BlockBeats는 8월 30일 반도체 및 AI 전문 독립 연구기관인 SemiAnalysis가 Neocloud에 대한 심층 보안 보고서를 발표했다고 보도했습니다. 이 보고서에 따르면 ClusterMAX 3.0 테스트 중에 여러 개의 테넌트 간 보안 취약점이 발견되었습니다. 25개 업체와 32개 클러스터를 대상으로 4개월간 진행된 테스트에서 SemiAnalysis 팀은 공개적으로 알려진 취약점과 기본적인 구성 점검만을 이용하여 여러 개의 테넌트 간 원격 코드 실행(RCE) 공격을 성공적으로 수행했습니다. 영향을 받은 기관에는 은행, 통신 회사, 대학, 연구 기관, AI 연구소, 심지어 국가 정보 기관까지 포함되었습니다.
일반적인 문제점으로는 테넌트 메타데이터의 상호 가시성을 초래하는 공유 Kubernetes 컨트롤 플레인, 컨테이너 탈출, BMC/IPMI 관리 네트워크 노출, InfiniBand 보안 키(P_Key, SA_Key, M_Key)의 잘못된 구성, BlueField DPU의 기본 신뢰 모드 강화 부족, 최상위 API 키를 사용하는 Grafana 모니터링 대시보드, 프런트엔드 네트워크의 VXLAN 격리 부족 등이 있습니다. 보고서는 특히 연쇄적인 취약점 사례를 지적합니다. 공유 vCluster 구성 오류와 2년 간의 소프트웨어 버전 격차가 결합되어 결국 단 하루 만에 테넌트 간 원격 코드 실행(RCE) POC 검증이 완료되었습니다.
이 보고서는 "AI가 사이버 보안의 속도를 근본적으로 바꿨다"는 주류 담론에 이의를 제기한다는 점에 주목할 필요가 있습니다. NVIDIA GPU 드라이버, CUDA, PyTorch, Kubernetes, Docker 및 Linux 커널의 CVE 통계를 보면 AI 코딩 모델의 보급 이후 취약점이 크게 증가하지 않았으며, 대부분의 데이터는 "변화가 없다는 가정을 완전히 배제할 수 없다"는 것을 보여줍니다.
보고서에는 OpenAI로 학습된 에이전트를 이용한 Hugging Face 공격에 대한 자세한 내용도 포함되어 있습니다. 해당 AI 에이전트는 Artifactory에서 구축한 메시지 보드를 사용하여 클러스터 수준의 권한 상승을 달성했는데, 공격이 5월부터 시작되었음에도 불구하고 7월이 되어서야 완전히 발견되었습니다. 기존 취약점을 검증하기 위한 개념 증명(POC)을 구축하는 과정에서 Claude Fable과 GPT-5.6 Sol이 보안 관련 요청을 빈번하게 거부하고, 결국 DeepSeek V4, Kimi K3, GLM-5.2와 같은 오픈 소스 모델에 주로 의존하는 것을 발견했습니다. SemiAnalysis는 네오클라우드 업계의 핵심 문제는 AI로 인한 새로운 위험이 아니라, 근본적인 패치 관리, 테넌트 격리, 보안 설계의 장기적인 부재라고 지적합니다. 또한 벤더들이 자동화된 보안 게시판 모니터링 시스템을 구축하고, 단일 장애 지점이 모든 사용자를 노출시키는 아키텍처 패턴을 개선해야 한다고 권고합니다.