기회인가 잠재적 위험인가? CertiK 최고보안책임자가 웹3.0에서 AI의 양면성을 분석하다

2025.04.14

기회인가 잠재적 위험인가? CertiK 최고보안책임자가 웹3.0에서 AI의 양면성을 분석하다

실시간 위협 탐지부터 자동화된 감사까지, AI는 강력한 보안 솔루션을 제공함으로써 Web3.0 생태계를 개선할 수 있다. 그러나 이에 따른 리스크 또한 존재한다.

2025.04.14 - 09:18:37

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

글: Wang Tielei, Wang Tielei

최근 블록체인 미디어 CCN은 CertiK의 최고 보안 책임자인 Wang Tielei 박사가 집필한 기사를 게재하며, AI가 Web3.0 보안 체계에서 가지는 양면성을 심층적으로 분석했다. 이 글은 AI가 위협 탐지 및 스마트 계약 감사에서 뛰어난 성능을 발휘해 블록체인 네트워크의 보안성을 크게 강화할 수 있음을 지적하면서도, 과도하게 의존하거나 부적절하게 통합될 경우 Web3.0의 탈중앙화 원칙에 반할 뿐 아니라 해커들에게 허점을 제공할 수도 있다고 경고했다.

Wang 박사는 AI가 인간의 판단력을 대체하는 '만병통치약'이 아니라 인간의 지혜와 협력해야 하는 중요한 도구라고 강조했다. AI는 인간의 감독과 결합되어야 하며, 투명하고 감사 가능한 방식으로 적용되어야 안전성과 탈중앙화 사이의 균형을 유지할 수 있다고 말했다. CertiK는 앞으로도 이러한 방향을 선도하며 더욱 안전하고 투명하며 탈중앙화된 Web3.0 세상 구축에 기여할 예정이다.

다음은 기사 전문:

Web3.0은 AI를 필요로 한다—하지만 잘못 통합하면 핵심 원칙을 훼손할 수 있다

주요 요점:

실시간 위협 탐지와 자동화된 스마트 계약 감사를 통해 AI는 Web3.0의 보안성을 크게 향상시킨다.
AI에 대한 과도한 의존과 동일한 기술을 악용하여 공격할 가능성이 존재하는 리스크가 있다.
AI와 인간 감독을 조화롭게 결합하는 전략을 채택함으로써 보안 조치가 Web3.0의 탈중앙화 원칙을 준수하도록 해야 한다.

Web3.0 기술은 디지털 세계를 재편하며 탈중앙화 금융(DeFi), 스마트 계약, 블록체인 기반 신원 시스템의 발전을 주도하고 있지만, 이러한 진보는 복잡한 보안 및 운영상의 과제를 동반한다.

디지털 자산 분야의 보안 문제는 오랫동안 우려되어 왔으며, 사이버 공격이 점점 정교해짐에 따라 이 문제는 더욱 시급해졌다.

AI는 사이버 보안 분야에서 확실히 큰 잠재력을 지닌다. 머신러닝 알고리즘과 딥러닝 모델은 패턴 인식, 이상 탐지, 예측 분석에 능하며, 이러한 능력은 블록체인 네트워크 보호에 매우 중요하다.

AI 기반 솔루션은 인력보다 더 빠르고 정확하게 악성 활동을 탐지함으로써 보안성을 향상시키기 시작했다.

예를 들어, AI는 블록체인 데이터와 거래 패턴을 분석하여 잠재적인 취약점을 식별하고 초기 경고 신호를 발견함으로써 공격을 사전에 예측할 수 있다.

이러한 능동적 방어 방식은 전통적인 수동 대응 방식보다 현저히 유리하며, 후자는 일반적으로 취약점이 발생한 이후에야 대응 조치를 취한다.

또한, AI 기반 감사는 Web3.0 보안 프로토콜의 핵심 요소로 자리잡고 있다. 탈중앙화 애플리케이션(dApps)과 스마트 계약은 Web3.0의 두 기둥이지만, 오류와 취약점에 매우 취약하다.

AI 도구는 감사 프로세스를 자동화하여 인간 감사자가 놓칠 수 있는 코드 내의 취약점을 찾아내는 데 사용되고 있다.

이러한 시스템은 복잡하고 대규모인 스마트 계약과 dApp 코드베이스를 신속하게 검색하여 프로젝트가 더 높은 보안 수준에서 출시되도록 보장한다.

Web3.0 보안에서의 AI 리스크

많은 이점에도 불구하고, AI의 Web3.0 보안 적용에는 단점도 존재한다. AI의 이상 탐지 기능은 매우 유용하지만, 자동화 시스템에 지나치게 의존할 위험도 있다. 이런 시스템들이 항상 네트워크 공격의 모든 미묘한 차이를 포착할 수는 없기 때문이다.

결국, AI 시스템의 성능은 전적으로 훈련 데이터에 달려 있다.

악의적인 행위자가 AI 모델을 조작하거나 속이는 데 성공한다면, 그들은 이러한 취약점을 이용해 보안 조치를 우회할 수 있다. 예를 들어, 해커는 AI를 활용해 고도로 정교한 피싱 공격을 수행하거나 스마트 계약의 동작을 조작할 수 있다.

이는 해커와 보안팀이 동일한 첨단 기술을 사용하는 위험한 '고양이와 쥐의 게임'을 초래할 수 있으며, 양측의 힘의 균형이 예측 불가능하게 변화할 수 있다.

또한 Web3.0의 탈중앙화 특성은 보안 프레임워크에 AI를 통합하는 데 독특한 과제를 제시한다. 탈중앙화 네트워크에서는 제어권이 여러 노드와 참여자에게 분산되어 있어, AI 시스템 작동에 필요한 일관성을 확보하기 어렵다.

Web3.0은 본질적으로 분산화된 특성을 가지며, AI는 보통 클라우드 서버와 대규모 데이터셋에 의존하는 중앙집중적 성향을 갖기 때문에, 이는 Web3.0이 추구하는 탈중앙화 이념과 충돌할 수 있다.

AI 도구가 탈중앙화 네트워크에 원활하게 통합되지 못하면 Web3.0의 핵심 원칙이 약화될 수 있다.

인간 감독 vs 머신러닝

또 다른 우려는 AI의 Web3.0 보안 적용에 따른 윤리적 차원이다. 우리는 사이버 보안 관리를 위해 AI에 더 많이 의존할수록 핵심 결정에 대한 인간의 감독이 줄어든다. 머신러닝 알고리즘은 취약점을 탐지할 수 있지만, 사용자의 자산이나 개인정보에 영향을 미치는 결정을 할 때 필요한 도덕성이나 맥락 인식 능력을 갖추지 못했을 수 있다.

Web3.0 환경에서 익명이며 되돌릴 수 없는 금융 거래 상황에서는 이로 인해 심각한 결과가 초래될 수 있다. 예를 들어, AI가 정당한 거래를 잘못 판단해 의심스러운 것으로 표시하면 자산이 부당하게 동결될 수 있다. AI 시스템이 Web3.0 보안에서 점점 더 중요한 역할을 할수록, 오류를 바로잡거나 모호한 상황을 해석하기 위한 인간의 감독은 반드시 유지되어야 한다.