- SourceHut, KDE GitLab, GNOME GitLab, LWN, Fedora, Inkscape, Diaspora, Read the Docs 등 여러 FOSS 인프라가 AI 크롤러와 AI 생성 보안 보고서로 장애·차단·운영 부담을 겪고 있음
- 크롤러들은
robots.txt를 무시하거나git blame·Git 로그·커밋 페이지 같은 비싼 엔드포인트를 반복 요청하고, 수만 개 IP와 위장 User-Agent로 일반 사용자 트래픽에 섞이려 함 - GNOME은 Anubis 작업증명을 도입했지만, 약 2시간 30분 동안 81,000건 요청 중 3%만 통과해 트래픽 대부분이 봇일 가능성을 보였음
- Edge 버전 차단, 비로그인 사용자 제한, 서브넷·국가 차단, IP 차단 목록, AI 크롤러용
robots.txt·.htaccess같은 대응이 이어졌고 실제 사용자도 지연이나 접속 차단을 겪음 - 공개 협업에 의존하는 오픈소스 프로젝트는 사설 서비스보다 노출면이 넓어, AI 스크래핑과 LLM 환각 보안 보고서가 유지보수자의 시간과 운영 여력을 직접 갉아먹음
여러 FOSS 인프라에서 반복된 장애
- SourceHut의 founder 겸 CEO Drew DeVault는 LLM 회사들이
robots.txt를 존중하지 않은 채 데이터를 크롤링해 SourceHut에 심각한 장애를 일으킨다고 비판함 - KDE GitLab 인프라는 Alibaba 범위의 IP에서 온 AI 크롤러로 과부하가 걸렸고, KDE 개발자들이 GitLab에 일시적으로 접근하지 못함
- GNOME GitLab에는 장애를 유발하는 AI 스크래퍼를 막기 위한 Anubis 작업증명 챌린저의 기본 로딩 화면이 나타나기 시작함
- 사례가 누적되면서 AI 스크래퍼의 공격성이 커지고, 공개 협업을 전제로 하는 FOSS 커뮤니티의 운영 부담도 늘어남
크롤러의 동작 방식과 차단 난점
- Drew DeVault에 따르면 LLM 크롤러는
robots.txt요구를 지키지 않고 비용이 큰 페이지까지 저장소 전체를 훑음- 대상에는
git blame, Git 로그의 모든 페이지, 저장소의 모든 커밋이 포함됨 - 크롤러는 수만 개 IP에서 무작위 User-Agent를 사용하며, 각 IP는 HTTP 요청을 하나 이하로 보내 사용자 트래픽에 섞이려 함
- 대상에는
- 이런 방식 때문에 완화책을 만들기 어렵고, SourceHut에서는 높은 우선순위 작업이 몇 주 또는 몇 달 지연됨
- 봇과 사람을 구분하기 어려워 실제 사용자도 간헐적으로 영향을 받았고, SourceHut 장애로 이어짐
- Drew는 모든 AI 회사가
robots.txt나 User-Agent 보고를 같은 방식으로 다루는지는 구분하지 않음
KDE와 GNOME의 대응
- KDE sysadmin 팀의 Ben에 따르면 KDE GitLab에 DDoS를 일으킨 IP들은 모두 MS Edge라고 주장했고, 중국 AI 회사들 때문이었음
- Ben은 OpenAI와 Anthropic 같은 서구 LLM 운영자는 적어도 올바른 User-Agent를 설정한다고 봄
- 임시 해결책은 봇들이 주장한 Edge 버전을 차단하는 방식이었음
- 봇들이 User-Agent를 바꿔 섞이려는 경향이 있어 최종 해결책으로 쓰기 어려움
- GNOME은 작년 11월부터 문제를 겪었고, 로그인하지 않은 사용자가 머지 리퀘스트와 커밋을 보지 못하게 속도 제한을 걸었음
- 이 조치는 실제 비로그인 사용자에게도 문제를 일으킴
- 이후 GNOME은 Anubis로 전환함
- Anubis는 브라우저에 계산 과제를 제시하고, 브라우저가 시간을 들여 풀이를 서버에 보내면 접근을 허용함
- 개발자는 이를 “핵 대응에 가까운 조치”라고 표현했으며, AI 스크래퍼 봇이
robots.txt같은 표준을 따르지 않아 강제된 선택이었다고 봄
- Anubis도 사용자 영향을 남김
- 같은 장소에서 많은 사람이 링크를 열면 더 높은 난도의 과제가 제공될 수 있음
- 한 사용자는 1분 지연을, 다른 사용자는 휴대폰에서 약 2분 대기를 겪음
- GitLab 링크가 채팅방에 붙거나 Triple Buffering GNOME 머지 리퀘스트가 Hacker News에 올라 관심을 받았을 때 이런 상황이 발생함
- GNOME sysadmin Bart Piotrowski가 공유한 수치에 따르면 약 2시간 30분 동안 총 81,000건 요청 중 3%만 Anubis 작업증명을 통과함
- Anubis 통과 비율: {p:3}
- 이는 트래픽의 97%가 봇일 가능성을 시사함
LWN, Fedora, Inkscape의 차단 사례
- LWN을 운영하는 Jonathan Corbet은 AI 스크래퍼 봇의 DDoS 때문에 사이트가 “가끔 느릴 수 있다”고 사용자에게 알림
- 실제 사람 독자에게 제공되는 트래픽은 전체의 작은 일부에 불과하다고 함
- 봇들은 한때 수백 개 IP에서 동시에 접근했고, 자신을 봇으로 식별하지 않았으며,
