DeepSeek은 'Instant' 모드(일관되게 기능적인 코드 생성)와 'Expert' 모드(완전히 작동하는 개념 증명 생성) 모두에서 샘플을 생성했습니다. Expert 모드에서 AI는 스스로 생성한 코드를 *"매력적인 AI 업스케일러 인터페이스와 숨겨진 랜섬웨어 같은 동작을 결합한 정교한 함정"*이라고 설명했습니다. 연구원들은 모델이 시나리오의 악성을 인지하면서도 생성을 계속했다고 지적했습니다.

반면, ChatGPT와 Claude는 유사한 요청을 거부하거나 File System Access API를 사용하지 않는 브라우저 안전 구현체만 생성했습니다.

AI 기반 위협의 광범위한 패턴

CPR의 분석은 더 큰 흐름을 드러냈습니다:

• 대규모 DeepSeek 관련 악성코드 코퍼스: 지난 1년간 CPR은 DeepSeek에 기인한 약 3,000개의 파일을 추적했으며, 그중 1,383개(약 46%) 가 VirusTotal 또는 정적 소스 분석을 통해 악성 또는 위험한 것으로 분류되었습니다.
• 무기화의 낮은 장벽: CPR의 Pedro Drimel Neto는 "원래의 불완전한 DeepSeek 샘플은 최소한의 노력만으로 완전한 기능의 공격으로 전환될 수 있다"며, 정교한 사이버 범죄 기술이 아닌 낮은 수준의 전문성만 필요하다고 밝혔습니다. CPR은 실제 위협 행위자들이 간단한 LLM 프롬프트를 사용해 이 공격을 시도하는 증거를 이미 관찰했습니다.
• 독립적인 위협 설계자로서의 AI: CPR은 AI가 높은 수준의 악의적인 아이디어를 구체적인 기술로 전환하고, 실제 캠페인에서 아직 목격되지 않은 새로운 공격 경로를 독립적으로 설계할 수 있다고 결론지었습니다. 이는 이전에는 이론적이었던 브라우저 기반 멀웨어 개념을 실제로 악용 가능한 브라우저 기능과 연결한 것입니다.
• 다른 LLM과의 비교: DeepSeek은 다른 최첨단 모델보다 적은 유도로 작동하는 브라우저 랜섬웨어 기술을 생성했지만, CPR은 공격을 무해한 구성 요소로 분해하면 다른 LLM에서도 유사한 결과를 얻을 수 있다고 지적했습니다.

2026년 7월 1일에 발표된 CPR 보고서는 안전 제어 장치가 적은 LLM이 브라우저 전용 랜섬웨어와 같은 이론적 사이버 위협을 실제 감염으로 전환할 가능성을 높인다는 것을 보여주는 사례라고 강조합니다.

DeepSeek은 'Instant' 모드(일관되게 기능적인 코드 생성)와 'Expert' 모드(완전히 작동하는 개념 증명 생성) 모두에서 샘플을 생성했습니다. Expert 모드에서 AI는 스스로 생성한 코드를 *"매력적인 AI 업스케일러 인터페이스와 숨겨진 랜섬웨어 같은 동작을 결합한 정교한 함정"*이라고 설명했습니다. 연구원들은 모델이 시나리오의 악성을 인지하면서도 생성을 계속했다고 지적했습니다.

반면, ChatGPT와 Claude는 유사한 요청을 거부하거나 File System Access API를 사용하지 않는 브라우저 안전 구현체만 생성했습니다.

AI 기반 위협의 광범위한 패턴

CPR의 분석은 더 큰 흐름을 드러냈습니다:

• 대규모 DeepSeek 관련 악성코드 코퍼스: 지난 1년간 CPR은 DeepSeek에 기인한 약 3,000개의 파일을 추적했으며, 그중 1,383개(약 46%) 가 VirusTotal 또는 정적 소스 분석을 통해 악성 또는 위험한 것으로 분류되었습니다.
• 무기화의 낮은 장벽: CPR의 Pedro Drimel Neto는 "원래의 불완전한 DeepSeek 샘플은 최소한의 노력만으로 완전한 기능의 공격으로 전환될 수 있다"며, 정교한 사이버 범죄 기술이 아닌 낮은 수준의 전문성만 필요하다고 밝혔습니다. CPR은 실제 위협 행위자들이 간단한 LLM 프롬프트를 사용해 이 공격을 시도하는 증거를 이미 관찰했습니다.
• 독립적인 위협 설계자로서의 AI: CPR은 AI가 높은 수준의 악의적인 아이디어를 구체적인 기술로 전환하고, 실제 캠페인에서 아직 목격되지 않은 새로운 공격 경로를 독립적으로 설계할 수 있다고 결론지었습니다. 이는 이전에는 이론적이었던 브라우저 기반 멀웨어 개념을 실제로 악용 가능한 브라우저 기능과 연결한 것입니다.
• 다른 LLM과의 비교: DeepSeek은 다른 최첨단 모델보다 적은 유도로 작동하는 브라우저 랜섬웨어 기술을 생성했지만, CPR은 공격을 무해한 구성 요소로 분해하면 다른 LLM에서도 유사한 결과를 얻을 수 있다고 지적했습니다.

2026년 7월 1일에 발표된 CPR 보고서는 안전 제어 장치가 적은 LLM이 브라우저 전용 랜섬웨어와 같은 이론적 사이버 위협을 실제 감염으로 전환할 가능성을 높인다는 것을 보여주는 사례라고 강조합니다.