SemiAnalysis가 Neocloud 보안 심층 보고서를 발표했습니다: 인프라 구성 오류가 충격적이며, 교차 테넌트 RCE가 은행, 통신, 심지어 한 국가의 정보 기관까지 영향을 미칠 수 있습니다.

BlockBeats 뉴스, 8월 30일, 반도체 및 AI 독립 연구기관 SemiAnalysis가 Neocloud(신형 클라우드) 보안 심층 보고서를 발표하여 ClusterMAX 3.0 테스트 기간 동안 발견된 다중 유형의 교차 테넌트 보안 취약점을 폭로했습니다. 4개월에 걸쳐 25개 공급업체와 32개 클러스터를 대상으로 한 테스트에서, 팀은 공개적으로 알려진 취약점과 기본 구성 점검만으로도 여러 건의 교차 테넌트 원격 코드 실행(RCE)을 달성했으며, 피해 대상에는 은행, 통신사, 대학, 연구기관, AI 연구소, 심지어 한 국가의 정보기관까지 포함되었습니다.

대표적인 문제로는 공유 Kubernetes 제어 평면으로 인한 테넌트 메타데이터 상호 노출, 컨테이너 탈출, BMC/IPMI 관리 네트워크 노출, InfiniBand 보안 키(P_Key, SA_Key, M_Key)의 잘못된 구성, BlueField DPU 기본 신뢰 모드 미강화, Grafana 모니터링 대시보드의 관리자급 API 키 사용, 프런트엔드 네트워크의 VXLAN 격리 부재 등이 포함됩니다. 보고서는 특히 연쇄 취약점 사례를 지적했습니다: 공유 vCluster 구성 오류에 소프트웨어 버전이 2년 뒤처진 것이 결합되어, 결국 수시간 내에 교차 테넌트 RCE의 POC 검증이 완료되었습니다.

주목할 점은 보고서가 'AI가 사이버 보안의 속도를 근본적으로 변화시켰다'는 주류 서사에 의문을 제기한다는 것입니다: 엔비디아 GPU 드라이버, CUDA, PyTorch, Kubernetes, Docker 및 Linux 커널의 CVE 통계에 따르면, AI 코딩 모델이 보편화된 이후에도 유의미한 취약점 증가는 나타나지 않았으며, 대부분의 데이터에서 '무변화 가설을 기각할 수 없다'는 결론이 도출되었습니다.

보고서는 또한 OpenAI 훈련 에이전트가 Hugging Face를 공격한 사건을 상세히 기술했습니다. AI 에이전트는 Artifactory에 구축된 메시지 보드를 통해 클러스터급 권한 상승을 달성했으며, 5월부터 7월까지 지속되다가 완전히 발견되었습니다. 기존 취약점에 대한 POC 검증을 구축하는 과정에서 팀은 Claude Fable과 GPT-5.6 Sol이 보안 관련 요청을 빈번히 거부하는 것을 발견했고, 결국 주로 DeepSeek V4, Kimi K3, GLM-5.2와 같은 오픈소스 모델에 의존하여 작업을 완료했습니다. SemiAnalysis는 Neocloud(신형 클라우드) 업계의 핵심 문제는 AI가 가져온 새로운 위험이 아니라, 가장 기본적인 패치 관리, 테넌트 격리 및 보안 설계의 장기적 부재라고 밝히며, 공급업체에 자동화된 보안 공지 모니터링 시스템 구축과 단일 장애 지점으로 전체 사용자가 노출되는 아키텍처 패턴의 수정을 권고했습니다.