프롤로그
지난 1년간 Web3 생태계에서 AI의 역할은 근본적인 변화를 겪었습니다. AI는 더 이상 인간이 정보를 더 빠르게 처리하거나 분석을 생성하는 것을 돕는 보조 도구에 그치지 않습니다. 대신 AI는 거래 효율성과 의사결정 품질을 이끄는 핵심 동력이 되어, 거래 개시, 실행, 자금 흐름의 전체 체인에 깊숙이 자리 잡았습니다. 대규모 언어 모델(LLM), AI 에이전트, 자동화 실행 시스템이 성숙해짐에 따라 거래 패러다임은 전통적인 "인간 주도, 기계 보조" 모델에서 새로운 프론티어인 "기계 계획, 기계 실행, 인간 감독"으로 진화하고 있습니다.
이러한 전환은 Web3의 세 가지 고유한 특성, 즉 공개 데이터, 프로토콜 합성 가능성, 비가역적 결제에 의해 독특하게 증폭됩니다. 이 세 가지가 함께 강력한 이중성을 만들어냅니다. 전례 없는 효율성 향상의 가능성과 함께 급격히 상승하는 리스크 곡선입니다.
이 변화는 세 가지 뚜렷하고 동시적인 현실 속에서 형성되고 있습니다:
- 새로운 거래 현실: AI가 핵심 의사결정을 독립적으로 처리하기 시작했습니다. 신호를 식별하고, 전략을 생성하며, 실행 경로를 선택합니다. x402 프로토콜과 같은 혁신을 통해 직접적인 기계 간 결제와 호출을 촉진하며, 기계 실행 가능 거래 시스템의 부상을 가속화하고 있습니다.
- 리스크 및 공격 벡터의 고도화: 거래와 실행이 완전히 자동화됨에 따라 취약점 악용, 공격 경로 생성, 자금 세탁도 자동화되고 확장 가능해지고 있습니다. 리스크는 이제 인간이 반응하고 개입할 수 있는 속도를 일관되게 앞지르는 속도로 전파됩니다.
- 재정의된 보안, 리스크 제어, 컴플라이언스 명제: 지능형 거래가 지속 가능하려면, 보안, 리스크 관리, 컴플라이언스 자체가 엔지니어링되고, 자동화되며, 모듈화되어야 합니다. 효율성은 엔지니어링된 통제와 균형을 이루어야 합니다.
바로 이러한 산업 배경에서 BlockSec과 Bitget은 이 보고서를 제시합니다. 우리는 "AI를 사용해야 하는가?"라는 기본적인 질문을 넘어, 더 시급하고 실질적인 질문을 다룹니다. 거래, 실행, 결제가 포괄적으로 기계 실행 가능해짐에 따라 Web3의 기저 리스크 구조는 어떻게 진화하고 있으며, 산업은 이에 대응하여 보안, 리스크 제어, 컴플라이언스의 기반 역량을 어떻게 재구축해야 하는가? 우리는 AI, 거래, 보안이 교차하는 지점에서의 중요한 변화와 대응 전략을 세 가지 관점, 즉 새로운 시나리오의 형성, 새로운 과제의 증폭, 새로운 기회의 출현을 통해 체계적으로 검토합니다.
1장: AI의 진화와 Web3와의 통합
AI는 보조 도구에서 계획하고, 도구를 사용하며, 폐쇄 루프에서 작업을 실행할 수 있는 에이전트 시스템으로 진화하고 있습니다. Web3의 고유한 특성, 즉 공개 데이터, 합성 가능한 프로토콜, 비가역적 결제는 자동화의 수익과 운영 실패 및 악의적 공격의 비용 모두를 증폭시킵니다. 이 근본적인 특성은 Web3에서 방어와 컴플라이언스를 논하는 것이 단순히 기존 프로세스에 AI 도구를 적용하는 것이 아니라, 거래, 리스크 제어, 보안이 모두 기계 실행 가능한 모델을 향해 병렬로 발전하는 포괄적이고 체계적인 패러다임 전환을 구성한다는 것을 의미합니다.
1. 금융 거래 및 리스크 제어에서 AI의 역량 도약: 보조 도구에서 자율 의사결정 시스템으로
금융 거래 및 리스크 제어에서 AI의 역할 변화를 진화 사슬로 본다면, 가장 중요한 경계선은 시스템이 폐쇄 루프 실행 능력을 갖추고 있는지 여부입니다.
초기 규칙 기반 시스템은 수동 개입이 가능한 자동화 도구에 더 가까웠습니다. 핵심 논리는 전문 지식을 명시적인 임계값 판단, 블랙리스트/화이트리스트 관리, 고정 리스크 제어 정책으로 변환하는 것이었습니다. 이 접근 방식은 설명 가능성과 관리 가능한 거버넌스 비용 면에서 장점이 있었습니다. 그러나 단점도 상당했습니다. 새로운 비즈니스 모델이나 적대적 공격에 대한 반응이 극도로 느렸습니다.
비즈니스 복잡성이 증가함에 따라 규칙이 통제할 수 없을 정도로 누적되어 결국 시스템의 유연성과 대응성을 심각하게 저해하는 지속 불가능한 전략 부채 풀을 만들었습니다.
머신러닝의 도입은 리스크 제어를 통계적 패턴 인식 단계로 이끌었습니다. 특징 엔지니어링과 지도 학습을 통해 시스템은 리스크 점수화와 행동 분류를 달성하여 리스크 탐지 범위를 현저히 개선했습니다. 그러나 이 모델은 역사적으로 레이블링된 데이터와 안정적인 데이터 분포에 크게 의존했습니다. 분포 드리프트라는 고전적인 문제를 겪습니다. 역사 데이터로 훈련하는 동안 학습된 패턴은 시장 조건의 변화나 공격 방법의 진화로 인해 실제 환경에서 쓸모없어져 모델 정확도가 급격히 저하될 수 있습니다. 본질적으로 과거의 경험이 적용 불가능해지는 것입니다. 공격자가 전술을 바꾸거나, 크로스체인 이체를 수행하거나, 자금을 더 작은 금액으로 분산할 때 이러한 모델은 상당한 판단 오류를 보입니다.
대규모 언어 모델과 AI 에이전트의 등장은 혁명적인 변화를 가져왔습니다. AI 에이전트의 핵심 장점은 단순히 더 똑똑한 것, 즉 향상된 인지 및 추론 능력을 갖추는 것뿐만 아니라 더 유능한 것, 즉 포괄적인 프로세스 오케스트레이션과 실행 능력을 갖추는 것에 있습니다. 이는 리스크 관리를 전통적인 단일 지점 예측에서 전체 프로세스의 폐쇄 루프 처리로 끌어올립니다. 여기에는 이상 신호 식별, 뒷받침 증거 수집, 관련 주소 연결, 계약 행동 로직 이해, 리스크 노출 평가, 타겟 완화 제안 생성, 제어 조치 트리거, 감사 가능한 기록 생성이라는 완전한 시퀀스가 포함됩니다. 다시 말해, AI는 잠재적 문제를 지적하는 것에서 그 문제를 실행 가능한 상태로 전달하는 것으로 진화했습니다.
거래 측면에서도 유사한 진화가 뚜렷합니다. 보고서를 읽고, 지표를 분석하고, 전략을 코딩하는 전통적인 수동 사이클에서 멀티소스 데이터 수집, 전략 생성, 주문 실행, 거래 후 분석 및 최적화의 AI 기반 완전 자동화 프로세스로의 전환입니다. 시스템의 행동 체인은 자율 의사결정 시스템으로 성장하고 있습니다.
그러나 이 전환은 중요한 주의 사항을 수반합니다. 자율 의사결정 시스템 패러다임으로의 전환은 리스크를 함께 고조시킵니다. 인간의 운영 오류는 일반적으로 낮은 빈도와 불일관성을 보입니다. 반면 기계 오류는 빈번하고, 재현 가능하며, 동시에 대규모로 트리거될 수 있습니다. 따라서 금융 시스템에서 AI를 적용하는 진정한 과제는 "할 수 있는가?"가 아니라 "명확히 정의되고 집행 가능한 경계 내에서 할 수 있는가?"입니다. 이러한 경계에는 명시적인 권한 범위, 자금 한도, 허용 가능한 계약 상호작용 범위, 리스크 탐지 시 자동 하향 조정 또는 긴급 종료 메커니즘이 포함됩니다. 이 과제는 Web3 영역에서 더욱 심화됩니다. 주된 이유는 온체인 거래의 비가역성으로, 일단 오류 거래나 성공적인 공격이 확인되면 관련 자금 손실은 종종 영구적입니다.
