로컬 LLM으로 정식 라이선스 우회? 오픈 모델의 역습

 (해당 유저가 올린 스크린 샷)

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가중치를 공개한 오픈 웨이트 모댈의 가장 큰 문제점은 해킹이나 다른 바람직하지 않은 목적으로 악용될 수 있다는 것입니다. 최근 레딧에는 검열 삭제 모델을 이용해 라이선스를 우회한 사례가 나왔습니다.

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No_Ideal8394라는 레딧 유저는 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 모델을 이용해 Internet Download Manager(IDM) v6.43의 라이선스 제한을 우회한 사례를 보고했습니다. 이 유저는 연 €10/$11의 구독료를 지불하는 대신, AI 모델이 실행 파일을 직접 분석하여 소프트웨어를 "완전 활성화" 상태로 만들었습니다.

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wccftech 보도 내용에 따르면 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 모델은 다음 단계를 통해 정라이선스를 우회했습니다.

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① 바이너리 분석 IDM 실행 파일(.exe)을 직접 분석하여 라이선스 검증 로직의 위치를 식별

② 오프셋 식별 0x378edc라는 16진수(hex) 오프셋을 "라이선싱 병목"의 원인으로 특정

③ 단일 바이트 수정 해당 오프셋 위치의 단일 바이트(byte)를 변경하여 내부 등록 체크를 제거

④ 레지스트리 주입 자동화 스크립트를 통해 Windows 레지스트리에 키 구성 파라미터를 직접 삽입, 버전 태그를 "v6.43b11 Full"로 설정

이는 전통적인 소프트웨어 크래킹에서 가장 기본적인 기법인 "패치 코드(Patch Code)" 방식입니다.

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일반 LLM (GPT, Claude, Gemini 등)은 안전 가이드라인에 따라 소프트웨어 크래킹, 라이선스 우회, 불법 복제 관련 요청을 거부합니다. 하지만 검열 삭제 모델은 이러한 안전 필터가 제거되어, 사용자가 요청하는 거의 모든 작업을 수행합니다.

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물론 이것만 가지고 실제 로컬 LLM을 이용해 작업을 한 것인지 아니면 해킹에 대한 지식이 있는 사용자가 보조적으로 사용한 것인지는 검증하기 힘듭니다. 하지만 오픈 모델을 좋지 않은 목적으로 사용할 수 있다는 사실을 다시 부각하는 내용으로 화제가 되고 있습니다.

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전통적 크래킹인 전문 지식(리버스 엔지니어링, 어셈블리어, 디버깅)이 필요해 소수의 전문가만 가능했습니다. 하지만 AI 기반 크래킹은 자연어 프롬프트만으로 가능해 기술 장벽의 급격한 하락했습니다. 만약 누구나 로컬 LLM을 실행하여 소프트웨어를 패치할 수 있게 되면, 소프트웨어 라이선스 모델 자체가 위협 받을 수 있습니다.

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AI 시대에 이미 풀린 오픈 모델을 회수할 순 없는 일이고 앞으로 이를 어떻게 제어할 수 있을지가 관건이 될 것으로 보입니다.

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참고

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https://wccftech.com/uncensored-ai-model-patches-software-bypass-trial-restriction/