 경고한 'LAMEHUG' 악성코드—Hugging Face API를 통해 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 모델로부터 명령을 수신—를 계기로 AI 악성코드 붐을 예상했다. 그러나 2026년 여름 회고 작업에서 명명된 AI 통합 악성코드 계열이 9종에 불과하다는 사실에 놀랐다고 밝혔다. CAIRN 개발·운용 수개월 만에 20종을 추가로 발굴해 총 약 29종을 확인했지만, 연구팀은 이 분야가 아직 공격자에게 실험적 단계에 머물러 있다고 평가했다.
"AI 통합에는 반드시 흔적이 남는다. 그것이 방어 커뮤니티가 활용할 수 있는 신호"라고 Fetterman은 강조했다.