2. AI에 대한 Web3 기술 아키텍처의 증폭 효과: 공개적, 합성 가능, 비가역적
AI가 보조 도구에서 자율 의사결정 시스템으로 진화함에 따라, 중요한 질문이 제기됩니다. 이 진화가 Web3와 교차할 때 복합적인 효과는 무엇인가? 답은 이렇습니다. Web3의 기술 아키텍처는 힘의 증폭기 역할을 하여, AI의 효율성 장점과 내재된 리스크 모두를 증폭시킵니다.
이는 자동화된 거래 효율성에서 기하급수적인 이득을 가능하게 하는 동시에 리스크의 잠재적 범위와 심각성을 상당히 확장합니다. 이 증폭 효과는 Web3의 세 가지 구조적 특성, 즉 공개 데이터, 프로토콜 합성 가능성, 비가역적 결제의 합류에서 비롯됩니다.
상방 관점에서, AI에 대한 Web3의 주요 매력은 데이터 레이어에서 시작됩니다. 온체인 데이터는 본질적으로 공개적이고, 투명하며, 검증 가능하고, 추적 가능합니다. 이는 전통 금융이 따라가기 어려운 리스크 제어 및 컴플라이언스에 대한 투명성 장점을 제공합니다. 단일하고 통합된 원장에서 자금 흐름의 완전한 궤적, 크로스 프로토콜 상호작용 경로, 자금 집적 및 분산 과정을 관찰할 수 있습니다.
동시에, 온체인 데이터는 상당한 해석 과제를 제시합니다. 주소는 "의미론적으로 희소"하며(명확한 신원 마커가 없어 실세계 엔티티와 직접 연결하기 어려움), 데이터셋에는 엄청난 노이즈가 포함되어 있고, 데이터는 다양한 블록체인에 걸쳐 심각하게 분산되어 있습니다. 합법적인 거래 행동이 난독화된 자금 흐름과 뒤섞일 때, 단순한 규칙 기반 시스템은 이를 효과적으로 구별하는 데 종종 실패합니다. 결과적으로, 온체인 데이터에서 의미 있는 통찰을 도출하는 것 자체가 높은 비용의 엔지니어링 작업이 됩니다. 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 결론을 생성하기 위해 거래 시퀀스, 계약 호출 로직, 크로스체인 메시징, 오프체인 인텔리전스의 심층 통합이 필요합니다.
더 중요한 영향은 Web3의 합성 가능성과 비가역성에서 비롯됩니다. 프로토콜 합성 가능성은 금융 혁신의 속도를 극적으로 가속화합니다.
거래 전략은 빌딩 블록처럼 조립될 수 있어, 대출, 탈중앙화 거래소(DEX), 파생상품, 크로스체인 브리지를 위한 모듈을 유연하게 결합하여 새로운 금융 상품을 형성할 수 있습니다. 그러나 바로 이 특성이 리스크의 전파 속도도 가속화합니다. 한 구성 요소의 작은 취약점은 프로토콜의 상호 연결된 "공급망"을 따라 빠르게 증폭될 수 있으며, 공격자가 재사용 가능한 익스플로잇 템플릿으로 신속하게 전용할 수 있습니다.
비가역성은 사후 환경을 근본적으로 바꿉니다. 전통 금융에서는 오류 또는 사기성 거래가 취소, 결제 역전, 기관 간 보상 메커니즘을 통해 해결될 수 있습니다. Web3에서는 자금이 크로스체인 이체를 완료하거나, 믹싱 서비스에 진입하거나, 다수의 주소로 빠르게 분산되면 복구의 어려움이 기하급수적으로 증가합니다. 이 특성은 산업이 보안 및 리스크 제어의 핵심 초점을 전통적인 사후 설명에서 사전 경고 및 실시간 차단으로 전환하도록 강제합니다. 효과적인 손실 완화는 이제 리스크 이벤트 이전이나 도중에 개입하는 능력에 달려 있습니다.
3. CEX와 DeFi의 서로 다른 통합 경로: 같은 AI, 다른 제어 평면
Web3의 증폭 효과를 이해하면 실질적인 구현 질문으로 이어집니다. 중앙화 거래소(CEX)와 탈중앙화 금융(DeFi) 프로토콜이 모두 AI 기술을 통합할 수 있지만, 적용의 초점 지점은 상당히 다릅니다.
핵심 이유는 그들이 보유한 제어 평면(자금 및 프로토콜 운영에 대한 개입 능력을 나타내는 네트워크 엔지니어링 용어)의 근본적인 차이에 있습니다. 거래 및 리스크 관리에 AI를 적용할 때, CEX와 DeFi는 자연스럽게 다른 강조점을 발전시킵니다. CEX는 완전한 계정 시스템과 강력한 제어 평면으로 운영됩니다. 이를 통해 KYC(고객 확인)/KYB(비즈니스 확인) 절차를 구현하고, 거래 한도를 부과하며, 자금 동결 및 거래 롤백에 대한 공식화된 프로세스를 확립할 수 있습니다. CEX 맥락에서 AI의 가치는 종종 더 효율적인 감사 프로세스, 의심스러운 거래의 더 시기적절한 식별, 컴플라이언스 문서 생성 및 감사 추적 보존의 더 큰 자동화로 나타납니다.
DeFi 프로토콜은 탈중앙화의 특성상 본질적으로 제한된 개입 능력(약한 제어 평면)으로 운영됩니다. CEX처럼 사용자의 자산을 직접 동결할 수 없으며, "약한 제어 + 강한 합성 가능성"의 개방 환경으로 더 잘 기능합니다. 대부분의 DeFi 프로토콜에는 자산 동결을 위한 내장 메커니즘이 없습니다. 결과적으로 실질적인 리스크 제어는 여러 지점에 분산됩니다. 프론트엔드 인터페이스, API 레이어, 지갑 승인 단계, 리스크 제어 API, 리스크 주소 데이터베이스, 온체인 모니터링 네트워크 같은 컴플라이언스 미들웨어가 이에 해당합니다.
이 구조적 현실은 DeFi에서 AI 애플리케이션이 실시간 이해와 조기 경보 역량을 우선시해야 한다는 것을 의미합니다. 초점은 이상 거래 경로의 조기 탐지, 하류 리스크 노출의 신속한 식별, 거래소, 스테이블코인 발행사, 법집행 파트너, 프로토콜 거버넌스 기관 등 실행 가능한 제어를 보유한 엔티티에 대한 리스크 신호의 신속한 전파로 이동합니다.
예를 들어, Tokenlon은 거래 개시 주소에 대해 KYA(주소 확인) 검사를 수행하여, 알려진 블랙리스트에 있는 주소에 서비스를 거부함으로써 자금이 추적 불가능한 채널로 이동하기 전에 거래를 차단합니다.
엔지니어링 관점에서, 이 제어 평면의 차이는 각 도메인을 위해 구축된 AI 시스템의 본질을 형성합니다. CEX에서 AI는 주로 고처리량 의사결정 지원 및 운영 자동화 엔진으로 기능하며, 기존 프로세스의 효율성과 정확성을 향상시키도록 설계됩니다. DeFi에서 AI는 지속적인 온체인 상황 인식 및 인텔리전스 배포 시스템으로 더 많이 작동하며, 핵심 임무는 조기 리스크 발견을 가능하게 하고 신속하고 조율된 대응을 촉진하는 것입니다. 두 경로 모두 에이전트 기반 시스템을 향해 진화하지만, 기본 제약 메커니즘은 근본적으로 다릅니다. CEX 제약은 내부 거버넌스 정책과 계정 권한을 통해 집행됩니다. 반면 DeFi 제약은 프로그래밍 가능한 권한 부여, 거래 시뮬레이션 검증, 허용 가능한 계약 상호작용의 화이트리스팅 같은 다른 안전장치에 의존해야 합니다.
4. AI 에이전트, x402, 기계 실행 가능 거래 시스템의 형성: 봇에서 에이전트 네트워크로
전통적인 거래 봇은 종종 고정된 전략과 정적 인터페이스 위에 구축된 단순한 자동화였습니다. AI 에이전트는 범용 실행기를 향한 도약을 나타내며, 도구를 동적으로 선택하고, 다단계 프로세스를 오케스트레이션하며, 피드백을 기반으로 행동을 적응시킬 수 있습니다.
AI 에이전트가 진정한 경제 행위자로 운영되려면 두 가지 조건이 필수적입니다. 첫째, 권한 부여 및 리스크 제어를 위한 잘 정의되고 프로그래밍 가능한 경계, 둘째, 결제 및 결산을 위한 기계 네이티브 인터페이스입니다. x402 프로토콜은 표준 HTTP 의미론에 내장함으로써 두 번째 조건을 해결합니다. 이 혁신은 결제 단계를 인간 중심 워크플로우에서 분리하여, AI 에이전트와 서버가 계정, 구독 서비스, API 키 없이 원활한 기계 간 거래를 실행할 수 있게 합니다.
