BlockSec × Bitget 연말 공동 보고서｜AI × 트레이딩 × 보안: 지능형 트레이딩 시대의 리스크 진화
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BlockSec × Bitget 연말 공동 보고서｜AI × 트레이딩 × 보안: 지능형 트레이딩 시대의 리스크 진화
본 기사는 새로운 시나리오의 형성, 새로운 도전 과제의 확대, 새로운 기회의 출현이라는 세 가지 핵심 차원을 중심으로, AI×Trading×Security가 교차하는 지점에서 현재 진행 중인 주요 변화와 업계의 대응 방향을 체계적으로 정리한다.
Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰서론
지난 1년간 AI는 Web3 세계에서 근본적인 역할 변화를 겪었다. 이제 AI는 단순히 인간이 정보를 더 빠르게 이해하고 분석 결론을 도출하는 보조 도구를 넘어, 거래 효율을 제고하고 의사결정 품질을 최적화하는 핵심 동력으로 자리매김하며, 거래 발의, 실행, 자금 이체 등 전반의 실제 거래 체인에 깊이 통합되기 시작했다. 대규모 언어 모델(Large Language Model), AI 에이전트(AI Agent), 자동화 실행 시스템이 점차 성숙함에 따라, 거래 방식은 기존의 ‘사람이 발의하고 기계가 보조하는’ 형태에서 ‘기계가 계획하고 기계가 실행하며 인간이 감독하는’ 완전히 새로운 형태로 진화하고 있다.
한편, Web3 고유의 세 가지 핵심 특성—공개 데이터, 프로토콜 조합 가능성(Composability), 그리고 불가역적 결제—는 이러한 자동화 혁신을 두 가지 측면에서 명확히 드러내게 한다. 즉, 전례 없는 수준의 효율 향상 잠재력을 지니면서도 동시에 급격히 상승하는 리스크 곡선을 동반한다.
이러한 변혁은 현재 세 가지 완전히 새로운 현실적 시나리오를 동시에 형성하고 있다.
첫째, 거래 시나리오의 파괴적 변화: AI는 신호 식별, 전략 생성, 실행 경로 선택 등 핵심 의사결정 기능을 독자적으로 수행하기 시작했으며, x402와 같은 혁신적 메커니즘을 통해 기계 간 직접 결제 및 호출까지 가능하게 하여 ‘기계 실행 가능 거래 체계(Machine-Executable Trading System)’의 가속화를 주도하고 있다.
둘째, 리스크 및 공격 양상의 고도화: 거래 및 실행 전 과정이 자동화됨에 따라, 취약점 인식, 공격 경로 생성, 불법 자금 세탁 역시 자동화 및 규모화 방향으로 진전되고 있으며, 리스크 확산 속도가 인간 개입 한계를 안정적으로 초월하였다. 즉, 리스크 확산 속도가 인간이 반응하거나 차단하기에 너무 빨라진 것이다.
셋째, 보안·리스크 관리·규제 준수 분야의 새로운 기회: 오직 보안, 리스크 관리, 규제 준수 역량 역시 공학적·자동화·인터페이스 기반으로 재설계될 때만, 스마트 거래 체계는 효율 향상과 동시에 통제 가능한 상태를 유지하며 지속 가능한 발전을 달성할 수 있다.
이러한 산업 배경 하에 BlockSec과 Bitget은 본 보고서를 공동 작성하였다. 우리는 ‘AI를 사용해야 하는가?’라는 기초적 질문에 매몰되지 않고, 보다 실용적이고 핵심적인 문제에 집중한다: 거래, 실행, 결제가 모두 기계 실행 가능해짐에 따라 Web3의 리스크 구조는 어떤 근본적 진화를 겪고 있는가? 그리고 업계는 이 변화에 대응하기 위해 보안, 리스크 관리, 규제 준수의 기반 역량을 어떻게 재구성해야 하는가? 본 보고서는 새로운 시나리오의 형성, 새로운 도전의 증폭, 새로운 기회의 출현이라는 세 가지 핵심 차원을 중심으로, AI×Trading×Security 교차점에서 일어나는 주요 변화와 업계 대응 방향을 체계적으로 정리한다.
