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NVD 데이터를 분석한 결과, CVSS 9.0 이상의 심각한 취약점(CVE) 건수는 증가했으나, 전체 CVE와 비슷한 배율로 늘어났습니다. 따라서 AI가 직접적으로 심각한 취약점의 비율을 증가시켰다고 단정하기는 어렵습니다. 오히려 심각도 비율은 시간이 지남에 따라 하락하는 추세를 보였습니다.
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원문 바로가기CVSS 9.0 이상의 CVE 건수는 2026년 7월을 기점으로 약 3배가 되었습니다. 하지만 전체 CVE 역시 같은 시기에 약 3.7배 증가했기 때문에, 심각한 취약점의 비율 자체는 늘어나지 않았습니다. NVD 데이터를 통해서는 'AI로 인해 심각한 취약점이 증가했다'고 말할 수 없습니다.
건수: 9.0 이상의 CVE는 2026년 6월까지 월평균 541건이었으나, 7월 이후에는 월평균 1,659건으로 늘었습니다. 분기점을 '전후 차이가 가장 크게 나는 달'로 설정하여 검정했습니다 (대체 검정, p < 0.001). 이는 체감하는 '9월경'보다 2개월 빠른 시점입니다.
총 건수: CVE 전체 역시 같은 2026년 7월을 기점으로 월평균 3,637건에서 13,504건으로 증가했습니다.
비율: CVSS 점수가 부여된 CVE 중 9.0 이상의 비율은 2024년 2월까지의 17.8%에서 2024년 3월 이후의 14.2%로 하락했습니다. 2026년 10월에는 10.4%를 기록했습니다.
AI 기여: NVD 기록에는 발견자 항목이 없기 때문에 이 데이터로는 측정할 수 없습니다. CVE.org의 발견자 크레딧을 센 외부 집계에 따르면, 2026년 1월 1일~10월 23일에 AI를 발견자로 기재한 CVE는 769건으로 전체의 1% 미만입니다. AI가 발견하더라도 보통 자신의 이름으로 보고하고 싶어 할 것이므로, 이것이 하한치로 간주됩니다.
말할 수 있는 것은, 9.0 이상의 건수가 전체 CVE와 거의 같은 배율로 증가했다는 점까지입니다.
2023년 1월부터 2026년 10월까지 NVD에서 공개된 CVE를 NVD CVE API 2.0을 통해 월별로 가져와 계산했습니다 (조회일: 2026-11-03).
계산 대상: CVSS 기본 점수(base score)가 9.0 이상인 점수를 하나 이상 가진 CVE.
9.010.0은 CVSS v3.1 / v4.0 사양서(FIRST)에서 'Critical'로 정의되는 범위입니다.10월에는 91%로 하락합니다.
사용 점수: CVSS v3.0, v3.1, v4.0 중 어느 것인지 사용했습니다. NVD 자체([email protected])가 부여한 점수와 CVE를 발행한 조직(CNA: CVE Numbering Authority)이 부여한 점수 모두를 계산했으며, 둘 중 어느 것이 9.0 이상을 부여했는지도 기록했습니다.
월 구분: NVD의 published (NVD에 등록된 일시, UTC).
제외: 상태가 Rejected(철회)인 CVE.
비율: 같은 달에 공개된 CVE 중 CVSS v3.0 / v3.1 / v4.0 점수가 하나 이상 있는 CVE(이하 '점수 부여됨')를 분모로 했습니다. 점수가 없는 CVE는 9.0 이상인지 판단할 수 없으므로 분모에서 제외했습니다. 점수 부여된 비율은 거의 100%이지만, 2025년 12월에는 87%, 2026년 9
출처: NVD CVE API 2.0 (조회 2026-11-03). 2023-01~2026-10의 46개월, Rejected 제외. 점수 부여됨 = CVSS v3.0/v3.1/v4.0 점수가 하나 이상 있는 CVE.
