2025년에도 공급망 공격은 계속해서 조직을 괴롭혔으며, 이는 수천, 잠재적으로 수백만 개의 기업(포춘 500대 기업 및 정부 기관 포함)을 위협했던 거의 재앙에 가까운 사건이 있었던 2024년에 강조된 추세를 기반으로 합니다. 클라우드 서비스 또는 소프트웨어 개발자와 같이 수많은 다운스트림 사용자를 가진 단일 대상을 손상시키는 이러한 공격을 통해 위협 행위자는 잠재적으로 수백만 개의 2차 대상을 감염시킬 수 있습니다.

2024년 12월에 시작되어 2025년에 영향을 미친 주목할 만한 사건 중 하나는 해커가 Solana 블록체인의 취약점을 악용한 사건입니다. 공격자들은 수천 개의 스마트 계약 당사자로부터 약 155,000달러를 훔친 것으로 알려졌습니다. 이 공격은 블록체인 기술의 취약점으로 인한 지속적인 위험과 분산형 시스템 보안의 어려움을 강조했습니다.

인공 지능(AI)의 부상은 공급망 보안 환경을 더욱 복잡하게 만들었습니다. AI는 위협 탐지 및 취약점 관리를 위한 잠재적인 솔루션을 제공하지만 악용을 위한 새로운 방법도 제시합니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발 파이프라인에 점점 더 많이 통합되는 머신 러닝 모델은 악성 코드로 오염되어 광범위한 오염을 초래할 수 있습니다. "모델 포이즈닝"으로 알려진 이러한 유형의 공격은 탐지하기 어렵고 광범위한 결과를 초래할 수 있기 때문에 특히 위험합니다.

"소프트웨어 개발에서 AI에 대한 의존도가 높아짐에 따라 공격자에게 새로운 기회가 생깁니다."라고 디지털 보안 연구소의 사이버 보안 전문가인 Anya Sharma 박사는 말했습니다. "AI 모델의 무결성을 검증하고 악성 코드를 전파하는 데 사용되지 않도록 하는 강력한 방법을 개발해야 합니다."

또 다른 핵심 기술 트렌드인 클라우드 컴퓨팅 또한 공급망 보안의 복잡성에 기여했습니다. 클라우드 서비스는 확장성 및 비용 효율성과 같은 수많은 이점을 제공하지만 공격자가 악용할 수 있는 단일 실패 지점을 만듭니다. 주요 클라우드 공급자의 손상은 해당 서비스에 의존하는 수천 개의 조직에 연쇄적인 영향을 미칠 수 있습니다.

어려움에도 불구하고 공급망 공격과의 싸움에서 몇 가지 성공 사례가 있었습니다. 주목할 만한 예 중 하나는 소프트웨어 구성 분석(SCA)을 위한 새로운 도구 개발입니다. 이러한 도구는 AI를 사용하여 소프트웨어 애플리케이션의 구성 요소를 자동으로 식별하고 분석하여 취약점과 잠재적인 공급망 위험을 탐지하는 데 도움을 줍니다.

"SCA 도구는 점점 더 정교해지고 있으며 조직이 공급망 위험을 관리하는 데 중요한 역할을 합니다."라고 선도적인 사이버 보안 회사의 CEO인 John Miller는 말했습니다. "소프트웨어 애플리케이션의 구성 요소에 대한 가시성을 제공함으로써 이러한 도구를 통해 조직은 공격자가 악용하기 전에 취약점을 식별하고 해결할 수 있습니다."

앞으로 전문가들은 공급망 공격이 향후 몇 년 동안 주요 위협이 될 것으로 예측합니다. 조직은 공격으로부터 시스템과 데이터를 보호하기 위해 강력한 조치를 구현하여 보안에 대한 사전 예방적 접근 방식을 취해야 합니다. 여기에는 AI 기반 보안 도구에 대한 투자, 강력한 인증 및 액세스 제어 조치 구현, 시스템에서 의심스러운 활동을 정기적으로 모니터링하는 것이 포함됩니다. AI 및 클라우드 기술의 지속적인 발전은 새로운 위협을 효과적으로 완화하기 위해 보안 전략을 지속적으로 재평가해야 합니다.