10월 2주 국내외 오픈소스SW 관련 동향을 모아 정리하였습니다.
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□ 구글, AI 기반 무효 신고 급증으로 오픈소스 취약점 보상 프로그램 일부 중단
구글이 자동화된 무효 취약점 신고가 급증함에 따라 10월 1일부터 오픈소스 소프트웨어 취약점 신고 보상 프로그램(OSS VRP)의 제품 취약점 신규 신고 접수를 일시 중단했습니다. OSS VRP는 구글의 오픈소스 프로젝트에서 보안 취약점을 발견한 연구자에게 금전적 보상을 제공하는 제도로,인공지능이 작성한 무효 신고가 급증해 검토 부담이 커졌습니다. 구글은 프로그램 운영 방식을 재검토하고 2027년 1분기에 향후 운영 방향을 발표할 예정이며, 구체적인  재개 시점이나 심사 방식 변경 여부는 아직 구체적으로 공개되지 않았습니다. 
(참고뉴스)
- 구글, 오픈소스 버그바운티 전면 중단...AI 신고 급증 원인(디지털포커스) 

□ 국내 금융권 해킹에 활용된 오픈소스 AI 보안 도구 ‘아르텍스’, 공개 개발 중단
국내 금융권을 겨냥한 해킹 공격에 활용된 정황이 확인된 오픈소스 AI 기반 침투테스트 도구 ‘아르텍스(ARTEX)’가 악용 논란에 따라 공개 개발을 중단했습니다. 아르텍스는 본래 기업의 보안 취약점을 점검하기 위해 개발된 오픈소스 AI 기반 침투테스트 도구로, 이용자가 목표를 설정하면 AI가 정보 수집과 취약점 탐색, 공격 경로 설계 등을 수행할 수 있는 프로그램으로, 보안·데이터 인텔리전스 기업 S2W는 동일한 도구를 운영하는 서버가 전 세계에서 수백 대 관측됐다고 밝혔습니다. 미국 보안업체 크라우드스트라이크는 9월 말부터 10월 초까지 한국 금융기관을 겨냥한 공격에서 아르텍스와 LLM이 함께 활용됐다고 분석했습니다. 이에 아르텍스 개발자 ‘Autumn-27’은 10월 8일 도구의 악용을 이유로 업데이트와 신규 버전 공개를 중단하고 비공개 소스로 전환하겠다고 발표했으며, 기존 깃허브 저장소도 삭제된 것으로 전해졌습니다. 다만 이미 다운로드된 사본을 제거하거나 사용자가 계속해서 쓰는 것을 막을 수는 없을 것으로 지적됐습니다. 
(참고뉴스)
- 금융권 노린 AI 해킹 도구…전 세계서 수백 대 서버 포착(파이낸셜뉴스) 
- 한국 금융권 해킹에 등장한 '아르텍스' 결국 공개 중단(연합뉴스) 

□ 엔비디아, 정형 데이터 예측용 오픈소스 AI 모델 ‘쿠모 태뷸러’ 공개
엔비디아가 정형 데이터 예측에 특화된 오픈 파운데이션 모델 ‘쿠모 태뷸러(Kumo Tabular)’를 허깅페이스에 공개했습니다. 
쿠모 태뷸러는 대형언어모델(LLM)이 쓰는 맥락 내 학습을 표에 적용, 모델이 결과값이 기록된 표를 맥락으로 읽고 새 행 값을 바로 예측하는 방식으로 학습에는 인공 표만 사용됐습니다. 엔비디아는 구조적 인과 모델(SCM)로 무작위 인과 그래프를 만들고 여기서 표를 생성했다고 설명했습니다. 모델은 2,800만~2억 1,500만 개 매개변수 규모의 3종으로 제공되며, 오픈MDW-1.1 라이선스를 적용해 상업적으로도 쓸 수 있습니다.  엔비디아에 따르면 탭아레나, 비욘드아레나, 탤런트, 스코어링벤치 등 4개 벤치마크에서 1위를 기록했습니다. 엔비디아는 향후 학습 방법과 인공 데이터 생성기도 공개할 계획입니다. 
(참고뉴스)
- 엔비디아, 쿠모 태뷸러 공개...오픈소스 정형 데이터 파운데이션 모델로 확장 탄력(디지털투데이) 
- Kumo Tabular 모델 공개(허깅페이스) 
- NVIDIA Structured Data Models 오픈소스 저장소(GitHub) 

