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9월, 80건으로 최다… OrcaRouter, AI 에이전트 사고 아카이브 395건으로 갱신
컨티뉴엄 AI(CONTINUUM AI)가 개발한 OpenAI 호환 LLM 게이트웨이인 OrcaRouter가 AI 에이전트 보안 사고를 모은 공개 데이터베이스 ‘Orca AI Incident Archive’를 갱신해 전체 395건을 공개했다고 밝혔다. 수집 범위는 2025년 1월부터 2026년 10월 9일까지 23개월이며, 월별 최다는 2026년 9월의 80건이다. 그중 비판 등급은 8건이다.
왜 총계가 아니라 월별로 봐야 하는가
전체 공개 건수(395건)는 이전 갱신 당시보다 늘어난 수치다. 데이터베이스 누적에 따라 총계가 지속해서 증가하므로 누적 수치만으로는 특정 월의 사고 집중도를 파악하기 어렵다. 객관적 비교를 위해서는 동일 기간 단위의 집계가 필요하다.
이에 따라 이번 갱신에서 주목할 수치는 2026년 9월 한 달간 집계된 80건이다. 직전 8개월간 월별 사고 건수가 13건에서 31건 사이를 유지했던 것과 비교하면 9월 수치는 종전 최고치의 두 배를 상회한다. 반면 10월 수치는 9일까지 집계된 11건으로, 아직 집계 기간이 완료되지 않은 시점의 중간 집계 결과다.
월별 최다는 2026년 9월 80건이다
2026년 월별 기록은 △1월 13건 △2월 19건 △3월 16건 △4월 22건 △5월 26건 △6월 31건 △7월 28건 △8월 27건으로 완만하게 올랐고, 9월에 80건으로 뛰었다. 10월은 9일까지 11건이다. 2025년은 열두 달을 합쳐 121건이었고, 2026년은 10월 9일까지 273건이다. 수집 범위 밖의 선구 사례 1건이 2024년 12월 1일자로 함께 들어 있다.
월별 표기에서 별표는 그달의 비판 등급 건수다. 2026년은 1월 1건, 2월 5건, 3월 3건, 4월 2건, 5월 5건, 6월 3건, 7월 7건, 8월 4건, 9월 8건, 10월 1건이다. 기록 수가 가장 많았던 달과 비판 등급이 가장 많았던 달이 같다는 점은 이번 갱신에서 처음 나온 결과다.
395건은 395건의 사고가 아니다
이 데이터베이스는 사고와 연구, 취약점 공개, 정책 문서를 한곳에 모은다. 같은 목록에 들어 있지만 성격은 다르다. 그래서 각 레코드는 실제 피해가 있었는지(real_harm), AI가 실제로 관여했는지(ai_involvement), 어떤 종류인지(kind)를 따로 표기한다. 이 세 항목이 없으면 ‘올해 AI 사고 300건’은 아무 의미가 없는 숫자가 된다.
전체 395건 가운데 실제 피해가 확인된 레코드는 141건이다. 나머지는 피해가 확인되지 않았거나 판정할 수 없어 별도로 남아 있다. 판정 불가를 0으로 채우지 않고 미분류로 남겨둔 것은 의도된 선택이다.
비판 등급은 48건이다. 비판은 세 가지 조건 가운데 하나를 만족할 때만 붙는다. 여러 조직이나 정부, 핵심 기반 시설, 공급망 웜에 이르는 피해가 확인된 경우, 실제 피해자를 낸 최초 사례급 능력 달성, 그리고 널리 배치된 방어를 뒤집은 연구다. 세 번째 조건에 해당하는 2건은 실제 피해가 없으므로 real_harm 값이 거짓으로 표기돼 있다.
출처가 없는 항목은 넣지 않는다
395건에 연결된 출처는 모두 797개며, 중복을 제거하면 724개다. 한 건을 여러 매체가 보도한 경우가 있어 이 둘은 다르다. 어느 쪽 숫자를 인용하든 어느 기준인지 밝혀야 한다.
수집 규칙은 하나다. 출처가 없으면 넣지 않는다. 출처가 없는 레코드는 0건이다. 출처 신뢰도는 A부터 D까지 네 등급으로 표기하며, 전체 395건 가운데 A가 339건이다. D등급이라고 해서 거짓이라는 뜻은 아니다. 출처가 약하다는 뜻이며, 그 사실을 지우지 않고 남긴다. 내용이나 귀속이 다툼이 있는 15건은 disputed로 별도 표기한다.
