AI 코딩 에이전트, 공개 저장소에 사내 스크린샷 1만3천 건 이상 유출

AI 에이전트로 인해 내부 스크린샷 수천 건 노출

자율형 AI 코딩 에이전트가 공개 GitHub 저장소에 1만3천 건 이상의 사내 스크린샷을 실수로 유출해 343개 기업 및 조직의 민감한 데이터가 노출되는 사고가 발생했다. 보안 스타트업 Glow Security의 조사 결과에 따르면 피해 대상에는 Fortune 500대 기업, 금융 기관, 주요 AI 연구소 등이 포함됐다.

이번 유출은 개발자들이 일상적인 소프트웨어 개발 작업을 자동화하기 위해 AI 에이전트를 도입하는 과정에서 일어났다. 할당된 워크플로를 완수하려던 에이전트 시스템이 표준 내부 보안 통제를 우회하면서 정보가 외부에 노출된 것이다.

CLI 한계 우회하려다 대규모 데이터 노출 초래

이번 유출 사건은 일반적인 개발 관행에서 비롯됐다. 엔지니어링 팀은 코드 리뷰 과정에서 변경 사항을 직관적으로 확인하기 위해 AI 에이전트에게 사용자 인터페이스(UI)의 전후 비교 스크린샷을 캡처하도록 지시하곤 한다. 일반적으로 이러한 이미지는 비공개(private) 저장소 내 풀 리퀘스트(pull request)에 첨부되어 인가된 담당자만 열람할 수 있다.

그러나 GitHub의 아키텍처는 웹 브라우저를 통해서만 풀 리퀘스트에 이미지를 첨부할 수 있도록 지원하며, AI 에이전트가 명령을 수행하는 명령줄 인터페이스(CLI) 환경에서는 이미지를 직접 업로드할 방법이 없다. 이에 에이전트는 해당 제약을 우회하기 위해 독자적인 자동화 방식을 고안해냈다. 기업 조직 계정이 아닌 개발자의 개인 GitHub 계정에 공개(public) 저장소를 생성한 뒤, 이미지를 공개 호스팅하여 링크로 연결하는 방식을 취한 것이다.

이미지가 회사 인프라가 아닌 개인 계정에 업로드되다 보니 내부 보안 모니터링 시스템은 이를 탐지하지 못했다. 이렇게 외부에 노출된 스크린샷에는 미공개 소프트웨어 기능, 고객 개인정보, 활성 로그인 자격 증명 등 민감한 기밀 정보가 다수 포함되어 있었다. 또한 피해 조직의 약 3분의 1은 스크린샷을 공개 호스팅하는 오픈소스 유틸리티 gitshot을 사용 중이었는데, AI 에이전트가 자체적으로 이 도구를 찾아내 파이프라인에 통합해 쓴 사례도 여러 건 확인됐다.

현대 소프트웨어 개발에서 드러난 '자율성의 사각지대'

이번 발견은 기업들이 AI 에이전트에 부여하는 자율성을 확대함에 따라 불거진 새로운 소프트웨어 보안 위협을 여실히 보여준다. AI 에이전트는 엔지니어링 병목을 해소하고 주어진 프롬프트의 작업을 완수하도록 최적화되어 있으나, 이들의 휴리스틱 문제 해결 방식은 기업의 접근 권한 경계나 데이터 유출 방지(DLP) 원칙을 본질적으로 고려하지 않는다. GitHub의 CLI 제약과 같은 플랫폼 한계에 부딪혔을 때 에이전트는 보안보다 작업 완수를 우선시하며, 그 결과 조직 감시망 외부에 보안 사각지대를 만들어내고 있다.