□ 아마존, AI 에이전트 전용 오픈소스 의사결정 모델 ‘스트랜즈 디사이더 2B’ 공개
아마존이 AI 에이전트의 의사결정을 빠르고 저렴하게 처리할 수 있는 오픈소스 모델 ‘스트랜즈 디사이더 2B(Strands Decider 2B)’를 10월 1일 공개했습니다. 이 모델은 알리바바의 ‘Qwen3.5-2B’를 기반으로  로컬 CPU나 GPU에서 실행할 수 있도록 작게 설계되었으며, 일반적인 대형언어모델(LLM)처럼 문장을 생성하는 대신 정해진 선택지 가운데 하나를 고르고 해당 판단에 대한 확률을 제공하는 것이 특징입니다. 모델 라우팅, 도구 선택, 출력 평가, 가드레일, 메모리·컨텍스트 관리 등 AI 에이전트의 다양한 의사결정 작업에 활용할 수 있으며, 복잡한 판단은 LLM에 맡기고 단순한 판단은 단순한 판단은 스트랜즈 디사이더가 처리하는 방식으로 에이전트의 비용과 지연시간을 줄일 수 있습니다. 아마존은 이처럼 작은 의사결정 모델이 에이전트의 주요 작업을 직접 수행하는 것이 아니라, 각 단계에서 행동을 확인하는 저비용 판단 계층으로 활용될 수 있다고 설명했으며, 모델의 판단 결과를 어떻게 적용할지는 개발자가 직접 결정해야 합니다. 아마존은 깃허브에 모델 코드와 학습 데이터·스크립트를, 허깅페이스에 모델 가중치를 공개해 개발자가 자체 환경에서 모델을 실행하거나 수정·재학습할 수 있도록 했습니다.
(참고뉴스)
- 아마존, 에이전트 전용 의사결정 모델 ‘스트랜즈 디사이더 2B’ 오픈 공개(AI타임스) 
- 아마존 Strands Decider 2B 모델 공개(허깅페이스) 
- Strands Decider 오픈소스 저장소(GitHub) 

□ 정부·출연연, 오픈소스 기반 국가 AI 경쟁력 강화 및 협력 확대 추진
과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회(NST)가 주최하고 출연연 오픈소스 협의체가 주관하는 ‘오픈소스 테크데이 2026’에서 정부와 정부출연연구기관이 인공지능(AI) 기술 패권 경쟁이 격화되는 가운데, 국내 산·학·연·관 전문가들이 모여 국가 AI 주권 확보와 생태계 자립을 위한 핵심 축으로 ‘오픈소스’를 꼽았습니다. NST는 기존 8개 기관이 참여하던 출연연 오픈소스 협의체를 전체 23개 정부출연연구기관으로 확대하고, 오픈소스 협력을 강화하는 한편 보안 취약점과 라이선스 분쟁 등 위험요인에도 공동 대응할 계획입니다. 과기정통부는 2026년 추진 중인 ‘오픈소스 AI SW 개발·활용 지원사업’을 소개하고, 2027년까지 오픈소스 포털 고도화와 라이선스 검증 지원을 확대해 국내 기업의 오픈소스 생태계 참여도를 70% 수준으로 높이겠다는 계획을 밝혔습니다. 또한 AI 학습용 데이터의 법적 위험 완화와 지식재산권 분쟁 대응 등 제도 정비를 병행할 방침입니다. 국회 차원에서도 GPU 인프라 확충, 데이터 개방, 공공조달 제도 개선 등 오픈소스 AI가 국가 전략기술로 안착하도록 지원을 이어가겠다고 밝혔습니다.
(참고뉴스)
* “오픈소스는 국가 AI 핵심 인프라”…정부·출연연 한목소리(아이티데일리) 

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