10월은 11건, 비판 1건은 수록
2026년 10월 기준 데이터베이스에는 총 11건의 보안 사고 기록이 수록돼 있다. 위험 등급별로는 최고 위험 1건, 상 5건, 중 4건, 하 1건으로 분류된다. 초반 기록을 살펴보면 10월 1일에는 주요 AI 프레임워크 제공사의 에이전트 동작 관련 이슈가 주요 위험 등급으로 포함됐으며, 10월 2일에는 개발 플랫폼의 AI 게이트웨이 프롬프트 템플릿 관련 보안 취약점 사례가 수록됐다. 이외에도 글로벌 협업 플랫폼의 탐색 정황, 코드 저장소 기반 봇넷, 클라우드 에이전트 권한 관련 이슈, 패키지 관리자 기반 자격 증명 수확 시도 등 다양한 유형의 사례가 함께 수록됐다.
10월 집계 중 최고 위험 등급으로 분류된 건은 10월 6일자 수집 기록이다. 오픈소스 자율 침투 도구 관련 외부 분석 데이터가 국내 금융권 관련 시스템 접속 정황으로 수록된 건으로, 분류 유형은 ‘무기 및 유출’, 대상 지역은 ‘한국’, 데이터 신뢰도는 ‘A’로 기록돼 있다. 해당 정황은 인터넷에 노출된 보조 시스템에 국한된 것으로, 주요 핵심 계정계 시스템은 물리적으로 분리돼 있어 영향이 없는 것으로 명시돼 있다. 단, 해당 건은 당국이나 관련 기관의 검증을 거친 침해 확정 사실이 아닌 민간 데이터베이스상 수집 기록이다.
해당 항목에는 데이터 해석상의 한계점도 함께 기록돼 있다. 관련 내용은 단순 로그 추적에 기반한 분석으로, 규제기관의 공식 확인을 거치지 않았으며 공격 운영자의 신원 역시 특정되지 않은 상태다.
네 번의 검증이 지운 것과 고친 것
이 데이터베이스는 네 차례 검증을 거쳤다. 앞의 세 차례는 모든 레코드를 개별 확인했고, 네 번째는 수록 범위 자체를 감사했는데 그 과정에서도 약 11%가 빠져 있는 것을 찾아냈다. 이 둘은 서로 다른 문제다. ‘가진 것이 맞는가’와 ‘있어야 할 것이 여기 있는가’는 따로 물어야 하는 질문이다.
네 차례 검증은 조작된 항목 두 건을 삭제했다. PaperCut 관련 레코드의 ‘6시간 만에 도메인 관리자’라는 서술은 7분으로 고쳤고, Step Finance 항목은 원 보도가 AI를 언급조차 하지 않는다는 이유로 D등급으로 내렸다. 정정은 지우는 방식이 아니라 레코드 안에 남기는 방식으로 처리한다.
아카이브 자체가 검증 대상이다
기여 규칙은 세 가지다. 모든 레코드에는 클릭할 수 있는 1차 출처가 있어야 하고, 출처가 없으면 병합하지 않는다. 확신이 서지 않으면 지우지 말고 표시한다. 수정 사항은 조용히 덮지 않고 레코드에 기록한다.
그래서 확신할 수 없는 항목은 두 갈래로 남는다. AI 관여가 확인되지 않은 항목은 unverified로, 다툼이 있는 항목은 disputed로 표기하고 양쪽 서술을 그대로 둔다. 수집 기준과 품질 규칙은 문서로 공개돼 있고, 원본 데이터와 저장소도 함께 열려 있다. 라이선스는 CC BY 4.0이다.
스스로 밝히는 한계도 있다. 영어와 몇 개 언어 자료에 치우쳐 있고, 사고가 있어도 보도되지 않으면 데이터베이스에 들어오지 않는다. 즉, 이 숫자는 ‘세상에서 일어난 사고의 전부’가 아니라 ‘출처가 남은 사고의 집합’이다.