제1장: AI의 역량 진화와 Web3 융합 논리
AI는 단순한 보조 판단 도구에서 벗어나, 계획 능력, 도구 호출 능력, 폐쇄형 실행 능력을 갖춘 에이전트 체계로 도약하고 있다. 한편 Web3는 공개 데이터, 조합 가능한 프로토콜, 불가역적 결제라는 세 가지 핵심 특성을 천연적으로 지니고 있어, 자동화 애플리케이션의 수익성이 더욱 높아지지만, 동시에 운영 오류나 악의적 공격의 대가 또한 훨씬 커진다. 이러한 본질적 특성은 Web3 분야의 공격·방어 및 규제 준수 문제를 논할 때, 기존 프로세스에 AI 도구를 단순히 적용하는 것을 넘어서, 전체 시스템의 패러다임 이행을 요구한다는 점을 의미한다. 즉, 거래, 리스크 관리, 보안 분야 모두가 동시에 ‘기계 실행 가능’ 모드로 전환되고 있다.
1. 금융 거래 및 리스크 관리에서의 AI 역량 도약: ‘보조 도구’에서 ‘자율 의사결정 시스템’으로
금융 거래 및 리스크 관리 분야에서 AI의 역할 변화를 하나의 명확한 진화 사슬로 본다면, 가장 중요한 분기점은 시스템이 ‘폐쇄형 실행 능력(Closed-Loop Execution Capability)’을 갖추었는가 여부이다.
초기 규칙 기반 시스템은 마치 ‘브레이크가 달린 자동화 도구’와 같았다. 핵심은 전문가의 경험을 명확한 임계값 판단, 화이트리스트/블랙리스트 관리, 고정된 리스크 관리 전략으로 전환하는 것이었다. 이 방식의 장점은 논리가 해석 가능하고 거버넌스 비용이 낮다는 점이지만, 단점도 매우 뚜렷하다: 새로운 비즈니스 모델이나 적대적 공격 행위에 대한 반응 속도가 극히 느리며, 비즈니스 복잡도가 증가함에 따라 규칙이 계속해서 누적되어 결국 유지보수가 불가능한 ‘전략 부채(Strategic Debt)의 거대한 산’을 형성하여 시스템의 유연성과 응답 효율을 심각하게 저해한다.
그 후 머신러닝 기술은 리스크 관리 방식을 통계적 패턴 인식의 새 단계로 이끌었다. 특징 공학(Feature Engineering)과 지도 학습 알고리즘을 통해 리스크 점수 산출 및 행동 분류를 실현함으로써 리스크 식별 범위를 크게 확대하였다. 그러나 이 방식은 역사적 라벨링 데이터와 데이터 분포 안정성에 높은 의존도를 보이며, 전형적인 ‘분포 이동(Distribution Shift) 문제’를 겪는다. 즉, 모델 훈련 시 사용된 역사적 데이터의 규칙이 실제 적용 과정에서 시장 환경 변화, 공격 수단 고도화 등의 요인으로 무효화되어 모델의 판단 정확도가 급격히 하락한다(본질적으로 과거 경험은 더 이상 유효하지 않음). 공격자가 공격 경로를 변경하거나 크로스체인으로 이동하거나 자금을 더욱 미세하게 분할하면, 모델은 명백한 판단 편차를 보이게 된다.
대규모 언어 모델과 AI 에이전트의 등장은 이 분야에 혁명적 변화를 가져왔다. AI 에이전트의 핵심 강점은 단순히 ‘더 똑똑함’—즉, 강화된 인지 및 추론 능력—에 있지 않다. 오히려 ‘더 잘함’—즉, 완전한 프로세스 오케스트레이션 및 실행 능력—에 있다. 이는 리스크 대응을 기존의 단일 포인트 예측에서 전 과정 폐쇄형 관리로 업그레이드한다. 구체적으로는 이상 신호 식별, 관련 증거 보완, 관련 주소 연계, 스마트 계약 동작 논리 이해, 리스크 노출 정도 판단, 맞춤형 대응 제안 생성, 제어 동작 트리거, 감사 가능한 기록 산출 등 일련의 완전한 단계를 포함한다. 다시 말해, AI는 이제 ‘문제가 있을 수 있다’고 알려주는 단계에서, ‘문제를 실행 가능한 상태로 처리해주는’ 단계로 진화하였다.
