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  • 'Credential Stuffing'관련 전체뉴스 검색 결과
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GS리테일, 크리덴셜 스터핑 공격 받아 고객 9만명 개인정보 유출
GS 그룹 산하 유통 계열사인 GS리테일이 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing) 공격을 받아 개인정보 유출 사고가 발생했다. GS 리테일은 “이번... 김영명 기자 | 2025년 01월 06일 19:00
개인정보위, 이용자 계정정보 유출로 인한 피해방지 지원 추진
최근 국내기업·기관을 대상으로 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing) 공격, 생성형 인공지능을 활용한 공격 등 해킹 기법이 날로 고도화되고 있다. ... 박은주 기자 | 2024년 01월 19일 11:35
크리덴셜 스터핑, 전체 보호 대상 트래픽의 19.4% 차지
어떤 산업분야를 막론하고 모든 분야에 걸쳐 표본으로 선정된 기업의 보호 대상 트래픽에서 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing)이 차지하는 평균 비... 김영명 기자 | 2024년 01월 09일 13:34
로그프레소, 다크웹서 취득 계정정보 악용한 ‘크리덴셜 스터핑’ 주의해야
며칠 전 발생한 동행복권의 해킹 사건은 계정정보 관리의 중요성이 얼마나 큰지를 단적으로 보여주는 사례다. 과거부터 연예인 스마트폰 해킹 사건, 금융 서비스 부정 ... 김영명 기자 | 2023년 11월 10일 17:32
[카드뉴스] 당신의 개인정보는 안전한가요? ‘크리덴셜 스터핑’
크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing)은 기존에 다른 곳에서 유출된 아이디와 패스워드를 여러 웹사이트나 앱에 대입해 로그인이 될 경우, 개인정보나 ... 원병철 기자 | 2023년 02월 15일 17:13
유출된 카카오톡 계정 악용한 대규모 로그인 시도 공격 발생했다
지난 7일 금요일 새벽 시간대에 다수의 카카오톡 사용자들이 자신의 계정이 다른 사람에 의해 로그인됐다는 알림을 받은 것으로 드러났다. 7일 SNS와 온라인 커뮤니... 권준 기자 | 2022년 01월 10일 00:47
컨테이너 노리는 사이버 공격자들의 움직임, 정교해지고 넓어졌다
컨테이너 환경과 도커(Docker) 이미지 공급망을 겨냥한 사이버 공격자들의 전략은 주로 2개로 나뉜다. 타이포스쿼팅(typosquatting)과 크리덴셜 스터핑... 문가용 기자 | 2021년 06월 22일 14:46
2020년 금융업계 노린 크리덴셜 스터핑 공격 45% 증가... 총 41억 건 달해
2020년 한 해 동안 전세계 금융 업계를 대상으로 총 41억 건의 보안 공격이 발생했다. 이 중 약 34억 건은 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffi... 이상우 기자 | 2021년 05월 20일 11:02
스타벅스, 크리덴셜 스터핑 공격 받아...일부 고객 충전금 탈취
스타벅스가 지난 19일(월요일) 오후 크리덴셜 스터핑 공격을 받은 것으로 확인됐다. 범인은 해킹 등으로 기존에 유출됐던 아이디와 패스워드를 입수한 뒤 이를 다시 ... 원병철 기자 | 2019년 08월 23일 11:00
크리덴셜 스터핑의 전성시대, 300억 번의 악성 로그인 시도 발생
공격자들이 다른 곳에서 취득한 이메일 주소와 비밀번호 콤비네이션을 가지고 여러 사이트에 대입해보는 크리덴셜 스터핑(credential stuffing) 공격이 극... 문가용 기자 | 2019년 04월 09일 16:25
사용자 인증 솔루션 시장, 성장과 정체의 기로에 서다
우리은행이 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing)으로 의심되는 외부 공격을 받아 약 5만 6,0000건의 고객정보가 유출된 사건이 발생했다. 현재 ... 원병철 기자 | 2018년 07월 04일 18:53
우리은행 해킹 시도, ‘크리덴셜 스터핑’ 논란 재점화
우리은행(행장 손태승)이 고객정보 56,000건을 바탕으로 해킹 시도가 발생한 가운데, ‘크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing)’과 관련한 논란이 ... 오다인 기자 | 2018년 06월 30일 08:24
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보안시장 백서 넷앤드 파워비즈 진행 2020년1월8일 시작~2021년 1월8일까지 위즈디엔에스 2018
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AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다