Anthropic, Claude가 중요 소프트웨어 취약점을 발견하고 악용할 수 있는 능력을 갖췄다고 보고

AI 기반 취약점 연구 개요

Anthropic은 최첨단 AI 모델이 자율적으로 여러 취약점을 발견하고 연결하여 실제 중요 소프트웨어에 대한 정교한 익스플로잇을 생성할 수 있음을 입증했습니다. 내부 연구 모델을 활용하여 연구팀은 브라우저, 운영 체제, 커널 수준 네트워킹 스택에 대한 개념 증명(PoC) 익스플로잇을 성공적으로 개발했습니다. 이러한 결과는 과거 고도로 전문화된 인간 팀의 영역이었던 복잡한 다단계 보안 연구를 AI가 수행할 수 있는 변화를 보여줍니다.

주요 취약점 발견 사례

Anthropic은 5가지 특정 공격 체인을 문서화했으며, 모두 공급업체에 보고되어 패치가 완료되었습니다:

• Google Chrome: 다단계 익스플로잇 체인을 통해 브라우저 샌드박스 외부에서 원격 코드 실행(RCE)이 가능했습니다. 이 과정에는 V8 엔진의 메모리 손상, 샌드박스 탈출, FedCM 기능의 UAF(Use-After-Free) 취약점이 포함되었습니다. 이로 인해 62개의 CVE가 할당되었으며 Chrome 156에서 패치되었습니다.
• Apple Safari: 연구원들은 동일 출처 정책(SOP)을 우회하여 쿠키 및 기록과 같은 민감한 사용자 데이터에 액세스하는 데이터 전용 익스플로잇을 개발했습니다. 이 체인은 JavaScriptCore의 UAF와 샌드박스 IPC 취약점을 활용하여, 전통적인 코드 실행 없이도 전체 메모리 읽기/쓰기 액세스가 보안을 위협할 수 있음을 입증했습니다.
• Android: 잠금 화면 보호를 우회하여 물리적인 Google Pixel 9에서 개인 데이터를 추출하는 익스플로잇 체인입니다. 이 공격은 소스 코드 분석, Google Play 서비스의 리버스 엔지니어링, 그리고 USB 데이터 전송 제한 및 권한 부여 확인을 우회하기 위한 3가지 취약점 연결을 결합했습니다.
• Windows: Windows 커널의 QUIC 구현에서 발생한 메모리 안전성 범위를 벗어난 읽기(out-of-bounds read) 취약점으로 인해 원격 서비스 거부(DoS)가 가능했습니다. 모델은 Ghidra와 같은 도구를 사용하여 바이너리를 리버스 엔지니어링하고 결과로 나온 주석이 달린 C 코드를 분석하여 이를 식별했습니다.
• Linux Kernel: 네트워킹 스택에서 제로 클릭 RCE가 발견되었습니다. 이 익스플로잇은 경쟁 상태로 유도된 UAF를 사용하여 KASLR을 무력화하고 제어 흐름을 탈취하여 루트 수준의 명령 실행을 허용했습니다. 이 취약점은 CVE-2026-98432로 추적됩니다.

방법론 및 확장성

Anthropic의 접근 방식은 테스트 시간 컴퓨팅 확장과 다양한 스캔 에이전트 사용의 중요성을 강조합니다. 연구팀은 다수의 에이전트를 병렬로 실행함으로써 코드 커버리지를 동적으로 추적하고, 순수 커버리지 분석부터 목표 기반 및 위협 모델 기반 테스트에 이르는 다양한 전략을 적용할 수 있었습니다.

새로운 취약점 도입을 방지하기 위해 Anthropic은 보안 스캔을 개발 수명 주기에 직접 통합할 것을 권장합니다. 개발자가 풀 리퀘스트(PR) 단계에서 잠재적인 문제를 식별하도록 돕기 위해 보안 지침을 제공하는 Claude Code 플러그인을 출시했습니다.

보안 전문가를 위한 시사점

이러한 기능은 AI가 복잡한 익스플로잇을 발견하는 장벽을 크게 낮출 것임을 시사합니다. 방어자에게는 더욱 선제적인 보안 태세가 필요합니다. Anthropic은 패치에 앞서 나가기 위해 고급 모델을 사용할 것을 옹호합니다. 이를 지원하기 위해 회사는 사이버 검증 프로그램(Cyber Verification Program)을 확장하여, 자격을 갖춘 보안 전문가들이 Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, Mythos 5.1을 포함한 가장 뛰어난 모델에 액세스하여 자동화된 취약점 탐지 및 수정을 촉진할 수 있도록 지원하고 있습니다.