지난 2026년 7월 22일, 미국 FBI와 CISA 등 7개 정부 기관이 합동 보안 권고문(AA26-097A)을 긴급 갱신했습니다. 이번 권고문에서 가장 눈여겨봐야 할 점은 '악성코드(Malware)'나 '제로데이 취약점'이 단 한 건도 언급되지 않았다는 사실입니다.
이란 연계 해킹 조직은 악성코드를 유포하는 대신, 전 세계 엔지니어들이 매일 사용하는 제조사의 정품 엔지니어링 소프트웨어(Rockwell Studio 5000, Schneider EcoStruxure, Siemens TIA Portal)와 정상 탈취 계정을 이용해 PLC 제어망에 직접 접속했습니다. 공격자는 PLC의 프로젝트 파일을 빼낸 뒤, 설비가 정지하지 않도록 기본 래더 로직은 남겨둔 채 '안전 정지 및 경보 로직'만 핀셋처럼 무력화하여 재배포했습니다. 이로 인해 HMI/SCADA 화면에는 모든 설비가 '정상'으로 표시되었지만, 실제 현장에서는 안전 범위를 벗어난 위험 가동이 이어졌고, 일부 기관에서는 심각한 운영 차질과 재무적 손실을 입었습니다.
공장 정지보다 무서운 '판단 오염'과 AI 공장의 위기
이 사건이 첨단 자동화를 추진하는 전세계 제조기업에 던지는 시사점은 명확합니다. 이제 OT 보안의 최우선 과제는 단순히 '설비 가동 중단'을 막는 것이 아니라 '데이터 판단 오염(Data Contamination)'을 차단하는 것입니다.
💡 은폐 가동과 판단 오염의 메커니즘
- 은폐 가동: 설비는 멈추지 않고 계속 돌지만, 제어 로직과 경보 기능은 이미 무력화된 상태.
- 판단 오염: 오염된 센서값과 제어 데이터가 상위 시스템으로 전송되어 정상 데이터로 처리됨.
- AI 파이프라인 붕괴: AI 및 디지털 트윈이 오염된 데이터를 학습·분석하여 잘못된 생산·품질 판정을 내림.
반도체와 같은 초정밀 공정에서는 설비가 갑자기 멈추는 것보다, 잘못된 환경에서 생산이 계속되어 수 주일 치 재공품 전체를 파기하고 공정 이력을 처음부터 재검증해야 하는 피해가 훨씬 치명적입니다. AI 에이전트와 메가팩토리로 자동화 범위가 넓어질수록, 훼손된 데이터가 가져오는 피해의 속도와 규모는 기하급수적으로 증폭됩니다.
기존 OT 보안(IPS·행위 탐지)이 무력화된 이유
많은 기업이 네트워크 차단(IPS)이나 AI 기반 행위 이상 탐지 솔루션을 도입해 두고 있습니다. 하지만 이번 공격 앞에서는 기존 방어 체계가 힘을 쓰지 못합니다. 특히 OT 현장의 워크스테이션은 업무 편의상 계정이 상시 로그인되어 있거나 허가된 세션이 켜져 있는 경우가 많아, 해커가 이 열린 세션을 그대로 훔쳐 쓸 경우 '최초 로그인 단계'의 인증만으로는 이들을 차단할 수 없기 때문입니다.
- 네트워크 차단(IPS)의 한계: OT 환경에서 '차단'은 곧 라인 멈춤을 의미하므로 오탐에 대한 부담 때문에 자동 차단 기능을 켜기 어렵습니다.
- 행위 이상 탐지(Baseline)의 한계: 엔지니어가 정품 툴로 표준 포트를 통해 접속하여 코드를 수정하는 행위는 기존 학습 시스템 관점에서는 '완벽하게 정상적인 작업'으로 인식됩니다.
결국 "무엇이 일어나는가(트래픽 패턴)"를 감시하는 탐지 기술로는 정품 도구와 탈취된 계정을 들고 들어오는 공격자를 가려낼 수 없습니다.
대안은 탐지 이전의 '실행 전 통제'와 단방향 신원 인증
탐지 중심 OT 보안의 공백을 메울 열쇠는 사후 모니터링이 아닌 'PLC 접속 및 제어 명령 실행 전 단계에서 작업자의 신원을 검증해 비인가 접근을 차단하는 실행 전 통제(Pre-execution Control) 계층'을 구축하는 것입니다.
- 탈취·재사용 불가능: 고정 비밀번호나 단순 OTP가 아닌, 매번 변경되는 일회성 난수 기반이어야 함.
- 폐쇄망 및 단방향 작동: 서버와의 통신이나 시간 동기화 없이, 단방향(Out-of-band)으로 생성이 가능해야 함.
- 기존 설비 유지: PLC 펌웨어 수정이나 에이전트 설치 없이 기존 입력 인터페이스를 그대로 활용할 수 있어야 함.
- 실행 전 통제 (Pre-execution Control): 사후 트래픽 탐지나 경고에 의존하지 않고, 실제 PLC 접속 및 제어 명령이 실행되기 이전 단계에서 작업자의 신원과 권한을 검증해 비인가 연결을 원천 차단해야 함.
앤트로픽이 발표한 'AI 에이전트를 위한 제로 트러스트(Zero Trust for AI agents)' 프레임워크 역시 하드웨어 기반의 자격 증명과 짧은 생명주기를 가진 일회성 토큰의 결합을 핵심 해결책으로 제시합니다. 단순히 로그인 시점에 신원을 확인하는 것을 넘어, 계정이 탈취되거나 PC가 이미 오염되었더라도 실행 전 단계에서 재사용 불가능한 일회성 인증값을 검증하는 동적 통제 구조가 갖춰져야만, 승인되지 않은 PLC 접속과 로직 변경을 원천 차단할 수 있습니다.
뼛속까지 Zero Trust로 전환해야 할 시점
CISA 권고문이 강조한 인터넷 노출 차단, 방화벽 설정, 프로젝트 파일 무결성 검증은 기본적인 보안 수칙입니다. 하지만 정당한 원격 유지보수 경로가 열려 있는 한, 그 경로로 접근하는 주체가 진짜 권한자인지 확인하는 작업은 네트워크 보안만으로 불가능합니다.
정상 도구와 정상 계정을 위장한 공격이 일상화된 지금, 질문의 패러다임을 바꿔야 합니다.
"우리 공장은 지금 PLC 제어 코드가 변경되거나 설비에 접속하는 바로 그 직전, 작업자의 신원을 '실행 전 통제'로 제대로 검증하고 있습니까?
정확한 작업자 신원 확인과 접속·실행 전 단계에서의 Zero Trust 통제만이, 우리 공장의 AI와 생산 라인을 판단 오염으로부터 완벽하게 지켜낼 수 있습니다.
참고 자료
- CISA·FBI 외 7개 기관 합동 보안 권고문 (AA26-097A)
- 뉴스로드, 〈제조사 정상 엔지니어링 도구로 PLC 직접 접속해 로직 변경〉
- SecurityWeek, 〈US Warns of Iranian Hackers Targeting Siemens, Schneider, and Rockwell ICS Devices〉
- Anthropic Research, 〈Zero Trust for AI agents〉
- ISA/IEC 62443 Industrial Security Standards