robots.txt만 읽지 않았다고 함
- Fedora 프로젝트 sysadmin Kevin Fenzi도 AI 스크래퍼 문제를 겪음
- 한 달 전에는
pagure.io가 살아 있도록 유지하기 위해 대응해야 했음 - 이후 상황이 악화되어 여러 서브넷을 차단했고, 실제 사용자도 영향을 받음
- 절박한 상황에서 브라질 전체를 차단했으며, 이 차단은 아직 유지 중인 것으로 이해됨
- 한 달 전에는
- Neal Gompa는 국가 전체 차단도 한계가 있으며, Fedora 인프라가 AI 스크래퍼 때문에 “몇 주 동안 정기적으로 다운”됐다고 지적함
- Inkscape도 지난주 같은 문제를 겪음
- Martin Owens는 작년의 일반적인 중국 DDoS가 아니라, 여러 회사가 spider 설정을 무시하고 브라우저 정보를 위장한 상황이라고 봄
- 그는 Prodigius 차단 목록을 만들었고, AI를 하는 대기업에서 일하면 Inkscape 웹사이트에 더 이상 접근하지 못할 수 있다고 말함
IP 차단 목록과 공동 대응 시도
- Frama software의 BigGrizzly도 나쁜 LLM 크롤러에 flooded 되었고, 위장 User-Agent를 쓰는 460,000개 IP 차단 목록을 만들었음
- 그는 이 목록을 공유할 수 있다고 함
ai.robots.txt프로젝트는 AI 회사와 관련된 웹 크롤러의 공개 목록을 만들려는 더 포괄적인 시도임- Robots Exclusion Protocol을 구현한
robots.txt를 제공함 - 목록에 있는 AI 크롤러 요청에 오류 페이지를 반환하는
.htaccess파일도 제공함
- Robots Exclusion Protocol을 구현한
Diaspora와 Read the Docs의 트래픽 수치
- Diaspora 인프라에 대한 Dennis Schubert의 분석에서는 전체 웹 트래픽의 상당 부분이 AI 회사 봇으로 나타남
- OpenAI User-Agent 봇이 전체 웹 트래픽의 4분의 1을 차지함
- Amazon은 15%, Anthropic은 4.3%를 차지함
- 전체 요청의 약 70%가 AI 회사에서 온 것으로 집계됨
- Schubert는 이 봇들이 한 번 크롤링하고 떠나지 않고 6시간마다 다시 오며,
robots.txt를 신경 쓰지 않는다고 말함- 속도 제한을 걸면 다른 IP로 전환함
- User-Agent 문자열로 차단하면 봇이 아닌 User-Agent 문자열로 바꾼다고 함
- 이를 인터넷 전체에 대한 DDoS라고 표현함
- Read the Docs는 “AI crawlers need to be more respectful”라는 글에서 모든 AI 크롤러를 차단하자 트래픽이 75% 감소했다고 밝힘
- 트래픽 감소율: {p:75}
- 트래픽은 하루 800GB에서 200GB로 줄어듦
- 이로 인해 월 약 1,500달러를 절감함
- 크롤러들이 며칠 안에 수십 TB 데이터를 내려받는 사례도 있었음
- 여러 IP를 사용하기 때문에 완전히 차단하기 어려움
- Schubert에 따르면 Google과 Bing 같은 “정상” 크롤러는 합쳐도 1% 미만의 일부에 불과함
AI 생성 보안 보고서가 만든 유지보수 부담
- 문제는 스크래퍼에 그치지 않고 AI 생성 버그 보고서로도 번짐
- Curl 프로젝트의 Daniel Stenberg는 “The I in LLM stands for Intelligence”라는 글에서 AI가 생성한 버그 보고서 문제를 다룸
- Curl은 버그 바운티 프로젝트를 운영함
- 최근 많은 버그 보고서가 AI로 생성되었고, 겉보기에는 그럴듯해 개발자가 확인하는 데 시간을 소모함
- 하지만 보고서에는 AI에서 기대되는 전형적인 환각이 들어 있음
- CPython, pip, urllib3, Requests 등의 보안 보고서 triage 팀에 있는 Seth Larson도 비슷한 문제를 겪음
- 오픈소스 프로젝트에 극히 저품질이고 스팸성인 LLM 환각 보안 보고서가 늘어남
- 이런 보고서는 처음 보면 합법적일 수 있어 보이기 때문에 반박하는 데 시간이 필요함
- 보안 보고서 대응은 비용이 크고, 그럴듯하지만 만들어진 버그 보고서에 대응하는 일은 유지보수자에게 큰 추가 부담을 줌
- Larson은 취약점 탐지에 AI나 LLM 시스템을 쓰지 말라고 요청함
- 현재 시스템은 코드를 이해할 수 없고, 보안 취약점 탐지에는 코드 이해와 의도·일반적 사용 방식·맥락 같은 인간 수준 개념 이해가 필요하다고 함
FOSS에 더 크게 작용하는 구조적 부담
- FOSS 프로젝트는 상용 제품보다 자원이 적은 경우가 많음
- 커뮤니티 주도 프로젝트는 인프라의 더 많은 부분이 공개되어 있어 크롤러에 노출됨
- 공개 이슈·보안 보고·협업 인프라가 필요하기 때문에 AI 스크래퍼와 AI 생성 이슈가 동시에 부담으로 작용함
- 결국 장애 대응, 차단 정책, 사용자 피해 완화, 허위 보안 보고서 검토가 오픈소스 유지보수자의 시간을 소모함