결제 및 호출의 표준화는 새로운 기계 경제 조직의 길을 열어줍니다. AI 에이전트는 단일 지점 작업 실행에 국한되지 않을 것입니다. 대신 상호 연결된 네트워크를 형성하여 여러 서비스에 걸쳐 "호출 비용 지불 > 데이터 획득 > 통찰 생성 > 거래 실행"의 연속적인 사이클에 원활하게 참여합니다. 그러나 이 표준화는 표준화된 리스크도 초래합니다. 결제 표준화는 자동화된 사기 및 자금 세탁 서비스 호출을 조장할 수 있으며, 전략 생성 표준화는 복제 가능한 공격 경로의 확산으로 이어질 수 있습니다.
이는 중요한 필수 요건을 강조합니다. AI와 Web3의 수렴은 AI 모델과 온체인 데이터의 단순한 통합이 아니라 체계적인 패러다임 전환입니다. 거래와 리스크 제어가 기계 실행 가능한 모델로 진화함에 따라, 산업은 이 새로운 현실을 위한 완전한 인프라를 구축해야 합니다. 기계가 동시에 실행 가능하고, 제약 가능하며, 감사 가능하고, 차단 가능하도록 보장하는 인프라입니다. 이 기반 레이어 없이는 약속된 효율성 이득이 통제되지 않는 리스크에 의해 가려질 것입니다.
2장: AI가 Web3 거래 효율성과 의사결정 로직을 재편하는 방법
1. Web3 거래 환경의 핵심 과제와 AI의 개입 지점
Web3 거래의 근본적인 구조적 문제는 서로 다른 블록체인에 걸친 중앙화 거래소(CEX)와 탈중앙화 거래소(DEX)의 공존으로 인한 유동성 단편화입니다. 이는 종종 보이는 시장 가격과 실제로 거래할 수 있는 가격/수량 사이의 격차를 만들어냅니다. 여기서 AI는 시장 깊이, 슬리피지, 수수료, 라우팅 경로, 네트워크 지연 같은 요소를 분석하여 최적의 주문 배분과 실행 경로를 추천하는 핵심 라우팅 레이어로 기능하며 거래 효율성을 향상시킵니다.
암호화폐 시장의 높은 변동성, 높은 리스크, 정보 비대칭 문제는 오랫동안 지속되어 왔으며, 이벤트 주도 시장 움직임 동안 더욱 증폭됩니다. AI는 단편화된 정보를 종합함으로써 가치를 제공합니다. 프로젝트 발표, 온체인 자금 흐름, 소셜 감정, 연구 자료의 데이터를 구조화하고 분석하여 사용자가 프로젝트 펀더멘털과 리스크를 더 빠르고 명확하게 이해할 수 있도록 도와 의사결정의 사각지대를 줄입니다. AI 보조 거래는 새로운 것이 아니지만, 그 역할은 단순한 리서치 보조에서 신호 식별, 감정 분석, 전략 생성과 같은 핵심 전략 기능으로 심화되고 있습니다. 비정상적인 자금 흐름과 고래 움직임의 실시간 추적, 소셜 미디어 감정 및 내러티브 모멘텀의 정량화, 시장 트렌드의 자동 분류 및 신호(트렌딩, 횡보, 변동성 확장)는 Web3의 빠른 환경에서 큰 가치를 지닌 확장 가능한 유틸리티가 되고 있습니다.
그러나 AI 애플리케이션의 경계를 강조해야 합니다. 현재 암호화폐 시장의 가격 효율성과 정보 품질은 불안정한 상태입니다. AI가 처리하는 업스트림 데이터에 노이즈, 조작, 오귀인이 포함되면 "쓰레기 입력, 쓰레기 출력"이라는 고전적인 문제로 이어집니다. 따라서 AI 생성 거래 신호를 평가할 때, 신호 강도 자체보다 정보 소스의 신뢰성, 논리적 증거 체인의 무결성, 신뢰도 수준의 명확한 표현, 반사실적 검증 메커니즘(즉, 여러 차원에서 신호를 교차 검증)이 더 중요합니다.
2. Web3 거래 AI 도구의 산업 환경과 진화 방향
거래소 내에 내장된 AI 도구의 진화 방향은 전통적인 시장 논평에서 전체 거래 수명주기 지원으로 이동하고 있으며, 통합된 정보 가시성과 배포 효율성에 더 큰 중점을 두고 있습니다. Bitget의 GetAgent를 예로 들면, 그 포지셔닝은 범용 거래 정보 및 의사결정 지원 도구에 더 가깝습니다.
핵심 시장 변수, 잠재적 리스크 포인트, 핵심 정보 하이라이트를 더 접근하기 쉬운 형식으로 제시하여 이해 장벽을 낮추고, 정보 획득과 전문적 이해에 대한 사용자의 어려움을 완화하는 것을 목표로 합니다.
온체인 봇과 카피 트레이딩은 실행 측 자동화의 확산 트렌드를 나타냅니다. 핵심 장점은 전문적인 거래 전략을 복제 가능하고 표준화된 실행 워크플로우로 변환하여 일반 사용자의 진입 장벽을 낮추는 것입니다. 미래에는 카피 트레이딩의 중요한 소스가 AI 기반 퀀트 팀이나 체계적인 전략 제공자에서 올 수 있습니다. 그러나 이는 전략 품질 문제를 전략의 지속 가능성과 설명 가능성이라는 더 복잡한 문제로 변환시키기도 합니다. 사용자는 과거 성과뿐만 아니라 전략의 기본 로직, 적용 가능한 시나리오, 잠재적 리스크도 이해해야 합니다.
주목해야 할 중요한 문제는 시장 수용 능력과 전략 과밀입니다. 대규모 자금이 유사한 신호에 유사한 실행 로직으로 동시에 행동할 때, 잠재적 수익은 빠르게 압축되고 시장 충격 비용과 손실은 크게 증가할 수 있습니다. 이 효과는 온체인 거래 환경에서 특히 증폭되는데, 슬리피지 변동성, 최대 추출 가능 가치(MEV), 라우팅 불확실성, 갑작스러운 유동성 변화가 과밀 거래의 부정적 외부 효과를 더욱 증가시켜 종종 실현 이익이 기대치에 훨씬 못 미치는 결과를 낳을 수 있습니다.
따라서 더 중립적이고 실용적인 결론은 이렇습니다. AI 거래 도구가 자동화로 더 많이 나아갈수록, 역량과 제약 메커니즘을 결합하는 것이 더욱 필수적이 됩니다.
그러한 메커니즘에는 명시적인 전략 적용 가능 조건, 엄격한 리스크 관련 한도, 비정상적인 시장 움직임 하에서의 자동 종료 규칙, 감사 가능한 데이터 소스와 신호 생성이 포함됩니다. 이 없이는 "효율성 이득" 자체가 리스크의 증폭기가 되어 사용자를 원치 않는 손실에 노출시킬 수 있습니다.
3. AI 거래 시스템에서 Bitget GetAgent의 역할
GetAgent는 단순한 대화형 챗봇이 아니라 복잡한 유동성 환경에서 트레이더의 "제2의 두뇌"로 포지셔닝됩니다. 핵심 로직은 AI 알고리즘을 실시간 다차원 데이터와 심층적으로 통합하여 데이터, 전략, 실행의 폐쇄 루프를 구축하는 것입니다. 주요 가치는 네 가지로 요약할 수 있습니다:
(1) 실시간 인텔리전스 및 데이터 추적
뉴스를 모니터링하고 데이터를 분석하는 전통적인 워크플로우는 사용자에게 웹 크롤링, 검색, 분석에 대한 강력한 기술이 필요합니다. 높은 진입 장벽이죠. 50개 이상의 전문 도구를 통합함으로써 GetAgent는 시장 정보 블랙박스에 대한 실시간 가시성을 가능하게 합니다. 주류 금융 미디어의 업데이트를 실시간으로 추적할 뿐만 아니라, 소셜 미디어 감정과 핵심 프로젝트 팀 개발과 같은 여러 정보 레이어에 심층 접근하여 사용자가 더 이상 정보 사각지대에 놓이지 않도록 합니다.
동시에 GetAgent는 강력한 필터링 및 정제 역량을 제공합니다. 저품질 토큰을 둘러싼 과대 광고와 같은 노이즈를 효과적으로 걸러내고, 보안 취약점 경보와 대규모 토큰 잠금 해제 일정과 같은 중요한 신호를 포함하여 실제로 가격 움직임을 이끄는 핵심 변수를 정확하게 추출합니다. 마지막으로 GetAgent는 온체인 거래 흐름, 수많은 공지사항, 연구 보고서와 같이 달리는 단편화된 정보를 직관적이고 실행 가능한 로직으로 번역하여 집계합니다. 예를 들어 "프로젝트의 소셜 버즈가 훌륭하지만, 핵심 개발자의 자금이 꾸준히 유출되고 있다"고 사용자에게 직접 알려 잠재적 리스크를 명확히 드러낼 수 있습니다.