무엇을 확인하고 써야 하는가
2026년 10월 값은 9일까지의 부분 집계며, 이번 갱신이 만들어진 시점은 2026년 10월 9일이다. 월별 최다는 2026년 9월의 80건이고, 10월이 그보다 적다고 해서 사고가 줄었다는 뜻은 아니다.
10월의 비판 등급 1건은 로그 추적으로 연결된 항목이며, 어느 규제기관도 연관을 공식 확인하지 않았다. 신뢰도 A는 출처 등급이지 확정 판정이 아니다. 피해 규모와 체류 시간도 보도별로 다르다. 비판 등급 48건 가운데 2건은 실제 피해가 없는 연구고, 등급이 높다는 것이 피해가 확인됐다는 뜻은 아니다. 출처 수는 797개와 724개 두 가지로 셀 수 있으므로 어느 기준인지 밝혀야 한다.
주요 모델
OrcaRouter는 단일 API 키와 엔드포인트로 다음을 포함한 200개 이상의 모델을 제공한다.
· OrcaCyber Zero 1.5
· OrcaCyber Zero 1.0
· Claude Opus 5.5
· Claude Sonnet 5.5
· DeepSeek V4.1 Flash
· GPT-6.1 Sol
· GLM-5.3 Flash
참고
· Orca AI Incident Archive 공개 페이지
· Orca AI Incident Archive 오픈소스 저장소
· 데이터 품질 문서
OrcaRouter 소개
OrcaRouter는 OpenAI 호환 LLM 게이트웨이로, 200개가 넘는 모델에 걸쳐 라우팅하며 약 40%의 비용 절감, 1밀리초 미만의 라우팅 오버헤드, 0%의 토큰 마크업을 제공한다. 자체 호스팅 에디션인 OrcaRouter-Lite는 MIT 라이선스로 제공된다.
컨티뉴엄 AI 소개
컨티뉴엄 AI(Continuum AI Pte. Ltd.)는 최첨단 AI를 개발자와 팀이 접근 가능하고 합리적인 비용으로 사용할 수 있도록 하기 위해 설립된 싱가포르 기반 기업이다. 단일 API 키와 엔드포인트를 통해 200개 이상의 선도적인 AI 모델에 대한 액세스를 제공하는 OpenAI 호환 AI Gateway인 OrcaRouter를 개발한 회사다. OrcaRouter는 약 40%의 비용 절감, 1ms 미만의 라우팅 오버헤드, 토큰 마크업 없음을 제공하며, MIT 라이선스로 출시된 자체 호스팅 버전(OrcaRouter-Lite)도 함께 제공한다.
OrcaRouter AI 사고 아카이브 공개 페이지 첫 화면
전체 공개 건수(395건)는 이전 갱신 당시보다 늘어난 수치다. 데이터베이스 누적에 따라 총계가 지속해서 증가하므로 누적 수치만으로는 특정 월의 사고 집중도를 파악하기 어렵다. 객관적 비교를 위해서는 동일 기간 단위의 집계가 필요하다.
이에 따라 이번 갱신에서 주목할 수치는 2026년 9월 한 달간 집계된 80건이다. 직전 8개월간 월별 사고 건수가 13건에서 31건 사이를 유지했던 것과 비교하면 9월 수치는 종전 최고치의 두 배를 상회한다. 반면 10월 수치는 9일까지 집계된 11건으로, 아직 집계 기간이 완료되지 않은 시점의 중간 집계 결과다.
월별 최다는 2026년 9월 80건이다
2026년 월별 기록은 △1월 13건 △2월 19건 △3월 16건 △4월 22건 △5월 26건 △6월 31건 △7월 28건 △8월 27건으로 완만하게 올랐고, 9월에 80건으로 뛰었다. 10월은 9일까지 11건이다. 2025년은 열두 달을 합쳐 121건이었고, 2026년은 10월 9일까지 273건이다. 수집 범위 밖의 선구 사례 1건이 2024년 12월 1일자로 함께 들어 있다.
월별 표기에서 별표는 그달의 비판 등급 건수다. 2026년은 1월 1건, 2월 5건, 3월 3건, 4월 2건, 5월 5건, 6월 3건, 7월 7건, 8월 4건, 9월 8건, 10월 1건이다. 기록 수가 가장 많았던 달과 비판 등급이 가장 많았던 달이 같다는 점은 이번 갱신에서 처음 나온 결과다.
