테크 미디어 gigazine은 이날 CVE 번호를 이미 받은 취약점 수의 변화를 시각화 차트로 그린 웹 버전 CVE Tracker를 개발자 @0x_Osprey가 만들었으며, 2026년 이후 거의 수직으로 상승하는 곡선이 뚜렷하게 나타난다고 보도했다.
CVE는 전 세계 공통의 취약점 번호 체계로, 보안 연구원·소프트웨어 벤더·기업 모두 결함을 추적·보고·수정하는 데 이를 활용한다. CVE Tracker는 이러한 공개 기록을 추세 그래프로 정리할 뿐만 아니라, 주요 AI 모델의 출시 시점까지 겹쳐 표시해 취약점 발견 고점과 모델 출시 사이에 상호작용이 있는지 한눈에 파악하게 해 준다. (해당 사이트는 현재 다크 모드 인터페이스만 제공한다.)
주목할 점은, AI 기업들이 모델 정식 출시 전에 테스트 버전으로 미리 취약점을 찾고 보고하는 경우가 많아, 모델 출시 시점이 반드시 취약점 급증 시점과 일치하지는 않는다는 것이다.
보고가 늘어난다고 해서 시스템이 더 위험해지는 것은 아니다
gigazine의 판단은 다음과 같다: AI는 보안 연구의 "증폭기" 역할을 하고 있다. 즉 코드를 더 빠르게 스캔하고 이상 현상을 재현하며 보고서로 정리해, 인력이 원래 신경 쓰지 못했던 소프트웨어 구석구석까지 점검 범위에 넣는다. 효율이 높아지는 동시에 발견 건수도 자연스럽게 늘어난다는 것이다.
하지만 보도는 찬물도 끼얹었다. 취약점이 "더 많이 발견된다"는 것이 시스템이 "더 위험해졌다"는 뜻과 같지 않다는 것이다. 신고가 늘어나면 실제 위험을 드러낼 수도 있지만, 저품질·중복·검증 불가능한 노이즈가 섞여 오히려 오픈소스 유지보수자와 보안 팀의 분석 부담을 가중시킬 수도 있다. AI가 취약점 발견의 진입 장벽을 낮추면서, 진위를 가리고 방대한 보고서에 파묻히지 않는 것이 새로운 과제로 떠올랐다.