--- title: "2026 글로벌 위협 보고서｜여덟 숫자가 받쳐 주는 범위 | TauX" description: "CrowdStrike 2026 글로벌 위협 보고서의 여덟 숫자, 각각이 어떻게 측정되었는지, 그리고 그것이 어디까지 일반화할 수 있는지." url: "https://taux.io/ko-KR/threat-landscape" locale: "ko-KR" alternates: en-US: "https://taux.io/en-US/threat-landscape" ja-JP: "https://taux.io/ja-JP/threat-landscape" zh-Hans-CN: "https://taux.io/zh-Hans-CN/threat-landscape" zh-Hant-TW: "https://taux.io/zh-Hant-TW/threat-landscape" --- # Threat Landscape 2026 — 세계 위협 보고서의 숫자를 어떻게 읽을 것인가 CrowdStrike 2026 글로벌 위협 보고서의 여덟 가지 숫자와, 각각이 어떻게 측정되었는가 — 그것이 어디까지 일반화할 수 있는지를 정합니다. 차례 * [먼저 읽는 법](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#how-to-read) * [여덟 가지 숫자](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#numbers) * [속도](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#speed) * [파일을 남기지 않는 공격](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#malware-free) * [AI를 쓰는 공격](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#ai) * [국가가 뒤에 있는 상대](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#nation-state) * [지키는 쪽에 무엇을 뜻하는가](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#what-it-means) * [출처와 한계](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#source) 00 ## 숫자보다 먼저, 읽는 법 볼 값어치는 있지만 전수 조사는 아닙니다. **위협 보고서의 데이터는 벤더 자신의 제품 텔레메트리와 사고 대응 사례에서 옵니다**. 모집단은 그 고객 환경 — EDR(엔드포인트 탐지·대응)을 넣어 둔, 대개 예산이 있는 조직입니다. 숫자가 조작이라는 말이 아닙니다. 어느 숫자에나 세 가지 한계가 따라붙는다는 말입니다. **어떤 환경에서 쟀는가, 무엇으로 쟀는가, 그 도구에 무엇이 보이는가**. 이 셋을 건너뛰면 'EDR이 있는 환경에서 보인 모습'을 '세상의 모습'으로 여기게 됩니다. 쓸 때의 기준 이런 보고서는 **공격 수법과 흐름의 정보**로 쓰세요. 실제로 대응한 사례에서 나온, 가장 단단한 부분입니다. **하지 말 것은** 그 비율을 자기 조직의 위험 확률의 바탕으로 삼는 일입니다. 그러려면 자기 환경의 데이터가 있어야 합니다. 01 ## 여덟 가지 숫자 아래 숫자는 모두 CrowdStrike 2026 글로벌 위협 보고서 공개 페이지에서. 대상은 2025년 관측 데이터입니다. | 숫자 | 뜻 | | ----- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 27초 | [eCrime breakout time 최단](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#speed)—— 기록된 최단값이지 평균이 아닙니다 | | +65% | [breakout 속도의 전년 대비](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#speed) | | 82% | [2025년 탐지 중 악성 파일을 