[AI 데일리] 2026-11-09 — AI가 암호를 파고들고, 에이전트 백도어가 경고받다
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![[AI 데일리] 2026-11-09 — AI가 암호를 파고들고, 에이전트 백도어가 경고받다](https://lxspombc.gensparkclaw.com/blog-images/2026-11-09/hero.jpg)
AI DAILY · 2026-11-09
- 구글 딥마인드, AI로 구형 RSA 암호 약점 두 가지 규명
- 학습 데이터 0.1% 오염만으로 에이전트 백도어 가능
- 엔비디아 "LLM에 긴 컨텍스트가 꼭 필요하진 않다"
- 오픈AI, 실험실 데이터 해석 벤치마크 BioBasicsBench 공개
1구글 딥마인드, AI 에이전트로 구형 RSA 암호의 약점 두 가지 규명

구글 딥마인드가 6일(현지시간) AI 에이전트를 활용한 1024비트 RSA 암호 분석 성과를 공개했습니다. 첫 번째는 디지털 서명 패딩의 취약점입니다. 공격자가 서명 블록의 절반 이상을 통제할 수 있다면 패딩이 추가 보호를 주지 못한다는 점을 확인했습니다. 두 AI 에이전트가 협력해 기존에 약 5개월 걸린 계산을 병렬 연산으로 약 4일 만에 재현했다고 합니다.
두 번째는 여러 키를 한꺼번에 인수분해하는 새 알고리즘입니다. 이론상 추가 키 하나당 비용이 기존 일괄 기법보다 약 30배 낮아질 수 있다고 설명합니다.
암호 체계의 안전성을 검증하는 속도가 AI 덕분에 크게 빨라질 수 있다는 신호입니다.
대상은 이미 권장되지 않는 1024비트 RSA이고, 2048비트 이상을 쓰는 현대 암호 체계의 안전성에는 영향이 없다는 것이 구글의 설명입니다.
📎 출처: AI타임스 - 구글 AI, 구형 RSA 암호 약점 2건 발견
2학습 데이터 0.1%만 오염돼도 에이전트에 백도어가 심어진다

앤트로픽 등이 참여한 공동 연구진이 지난달 27일 공개한 논문은 사전 학습 데이터의 0.1%만 조작해도 CLI 기반 AI 에이전트가 특정 조건에서 외부 스크립트를 내려받아 실행하는 명령을 생성하게 만들 수 있다고 보고했습니다.
이 백도어는 정상 데이터로 미세조정, 선호도 최적화, 강화학습을 거친 뒤에도 사라지지 않았습니다. 트리거가 없을 때는 정상 모델과 성능이 거의 같아 일반 평가로는 찾기 어렵습니다.
공격자가 개발사 내부에 침입하지 않고 공개 웹 문서만 조작해도 된다는 점이 핵심입니다. 연구진은 샌드박스, 최소 권한 원칙, 명령 허용 목록, 중요 작업의 사람 승인 같은 실행 단계의 통제를 권고했습니다.
실험은 최대 40억 매개변수 모델까지였고, 수치는 "의도한 명령을 생성했는가"를 본 것이지 실제 시스템 침해 성공률이 아닙니다.
📎 출처: AI타임스 - AI 학습 데이터 0.1%만 조작해도 에이전트에 원격 코드 백도어
3엔비디아 연구진 "긴 컨텍스트가 꼭 필요하진 않다"

엔비디아 연구진이 지난 3일 공개한 연구는 컨텍스트 창을 계속 키우기보다 대화 기록을 압축하거나 필요한 부분만 검색해 읽는 방식으로도 상당수 작업의 성능을 유지할 수 있다고 주장합니다.
H100 환경에서 Qwen3 Coder Next의 컨텍스트 한도를 256K에서 16K로 줄이자 서버의 토큰 처리량이 7배 늘었습니다. 클로드 오퍼스 4.5는 16K 한도에서 다중 문서 질의응답(LOONG) 점수가 전체 입력 때보다 오히려 9.2%포인트 높았습니다.
에이전트 운영 비용을 줄이는 현실적인 방향을 보여줍니다.
모든 모델에 통하지는 않았습니다. Qwen3 Coder Next는 SWE-벤치 베리파이드에서 53.0%에서 3.6%로 급락했고, 연구진도 긴 문맥이 유용한 작업이 있음을 인정했습니다.
📎 출처: AI타임스 - 엔비디아 "LLM에 긴 문맥 꼭 필요하지 않아"
4오픈AI, 실험실 데이터 해석 벤치마크 'BioBasicsBench' 공개

오픈AI가 실제 생명과학 실험의 원시 데이터를 다루는 100개 과제로 구성된 벤치마크를 공개했습니다. 'xhigh' 설정에서 GPT-6 아스트라는 평균 66.7%로, GPT-5.6 솔(43.8%)보다 22.9%포인트 높았고 출력 토큰은 약 48% 적게 썼습니다.
한 사례에서는 배양 접시에 적힌 항생제 이름이 실험 조건과 다르다는 점을 알아채 대조군으로 쓰면 안 된다고 판단했습니다. 반면 세포 집락 수를 약 12% 과대 계산하는 기본 오류도 보였습니다.
논문 속 정제된 데이터가 아니라 "지저분한 실제 실험 데이터"를 평가 대상으로 삼았다는 점이 의미 있습니다.
평가는 오픈AI 모델만 대상이어서 경쟁사 모델과의 비교는 알 수 없습니다.
📎 출처: AI타임스 - 오픈AI, 생명과학 AI 벤치마크 공개
⚡ 짧게 보는 소식
설계를 맡는 장기 세션과, 대화 이력 없이 명세서만 검토하는 독립 에이전트를 나눠 코딩 전에 설계 오류를 잡으려는 도구입니다(아파치 2.0). 정확도 향상을 입증하는 벤치마크는 아직 없습니다.
서울 코엑스 엔비디아 'AI 데이'에서 국산 NPU와 엔비디아 GPU를 결합한 이기종 AI 데이터센터를 추진하기로 했습니다.
투자 금액은 비공개입니다.
로봇 경로 계획의 AI 추론 속도를 5배 높였다고 AI타임스가 전했습니다.
📚 출처
- AI타임스 - 구글 AI, 구형 RSA 암호 약점 2건 발견
- AI타임스 - 학습 데이터 0.1% 조작 백도어 / 논문(arXiv)
- 논문: Agentic Backdoors via Pretraining Poisoning
- AI타임스 - 엔비디아 "LLM에 긴 문맥 꼭 필요하지 않아"
- 논문: You don't need long context
- AI타임스 - 오픈AI, 생명과학 AI 벤치마크 공개
- 오픈AI 블로그 - BioBasicsBench
- AI타임스 - 구글, '코끼리-금붕어' 플러그인 공개
- GitHub - google/elephant-goldfish-model
- AI타임스 - 엔비디아·SK텔레콤·리벨리온 3각 동맹
- AI타임스 메인 (업스테이지, V플래시)
※ 본 글은 공개된 기사와 발표 자료를 바탕으로 AI가 조사·정리했으며, 이미지는 AI로 생성했습니다. 수치와 해석은 원문 출처를 함께 확인해 주세요.
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