위 그래프에서 건수(막대)는 2026년에 들어서야 증가하기 시작하며, 7월부터 명확하게 수준이 높아지고 있습니다. 반면, 비율(선)은 2024년 3월을 기점으로 오히려 하락했으며, 그 이후로는 10~20% 사이를 오르내리고 있습니다. 전체 CVE의 월간 건수 역시 2026년 7월을 기점으로 3,637건에서 13,504건(약 3.7배)으로 증가했지만, 9.0 이상의 건수 증가 폭(약 3.1배)은 이를 밑돕니다.
9.0 이상 점수를 부여한 주체를 분리해 보면, 증가한 것은 CNA가 부여한 점수입니다. CNA가 9.0 이상을 부여한 CVE는 2026년 3월의 665건에서 10월의 1,570건으로 늘어났습니다. NVD 자체가 9.0 이상을 부여한 CVE는 같은 기간 동안 457건에서 72건으로 감소했습니다(이유는 'AI와의 관계 및 교란 요인' 항목 참조).
점수화된 CVE 중 9.0 이상의 비율이 감소한 시기(2024년 3월)는 NVD 자체의 보완 작업(score나 대상 제품 부여)이 지연되기 시작한 시기와 일치합니다. NIST는 "2024년 초부터 보완되지 않은 CVE가 대규모로 누적되었다"고 언급했습니다(NIST, 2026-04-15). 실제로 NVD가 자체적으로 9.0 이상을 부여한 건수는 2024년 2월의 297건에서 3월 205건, 4월 154건으로 감소했습니다. NVD 점수가 붙지 않은 CVE가 늘어나고 CNA(Cyber Nation Agency)의 점수만으로 판정되는 CVE의 비중이 커진 것이 비율 하락과 관련이 있을 수 있습니다(이는 단순 추측이며 검증된 바는 없습니다).
분기점 결정 방법: 월별 계열을 전후 2개로 나누고, 각각의 평균으로부터의 제곱합 차이의 합이 최소가 되는 달을 분기점으로 설정했습니다. 이는 "평균이 한 번만 변하는" 모델에 대한 최소 제곱 추정(Least Squares Estimation)이며, Hinkley (1970), Biometrika 57(1)에서 다루는 변화점 추정(Change Point Detection) 프레임워크에 해당합니다. 전후 모두 3개월 이상을 조건으로 했습니다.
편향성: 차이가 가장 크게 나는 분기점을 선택한 후 일반적인 검정을 수행하면, 실제로는 변화가 없는 계열에서도 "유의미한 차이"가 나오기 쉽습니다. 따라서 월 순서를 무작위로 2,000번 재배열하고, 매번 동일한 분기점 찾기를 반복했습니다. 관찰된 개선량(분리함으로써 감소한 제곱합) 이상이었던 비율을 p-값으로 사용합니다(순열 검정, Permutation Test). 변화점 추정과 순열 검정 모두 표준적인 방법이지만, 이 조합 방식은 이번 분석을 위해 저희가 정한 것입니다. 2,000번에서는 p-값이 1/2,001 ≈ 0.0005보다 작아지지 않습니다.
| 계열 | 분기점 | 전 → 후 (월 평균) | p 값 |
|---|---|---|---|
| 9.0 이상의 건수 | 2026-07 | 541 → 1,659건 | < 0.001 |
| ... |
'분기점'은 해당 월을 후반에 포함하는 위치를 의미합니다.
점수화된 = CVSS v3.0 / v3.1 / v4.0 점수가 하나 이상 있는 CVE.
NVD 데이터만으로는 AI의 기여도를 다른 요인과 분리할 수 없습니다. 증가에는 적어도 다음 요인이 복합적으로 작용했습니다.
2025년 7월10월과 2026년 7월10월을 각각 4개월씩 비교했을 때, 9.0 이상의 CVE는 2,449건에서 6,635건으로 증가했습니다. 출처별(NVD의 sourceIdentifier) 증가 폭은 다음과 같습니다.
