이 글은 Sonatype 공식 블로그의 Q3 2026 Open Source Malware Index: When Compromise Compounds을 에스코어가 공식 파트너로서 한국어로 번역한 콘텐츠입니다.
에스코어 인사이트
원문에 앞서 국내 개발·보안·플랫폼 조직이 함께 점검할 만한 사항을 간단히 정리했습니다.
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악성 패키지 탐지를 ‘삭제’로 끝내지 않기: 악성 패키지가 추가 페이로드를 내려받거나 자격 증명을 노출하거나 지속성을 확보했을 수 있으므로, 후속 영향까지 조사하는 사고 대응 절차가 필요합니다.
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패키지 평판보다 실행 행위와 연쇄 영향에 집중: 신뢰받던 패키지나 유지관리자가 침해될 수 있고, 자동화된 공격이 빠르게 확산될 수 있으므로 패키지 이름·과거 평판만으로 안전성을 판단하기 어렵습니다.
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AI·자동화 환경도 공급망 신뢰 경계에 포함: 자동 분석 도구와 AI 에이전트가 패키지 콘텐츠를 읽고 행동하는 만큼, 해당 환경의 자격 증명을 제한하고 외부 패키지 콘텐츠를 신뢰하지 않는 입력으로 취급해야 합니다.
Sonatype 원문 번역
요약
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누적 규모: Sonatype이 2017년부터 악성 오픈소스 패키지를 추적한 이후 누적 건수는 약 200만 개에 이르렀습니다.
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2026년 3분기 규모: Sonatype Research Labs는 2026년 3분기에 149,329개의 악성 오픈소스 패키지를 기록했습니다. npm은 전체의 89.5%로 여전히 압도적인 비중을 차지했지만, 2분기의 96.6%보다는 낮아졌습니다.
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악성 행위: 명백한 악성 기능이 확인된 패키지의 74.5%에는 추가 페이로드 전달 기능이나 비밀정보 유출 기능이 있었으며, 두 기능을 모두 갖춘 패키지도 포함됩니다. 3분기 악성 패키지 상당수가 설치 후 추가 공격으로 이어지도록 만들어졌다는 뜻입니다.
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방어 과제: 공격이 자동화되면서 최초 침해가 자격 증명 탈취, 추가 페이로드 전달, 지속성 확보, 탈취한 권한의 악용으로 이어지는 시간이 짧아지고 있습니다. 방어자가 피해 확산을 차단할 여유도 줄어듭니다.
2026년 3분기에 Sonatype은 여러 생태계에서 149,329개의 악성 오픈소스 패키지를 식별했습니다. 2017년 추적을 시작한 이후 누적 기록은 1,960,846개에 달합니다.
이번 분기에도 npm에서 발견된 악성 패키지가 133,579개로 전체의 89.5%를 차지했습니다. 그러나 단순히 npm에 악성 패키지가 집중됐다는 사실보다, 패키지가 설치 후 어떤 악성 행위를 하도록 만들어졌는지가 더 중요했습니다.
건수가 많은 분류에만 주목하지 않고 악성코드의 실제 기능을 살펴보면 다른 양상이 드러납니다. 명백한 악성 행위가 하나 이상 확인된 27,618개 패키지 중 약 4분의 3은 추가 페이로드 전달이나 비밀정보 탈취, 또는 두 기능을 모두 수행하도록 설계됐습니다. 특히 정상 패키지가 탈취된 사례에서는 이런 기능의 비중이 더 높았습니다.
공격자가 훔친 자격 증명은 다른 신뢰 계정에 접근하는 데 쓰일 수 있었습니다. 추가 페이로드 전달 기능은 패키지 설치 이후 후속 공격으로 이어졌고, 침해된 패키지는 안정적으로 운영되는 공격 인프라에서 추가 페이로드를 내려받았습니다. 3분기에는 한 번의 침해가 빠르게 다음 침해로 이어질 수 있다는 점이 확인됐습니다.
npm에 집중된 악성 패키지, 핵심은 추가 페이로드와 비밀정보 탈취
2026년 3분기에 주목할 것은 악성 패키지가 발견된 생태계보다 패키지에 구현된 악성 기능입니다.
전체 건수에는 원치 않는 애플리케이션과 저장소 악용으로 분류된 패키지가 상당수 포함됐습니다. 그중 악의성이 뚜렷한 기능만 따로 살펴보면 추가 페이로드 전달과 비밀정보 유출이 많았습니다.
위협 유형 | 2026년 3분기 건수 |
추가 페이로드 전달 | 14,665 |
비밀정보 유출 | 9,863 |
호스트 정보 유출 | 4,332 |
백도어 | 3,284 |
데이터 훼손 | 2,869 |
난독화 코드 | 705 |
암호화폐 채굴 | 281 |
추가 페이로드 전달과 비밀정보 유출은 해당 사례의 68.1%를 차지했고, 두 기능 중 하나 이상을 포함한 비율은 74.5%였습니다. 두 기능 모두 최초 패키지가 실행된 뒤 후속 공격으로 이어질 수 있습니다. 유출된 자격 증명은 다른 신뢰 시스템에 접근하는 데 악용될 수 있고, 추가 페이로드 전달 기능은 후속 공격에 필요한 페이로드를 내려보낼 수 있습니다.
