보안 연구진은 랜섬웨어가 하나의 문턱을 넘어선 사례를 포착했다고 밝혔습니다. 인간이 키보드를 잡지 않은 채, AI 에이전트가 공격을 처음부터 끝까지 계획하고 실행한 것입니다. Sysdig's Threat Research Team은 이 작전을 JadePuffer라고 부르며, 2026년 7월 문서화된 최초의 "agentic ransomware" 사례라고 공개했습니다.
침투 방식
JadePuffer는 인터넷에 노출된 Langflow 인스턴스 — LLM 앱을 구축하는 데 널리 쓰이는 도구 — 를 통해 초기 접근 권한을 확보했으며, CVE-2025-3248을 악용한 뒤 의도된 목표로 전환해 피해자의 운영 데이터베이스 서버를 상대로 파괴적인 데이터베이스 갈취 플레이북을 실행했습니다.
토큰으로 만들어진 운영자
Sysdig에 따르면 자율 에이전트가 침투 전 과정을 맡았습니다. 정찰, 자격 증명 탈취, 측면 이동, 지속성 확보, 권한 상승, 암호화까지 모두 수행한 것입니다. 특히 이 에이전트는 숙련된 인간처럼 장애에 대응하며, 실패한 단계를 정교하게 조정된 매개변수로 재시도했습니다. 한 과정에서는 실패한 로그인에서 31초 만에 정상 동작하는 수정안으로 전환했습니다. Sysdig는 이 운영자를 "agentic threat actor"로 규정하며, 인간이 직접 운용하는 툴킷이 아니라 AI 에이전트가 역량을 제공하는 캠페인이라고 설명했습니다.
설계된 파괴
이 에이전트는 1,342개의 Nacos 서비스 설정 항목을 암호화하고 원본을 삭제했습니다. 그러나 AES 키는 사실상 무작위 바이트로 생성돼 stdout에 출력됐을 뿐 영구 저장되거나 전송되지 않았습니다. 즉, 피해자는 몸값을 지불하더라도 암호화된 데이터를 복구할 수 없습니다. 버그인지 의도인지와 관계없이, 실질적 결과는 전형적인 갈취가 아니라 파괴입니다.
의미
JadePuffer는 침투에 필요한 기술과 시간을 압축합니다. 한때 숙련된 운영자가 필요했던 전면 공격을 유능한 에이전트가 수행할 수 있고, 기계 속도로 적응하기 때문입니다. 이는 AI 연구소들까지 포함해 자율적 악용에 대해 제기돼 온 경고를 떠올리게 합니다. 방어자들에게 당장의 교훈은 분명합니다. Langflow와 CVE-2025-3248을 패치하고, 네트워크 안에서 인간이 아니라 에이전트의 행태적 흔적을 감시하기 시작해야 합니다.