(2) 거래 전략 생성 및 실행 지원
GetAgent는 사용자의 특정 요구에 따라 맞춤형 거래 전략을 생성하여 거래 실행의 장벽을 크게 낮추고 거래 결정을 전문적 명령 주도에서 더 정밀한 의도 및 전략 주도로 전환합니다. 사용자의 과거 거래 선호도, 리스크 허용 범위, 현재 포지션을 기반으로 GetAgent는 일반적인 강세/약세 제안 대신 고도로 맞춤화된 지침을 제공합니다. 예를 들어: "당신의 BTC 보유량과 현재 변동성 패턴을 고려하여, X-Y 범위 내에서 그리드 봇을 운용하는 것을 고려해 보세요."
복잡한 크로스 자산 및 크로스 프로토콜 작업의 경우, GetAgent는 자연어 상호작용으로 프로세스를 단순화합니다. 사용자가 일상적인 언어로 거래 의도를 표현하면, GetAgent는 자동으로 최적의 전략을 매칭하고 시장 깊이와 슬리피지에 맞게 최적화하여 일반 사용자도 정교한 Web3 거래에 참여할 수 있게 합니다.
(3) 자동화 거래 시스템과의 시너지
GetAgent는 독립형 도구가 아니라 더 광범위한 자동화 거래 스택 내의 중앙 의사결정 노드입니다. 업스트림에서는 온체인 데이터, 실시간 시장 가격, 소셜 미디어 감정, 전문 리서치의 다차원 피드를 수집합니다. 구조화, 핵심 정보 요약, 상관관계/로직 분석과 같은 내부 단계를 거쳐 전략을 위한 의사결정 프레임워크를 형성합니다. 다운스트림에서는 자동화 거래 시스템, 퀀트 AI 에이전트, 카피 트레이딩 시스템에 정밀한 의사결정 참조와 파라미터 권장 사항을 출력하여 시스템 전체 조율과 연계를 가능하게 합니다.
(4) 효율성 이득 뒤의 리스크와 제약
AI가 가능하게 하는 효율성 향상을 받아들이면서도 관련 리스크에 대해 높은 경계심을 유지하는 것이 필수적입니다. GetAgent의 신호가 아무리 설득력 있어 보여도 "AI가 제안하고 인간이 승인한다"는 핵심 원칙은 일관되게 유지되어야 합니다. Bitget이 계속 연구 개발에 투자하고 AI 역량을 강화함에 따라, 팀은 GetAgent가 더 정확한 거래 권장 사항을 제공하도록 하는 것에만 집중하는 것이 아니라 권장 사항의 타당성을 완전하고 증거 기반의 추론으로 정당화할 수 있는 방법을 적극적으로 탐색하고 있습니다. 예를 들어, 특정 진입 포인트가 권장되는 이유는 무엇인가? 기술적 지표의 수렴 때문인가, 아니면 온체인 고래 주소에 비정상적인 유입이 나타났기 때문인가?
Bitget의 관점에서, GetAgent의 장기적 가치는 단순히 결정론적인 거래 결론을 제공하는 것이 아니라, 트레이더와 거래 시스템이 감수하고 있는 리스크의 유형, 그리고 그 리스크가 현재 시장과 일치하는지를 더 잘 식별하도록 도와 더 합리적인 거래 결정을 내릴 수 있게 하는 것입니다.
4. 거래 효율성과 리스크의 균형: BlockSec의 보안 지원
AI 기반 거래 효율성 향상 뒤에서, 리스크 제어는 간과해서는 안 되는 핵심 문제로 남아 있습니다. Web3 거래 리스크에 대한 깊은 이해를 바탕으로, BlockSec은 사용자가 AI 기반 거래 편의성의 혜택을 받으면서 잠재적 리스크를 효과적으로 관리할 수 있도록 포괄적인 보안 역량을 제공합니다:
데이터 노이즈 및 오귀인 리스크를 해결하기 위해, BlockSec의 Phalcon Explorer는 강력한 거래 시뮬레이션과 멀티소스 교차 검증을 제공합니다. 이를 통해 조작적인 데이터와 허위 신호를 걸러내고, 사용자가 진정한 시장 트렌드를 구별할 수 있게 합니다.
전략 과밀로 인한 시장 리스크를 완화하기 위해, MetaSleuth의 자금 흐름 추적 역량은 유사한 전략에 걸친 자금 집중을 실시간으로 식별하여 유동성 쏠림 리스크에 대한 조기 경보를 발령하고 사용자가 거래 전략을 조정할 수 있는 실행 가능한 제안을 제공합니다.
실행 레이어를 보호하기 위해, MetaSuites는 비정상적인 승인을 실시간으로 탐지하는 승인 진단 기능을 제공하고 사용자가 위험한 승인을 즉시 취소할 수 있도록 하여 권한 남용이나 오류 실행으로 인한 자금 손실 가능성을 효과적으로 줄입니다.
3장: AI 시대 Web3 공방의 진화와 새로운 보안 패러다임
AI가 거래 효율성을 높이는 동시에, 공격을 더 빠르고, 더 은밀하며, 더 파괴적으로 만듭니다. Web3의 탈중앙화 아키텍처는 자연스럽게 분산된 책임으로 이어지고, 스마트 계약의 합성 가능성은 시스템적 리스크로의 파급 가능성을 도입하며, 파운데이션 모델의 광범위한 채택은 취약점 이해와 공격 경로 생성을 위한 기술 장벽을 더욱 낮춥니다. 이러한 맥락에서 공격은 엔드투엔드 자동화와 산업 규모 실행으로 진화하고 있습니다.
이에 대응하여 보안 방어는 전통적인 "더 나은 탐지"의 개념에서 "실행 가능하고, 실시간이며, 폐쇄 루프 처리"로 진화해야 합니다. 봇이 거래를 실행하는 특정 시나리오에서, 이는 권한 관리, 오류 실행 방지, 시스템적 연쇄 반응 리스크에 걸친 엔지니어링 중심의 거버넌스를 의미하며, AI 시대에 적합한 Web3 보안의 새로운 패러다임을 확립합니다.
1. AI가 Web3 공격 방법과 리스크 프로파일을 재형성하는 방법
Web3에서 보안 투쟁은 단순히 취약점이 존재하는지에 관한 것이 아니라, 탈중앙화 아키텍처에서 비롯되는 분산된 책임에 더 깊이 뿌리를 두고 있습니다. 프로토콜을 예로 들면: 코드는 프로젝트 팀에 의해 개발되고 배포됩니다. 사용자 대면 인터페이스는 다른 팀이 유지 관리할 수 있습니다. 거래는 지갑과 라우팅 프로토콜을 통해 시작됩니다. 자금은 DEX, 대출 프로토콜, 크로스체인 브리지, 애그리게이터를 통해 이동합니다. 그리고 마지막으로 온/오프 램프는 중앙화 플랫폼이 처리합니다. 이러한 배경에서 보안 사고가 발생하면, 프로세스의 모든 노드는 매우 좁은 제어 범위를 갖고 있다고 주장하며 전적인 책임을 지지 않으려 할 수 있습니다. 공격자는 이 구조적 단편화를 효과적으로 활용하여 여러 취약한 노드에 걸쳐 다단계 공격 체인을 오케스트레이션하고, 단일 엔티티가 전체적인 제어권을 갖지 못하는 상황을 만들어 성공적인 공격 실행을 가능하게 할 수 있습니다.
AI의 도입은 이 구조적 약점을 더욱 두드러지게 만듭니다. 공격 경로는 AI 시스템이 검색, 생성, 재사용하기 더 쉬워지고, 리스크 전파 속도는 인간 조율의 한계를 지속적으로 전례 없이 초과할 것입니다. 그때가 되면 전통적인 인간 주도 사고 대응은 구식이 될 것입니다. 스마트 계약 레이어의 취약점이 도입하는 시스템적 리스크는 과장이 아닙니다. DeFi의 합성 가능성은 작은 코딩 결함이 의존성 체인을 따라 빠르게 증폭되어 결국 생태계 수준의 보안 재앙으로 확대될 수 있도록 합니다. 한편, 온체인 자금 결제의 비가역적 특성은 대응 창을 몇 분으로 압축합니다.