395건은 395건의 사고가 아니다
이 데이터베이스는 사고와 연구, 취약점 공개, 정책 문서를 한곳에 모은다. 같은 목록에 들어 있지만 성격은 다르다. 그래서 각 레코드는 실제 피해가 있었는지(real_harm), AI가 실제로 관여했는지(ai_involvement), 어떤 종류인지(kind)를 따로 표기한다. 이 세 항목이 없으면 ‘올해 AI 사고 300건’은 아무 의미가 없는 숫자가 된다.
전체 395건 가운데 실제 피해가 확인된 레코드는 141건이다. 나머지는 피해가 확인되지 않았거나 판정할 수 없어 별도로 남아 있다. 판정 불가를 0으로 채우지 않고 미분류로 남겨둔 것은 의도된 선택이다.
비판 등급은 48건이다. 비판은 세 가지 조건 가운데 하나를 만족할 때만 붙는다. 여러 조직이나 정부, 핵심 기반 시설, 공급망 웜에 이르는 피해가 확인된 경우, 실제 피해자를 낸 최초 사례급 능력 달성, 그리고 널리 배치된 방어를 뒤집은 연구다. 세 번째 조건에 해당하는 2건은 실제 피해가 없으므로 real_harm 값이 거짓으로 표기돼 있다.
출처가 없는 항목은 넣지 않는다
395건에 연결된 출처는 모두 797개며, 중복을 제거하면 724개다. 한 건을 여러 매체가 보도한 경우가 있어 이 둘은 다르다. 어느 쪽 숫자를 인용하든 어느 기준인지 밝혀야 한다.
수집 규칙은 하나다. 출처가 없으면 넣지 않는다. 출처가 없는 레코드는 0건이다. 출처 신뢰도는 A부터 D까지 네 등급으로 표기하며, 전체 395건 가운데 A가 339건이다. D등급이라고 해서 거짓이라는 뜻은 아니다. 출처가 약하다는 뜻이며, 그 사실을 지우지 않고 남긴다. 내용이나 귀속이 다툼이 있는 15건은 disputed로 별도 표기한다.
10월은 11건, 비판 1건은 수록
2026년 10월 기준 데이터베이스에는 총 11건의 보안 사고 기록이 수록돼 있다. 위험 등급별로는 최고 위험 1건, 상 5건, 중 4건, 하 1건으로 분류된다. 초반 기록을 살펴보면 10월 1일에는 주요 AI 프레임워크 제공사의 에이전트 동작 관련 이슈가 주요 위험 등급으로 포함됐으며, 10월 2일에는 개발 플랫폼의 AI 게이트웨이 프롬프트 템플릿 관련 보안 취약점 사례가 수록됐다. 이외에도 글로벌 협업 플랫폼의 탐색 정황, 코드 저장소 기반 봇넷, 클라우드 에이전트 권한 관련 이슈, 패키지 관리자 기반 자격 증명 수확 시도 등 다양한 유형의 사례가 함께 수록됐다.
10월 집계 중 최고 위험 등급으로 분류된 건은 10월 6일자 수집 기록이다. 오픈소스 자율 침투 도구 관련 외부 분석 데이터가 국내 금융권 관련 시스템 접속 정황으로 수록된 건으로, 분류 유형은 ‘무기 및 유출’, 대상 지역은 ‘한국’, 데이터 신뢰도는 ‘A’로 기록돼 있다. 해당 정황은 인터넷에 노출된 보조 시스템에 국한된 것으로, 주요 핵심 계정계 시스템은 물리적으로 분리돼 있어 영향이 없는 것으로 명시돼 있다. 단, 해당 건은 당국이나 관련 기관의 검증을 거친 침해 확정 사실이 아닌 민간 데이터베이스상 수집 기록이다.
해당 항목에는 데이터 해석상의 한계점도 함께 기록돼 있다. 관련 내용은 단순 로그 추적에 기반한 분석으로, 규제기관의 공식 확인을 거치지 않았으며 공격 운영자의 신원 역시 특정되지 않은 상태다.
네 번의 검증이 지운 것과 고친 것
이 데이터베이스는 네 차례 검증을 거쳤다. 앞의 세 차례는 모든 레코드를 개별 확인했고, 네 번째는 수록 범위 자체를 감사했는데 그 과정에서도 약 11%가 빠져 있는 것을 찾아냈다. 이 둘은 서로 다른 문제다. ‘가진 것이 맞는가’와 ‘있어야 할 것이 여기 있는가’는 따로 물어야 하는 질문이다.
