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AI, 암호화폐 보안 혁신… 비탈릭 부테린이 제시한 가능성(+AI, 암호화폐, 보안, 형식검증)

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(서울=호수뉴스) 코인데스크에 따르면, 이더리움 공동 창립자인 비탈릭 부테린은 인공지능(AI)을 활용한 '형식 검증(formal verification)'이 암호화폐와 인터넷 인프라의 보안을 강화할 수 있다고 밝혔다. 그는 AI가 소프트웨어 취약점 발견을 돕는 도구가 될 수 있다고 주장했다.

형식 검증은 수학적 증명을 통해 소프트웨어가 의도대로 작동하는지 기계가 검증하는 기술이다. 부테린은 AI 기술의 발전으로 이 기법의 실용성이 높아졌다고 언급하며, AI가 버그 발견과 사이버 공격을 가속화할 수 있다는 우려에 대한 대응책으로 제시했다.

AI 기반 형식 검증, 암호화폐 보안 강화의 열쇠… 가능성은?

이더리움 공동 창립자인 비탈릭 부테린은 AI와 수학적으로 검증된 소프트웨어를 결합하면 암호화폐 시스템과 핵심 인터넷 인프라가 더 안전해질 수 있다고 주장했다. 그는 AI 지원 형식 검증이 사이버 보안 분야에서 매우 중요한 도구가 될 것이라고 언급했다. 형식 검증은 소프트웨어가 정확히 의도한 대로 작동하는지를 수학적으로 증명하여 기계가 검증하는 방식이다. 부테린이 보기에, 최근 AI 기술의 발전은 개발자들이 코드와 이를 검증하는 데 필요한 증명을 작성하는 데 큰 도움을 주면서 형식 검증의 실용성을 크게 향상시켰다. 또한, 그는 AI가 버그 발견 및 사이버 공격을 가속화하여 방어자들이 압도당할 수 있다는 우려에 대한 대응책으로 이 기술을 제시했다.
스마트 계약 취약점은 암호화폐 전반에서 지속적인 문제이며, 공격자들은 종종 취약한 탈중앙화 금융(DeFi) 프로토콜에서 수백만 달러를 탈취하고 있다. 수학적으로 검증된 소프트웨어는 이러한 추세를 반전시키는 데 도움이 될 수 있는데, 특히 보안 실패가 치명적인 결과를 초래할 수 있는 분야에서 더욱 그렇다. 부테린은 이더리움 인프라, 제로 지식 증명 시스템, 합의 메커니즘, 그리고 포스트 양자 암호화 기술이 형식 검증을 통해 혜택을 받을 수 있는 기술로 꼽았다.
"컴퓨터 코드의 버그는 무섭다"고 부테린은 썼으며, 소프트웨어가 변경 불가능한 온체인 자산이나 고급 암호화 시스템을 제어할 때 위험이 더욱 심각해진다고 설명했다. 그의 게시물은 점점 복잡해지는 AI 생성 소프트웨어에 대해 전면적인 신뢰가 불가능해질 수 있다는 일부 보안 연구원들의 우려에 반박하는 내용이었다. 대신, 그는 AI가 궁극적으로 개발자들이 공격자가 악용하기 전에 결함을 더 빠르게 식별하고 제거하도록 도와 사이버 보안을 강화할 수 있다고 말했다.

AI와 형식 검증의 결합, 완벽한 해결책은 아니다… 한계점은?

비탈릭 부테린은 AI 지원 형식 검증이 궁극적으로 사이버 보안을 강화할 수 있다고 말했지만, 공식 검증이 "만능 해결책은 아니다"라고 경고했다. 그는 수학적으로 입증된 시스템조차도 개발자가 잘못된 가정을 검증하거나 하드웨어 취약점을 간과하거나 시스템의 일부를 점검하지 않으면 실패할 수 있다고 덧붙였다. "AI는 정확성을 희생하는 대신 대량의 코드를 작성할 수 있는 능력을 제공합니다. 그리고 형식 검증은 그 정확성을 되돌려줍니다," 라고 부테린은 작성했다. 따라서 그는 AI가 매우 부실한 코드의 대량 작성을 가능하게 할 것이라고 말했지만, 그럼에도 불구하고 사이버 보안에는 희망적인 미래가 있다고 보았다.
한편, 은행 측은 양자 컴퓨팅의 발전 가속이 암호화폐 및 광범위한 인터넷 인프라에 대한 위험 시기를 단축시키고 있으며, 비트코인이 특히 취약한 것으로 보인다고 밝혔다. 이더리움 재단은 사용자가 악성 암호화폐 거래를 승인하는 것을 방지하기 위한 새로운 '클리어 서명(Clear Signing)' 표준을 공개하기도 했다. 하지만 이러한 기술 발전에도 불구하고, AI 생성 소프트웨어의 복잡성 증가는 여전히 보안 연구원들에게 신뢰 문제를 제기하고 있다. 부테린의 언급은 이러한 보안 과제에 대한 새로운 접근 방식을 제시하는 것으로 해석될 수 있다.
그럼에도 불구하고, 완전한 보안을 달성하기 위해서는 AI의 잠재력과 형식 검증의 엄격함을 조화롭게 활용하는 것이 중요하며, 동시에 새로운 기술적 도전과 잠재적 위험에 대한 지속적인 경계가 요구된다. 부테린이 언급한 것처럼, AI는 코드 작성을 가속화할 수 있지만, 그 정확성을 보장하기 위해서는 형식 검증과 같은 추가적인 검증 과정이 필수적이다.

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