디플라잇 공격이 성행하는 상황에서 오라클이 디파이 프로토콜에 어떤 영향을 미치는가?
글: 정정, TechFlow
며칠 전 솔라나 생태계의 DeFi 프로젝트 망고(Mango)가 해커의 플래시론 공격을 받아 1억 달러 이상의 피해를 입었다. 해커는 오라클 가격 조작을 통해 망고 프로토콜의 유동성을 모두 빼내갔다.
오늘은 플래시론이 무엇인지, 해커가 어떻게 플래시론을 이용해 DeFi 프로토콜을 공격하는지, 그리고 오라클이 DeFi 프로토콜에 어떤 중요성을 가지는지 살펴보자.
01 블록체인 세계의 금융 혁신 — 플래시론
플래시론은 마블 은행(Marble Bank)에서 처음 제안한 개념으로, 마블은 "플래시론을 통해 마블 은행에서 무담보 대출을 받은 후 한 DEX(탈중앙화 거래소)에서 코인을 구매하고, 다른 DEX에서 더 높은 가격에 판매함으로써 자동화된 거래를 통해 차익거래 수익을 얻을 수 있다"고 주장했다.
플래시론의 원리:
1. 사용자가 프로토콜에서 담보 없이 대량의 자금을 대출받는다.
2. 사용자는 이 자금을 자신에게 유리한 작업에 활용할 수 있다(예: 차익거래, 브릿지 자금, 코인 가격 조작 등).
3. 마지막으로 사용자는 원금과 일정 이자를 프로토콜에 상환해야 하며, 만약 상환이 불가능할 경우 모든 트랜잭션이 되돌려져 프로토콜의 자금은 손실되지 않는다.
플래시론 메커니즘은 스마트 계약의 원자성에 의해 보장된다. 즉 위 과정은 하나의 원자적 거래로서 전체가 성공하거나 전체가 실패해야 하며, 일부만 성공하는 경우는 없다.
모든 작업이 성공하면 플래시론이 완료되어 프로토콜은 이자 수익을 얻고, 사용자는 대규모 자금 운용을 통해 이익을 얻게 된다. 반면 사용자가 자금을 운용하는 도중 예상 수익을 얻지 못하고 오히려 손실을 본다면 상환 자금이 부족해져 거래가 실패하게 되며, 이 경우 사용자는 가스비만 손해보고 프로토콜의 자금은 안전하다.
플래시론의 원리를 보면 핵심은 사용자가 단시간 내에 이 대규모 자금을 어떻게 활용해 수익을 창출하느냐에 달려있다.
플래시론이 발전하면서 사람들은 무담보로 대량 자금을 획득하는 이 도구를 다양한 방식으로 시도하다 보니, 해커들이 플래시론 자금을 이용해 DeFi 프로토콜을 공격하는 것이 가장 큰 수익을 낼 수 있다는 사실을 깨닫게 되었다. 이제 해커들이 어떻게 플래시론으로 수익을 얻는지 살펴보자.
02 플래시론, 해커의 수익 도구로 전락하다
현재 블록체인 세계는 어두운 숲과 같아서 온갖 위험이 도사리고 있으며, 해커들은 그 속에서 기회를 노리는 탐욕스러운 포식자들이다. 그들은 언제나 수익을 낼 수 있는 기회를 발견하거나 인위적으로 기회를 만들어 수익을 얻는다.
무담보로 대규모 자금을 제공하는 플래시론은 해커들이 저비용·저위험으로 가격 조작을 수행하기 위한 이상적인 도구다. 현재 대부분의 플래시론 공격은 가격 조작을 통한 방식이며, 아래 사례를 통해 설명하겠다.
1. 해커가 대출 프로토콜에서 대규모 자금을 빌린다.
2. DeFi 프로토콜 내에서 특정 코인에 미리 자금을 배치한다.
3. 대규모 자금을 이용해 DEX에서 해당 코인의 가격을 급등시킨다.
4. 조작된 가격이 오라클을 통해 DeFi 프로토콜에 전달된다.
5. DeFi 프로토콜이 오라클로부터 조작된 가격 정보를 받고, 해커는 미리 준비한 코인을 담보로 대량의 자금을 빌려낸다.
6. 해커는 원금을 대출 프로토콜에 상환하고 나머지 수익금을 챙겨 도망친다. 이렇게 하여 플래시론 공격을 완수한다.
이 과정에서 핵심은 DeFi 프로토콜이 조작된 오라클 가격을 받아 잘못된 판단으로 자금을 빌려준 것이다.
그러나 일반적으로 DeFi 프로토콜의 가격 정보는 오라클에서 제공되므로, 정확한 오라클 데이터 제공 여부가 DeFi 프로토콜의 보안 기반이 된다.
03 Pyth — 체인 상 고정밀 오라클 네트워크
망고 해킹 사건에서 망고 공식 및 CEO는 오라클이 이번 사건에 미친 영향을 언급하며, 오라클의 가격 제공에는 이상이 없었다고 밝혔다.
여기서 등장한 Pyth 오라클은 어떤 비밀을 품고 있을까? 지금 함께 알아보자.
Pyth의 숨겨진 배경
정보를 추적한 결과, Pyth의 배후에 있는 주요 투자자이자 개발자는 Jump Crypto일 가능성이 높다. Jump Crypto는 고빈도 거래(HFT) 분야의 거물인 Jump Trading이 설립한 암호화폐 투자 부서이며, 최근 화제가 된 Aptos의 투자에도 참여했다.