BlockSec의 DeFi 보안 사고 라이브러리에 따르면, 2024년 암호화폐 분야에서 해킹과 익스플로잇으로 인한 총 손실은 20억 달러를 초과했으며, DeFi 프로토콜이 주요 표적으로 남아 있었습니다. 이 수치들은 산업의 보안 지출이 계속 증가하는데도 불구하고 공격이 여전히 빈번하게 발생하고, 종종 큰 단일 사고 손실과 파괴적인 영향을 미친다는 것을 명확히 보여줍니다. 스마트 계약이 금융 인프라의 핵심 구성 요소가 됨에 따라, 취약점은 더 이상 단순히 엔지니어링 결함이 아니라 악의적으로 무기화될 수 있는 시스템적 금융 리스크의 한 유형입니다.
AI가 공격 표면을 재형성하는 방법의 또 다른 측면도 명확합니다. 공격 체인에서 이전에 경험에 의존하고 수동으로 이루어지던 단계들이 엔드투엔드 자동화를 향해 나아갑니다.
첫째, 취약점 발견 및 이해의 자동화. 파운데이션 모델은 코드 읽기, 의미론적 추상화, 논리적 추론에 특히 뛰어납니다. 복잡한 계약 로직에서 잠재적인 취약한 연결 고리를 빠르게 추출하고 정밀한 익스플로잇 트리거, 거래 시퀀스, 계약 호출 구성을 생성하여 익스플로잇의 기술 장벽을 크게 낮출 수 있습니다.
둘째, 익스플로잇 경로 생성의 자동화. 최근 몇 년간 산업 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 엔드투엔드 익스플로잇 코드 생성기로 적용하기 시작했습니다. LLM을 특화된 툴체인과 결합함으로써, 특정 계약 주소와 블록 높이에서 관련 정보를 수집하고, 계약 동작을 해석하고, 컴파일 가능한 익스플로잇 계약을 생성하고, 역사적 블록체인 상태에 대해 검증하는 자동화 프로세스를 구축할 수 있습니다. 이는 효과적인 공격 기법이 더 이상 소수의 최고 수준 보안 연구자의 수동 조정에만 의존하지 않고 확장 가능한 생산 수준의 공격 파이프라인으로 엔지니어링될 수 있다는 것을 의미합니다.
더 광범위한 보안 연구는 이 트렌드를 더욱 뒷받침합니다. CVE(공통 취약성 및 노출) 설명이 주어지면, GPT-4는 특정 테스트 세트 내에서 작동하는 익스플로잇 코드를 생성하는 데 높은 성공률을 보였습니다. 이 현상은 자연어 취약점 설명에서 실행 가능한 공격 코드로의 변환이 빠르게 단순화되고 있음을 시사합니다. 익스플로잇 코드 생성이 언제든지 호출할 수 있는 성숙한 역량이 됨에 따라, 대규모 공격은 현실이 될 것입니다.
Web3에서 규모화된 공격의 증폭 효과는 두 가지 방식으로 나타납니다:
첫째, 패턴 기반 공격으로, 적대자들이 유사한 아키텍처와 취약점 클래스를 공유하는 계약을 대량 스캔하고, 표적을 식별하여 일괄적으로 탐색하고 익스플로잇하는 동일한 플레이북을 적용합니다.
둘째, 자금 세탁 및 사기의 공급망 형성으로, 악의적인 행위자가 전체 인프라 스택을 직접 구축하지 않고도 운영할 수 있게 합니다. 예를 들어, 텔레그램과 같은 플랫폼에서의 중국어 에스크로 방식의 불법 시장은 범죄를 촉진하는 성숙한 마켓플레이스로 진화했습니다. 두 주요 불법 시장인 Huione Guarantee와 Xinbi Guarantee는 2021년 이후 자금 세탁, 유출된 데이터 거래, 더 심각한 형태의 범죄 서비스를 포함한 서비스에서 350억 달러 이상의 스테이블코인 거래를 촉진한 것으로 알려져 있습니다. 또한 텔레그램의 불법 시장은 딥페이크 제작자를 포함한 전문화된 사기 도구를 제공합니다. 이 유형의 플랫폼 기반의 안정적인 범죄 활동 서비스 공급은 적대자들이 익스플로잇 계획과 경로를 더 빠르게 생성할 수 있을 뿐만 아니라 탈취한 자금을 위한 세탁 툴킷을 빠르게 획득할 수 있게 합니다. 이제 단일 기술 익스플로잇이었던 것이 완전한 불법 산업의 일부로 확대될 수 있습니다.
2. AI 기반 보안 방어 시스템
AI가 공격 플레이북을 업그레이드함에 따라, 전통적으로 인간 전문성에 의존하는 보안 역량을 재현 가능하고 확장 가능한 엔지니어링 시스템으로 변환할 수 있다면 방어 측면에도 핵심 가치를 가져올 수 있습니다. 그러한 방어 시스템은 세 가지 역량 레이어를 닻으로 삼아야 합니다:
(1) 스마트 계약 코드 분석 및 자동화 감사
스마트 계약 감사에서 AI의 핵심 장점은 단편화된 감사 지식을 구조적 시스템으로 활용하는 능력입니다. 전통적인 정적 분석 및 공식 검증 도구는 결정론적 규칙에 탁월하지만, 복잡한 비즈니스 로직, 멀티 계약 합성 가능성과 호출, 암묵적 가정에 종종 어려움을 겪고, 오탐과 미탐의 교착 상태에 빠집니다. 반면 LLM은 의미론적 해석, 패턴 추상화, 파일 간 추론에서 명확한 강점을 갖추고 있어 빠른 계약 이해와 예비 리스크 파악을 위한 사전 감사 레이어로 적합합니다.
그렇다고 AI가 전통적인 감사 도구를 대체하려는 것은 아닙니다. 대신 AI는 효율적이고 자동화된 감사 파이프라인에서 이러한 도구를 오케스트레이션하는 실로서 점점 더 기능합니다. 실제로 AI 모델은 먼저 계약의 의미론적 요약, 가능한 위험 항목, 그럴듯한 익스플로잇 경로를 생성합니다. 그런 다음 정보를 정적 또는 동적 분석 도구로 전달하여 타겟 검증을 합니다. 마지막으로 AI는 검증 결과, 증거 체인, 익스플로잇 조건, 개선 권장 사항을 구조화되고 감사 가능한 보고서로 통합합니다. AI는 이해, 도구는 검증, 인간은 의사결정이라는 이러한 분업은 향후 스마트 계약 감사의 지속적인 엔지니어링 모델이 될 가능성이 높습니다.
(2) 이상 거래 탐지 및 온체인 행동 패턴 인식
이 영역에서 AI는 주로 공개적이지만 극도로 혼란스러운 온체인 데이터를 실행 가능한 보안 관련 신호로 변환하는 데 사용됩니다. 온체인의 핵심 과제는 데이터 부족이 아니라 노이즈 과부하입니다. 고빈도로 거래하는 봇, 분할 이체, 크로스체인 홉, 복잡한 계약 라우팅이 뒤섞여 단순한 임계값 기반 규칙으로는 이상을 식별하는 것이 효과적이지 않습니다.
AI는 이러한 복잡한 환경에 더 잘 적합합니다. 시퀀스 모델링 및 그래프 기반 상관 분석과 같은 기법을 통해 AI 시스템은 권한 예외, 비정상적으로 밀집된 계약 호출 활동, 알려진 위험 엔티티에 대한 간접적 연결 등 일반적인 공격 클래스와 관련된 선행 행동을 식별할 수 있습니다. 또한 하류 리스크 노출을 지속적으로 계산하여 보안 팀이 자금 이동, 영향받는 범위, 차단을 위한 남은 시간 창을 명확하게 추적할 수 있게 합니다.
(3) 실시간 모니터링 및 자동화 대응
프로덕션 환경에서 방어 역량을 구현하려면 일회성 분석 도구가 아닌 항상 작동하는 보안 플랫폼이 필요합니다. BlockSec의 Phalcon Security가 좋은 예입니다. 그 목표는 사후 회고 및 개선이 아니라 세 가지 핵심 역량을 통해 대응 창 내에서 최대한 리스크를 차단하는 것입니다. 블록체인 및 멤풀 수준의 실시간 모니터링, 이상 행동 인식, 자동화 대응이 그것입니다.
여러 실제 Web3 공격에서 Phalcon Security는 거래 행동, 계약 상호작용 로직, 민감한 작업을 지속적으로 모니터링하여 잠재적 공격 신호를 조기에 성공적으로 식별했습니다. 사용자가 자동화된 처리 정책(예: 계약 일시 정지 또는 의심스러운 이체 차단)을 구성할 수 있도록 하여 공격이 완료되기 전에 리스크 전파를 방지합니다. 이러한 역량의 핵심 가치는 단순히 "더 많은 문제를 발견하는 것"이 아니라 보안 방어가 자동화된 공격과 일치할 수 있는 대응 속도를 달성하도록 하여 Web3 보안을 수동적, 감사 중심 모델을 넘어 선제적, 실시간 방어 시스템으로 이동시키는 것입니다.