신뢰받던 개발 경로도 빠르게 공격에 악용된다
2분기 Open Source Malware Index는 공격자가 신뢰받는 패키지와 유지관리자, 의존성, 개발 절차를 공격 경로로 악용하는 방법을 다뤘습니다. 최근 Sonatype Research Labs는 신뢰받던 소프트웨어 워크플로가 단순히 침해되는 데서 그치지 않고, 자동화된 시스템이 매우 빠른 속도로 이를 처리하고 반응하면서 영향이 확대되는 사례가 늘고 있다고 확인했습니다.
3분기에는 탈취(hijack)로 분류된 패키지가 4,150개 발견됐습니다. 그중 88%는 비밀정보를 훔치거나 추가 페이로드를 내려받거나, 두 기능을 모두 수행하도록 설계돼 있었습니다. Sonatype Research Labs는 이어 실제 사건을 살펴보며 자동화된 공격과 신뢰 관계 악용이 어떤 결과를 낳았는지 분석했습니다.
mlflow-ui: 기존 공격 기법도 자동화되면 피해가 빠르게 발생한다
3분기에는 자율형 AI 에이전트가 악성 패키지를 게시한 것으로 알려진 첫 사례가 나왔습니다. 자동화된 공격이 소프트웨어 공급망에서 얼마나 빠르게 피해를 낳을 수 있는지 보여주는 사건입니다.
CTF 훈련 환경의 설정 오류로 Anthropic의 Claude Mythos 5 에이전트가 실제 인터넷에 접속할 수 있었습니다. 에이전트에는 오프라인 시뮬레이션 환경에서 작업하라는 지시가 내려진 상태였습니다. 에이전트는 시뮬레이션 대상이 등록되지 않은 특정 PyPI 패키지 이름을 정기적으로 설치한다는 사실을 발견했고, 그 이름을 직접 등록한 뒤 악성 패키지를 게시했습니다.
악성 패키지의 기능은 호스트 정보와 환경 변수를 수집하고 추가 페이로드를 내려받는 정도로 비교적 단순했습니다. 그럼에도 공격은 실제 피해로 이어졌습니다. PyPI가 한 시간도 안 돼 패키지를 삭제했지만, 그사이에 보안 업체 소속으로 추정되는 외부 시스템 15곳에 설치됐습니다. Anthropic의 사건 보고에 따르면 이 가운데 한 시스템에서 노출된 자격 증명이 실제 보안 업체의 데이터베이스에 접근하는 데 사용됐습니다.
AI Protestware: 패키지 내용이 AI 분석 도구의 작동을 방해할 때
3분기에는 AI를 활용한 개발에 반발하는 사례도 나타났습니다. Sonatype Research는 악성이 아닌 두 오픈소스 패키지, PyPI의 allianceauth-workflows와 npm의 dough-synth에서 Anthropic의 Claude 거부 응답 테스트 문자열을 의도적으로 넣은 사례를 조사했습니다. 원래 Claude의 거부 응답을 시험하는 문자열이지만, Claude 기반 도구가 이를 읽으면 분석을 중단할 수도 있습니다.
두 패키지의 유지관리자는 서로 다른 위치에 문자열을 넣었습니다. allianceauth-workflows는 README와 PyPI 패키지 설명에서 AI를 이용해 작성한 Pull Request를 받지 않겠다는 정책 바로 아래에 문자열을 넣었습니다.
dough-synth는 README의 HTML 주석과 C·JavaScript 소스 파일 상단에 문자열을 숨겼습니다. 따라서 Claude 기반 도구는 프로젝트를 분석하다가 여러 파일에서 이 문자열을 마주칠 수 있습니다.
두 패키지 모두 악성은 아니며, 두 사례만으로 생태계 전반에 이런 현상이 확산됐다고 판단할 수는 없습니다. 다만 패키지에 담긴 내용이 사람이나 실행 환경뿐 아니라, 해당 내용을 분석하는 AI 시스템의 행동까지 바꾸도록 작성될 수 있다는 점은 확인할 수 있습니다.
Mini Shai-Hulud: 탈취한 자격 증명이 확산 인프라가 되다
2026년 8월 새로운 Mini Shai-Hulud 공격이 npm 전반으로 확산됐을 때 Sonatype Research Labs는 영향을 받은 컴포넌트 버전 2,225개를 추적했습니다.
악성코드는 침해된 정상 패키지를 통해 확산하면서 개발자와 CI/CD 자격 증명을 수집하고, 유효한 npm 게시 권한이 있는지 찾았습니다. 게시 권한을 확보하면 피해자가 제어하는 다른 패키지를 자동으로 찾아 같은 페이로드를 주입하고 버전을 올린 뒤 다시 게시할 수 있었습니다.
