최근 블록체인 미디어 CCN은 CertiK의 최고 보안 책임자인 왕 티엘레이 박사의 논문을 게재했는데, 이 논문은 Web3.0 보안 시스템에서 AI의 양면적 특성을 심층적으로 분석한 것입니다. 이 기사에서는 AI가 위협 탐지와 스마트 계약 감사에 있어서 우수한 성과를 보이며, 블록체인 네트워크의 보안을 크게 강화할 수 있다고 지적합니다. 하지만 지나치게 의존적이거나 부적절하게 통합되면 Web3.0의 분산 원칙을 위반할 뿐만 아니라 해커에게 기회를 제공할 수도 있습니다.
왕 박사는 AI가 인간의 판단을 대체하는 만병통치약이 아니라 인간의 지혜와 협력하는 중요한 도구라고 강조했습니다. AI는 인간의 감독과 결합되어야 하며, 보안과 분산화의 필요성 사이에서 균형을 이루기 위해 투명하고 감사 가능한 방식으로 적용되어야 합니다. CertiK은 이러한 방향을 계속 선도하고 더욱 안전하고 투명하며 분산화된 Web3.0 세계를 구축하는 데 기여할 것입니다.
기사 전문은 다음과 같습니다.
웹 3.0에는 AI가 필요하지만 부적절한 통합은 핵심 원칙을 훼손할 수 있습니다.
핵심 포인트:
AI는 실시간 위협 탐지 및 자동화된 스마트 계약 감사를 통해 Web 3.0의 보안을 크게 향상시킵니다.
위험 요소로는 AI에 대한 과도한 의존과 해커가 동일한 기술을 악용하여 공격을 감행할 가능성이 있습니다.
AI와 인간 감독을 결합한 균형 잡힌 전략을 채택하여 보안 조치가 Web 3.0의 분산 원칙과 일치하도록 보장합니다.
웹 3.0 기술은 분산형 금융, 스마트 계약, 블록체인 기반 신원 시스템의 개발을 촉진하여 디지털 세계를 재편하고 있지만, 이러한 발전은 복잡한 보안 및 운영상의 과제도 야기합니다.
디지털 자산 분야의 보안 문제는 오랫동안 우려의 대상이 되어 왔습니다. 사이버 공격이 점점 더 정교해짐에 따라 이러한 문제는 더욱 시급해지고 있습니다.
AI는 의심할 여지 없이 사이버 보안 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 머신 러닝 알고리즘과 딥 러닝 모델은 패턴 인식, 이상 감지, 예측 분석에 탁월하며, 이러한 기능은 블록체인 네트워크를 보호하는 데 매우 중요합니다.
AI 기반 솔루션은 인간 팀보다 더 빠르고 정확하게 악성 활동을 감지하여 보안을 강화하기 시작했습니다.
예를 들어, AI는 블록체인 데이터와 거래 패턴을 분석하여 잠재적인 취약점을 식별하고, 조기 경고 신호를 발견하여 공격을 예측할 수 있습니다.
이러한 사전적 방어 방식은 침해가 발생한 후에만 조치를 취하는 기존의 사후적 대응 조치에 비해 상당한 이점을 제공합니다.
또한, AI 기반 감사는 Web3.0 보안 프로토콜의 초석이 되고 있습니다. 분산형 애플리케이션(dApp)과 스마트 계약은 웹 3.0의 두 가지 기둥이지만 오류와 취약점에 매우 취약합니다.
AI 도구는 감사 프로세스를 자동화하여 인간 감사자가 간과할 수 있는 코드의 취약점을 확인하는 데 사용되고 있습니다.
이러한 시스템은 대규모의 복잡한 스마트 계약과 dApp 코드 기반을 빠르게 검사하여 프로젝트가 보다 안전하게 출시되도록 보장합니다.
Web3.0 보안에서 AI의 위험
많은 이점에도 불구하고 Web3.0 보안에 AI를 적용하는 데는 단점도 있습니다. AI의 이상 탐지 기능은 매우 가치 있지만, 사이버 공격의 모든 미묘한 부분을 항상 포착하지 못할 수 있는 자동화 시스템에 지나치게 의존할 위험도 있습니다.
결국 AI 시스템의 성능은 훈련 데이터에 따라 결정됩니다.