3. 지능형 거래 및 기계 실행 시나리오에서의 보안 과제와 대응책
거래에서 수동 확인은 점차 폐쇄 루프 기계 실행으로 대체되고 있습니다. 한편, 보안의 무게 중심은 계약 취약점에서 권한 관리와 실행 경로 보안으로 이동합니다.
첫째, 지갑 보안, 개인 키 관리, 권한 부여 리스크가 상당히 증폭됩니다. AI 에이전트는 도구와 계약을 자주 호출하여 필연적으로 더 빈번한 거래 서명과 더 복잡한 권한 구성이 필요합니다. 개인 키가 탈취되거나, 권한 범위가 너무 넓거나, 권한 부여된 객체가 스푸핑되면 자금 손실이 매우 짧은 시간 내에 급격히 증가할 수 있습니다. "사용자들이 더 주의하라"고 촉구하는 전통적인 조언은 기계 실행 워크플로우에서는 효과적이지 않습니다. 이러한 시스템은 인간 개입을 최소화하도록 설계되어 있으며, 결과적으로 사용자는 모든 자동화된 행동을 실시간으로 모니터링할 수 없습니다.
동시에 AI 에이전트와 결제 프로토콜(예: x402)은 권한 남용과 오류 실행의 더 은밀하고 미묘한 리스크를 도입합니다. x402와 같은 프로토콜은 API, 애플리케이션, AI 에이전트가 HTTP를 통해 즉각적인 스테이블코인 결제를 수행할 수 있도록 하여 운영 효율성을 향상시키지만, 기계가 워크플로우 전체에서 결제를 자율적으로 수행하고 역량을 호출할 수 있는 능력도 부여합니다. 이는 적대자들에게 새로운 경로를 만듭니다. 유도 결제, 호출, 권한 부여, 더 악의적인 행동을 방어를 피하기 위해 정상적인 프로세스로 위장할 수 있습니다.
동시에 AI 모델은 프롬프트 인젝션 공격, 데이터 포이즈닝, 적대적 입력 하에서 겉으로는 컴플라이언트하지만 부정확한 행동을 수행할 수 있습니다. 여기서 핵심 문제는 x402가 "좋은"지 "나쁜"지가 아니라, 거래 파이프라인이 더 원활하고 자동화될수록 더 엄격한 권한 경계, 지출 한도, 취소 가능한 권한 부여, 완전한 감사 및 재생 역량을 집행하는 것이 더 중요해진다는 것입니다. 이러한 통제 없이는 작은 오류가 대규모의 자동화된 연쇄 손실로 증폭될 수 있습니다.
마지막으로 자동화 거래는 시스템적 연쇄 반응을 촉발할 수도 있습니다. 대규모 AI 에이전트가 유사한 신호 소스와 전략 템플릿에 의존할 때, 시장에 대한 집계된 공명 영향은 심각할 것입니다. 단일 트리거가 대규모 동시 매수/매도, 주문 취소, 크로스체인 이체를 유발할 수 있습니다. 이는 변동성을 실질적으로 증폭시키고 대규모 청산과 유동성 쏠림으로 이어질 것입니다. 공격자들은 이 동질성을 악용하여 오해를 불러일으키는 신호를 발행하거나, 국지적 유동성을 조작하거나, 핵심 라우팅 프로토콜을 공격하여 온체인 및 오프체인 모두에서 연쇄적 실패를 촉발할 수 있습니다.
다시 말해, 기계 거래는 전통적인 개인 운영 리스크를 더 파괴적인 형태의 집단 행동 리스크로 고조시킵니다. 이 리스크는 반드시 악의적인 공격에서 비롯될 필요가 없으며, 고도로 일관된 자동화된 "합리적 결정"에서도 발생할 수 있습니다. 모든 기계가 동일한 로직을 기반으로 동일한 결정을 내릴 때 시스템적 리스크가 발생할 수 있습니다.
따라서 지능형 거래 시대의 더 지속 가능한 보안 패러다임은 단순히 실시간 모니터링을 강조하는 것에 그치지 않고, 위에서 언급한 세 가지 유형의 리스크에 대한 구체적인 솔루션을 엔지니어링하는 것입니다:
- 단일 권한 위반이 전체적인 손실로 이어지지 않도록 권한 제어 실패 시 손실 한도를 엄격하게 제한하는 계층적 권한 부여 및 자동 하향 조정 메커니즘.
- 외부 조작에 의해 유도된 오류 실행과 악의적 행동을 효과적으로 차단하고 각 자동화된 거래가 논리적으로 건전한지 확인하는 사전 실행 시뮬레이션 및 추론 체인 감사 기법.
- 단일 시장 변동이 전면적인 산업 위기로 확대되지 않도록 시스템적 연쇄 효과를 방지하는 탈동질화 전략, 서킷 브레이커 설계, 크로스 엔티티 협력. 이러한 방식으로만 보안 방어가 기계 실행 속도를 따라잡아, 핵심 리스크 지점에서 더 일찍, 더 안정적으로, 더 효과적으로 개입하여 지능형 거래 시스템의 안전하고 안정적인 운영을 보장할 수 있습니다.
4장: Web3 리스크 제어, AML, 리스크 식별에서의 AI 애플리케이션
Web3 공간의 컴플라이언스 과제는 단순히 익명성에 의해서만 이끌리는 것이 아니라 여러 복잡한 요인과 깊이 얽혀 있습니다. 익명성과 추적 가능성 사이의 긴장, 크로스체인 및 멀티 프로토콜 상호작용으로 인한 경로 폭발 문제, DeFi와 CEX 간의 서로 다른 제어 수준에서 비롯되는 단편화된 대응이 그것입니다. 이 분야에서 AI의 핵심 기회는 방대한 온체인 노이즈 데이터를 실행 가능한 리스크 통찰로 변환하는 것에 있습니다. 주소 프로파일링, 자금 경로 추적, 계약/에이전트 리스크 평가를 완전한 폐쇄 루프로 연결하고, 이러한 역량을 실시간 경보, 행동 오케스트레이션, 감사 가능한 증거 체인으로 전환함으로써 가능합니다.
AI 에이전트와 기계 결제의 도래로 컴플라이언스 부문은 프로토콜 적응과 책임 정의에서 새로운 과제에 직면할 것입니다. RegTech(규제 기술)가 모듈화되고 자동화된 인터페이스로 진화하는 것은 산업의 불가피한 트렌드가 될 것입니다.
1. Web3 리스크 제어 및 컴플라이언스의 구조적 과제
(1) 익명성과 추적 가능성의 충돌
Web3 컴플라이언스의 첫 번째 핵심 충돌은 익명성과 추적 가능성의 공존입니다. 온체인 거래는 투명하고 불변하여 이론적으로는 모든 자금 흐름을 추적할 수 있습니다. 그러나 온체인 주소는 실세계 신원과 직접 대응하지 않습니다. 시장 참여자들은 주소를 자주 바꾸고, 자금 이체를 분할하며, 중간 계약을 이용하고, 크로스체인 활동에 참여함으로써 "추적 가능"을 "추적 가능하지만 귀속하기 어려운"으로 변환할 수 있습니다. 결과적으로 자금 흐름을 추적할 수 있지만 자금의 진정한 통제자를 식별하는 것은 상당한 과제가 됩니다.
따라서 Web3 리스크 제어와 자금 세탁 방지(AML)는 전통 금융처럼 단순히 계정 등록과 중앙화 청산에 의존하여 책임을 할당할 수 없습니다. 대신 행동 패턴과 자금 경로에 기반한 포괄적인 리스크 평가 시스템을 개발해야 합니다. 같은 엔티티의 주소를 어떻게 식별하고 그룹화할지, 자금이 어디서 왔고 어디로 가는지, 어떤 프로토콜 내에서 어떤 상호작용이 발생하는지, 그리고 이러한 상호작용 뒤의 진정한 목적은 무엇인지 결정하는 것이 필요합니다. 이러한 세부 사항은 명확한 리스크 그림을 구축하는 데 필수적입니다.