동반하지 않은 것](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#malware-free)(malware-free) | | +89% | [AI를 쓰는 공격자의 공격 증가](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#ai) | | 90+ | [개 조직에서 정규 AI 도구가 악용되어](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#ai) 악성 지시를 만드는 데 쓰임 | | +550% | [ChatGPT가 범죄 포럼에서 언급된 횟수](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#ai) 다른 어떤 모델보다 많음 | | 40% | [중국계 공격자가 노린 취약점 중 엣지 장비를 겨눈 것](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#nation-state) | | +266% | [국가가 뒤에 있는 상대의 클라우드 경유 침입 증가](https://taux.io/ko-KR/threat-landscape#nation-state) | 02 ## 속도: 27초와 +65% 이 숫자는 무엇인가 **Breakout time** 처음 뚫린 한 대에서 환경 안의 다른 한 대로 옆으로 옮겨 가기까지의 시간입니다. 재는 것은 지키는 쪽의 **시간 예산**—— 공격이 퍼지기 전에 탐지·판단·차단을 모두 끝내야 합니다. 기록된 최단은 27초, 평균 속도는 전년 대비 65% 증가였습니다. 어떻게 읽는가 **27초는 최단값이지 평균이 아닙니다.** 평균으로 여기면 상황을 크게 잘못 읽습니다. 대부분의 공격은 이만큼 빠르지 않습니다. 다만 정직한 쓰임이 하나 있습니다. **최악의 경우 남은 시간**을 보여 준다는 것입니다. 사람이 먼저 눈으로 확인해야 움직이는 절차는 이 자릿수에서는 늦습니다. '+65%'가 '27초'보다 훨씬 쓸모 있습니다. 같은 방식으로 두 해를 견준 것이기 때문입니다 ——**같은 자로 두 번 재면 자 자체의 치우침은 상쇄됩니다**. 벤더 보고서에서 가장 볼 값어치가 있는 종류입니다. 전년 대비는 절댓값보다 믿을 만합니다. 03 ## 파일을 남기지 않는 공격: 82% 이 숫자는 무엇인가 2025년 탐지의 82%가 malware-free — 공격 과정에서 악성 파일을 떨어뜨리지 않고 OS 기본 도구, 정규 소프트웨어, 훔친 인증 정보를 쓴 것이었습니다. 어떻게 읽는가 보고서 전체에서 **가장 조심해서 다뤄야 할 숫자**입니다. 두 가지를 동시에 비추기 때문입니다. 1. 01공격자의 행동이 실제로 바뀌고 있다는 것. 여기에는 독립적인 증거가 많습니다. 2. 02**그리고 탐지하는 힘 그 자체.**'파일 없는 공격이 보인다'는 것이 바로 EDR 제품의 강점입니다. 행동은 못 보고 파일만 보는 도구라면 malware-free 비율은 0이 됩니다. 그런 공격이 없어서가 아니라 보이지 않아서입니다. 그러니 이 비율이 확실히 그리는 것은 **'EDR이 있는 환경에서 무엇이 보이는가'**이지, 세상 전체의 공격 구성으로 그대로 넓힐 수는 없습니다. 다만 실무의 결론은 달라지지 않습니다 진짜 비율이 82%든 다른 숫자든 방향은 분명합니다. **파일 특징을 중심에 둔 백신으로는 탐지의 대부분을 잡지 못합니다**. 이 결론은 그 비율이 정확하지 않아도 성립합니다. 04 ## AI를 쓰는 공격: +89%, 90 이상, +550% 이 숫자는 무엇인가 AI를 쓰는 공격자의 공격이 89% 증가. 90개가 넘는 조직에서 **정규 AI 도구**가 악성 지시를 만드는 데 악용됐습니다. ChatGPT가 범죄 포럼에서 언급된 횟수는 다른 어떤 모델보다 550% 많다는 결과입니다. 어떻게 읽는가 'AI를 썼다'는 구분의 **선 긋기는 벤더가 정합니다**. 보고서끼리 견줄 수 없습니다. 그러니 '+89%'는 같은 보고서 안의 흐름으로 읽고, 다른 회사 숫자와 나란히 두지 마세요. '+550%'가 재는 것은 **포럼에서의 언급 횟수**입니다. 