악의적인 행위자가 AI 모델을 조작하거나 속일 수 있다면 이러한 취약점을 악용하여 보안 조치를 우회할 수 있습니다. 예를 들어, 해커는 AI를 사용하여 매우 정교한 피싱 공격을 감행하거나 스마트 계약의 동작을 변조할 수 있습니다.
이는 해커와 보안팀이 동일한 최첨단 기술을 사용하면서 위험한 고양이와 쥐 게임이 시작될 수 있으며 양측 간의 힘의 균형이 예측 불가능하게 바뀔 가능성이 있습니다.
웹 3.0의 분산적 특성은 AI를 보안 프레임워크에 통합하는 데 있어 고유한 과제를 제기합니다. 분산형 네트워크에서는 제어가 여러 노드와 참여자에게 분산되어 있어 AI 시스템이 효과적으로 작동하는 데 필요한 균일성을 보장하기 어렵습니다.
Web 3.0은 본질적으로 단편화되어 있으며, AI의 중앙집중적 특성(일반적으로 클라우드 서버와 대규모 데이터 세트에 의존함)이 Web 3.0이 주창하는 분산화 개념과 충돌할 수 있습니다.
AI 도구가 분산형 웹에 원활하게 통합되지 못하면 웹 3.0의 핵심 원칙이 훼손될 수 있습니다.
인간 감독 vs 머신 러닝
주목할 또 다른 문제는 Web3.0 보안에서 AI의 윤리적 차원입니다. 사이버 보안을 관리하는 데 AI에 더 많이 의존할수록 중요한 결정에 대한 인간의 감독은 줄어들 것입니다. 머신 러닝 알고리즘은 침해를 감지할 수 있지만, 사용자 자산이나 개인 정보에 영향을 미치는 결정을 내리는 데 필요한 윤리적 또는 상황적 인식이 반드시 갖춰져 있지는 않습니다.
익명성과 되돌릴 수 없는 금융 거래가 이루어지는 Web3.0 환경에서 이는 광범위한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 실수로 합법적인 거래를 의심스러운 거래로 표시하는 경우 자산이 부당하게 동결될 수 있습니다. AI 시스템이 웹 3.0 보안에서 점점 더 중요해짐에 따라 오류를 수정하거나 모호한 상황을 해석하기 위해 인간의 감독이 유지되어야 합니다.
AI와 분산화 통합
이제 어디로 가야 할까? AI와 분산화를 통합하려면 균형이 필요합니다. AI는 의심할 여지 없이 Web3.0의 보안을 크게 향상시킬 수 있지만, 이를 적용하려면 인간의 전문 지식과 결합해야 합니다.
보안을 강화하고 분산화의 이상을 존중하는 AI 시스템 개발에 중점을 두어야 합니다. 예를 들어, 블록체인 기반 AI 솔루션은 분산형 노드로 구축할 수 있으므로 어느 한 당사자도 보안 프로토콜을 제어하거나 조작할 수 없습니다.
이를 통해 이상 탐지 및 위협 예방 분야에서 AI의 강점을 활용하면서 Web 3.0의 무결성을 유지할 수 있습니다.
또한, AI 시스템에 대한 지속적인 투명성과 공개 감사가 중요합니다. 개발 프로세스를 더 광범위한 Web 3.0 커뮤니티에 공개함으로써 개발자는 AI 보안 조치가 표준에 부합하고 악의적인 변조에 취약하지 않은지 확인할 수 있습니다.
보안에 AI를 통합하려면 개발자, 사용자, 보안 전문가 등 여러 당사자 간의 협력이 필요하며, 이를 통해 신뢰를 구축하고 책임을 보장해야 합니다.
AI는 만병통치약이 아닌 도구다
Web3.0 보안에서 AI의 역할은 의심할 여지 없이 약속과 잠재력으로 가득 차 있습니다. 실시간 위협 탐지부터 자동 감사까지 AI는 강력한 보안 솔루션을 제공하여 웹 3.0 생태계를 보완할 수 있습니다. 하지만 위험이 없는 것은 아닙니다.
AI에 지나치게 의존하고 이를 악용할 가능성이 있으므로 주의가 필요합니다.
궁극적으로 AI는 만병통치약이 아니라 웹 3.0의 미래를 보호하기 위해 인간 지능과 협력하는 강력한 도구로 여겨져야 합니다.