(2) 크로스체인 및 멀티 프로토콜 상호작용의 컴플라이언스 복잡성
Web3에서 자금 흐름은 단일 체인이나 프로토콜 내에 머무는 경우가 드뭅니다. 대신 크로스체인 브리징, DEX 스왑, 대출, 파생상품 거래, 추가적인 크로스체인 행동과 같은 복잡한 작업을 종종 포함합니다. 자금 경로가 길어질수록 컴플라이언스 과제는 의심스러운 거래를 발견하는 것에서 전체 크로스 도메인 경로의 의도와 결과를 이해하는 것으로 이동합니다. 더 어렵게 만드는 것은 경로의 각 단계가 개별적으로는 정상적으로 보일 수 있다는 것입니다(예: 표준 토큰 스왑 또는 유동성 추가). 그러나 이러한 단계들이 함께 모이면 자금의 출처를 혼란스럽게 하거나 불법 현금화를 지원하는 역할을 할 수 있어 컴플라이언스 식별을 특히 어렵게 만듭니다.
(3) 시나리오 분기: DeFi와 CEX 간의 규제 차이
세 번째 핵심 과제는 DeFi와 CEX 간의 규제 프레임워크와 집행 역량의 상당한 격차에서 비롯됩니다. CEX는 본질적으로 강력한 제어 프레임워크를 제공합니다. 완전한 계정 시스템, 엄격한 입출금 제어, 중앙화된 리스크 관리 및 자금 동결 역량을 특징으로 합니다. 이는 의무 기반 프레임워크를 통해 규제 요건을 집행하기 더 쉽게 만듭니다.
반면 DeFi는 "더 약한 제어 레이어와 더 강한 합성 가능성"을 가진 공개 금융 인프라로 운영됩니다. 많은 경우 프로토콜 자체에는 자금을 동결하는 기능이 없습니다. 대신 실제 리스크 제어 지점은 프론트엔드 인터페이스, 라우팅 프로토콜, 지갑 권한 부여, 스테이블코인 발행사, 온체인 인프라를 포함한 여러 노드에 분산되어 있습니다.
이는 동일한 리스크가 CEX 환경에서는 의심스러운 입출금과 계정 이상으로 나타날 수 있지만, DeFi에서는 비정상적인 자금 경로, 계약 상호작용 로직 문제, 불규칙한 권한 부여 행동으로 나타날 수 있다는 것을 의미합니다. 두 시나리오 모두에서 포괄적인 컴플라이언스를 보장하려면 다양한 맥락에서 자금의 진정한 의도를 이해하고 제어 행동을 다양한 제어 레이어에 유연하게 매핑할 수 있는 시스템이 필요합니다.
2. AI 기반 AML 실천
위에서 언급한 구조적 과제를 고려할 때, Web3 AML 분야에서 AI의 핵심 가치는 "컴플라이언스 보고서를 생성하는 것"이 아니라 복잡한 온체인 자금 흐름과 상호작용 로직을 실행 가능한 컴플라이언스 루프로 변환하는 것에 있습니다. 이상 리스크를 더 일찍 탐지하고, 리스크 원인을 더 명확하게 설명하며, 집행 행동을 더 신속하게 트리거하고, 완전하고 감사 가능한 증거 체인을 유지하는 것입니다.
AML 노력의 첫 번째 단계는 주소 프로파일링과 행동 분석입니다. 이 프로세스는 단순한 주소 레이블링을 넘어 더 깊은 행동 맥락에서 주소를 분석하는 것입니다. 주소가 자주 상호작용하는 계약과 프로토콜을 검토하고, 자금이 지나치게 집중된 소스에서 오는지 확인하며, 거래 패턴이 자금 분할과 통합 같은 전형적인 자금 세탁 패턴을 보이는지 확인하고, 블랙리스트 주소나 의심스러운 플랫폼 같은 고위험 엔티티와 직접 또는 간접적인 연결이 있는지 평가합니다.
대규모 모델과 그래프 학습 기법의 조합은 이 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. 겉으로 단편화되고 관련 없어 보이는 거래 기록을 동일한 개인이나 범죄 네트워크에 속할 가능성이 더 높은 구조화된 엔티티로 집계합니다. 이를 통해 컴플라이언스 행동이 개별 주소 모니터링에서 실제 통제 엔티티에 집중하는 것으로 이동하여 컴플라이언스 프로세스의 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다.
이를 바탕으로 자금 흐름 추적과 크로스체인 추적은 리스크 의도와 최종 결과를 연결하는 핵심 역할을 합니다. 크로스체인 행동은 단순히 체인 A에서 체인 B로 토큰을 이체하는 것이 아닙니다. 종종 자산 형식 변환, 자금 경로 난독화, 새로운 중간 리스크 도입이 포함됩니다. AI의 주요 역할은 하류 자금 흐름을 추적하고 지속적으로 업데이트하는 것입니다. 의심스러운 소스 자금이 이동하기 시작할 때 시스템은 각 이동 단계를 정확하게 추적할 뿐만 아니라, CEX 입금 주소나 스테이블코인 발행사 계약 같은 동결, 조사, 차단이 가능한 핵심 노드에 어떤 것들이 접근하고 있는지 실시간으로 평가해야 합니다. 이것이 산업이 사후 분석보다 실시간 경보를 점점 더 강조하는 핵심 이유입니다. 자금이 비가역적인 확산 단계에 진입하면 동결 및 복구 비용이 크게 증가하고 그러한 행동의 성공률이 상당히 떨어집니다.
더 나아가, 스마트 계약 및 AI 에이전트 행동 리스크 평가는 리스크 제어 관점을 단순한 자금 흐름에서 실행 로직 레이어로 확장합니다. 계약 리스크 평가의 핵심 과제는 비즈니스 로직의 복잡성과 결합된 함수 호출의 빈도에 있습니다.
전통적인 규칙과 정적 분석 도구는 함수, 계약, 프로토콜 전반의 암묵적인 가정을 놓치기 쉬워 리스크 식별 실패로 이어집니다. AI는 심층 의미론적 이해와 적대적 가설 생성에 더 적합합니다. 먼저 계약의 핵심 상태 변수, 권한 경계, 자금 흐름 규칙, 외부 의존성 등 핵심 정보를 명확히 한 다음, 비정상적인 호출 시퀀스를 시뮬레이션하고 검증하여 계약 수준의 잠재적 컴플라이언스 리스크를 정확하게 식별할 수 있습니다.
에이전트 행동 리스크 평가는 "전략 및 권한 거버넌스"에 더 집중합니다. AI 에이전트는 권한 범위 내에서 어떤 행동을 수행했는가? 비정상적인 호출 빈도나 규모를 보였는가? 비정상적인 슬리피지나 낮은 유동성 같은 불리한 시장 조건에서도 계속 거래를 실행했는가? 이러한 행동이 사전 정의된 컴플라이언스 전략을 준수하는가? 이러한 모든 행동은 실시간으로 기록되고 점수화되어야 하며, 리스크 임계값이 위반될 때 자동으로 하향 조정 또는 서킷 브레이커 메커니즘을 트리거해야 합니다.
이러한 컴플라이언스 역량을 실제 산업 생산성으로 변환하려면 명확한 제품화 경로가 필요합니다. 기반 레이어에서 멀티체인 데이터와 보안 인텔리전스의 심층 통합, 중간 레이어에서 엔티티 프로파일링 및 자금 경로 분석 엔진 개발, 상위 레이어에서 실시간 리스크 경보 및 집행 프로세스 오케스트레이션 기능 제공, 외부 레이어에서 표준화된 감사 보고서 출력 및 증거 체인 보존 역량이 필요합니다. 제품화의 필요성은 컴플라이언스와 리스크 제어의 과제가 개별 분석의 정확성에 있는 것이 아니라 지속적인 운영의 적응성에 있다는 사실에서 비롯됩니다. 컴플라이언스 규칙은 규제 수요에 따라 진화하고, 악의적 전술은 지속적으로 고도화되며, 온체인 생태계는 끊임없이 반복됩니다.
지속적인 학습, 지속적인 업데이트, 지속적인 추적 가능성을 갖춘 체계적인 제품만이 이러한 동적 변화를 다룰 수 있습니다.
온체인 리스크 식별 및 AML 역량을 실제로 효과적으로 만들려면, 핵심은 개별 모델의 정확성이 아니라 지속적으로 운영되고, 감사 가능하며, 협력적인 엔지니어링 시스템으로 제품화될 수 있는지에 있습니다. 예를 들어, BlockSec의 Phalcon Compliance 제품은 단순히 고위험 주소에 태그를 붙이지 않는다는 핵심 아이디어를 기반으로 합니다. 대신 리스크 탐지, 증거 보존, 후속 행동 프로세스를 포괄적인 폐쇄 루프로 연결합니다. 이는 주소 레이블링 시스템, 행동 프로파일링, 크로스체인 자금 경로 추적, 다차원 리스크 점수화 메커니즘을 통해 달성되어 Web3 공간에 원스톱 컴플라이언스 솔루션을 제공합니다.