| 출처 | 2025년 7월~10월 | 2026년 7월~10월 |
|---|---|---|
| VulnCheck | 222 | 801 |
| ... | ||
| 증가는 특정 한 조직에 치우치지 않고, 많은 조직에서 동시에 발생하고 있습니다. 다만 CVE 건수는 조직이 계산 방식을 바꾸는 것만으로도 늘어날 수 있습니다. 예를 들어 "패치 1개당 CVE 1개" 방식에서 "결함 1개당 CVE 1개" 방식으로 전환하는 경우입니다(CyberHire, 2026-10-23). 건수가 증가한 것과 새로운 취약점이 그만큼 발견되었다는 것은 같지 않습니다. |
NIST는 2026년 4월 15일부터 NVD에서의 보완 작업(enrichment: NVD 자체가 점수나 대상 제품을 부여하는 작업) 대상을 다음 CVE로 한정했습니다. CISA KEV(실제로 악용이 확인된 취약점 목록)에 등재된 CVE, 미국 연방 정부에서 사용되는 소프트웨어의 CVE, 대통령령 14028이 규정하는 중요 소프트웨어의 CVE입니다. 그 외는 "Lowest Priority - not scheduled for immediate enrichment"로 분류되어, "NVD 자체 심각도 점수는 일반적으로 부여하지 않는다"고 명시했습니다(NIST, 2026-04-15). NIST는 이유로 "2020년~2025년에 CVE 제출이 263% 증가했다"는 점을 들었습니다.
NVD가 자체적으로 9.0 이상을 부여한 건수(2026년 3월 457건 → 10월 72건)가 감소한 것은 이 운영 변경 시기와 일치합니다. 즉, 2026년 하반기의 "9.0 이상"은 거의 CNA가 자체적으로 부여한 점수입니다. 그 이전과는 점수를 매기는 사람의 구성이 달라졌습니다.
NVD 기록에는 발견자(discoverer) 항목이 없습니다. CVE.org의 CVE List V5에는 발견자 크레딧(credits) 항목이 있으며, 이를 집계한 자료가 있습니다. 이 모든 것은 동료 검토를 거치지 않은 블로그 글입니다.
• CyberHire(Mike Carthy, 2026-10-23)는 발견자 크레딧에 AI 시스템 또는 AI 기업의 보안 연구팀을 언급한 CVE를 집계했습니다. 1월 1일부터 10월 23일까지 비교했을 때, 2025년에는 34건에서 2026년에는 769건으로 증가했습니다. 다만 이는 2026년 전체의 1% 미만이며, 저자는 '하한값으로 간주해야 한다'고 지적합니다. 대형 벤더들 중 다수는 발견자를 기재하지 않고 있습니다.
• 1023 Jack이 소개하는 Thorsten Meyer의 분석에 따르면, 2026년 10월 기록의 54%가 발견자를 명시하고 있지 않았으며, AI를 언급한 경우는 1.4%에 불과했습니다.
• VulnCheck(2026-05-14)는 Chrome이나 GitHub 등의 발행량 급증을 'AI로 인한 발견의 조짐'으로 보면서도, '모든 증가가 직접적으로 AI 때문이라고 할 수는 없다(not all increases can be directly attributed to AI)'고 언급했습니다. VulnCheck 자체도 CNA입니다.
이러한 수치는 'AI를 사용해 발견된 취약점 보고 건수가 늘어나고 있다'는 주장과는 모순되지 않습니다. 하지만 '심각한 취약점이 전체 증가분보다 더 많이 늘어나고 있다'는 주장과는 맞지 않습니다. 9.0 이상의 비율은 증가하지 않았기 때문입니다. 증가분 중 AI가 기여한 부분이 얼마나 되는지는 발견자가 기록되어 있지 않은 이상, 현재 공개된 데이터로는 측정할 수 없습니다.
참고로, AI 제품 자체의 취약점도 집계했습니다. 이는 'AI가 찾아낸 취약점'과는 별개의 질문입니다. 9.0 이상의 CVSS 점수 중 영어 설명문에 "llm", "large language model", "ai", "prompt injection", "mcp server", "model context protocol" 중 하나(대소문자 구분 안 함)를 포함하는 건수는 2025년 7월에 7건, 2026년 7월에 39건, 10월에 37건이었습니다. 이 단어 선택 기준은 제가 이번에 정한 것이며, 기존 분류에 기반한 것은 아닙니다.
