마이토스(Mythos) 같은 자율 공격형 AI 모델의 등장이 의료기관의 사이버 위험 구조를 근본적으로 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 자율 공격 모델은 취약점을 기계 속도로 지속 발견·연계해 공격 경로를 구성할 수 있어, 정기 취약점 스캔이나 월 단위 패치 주기에 의존하는 기존 대응 방식으로는 한계가 있다는 지적이다. 특히 의료기기는 규제·검증 절차로 인해 즉시 패치가 어려운 경우가 많아, 취약점을 임시로 차단하는 '가상 패치'와 실제 공격으로 이어질 가능성이 큰 노출 요인에 집중하는 '노출 관리'가 대안으로 제시됐다. 저자는 AI 에이전트를 포함한 모든 비인간 계정에도 제로트러스트 원칙을 확장해야 한다고 강조한다.

• •자율 공격형 AI(예: 마이토스)가 취약점을 기계 속도로 발견·연계해 공격 경로 구성
• •기존 취약점 관리는 "무엇이 취약한가"를, 노출 관리는 "무엇이 실제 공격으로 이어지는가"를 질문
• •의료기기 특성상 즉시 패치 어려워 '가상 패치'로 취약점 임시 차단 필요
• •제로트러스트를 AI 에이전트 등 비인간 계정까지 확장해 접근 통제해야 함
• •AI 기반 보안 운영으로 위협 탐지·대응 속도를 높이되 임상적 판단은 인간이 유지