AI와 에이전트가 거래와 실행에 광범위하게 참여하는 산업에서 그러한 컴플라이언스 역량의 중요성은 더욱 높아집니다. 리스크는 더 이상 "악의적인 계정"의 능동적인 공격에만 국한되지 않습니다. 잘못 실행된 자동화 전략이나 권한 오용으로 인한 수동적 위반에서도 발생할 수 있습니다. 컴플라이언스 로직을 거래 및 실행 체인으로 이동시켜 자금이 비가역적인 결제를 완료하기 전에 리스크를 식별하고 표시할 수 있도록 하는 것은 지능형 거래 시대의 리스크 제어 시스템의 핵심 구성 요소가 되고 있습니다.
3. 기계 거래 시대의 새로운 컴플라이언스
거래 모델이 "인간-기계 인터페이스(HMI)"에서 "기계 API 호출"로 전환됨에 따라, 일련의 새로운 컴플라이언스 과제가 발생합니다. 규제의 초점은 거래 행동 자체를 넘어 이러한 거래가 의존하는 프로토콜과 자동화 메커니즘으로 확장됩니다. x402 프로토콜 논의의 중요성은 단순히 기계 간 결제를 더 원활하게 만드는 것뿐만 아니라, 결제 기능을 HTTP 상호작용 프로세스에 깊이 내장하여 "에이전트 경제"의 자동 결제 모델을 가능하게 하는 것에 있습니다.
이러한 메커니즘이 확장되면, 컴플라이언스의 초점은 "어떤 권한 부여와 제약 하에서 기계가 결제하고 거래를 실행하는지"로 이동할 것입니다. 에이전트의 신원, 자금 한도, 전략적 제약, 결제 목적, 비정상적인 결제 사이클이나 유도 행동이 있는지 여부를 포함하여, 이 모든 정보는 완전히 기록되고 감사 가능해야 합니다.
이에 밀접하게 따르는 것은 책임 정의의 과제입니다. AI 에이전트 자체는 법적 엔티티가 아니지만, 개인이나 기관을 대신하여 거래를 실행할 수 있어 재정적 손실이나 컴플라이언스 리스크로 이어질 수 있습니다. 에이전트의 결정이 외부 도구, 데이터, 제3자의 유료 서비스(데이터 API나 거래 실행 서비스 등)에 의존할 때, 책임 결정이 불명확해집니다. 개발자, 운영자, 사용자, 플랫폼, 서비스 제공자가 모두 관련됩니다.
더 실용적이고 실행 가능한 엔지니어링 접근 방식은 책임 추적을 시스템 설계의 핵심에 통합하는 것입니다. 모든 고영향 행동은 자동으로 구조화된 의사결정 체인을 생성해야 합니다(트리거 신호 소스, 리스크 평가 프로세스, 시뮬레이션 결과, 권한 범위, 실행된 거래 파라미터 포함). 핵심 전략과 파라미터에 대한 버전 관리와 전체 재생 기능 지원이 필요합니다. 이렇게 하면 문제가 발생했을 때 근본 원인을 빠르게 파악할 수 있습니다. 전략 로직 오류인지, 데이터 입력 실수인지, 권한 구성 문제인지, 아니면 툴체인에 대한 악의적 공격인지.
마지막으로, RegTech의 진화는 전통적인 "사후 스크리닝 도구"에서 "지속적인 모니터링 및 집행 가능한 제어를 위한 인프라"로 이동할 것입니다. 이는 컴플라이언스가 단일 부서가 관리하는 내부 프로세스가 아니라 표준화된 플랫폼 역량 세트가 된다는 것을 의미합니다. 정책 레이어는 규제 요건과 리스크 제어 규칙을 실행 가능한 코드(정책-as-코드)로 변환하고, 실행 레이어는 자금 흐름과 시장 참여자의 행동을 모니터링하며, 제어 레이어는 거래 지연, 자금 한도, 리스크 격리, 긴급 동결 같은 핵심 행동을 관리하고, 협력 레이어는 검증 가능한 증거를 이해관계자(거래소, 스테이블코인 발행사, 법집행 기관 등)에게 신속하게 전달하여 시기적절한 행동을 취할 수 있게 합니다.
기계 결제와 기계 거래가 표준화됨에 따라, 컴플라이언스 역량도 동일한 인터페이스와 자동화 업그레이드를 거쳐야 한다는 것을 상기시켜 줍니다.
그렇지 않으면 기계 거래의 고속 실행과 수동 컴플라이언스의 느린 대응 사이에 메울 수 없는 격차가 생길 것입니다. AI 기술은 리스크 제어와 AML이 지능형 거래 시대의 기반 인프라가 될 기회를 제공합니다. 더 이른 경보, 더 빠른 협력, 더 실행 가능한 기술적 방법을 제공함으로써 가능한 가장 짧은 영향 창 내에서 리스크를 최소화하고 Web3 산업의 컴플라이언트한 발전을 위한 핵심 지원을 제공합니다.
결론
돌이켜 보면, AI와 Web3의 통합은 단순한 기술적 업그레이드가 아니라 포괄적인 체계적 전환임이 명확합니다. 거래는 점차 기계 실행을 향해 이동하고 있으며, 공격은 동시에 더 자동화되고 규모화되고 있습니다. 이 과정에서 보안, 리스크 제어, 컴플라이언스는 전통적인 "지원 기능"에서 지능형 거래 시스템 내의 필수 인프라로 전환되고 있습니다. 효율성과 리스크는 이제 서로 얽혀 별개의 단계가 아니라 함께 성장합니다. 시스템이 더 빠르게 운영될수록 견고한 리스크 제어가 보조를 맞추어야 한다는 수요가 더 커집니다.
거래에서, AI와 에이전트 시스템은 정보 접근과 거래 실행을 더 쉽게 만들어 사람들이 시장에 참여하는 방식을 바꾸고 더 많은 사용자가 Web3 거래에 참여할 수 있게 했습니다. 그러나 이는 전략 과밀과 실행 오류 같은 새로운 리스크도 초래했습니다. 보안 측면에서, 취약점 발견, 공격 생성, 자금 세탁의 자동화는 리스크를 집중시켜 더 빠르게 고조되게 하고 방어 시스템의 대응성과 효과성에 대한 수요를 증가시켰습니다. 리스크 제어 및 컴플라이언스 분야에서, 주소 프로파일링, 경로 추적, 행동 분석 기술은 단순한 분석 도구에서 실시간 처리 역량을 갖춘 엔지니어링 시스템으로 진화했습니다. x402와 같은 기계 결제 메커니즘의 등장은 컴플라이언스 문제를 기계가 어떻게 권한 부여되고, 제약되며, 감사되는지에 대한 더 깊은 탐구로 더욱 밀어붙였습니다.
이 모든 것은 명확한 결론으로 이어집니다. 지능형 거래 시대에 진정으로 부족한 것은 더 빠른 의사결정이나 더 공격적인 자동화가 아니라, 기계 실행의 속도와 일치할 수 있는 보안, 리스크 제어, 컴플라이언스 역량입니다. 이러한 역량은 사후 개선을 위한 수동적 프로세스가 아니라 실행 가능하고, 합성 가능하며, 감사 가능한 시스템으로 설계되어야 합니다.
거래 플랫폼에 있어, 이는 거래 효율성을 향상시키면서 리스크 경계, 논리적 증거 체인, 인간 감독 메커니즘을 AI 시스템에 깊이 통합하여 효율성과 보안 사이의 균형을 유지하는 것을 의미합니다. 보안 및 컴플라이언스 제공자에 있어, 이는 자금이 통제를 벗어나기 전에 모니터링, 조기 경보, 차단 역량을 최전선으로 이동시키고 선제적 방어 및 실시간 대응 시스템을 구축하는 것을 의미합니다.
BlockSec과 Bitget은 가까운 미래에 지능형 거래 시스템의 지속 가능한 발전의 핵심은 누가 먼저 AI 기술을 채택하는지가 아니라, 누가 기계 실행 가능성과 기계 제약 가능성을 동시에 구현할 수 있는지에 달려 있다는 데 동의합니다. 효율성과 리스크 제어가 함께 진화할 때만 AI가 시스템적 리스크의 증폭기가 아닌 Web3 거래 생태계의 장기적인 동력이 될 수 있습니다.
Web3와 AI의 통합은 산업 발전의 불가피한 트렌드이며, 보안, 리스크 제어, 컴플라이언스는 이 트렌드의 안정적인 성장을 보장하는 핵심 보증입니다. BlockSec은 Web3 보안에 대한 집중을 심화하여 기술 혁신과 제품 반복을 통해 더 강력하고 신뢰할 수 있는 보호와 컴플라이언스 지원을 제공할 것입니다. Bitget과 같은 업계 파트너와 함께 지능형 거래 시대의 건강하고 지속 가능한 성장을 육성하고자 합니다.
