웹페이지 하나가 허락 없이 브라우저에서 알아낼 수 있는 것들
이 웹페이지는 사용자가 접속한 첫 순간 브라우저가 기본으로 넘겨주는 정보만으로 위치, 화면, 언어, GPU, 폰트, 배터리, 브라우저 지문 같은 단서를 얼마나 많이 만들 수 있는지 보여준다. 해킹이나 취약점이 아니라 표준 자바스크립트 API와 브라우저 동작만으로 가능한 일이라는 점이 핵심이다. 페이지는 일부 위험한 기법을 실행하지 않았다고 밝히지만, 다른 사이트는 같은 기능을 추적과 광고에 얼마든지 쓸 수 있다는 메시지를 던진다.
- 1
IP 주소, 브라우저 API, 폰트, 캔버스, 배터리, 화면 정보만으로 방문자를 상당히 구분 가능
- 2
캔버스 핑거프린팅은 2014년 프린스턴 연구에서 상위 10만 개 웹사이트 중 5퍼센트에서 관찰됨
- 3
배터리 API 조합은 2015년 연구에서 최대 30분 동안 쿠키 없이 방문자 추적 가능성을 보임
- 4
파비콘 요청을 이용해 사용자가 특정 서비스에 로그인했는지 감지하는 기법도 문서화돼 있음
이 글의 무서운 점은 “악성 코드가 대단한 걸 훔쳤다”가 아니라 “브라우저가 원래 이렇게 많이 말한다”는 데 있음. 프론트엔드와 보안 쪽 개발자라면 기능 편의성과 프라이버시 노출 사이의 선을 다시 보게 되는 글임.
관련 기사
AI 에이전트 보안, 이제 권한이 아니라 ‘실행 증거’ 싸움으로 간다
오페이크가 AI 에이전트의 ID, 실행 환경, 도구 호출, 정책 적용 여부를 암호학적으로 검증하는 오페이크 3.0을 공개했다. 핵심은 에이전트 매니페스트와 컨피덴셜 MCP라는 두 오픈소스 기술이며, 기밀 컴퓨팅과 서명된 실행 증거를 결합해 감사자나 규제기관도 독립적으로 확인할 수 있게 하는 방향이다. AI 에이전트가 업무 시스템과 데이터를 직접 만지는 시대에는 접근 권한보다 ‘무슨 일을 했는지 증명할 수 있느냐’가 더 중요해지고 있다.
취약점 제보가 더 이상 특별하지 않은 시대가 왔다
전 Go 보안팀 리드였던 필리포 발소르다가 LLM 이후 취약점 제보의 의미가 바뀌었다고 주장한다. 예전에는 희소한 통찰과 비공개 제보가 귀했지만, 이제는 잠재 취약점을 찾는 것보다 실제 영향도를 빠르게 가려내는 triage가 병목이라는 얘기다.
스패로우, AI가 만든 코드 취약점 잡는 ‘Sparrow MCP’ 출시
스패로우가 AI 코딩 에이전트가 생성한 코드의 보안 취약점과 사용된 오픈소스를 실시간으로 검사하는 보안 어시스턴트 ‘Sparrow MCP’를 출시했다. 핵심 기능은 취약점 분석과 소프트웨어 자재명세서(SBOM) 생성이며, 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 지원하는 AI와 연결할 수 있다는 점이다. AI 코딩이 빨라질수록 보안 검증과 오픈소스 추적이 개발 파이프라인 안으로 더 깊게 들어오는 흐름이다.
오픈AI, 오픈소스 취약점 고치는 ‘패치 더 플래닛’ 시작
오픈AI가 트레일 오브 비츠와 함께 주요 오픈소스 프로젝트의 취약점을 AI로 찾고, 사람 검토를 거쳐 실제 패치까지 연결하는 프로그램을 시작했다. 파이썬, 고, cURL, 시그스토어, NATS 서버 같은 핵심 프로젝트가 초기 대상이고, 지금까지 수백 건의 보안 이슈와 수십 건의 병합된 패치가 나왔다. 핵심은 AI가 보안팀을 대체하는 게 아니라, 탐지·검증·패치·공개 조율을 빠르게 만드는 보조 엔진이라는 점이다.
오픈AI, 취약점 찾기부터 패치까지 돕는 ‘코덱스 시큐리티’ 공개
오픈AI가 사이버보안 이니셔티브 데이브레이크를 확대하면서 보안 전용 도구 코덱스 시큐리티와 GPT-5.5-사이버를 공개했다. 목표는 취약점 탐지에서 끝나는 게 아니라 검증, 위험도 평가, 패치 개발, 테스트, 배포까지 AI로 지원하는 것이다. cURL, Go, Python, Sigstore 등 30개 이상 오픈소스 프로젝트도 패치 지원 프로그램에 참여한다.
댓글
댓글
댓글을 불러오는 중...