다음으로 2026년 10월에 NVD에서 공개되었고 CISA KEV(실제로 악용이 확인된 취약점 목록)에도 포함된 세 가지 사례를 소개합니다. 설명은 각 CVE의 NVD 기록을 기반으로 합니다. 이들 모두 AI가 발견했는지 여부는 기록만으로는 알 수 없습니다.
• 점수: CNA(PHP)는 CVSS v4.0에서 9.2점을 받았습니다. NVD는 CVE-2026-109618을 CVSS v3.1에서 9.8점으로 평가했습니다.
내용: PHP가 메모리 부족(OOM) 상태일 때 longjmp()로 처리 중인 요청을 중단합니다. 이때, 요청용 메모리가 초기화되지 않은 채 남아있는 부분이 있어 후처리 과정이 해당 메모리를 읽어버리는 문제가 발생합니다. 의도적으로 OOM을 유발하는 방법이 여러 가지가 있으며, 원격으로 임의 코드를 실행할 위험이 있습니다(CWE-416 등). CVE-2026-109619는 요청용 메모리를 가리키는 전역 상태가 올바르게 리셋되지 않는 문제입니다.
• 점수: CNA(Google)는 CVSS v4.0에서 9.2점, NVD는 CVSS v3.1에서 9.8점을 받았습니다.
내용: 압축 형식 Brotli의 디코더(c/dec/decode.c)에 있는 버퍼 오버플로우 취약점입니다(CWE-787). 대상 버전은 1.0.3부터 1.2.0까지입니다. 조작된 압축 데이터를 전개시키는 것만으로도 인증 없이 메모리 파괴, 정보 유출, 서비스 중단, 경우에 따라 임의 코드 실행이 발생할 수 있습니다. 수정 버전은 1.0.10 / 1.1.1 / 1.2.1입니다. 라이브러리로 많은 소프트웨어에 통합되어 있어 영향 범위가 넓은 종류의 취약점입니다.
• 점수: CNA(MITRE)는 CVSS v4.0에서 9.2점, NVD는 CVSS v3.1에서 9.8점을 받았습니다.
내용: Nextcloud용 앱 richdocumentscode (Collabora Online의 내장 서버)의 26.4.303 이전 버전에서 OS 명령어 인젝션이 발생합니다(CWE-78). 이 취약점은 CODE 서버가 중단된 상태(재부팅 직후 등)일 때 proxy.php 파일에서 발생합니다. NVD 설명에 따르면 2026년 9월부터 10월 사이에 실제로 악용되었습니다. 단독으로 운영되는 Collabora Online 서버에는 영향을 미치지 않습니다.
세 건 모두, CNA는 CVSS v4.0에서 9.2, NVD는 CVSS v3.1에서 9.8로 평가 주체와 버전에 따라 값이 다릅니다. v4.0에는 AT(Attack Requirements: 공격이 성립하기 위한 전제 조건) 항목이 있으며, 세 건 모두 AT:P(전제 조건 있음)입니다. '9.0 이상을 계산한다'는 이번 기준은 누가 어떤 버전으로 평가했는지에 따라 달라집니다.
날짜: 월의 구획은 NVD에 등록된 날입니다. 발견부터 발표까지에는 시간이 경과하며, AI 등의 원인이 CVE 발표로 나타나기까지는 다소 시간이 걸린다고 생각됩니다. -
평가 주체의 변화: 2026년 4월 NVD 운영 변경 이후로는 점수의 대부분을 CNA가 부여하고 있습니다. 따라서 '9.0 이상'은 운영 변경 전후로 동일한 기준으로 측정할 수 없습니다. -
미평가된 CVE: 2026년 9월~10월에는 CVE의 약 9%에 점수가 없습니다. 그중에 9.0 이상인 것이 있다면, 최근 건수와 비율은 과소평가입니다. 많지는 않다고 생각합니다만. -
평균 산출 방식: CVE 수 등의 평균 분기점을 7월로 잡은 것은 다소 자의적입니다. 실제 증가는 2026년 1월경부터 단계적으로 진행되고 있습니다.
NIST, NVD CVE API 2.0 (획득일 2026-11-03)