화제의 많고 적음을 대신 보여 주는 지표이지 실제로 공격에 쓰인 횟수가 아닙니다. ChatGPT가 가장 많은 것은 그것이 가장 널리 쓰인다는 사실의 반영이기도 합니다. **'90개가 넘는 조직에서 정규 AI 도구가 악용됐다'가 이 셋 가운데 가장 단단합니다**—— 셀 수 있는 사건이지, 비율도 아니고 정의해야 판정되는 분류도 아닙니다. 그리고 이것이 가리키는 것은 이 사이트의 다른 페이지가 다루는 바입니다. 문제는 모델 자체가 아니라 **누가 무엇을 먹일 수 있는가, 그리고 무엇을 하도록 허락했는가**. 관련사내에서 돌리는 LLM 앱을 어떻게 지킬지는 [OWASP LLM Top 10](https://taux.io/ko-KR/owasp-llm-top-10)를 보세요. 특히 프롬프트 인젝션과 권한을 지나치게 주는 문제 두 가지. 05 ## 국가가 뒤에 있는 상대: 40%와 +266% 이 숫자는 무엇인가 중국계 공격자가 노린 취약점의 40%가 **엣지 장비**를 겨눴습니다. 국가가 뒤에 있는 상대의 **클라우드 경유 침입**은 266% 늘었습니다. 지목된 상대에는 OPERATOR PANDA(중국), FAMOUS CHOLLIMA(북한), PUNK SPIDER(eCrime)가 있습니다. 어떻게 읽는가 특정 국가에 연결 짓는 판단은 **벤더 자신의 정보 분석 방법론에 기대고 있고**, 그 방법론은 전부 공개되어 있지 않습니다. 위협 정보 분야에서는 흔한 일이지 결함은 아니지만, 이런 분류는 바깥에서 독립적으로 검증할 수 없다는 뜻입니다. 대만의 조직에는 **'40%가 엣지 장비' 쪽이 누구 소행인가보다 훨씬 중요합니다**. 엣지 장비 — VPN 게이트웨이, 방화벽, 라우터, NAS — 는 대개 엔드포인트 보호 밖에 있고, 갱신 주기가 길며, 한 번 뚫리면 곧바로 네트워크 안쪽에 서게 됩니다. '누구 소행인가'와 무관하게 지금 바로 점검에 쓸 수 있는 방향입니다. 06 ## 지키는 쪽에 무엇을 뜻하는가 위의 한계를 모두 덜어 내도 남는 방향은 그대로 성립합니다. 어느 것도 특정 비율이 정확한지에 기대지 않기 때문입니다. 1. 01**대응 속도는 설계의 문제이지 인력의 문제가 아닙니다.** 사람이 먼저 눈으로 봐야 움직이는 절차는 초 단위의 횡이동을 따라잡지 못합니다. 2. 02**주 전장은 신원과 인증 정보입니다.** 공격자가 파일을 덜 떨어뜨릴수록 정상으로 보이는 로그인에 더 기댑니다. 3. 03**엣지 장비를 점검 대상에 넣을 것.** 어느 자산 목록에도 없는 일이 많고, 바로 그래서 표적이 됩니다. 4. 04**직접 들인 AI 도구가 새로운 공격면입니다.** 보고서의 '정규 AI 도구가 악용됐다'는 90여 개 조직이 쓰던 것은 자기들이 산 물건입니다. 이 넷은 어느 것도 숫자가 정확해야 성립하지 않습니다. **비율이 정확한지에 따라 보고서의 값어치가 정해진다면, 그 보고서는 대개 판단에 쓸 수 없습니다.** 출처와 한계 ## 이 숫자는 어디에서 왔는가 모두 [CrowdStrike 2026 Global Threat Report](https://www.crowdstrike.com/en-us/global-threat-report/)의 공개 페이지에서. **확인일 2026-08-06**. 대상은 2025년 관측 데이터이고 저작권은 CrowdStrike에 있습니다. 이 페이지는 **공개된 요점을 정리하고 읽는 법을 덧붙인 것**이며 보고서 내용을 복제하지 않습니다. 데이터와 연구 성과는 TauX의 것이 아닙니다. 방법론, 도표, 상대 분석을 보려면 원문을 읽어 주세요. 이 페이지의 해석, 번역어, 지키는 쪽을 향한 제안은 TauX가 썼으며 **CrowdStrike의 입장을 나타내지 않습니다**. 보고서의 데이터 출처 한계를 짚는 것은 그 성실함을 의심하는 일이 아닙니다. 텔레메트리를 다룰 때 늘 해야 하는 일이고, 그것은 우리가 내는 숫자에도 똑같이 해당합니다. ## 이 흐름이 내 환경에 무엇을 뜻하는지 알고 싶다면 보고서가 말하는 것은 세계의 모습입니다. 필요한 것은 자기 자산 목록과 드러난 면. 그것은 점검에서 시작합니다. 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