네 차례 검증은 조작된 항목 두 건을 삭제했다. PaperCut 관련 레코드의 ‘6시간 만에 도메인 관리자’라는 서술은 7분으로 고쳤고, Step Finance 항목은 원 보도가 AI를 언급조차 하지 않는다는 이유로 D등급으로 내렸다. 정정은 지우는 방식이 아니라 레코드 안에 남기는 방식으로 처리한다.
아카이브 자체가 검증 대상이다
기여 규칙은 세 가지다. 모든 레코드에는 클릭할 수 있는 1차 출처가 있어야 하고, 출처가 없으면 병합하지 않는다. 확신이 서지 않으면 지우지 말고 표시한다. 수정 사항은 조용히 덮지 않고 레코드에 기록한다.
그래서 확신할 수 없는 항목은 두 갈래로 남는다. AI 관여가 확인되지 않은 항목은 unverified로, 다툼이 있는 항목은 disputed로 표기하고 양쪽 서술을 그대로 둔다. 수집 기준과 품질 규칙은 문서로 공개돼 있고, 원본 데이터와 저장소도 함께 열려 있다. 라이선스는 CC BY 4.0이다.
스스로 밝히는 한계도 있다. 영어와 몇 개 언어 자료에 치우쳐 있고, 사고가 있어도 보도되지 않으면 데이터베이스에 들어오지 않는다. 즉, 이 숫자는 ‘세상에서 일어난 사고의 전부’가 아니라 ‘출처가 남은 사고의 집합’이다.
무엇을 확인하고 써야 하는가
2026년 10월 값은 9일까지의 부분 집계며, 이번 갱신이 만들어진 시점은 2026년 10월 9일이다. 월별 최다는 2026년 9월의 80건이고, 10월이 그보다 적다고 해서 사고가 줄었다는 뜻은 아니다.
10월의 비판 등급 1건은 로그 추적으로 연결된 항목이며, 어느 규제기관도 연관을 공식 확인하지 않았다. 신뢰도 A는 출처 등급이지 확정 판정이 아니다. 피해 규모와 체류 시간도 보도별로 다르다. 비판 등급 48건 가운데 2건은 실제 피해가 없는 연구고, 등급이 높다는 것이 피해가 확인됐다는 뜻은 아니다. 출처 수는 797개와 724개 두 가지로 셀 수 있으므로 어느 기준인지 밝혀야 한다.
주요 모델
OrcaRouter는 단일 API 키와 엔드포인트로 다음을 포함한 200개 이상의 모델을 제공한다.
· OrcaCyber Zero 1.5
· OrcaCyber Zero 1.0
· Claude Opus 5.5
· Claude Sonnet 5.5
· DeepSeek V4.1 Flash
· GPT-6.1 Sol
· GLM-5.3 Flash
참고
· Orca AI Incident Archive 공개 페이지
· Orca AI Incident Archive 오픈소스 저장소
· 데이터 품질 문서
OrcaRouter 소개
OrcaRouter는 OpenAI 호환 LLM 게이트웨이로, 200개가 넘는 모델에 걸쳐 라우팅하며 약 40%의 비용 절감, 1밀리초 미만의 라우팅 오버헤드, 0%의 토큰 마크업을 제공한다. 자체 호스팅 에디션인 OrcaRouter-Lite는 MIT 라이선스로 제공된다.
컨티뉴엄 AI 소개
컨티뉴엄 AI(Continuum AI Pte. Ltd.)는 최첨단 AI를 개발자와 팀이 접근 가능하고 합리적인 비용으로 사용할 수 있도록 하기 위해 설립된 싱가포르 기반 기업이다. 단일 API 키와 엔드포인트를 통해 200개 이상의 선도적인 AI 모델에 대한 액세스를 제공하는 OpenAI 호환 AI Gateway인 OrcaRouter를 개발한 회사다. OrcaRouter는 약 40%의 비용 절감, 1ms 미만의 라우팅 오버헤드, 토큰 마크업 없음을 제공하며, MIT 라이선스로 출시된 자체 호스팅 버전(OrcaRouter-Lite)도 함께 제공한다.
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