따라서 Mini Shai-Hulud는 단순한 자격 증명 탈취 캠페인이 아니었습니다. 탈취한 신뢰 권한을 이용해 공격을 반복적으로 확산시키면서 하나의 침해가 다음 침해로 이어지게 했습니다. 다른 3분기 사례와 마찬가지로 기술 자체가 완전히 새로웠던 것이 아니라, 기존 공급망 약점이 매우 빠르고 반복 가능한 방식으로 악용됐다는 점이 중요했습니다.
방어자의 과제: 상황을 정확히 파악하면서 연쇄 침해를 차단해야 한다
3분기 데이터를 보면 악성 패키지를 찾아 제거하는 것만으로 사고 대응이 끝나지 않을 수 있습니다. 패키지가 추가 페이로드를 전달했거나 자격 증명을 노출했거나 지속성을 확보했다면, 방어자는 이를 단순한 의존성 정리 문제가 아니라 환경 자체의 침해 가능성으로 다뤄야 합니다.
악성코드 연구에서는 최초 침해가 후속 피해로 빠르게 이어질 수 있다는 점이 확인됐습니다. 동시에 보안팀이 같은 속도로 판단해야 하는 보안 정보의 양도 계속 늘고 있습니다.
3분기 취약점 연구에서는 이런 판단 부담이 어떻게 커지고 있는지도 확인할 수 있습니다. AI는 보안 이슈를 더 많이, 더 빠르게 발견하게 만들고 있지만, 빠른 발견이 곧 명확한 우선순위로 이어지는 것은 아닙니다. 8월에 Sonatype은 148,608개의 소프트웨어 컴포넌트에 영향을 미치는 Spring CVE 91건을 추적했습니다. 다운스트림 조직은 무엇부터 대응해야 할지 판단하기가 훨씬 어려워졌습니다.
이후 보고된 Log4j RCE에서는 정반대의 어려움이 나타났습니다. 기본 동작은 재현할 수 있었지만 실제 위험도는 매우 제한적인 아키텍처 조건에 달려 있었습니다. 해당 취약점이 실제 환경에서 중요한지 판단하려면 소프트웨어가 실제로 어떻게 사용되고 있는지 알아야 했습니다.
악성코드든 취약점이든 대응 과정에서 필요한 판단은 점점 비슷해지고 있습니다. 보안 정보가 더 빠르고 많이 쏟아질수록 단순한 탐지 결과만으로는 부족하며, 실제 상황을 판단하는 데 필요한 정보가 더 중요해집니다.
방어자가 3분기 데이터를 바탕으로 우선 적용해야 할 사항은 다음과 같습니다.
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악성 컴포넌트가 처음부터 실행되지 않도록 차단합니다.
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알려진 패키지 이름과 시그니처뿐 아니라 실제 행위를 탐지합니다.
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자격 증명 노출, 지속성, 추가 페이로드 등 후속 영향을 조사합니다.
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패키지나 유지관리자의 과거 평판에만 의존하지 말고 신뢰 상태를 계속 검증합니다.
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의존성, 도달 가능성, 악용 가능성, 수정 정보 등 실제 환경의 정보를 함께 고려해 우선순위를 정합니다.
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자동 분석 환경의 자격 증명을 제한하고 패키지 콘텐츠를 신뢰하지 않는 입력으로 취급합니다.
결국 가장 큰 부담은 대응 속도입니다. 공격과 탐지 결과, 자동 분석이 모두 더 빠르게 움직이고 있습니다. 방어자도 자동화를 활용해 속도를 맞춰야 하지만, 실제로 무엇이 발생했고 다음에 무엇을 해야 하는지 판단할 수 있는 정보도 함께 확보해야 합니다.
침해가 연쇄적으로 확산될 때
2026년 3분기는 소프트웨어 공급망 위험이 개별 패키지나 취약점 하나를 넘어 확장되고 있음을 보여줬습니다.
악성 패키지는 자격 증명을 노출하거나 추가 페이로드를 전달하거나, 후속 침해에 사용될 수 있는 신뢰 권한을 만들 수 있습니다. 동시에 자율형 에이전트와 AI 기반 도구가 사람이 따라가기 어려운 속도로 소프트웨어를 다루면서, 신뢰받는 워크플로가 악용되거나 영향을 받거나 중단되는 새로운 경로도 생기고 있습니다.
따라서 빠른 대응만큼 실제 상황을 정확히 파악할 수 있는 정보도 중요합니다. 패키지나 취약점을 식별하는 것은 시작일 뿐입니다. 방어자는 실제로 무엇이 실행됐는지, 어떤 접근 권한이 노출됐는지, 그다음에 어떤 일이 있었는지, 어떤 자동화 시스템이 관여했는지까지 이해해야 합니다.
소프트웨어 공급망의 변화 속도가 빨라질수록 과제는 최초 침해만 차단하는 데 그치지 않습니다. 침해가 더 넓은 접근 권한, 추가 페이로드, 또 다른 신뢰 시스템으로 확산되지 않도록 막아야 합니다.
에스코어는 Sonatype 공식 파트너로서 소프트웨어 공급망 보안 및 오픈소스 거버넌스 구축을 지원합니다.
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