고빈도 거래에서는 신속하고 정확한 가격 정보가 승패를 좌우한다. Jump는 네트워크 속도에 대한 집착이 극단적이다. 예를 들어 2018년, 다양한 시장의 선물 가격 정보를 더 빨리 확보하기 위해 Jump는 Citadel 등 6개의 고빈도 거래사와 함께 시카고와 도쿄를 연결하는 해저 광케이블 'Go West'를 설치하기도 했다.
Jump Crypto의 공식 소개에서는 Pyth에 대해 상당 부분을 할애하며 직접 코드 작성에 참여했음을 밝히고 있다. 또한 자체 자원을 동원해 다수의 금융 거래소 및 암호화폐 거래소를 Pyth 네트워크의 데이터 게시자로 유치했다.
Pyth의 운영 모델
Pyth 네트워크에는 세 가지 역할이 존재한다:
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게시자(Publisher) — 가격 정보를 제공하고, 일정한 데이터 수수료를 보상으로 받는다. 게시자는 정확한 가격 정보를 신속하게 확보할 수 있는 시장 참여자들이며, Pyth 프로토콜은 새로운 가격 정보 제공량에 따라 게시자에게 보상을 지급한다.
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소비자(Consumer) — 가격 정보를 읽어 스마트 계약이나 탈중앙 애플리케이션에 통합하며, 선택적으로 데이터 수수료를 지불할 수 있다. 소비자는 체인 상 프로토콜일 수도 있고 오프체인 애플리케이션일 수도 있다.
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위임자(Delegator) — 토큰을 스테이킹하여 데이터 수수료를 벌지만, 오라클 가격이 부정확할 경우 스테이킹한 토큰을 잃을 수도 있다.
이 세 역할은 다음 네 가지 메커니즘을 통해 상호 작용한다:
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가격 집계 메커니즘 (Price aggregation) — 개별 게시자의 가격 정보를 하나의 통합된 가격으로 집계한다.少数의 게시자가 최종 가격에 크게 영향을 미치지 않도록 안정적인 가격을 생성하는 것을 목표로 한다.
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데이터 스테이킹 메커니즘 (Data staking) — 위임자가 토큰을 스테이킹하여 데이터 수수료를 획득할 수 있게 한다. 위임자들은 전체적으로 각 게시자의 집계 가격에 대한 영향력을 결정하며, 이 메커니즘은 잘못된 가격 정보 제공 시 스테이킹된 토큰을 몰수할지를 결정한다. 또한 소비자로부터 데이터 수수료를 징수하고 일부를 위임자에게 배분하며, 나머지는 보상 풀에 적립되어 게시자들에게 지급된다.
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보상 분배 메커니즘 (Reward distribution) — 보상 풀에서 각 게시자가 받을 수 있는 보상 비율을 결정한다. 고품질의 가격 정보를 제공하는 게시자에게 우선 보상을 주고, 저품질 정보 제공자는 보상 가능성을 줄인다.
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거버넌스 메커니즘 (Governance) — 위 세 가지 메커니즘의 고수준 파라미터를 결정한다.
간단히 말해, 게시자가 네트워크에 가격 정보를 제공하고, 소비자는 보험 형태로 정보의 정확성을 보장받으며, 위임자는 가격 정보의 보증인 역할을 한다. 현실과 심각하게 벗어난 가격 정보가 발생하면 위임자가 유료 소비자에게 보상을 해야 한다.
또한 전체 모델 내에서 최종 가격 정보의 정교한 처리와 조작 행위를 사전에 방지하려는 노력은 Jump가 Pyth에 투입한 전문성과 진정성을 보여준다. 자세한 내용에 관심 있는 독자는 Pyth 백서를 참고하기 바란다.
Pyth 토큰 분배: PYTH 토큰의 총 공급량은 10,000,000,000이며 추가 발행은 없다. 초기 85%는 스마트 계약에 잠겨 있으며, 1년 잠금 후 7년간 매월 선형적으로 언락된다. 이를 통해 점차 잠금 해제된 토큰의 공급량이 늘어난다. 나머지 15%는 초기부터 잠금 해제 상태다. 잠금/비잠금 토큰은 아래 그림과 같은 방식으로 분배된다.
Pyth의 잠재적 문제점 및 리스크
현재 Pyth 토큰은 아직 출시되지 않았으므로 경제 모델의 영향력은 아직 나타나지 않았다. 그러나 현재의 모델을 보면 프로토콜 수익은 소비자의 유료 구독에서 나오는데, 이 수수료는 보험 기능만 할 뿐, 소비자가 유료 결제를 하지 않아도 실시간 가격 정보를 이용할 수 있다. 따라서 토큰 출시 후 소비자가 과연 유료 구독을 할지, 유료 비율이 어느 정도 될지는 프로토콜 수익성의 핵심 변수가 된다.
물론 이후 Pyth가 유료 사용을 강제할 수도 있지만, 이 경우 소비자들이 다른 오라클로 이동할 가능성도 있어 해결되지 않은 문제다.
결론
Jump의 지원 아래 Pyth는 고빈도 거래에 대한 깊은 이해와 경험을 바탕으로 기존 오라클보다 우위를 점하고 있다. 그러나 이 모델이 Web3 세계에서 실제로 효과를 발휘할지는 실천을 통해 검증되어야 할 것이다.
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