이러한 진화는 거래 측면에서도 뚜렷이 나타난다: 기존의 사람이 리서치 보고서를 읽고 지표를 확인하며 전략을 작성하던 방식에서, AI가 다중 소스 데이터를 자동 수집하고, 거래 전략을 자동 생성하며, 자동 주문 실행 및 자동 리뷰 최적화까지 수행하는 전 과정 자동화로 진화하였다. 시스템의 동작 체인은 점차 ‘자율 의사결정 시스템(Autonomous Decision-Making System)’에 가까워지고 있다.
그러나 주의해야 할 점은, 자율 의사결정 시스템 패러다임에 진입하면 리스크 역시 동기적으로 고도화된다는 것이다. 인간의 조작 실수는 일반적으로 빈도가 낮고 일관성이 부족한 특성을 갖는다. 반면 기계의 실수는 빈번하고, 복제 가능하며, 동일 시간에 대규모로 유발될 수 있는 특성을 보인다. 따라서 금융 시스템 내 AI 적용의 진정한 도전은 ‘할 수 있는가?’가 아니라 ‘통제 가능한 경계 내에서 할 수 있는가?’이다. 여기서 ‘경계’란 명확한 권한 범위, 자금 한도, 호출 가능한 계약 범위뿐 아니라, 리스크 발생 시 자동 다운그레이드 또는 긴급 중단이 가능한지를 포함한다. 이 문제는 Web3 분야에서 특히 더 심화되는데, 그 핵심 원인은 체인상 거래의 불가역성 때문이다. 오류나 공격이 발생하면 자금 손실을 회복하기 어려운 경우가 대부분이다.
2. Web3 기술 구조가 AI 응용에 미치는 증폭 효과: 공개성, 조합 가능성, 불가역성
AI가 ‘보조 도구’에서 ‘자율 의사결정 시스템’으로 진화할 때, 핵심 질문 하나가 따라온다: 이 진화가 Web3와 결합하면 어떤 화학 반응을 일으킬 것인가? 답은 다음과 같다. Web3의 기술 구조는 AI의 효율성 이점과 리스크 잠재력을 동시에 증폭시킨다. 즉, 자동화 거래의 효율성을 지수적으로 향상시키는 동시에, 잠재적 리스크의 영향 범위와 파괴 정도도 현저히 확대한다. 이러한 증폭 효과는 Web3의 세 가지 구조적 특성—공개 데이터, 프로토콜 조합 가능성, 불가역적 결제—의 중첩에서 비롯된다.
우선 이점 측면에서, Web3가 AI에게 제공하는 핵심 매력은 데이터 차원에서 비롯된다. 체인상 데이터는 천연적으로 공개적·투명하고, 검증 가능하며, 추적 가능하다. 이는 리스크 관리 및 규제 준수에 전통 금융에서는 찾기 어려운 투명성 이점을 제공한다. 즉, 통합 원장에서 자금 이동 경로, 프로토콜 간 상호작용 경로, 자금 분할 및 집적 과정을 명확히 확인할 수 있다.
그러나 동시에 체인상 데이터는 상당한 해석 난이도를 지닌다. 주소의 ‘의미 희박성(Semantic Sparsity)’—즉, 체인상 주소에는 명확한 신원 식별자가 없어 실제 주체와 직접 연결하기 어렵다는 점—, 무의미한 노이즈 데이터의 양이 많음, 크로스체인 데이터의 심각한 단편화 등이 그것이다. 실제 비즈니스 행위와 자금 출처 혼동 행위가 얽혀 있을 경우, 단순한 규칙만으로는 이를 효과적으로 구분하기 어렵다. 이는 체인상 데이터 해석 자체가 고비용 공학 작업임을 의미한다. 즉, 거래 시퀀스, 스마트 계약 호출 로직, 크로스체인 메시지 전달, 오프체인 정보 등을 심층적으로 융합해야만 해석 가능하고 신뢰할 수 있는 결론을 도출할 수 있다.
더 결정적인 영향은 Web3의 조합 가능성과 불가역성에서 비롯된다. 프로토콜의 조합 가능성은 금융 혁신 속도를 크게 높인다. 하나의 거래 전략은 레고 블록처럼 대출, 탈중앙화 거래소(DEX), 파생상품, 크로스체인 브리지 등 여러 모듈을 유연하게 조합하여 혁신적인 금융 상품 및 서비스를 창출할 수 있다. 그러나 이 특성은 리스크 전파 속도도 현저히 가속화한다. 하나의 구성 요소의 미세한 결함이 ‘공급망(Supply Chain)’을 따라 급속히 확대될 수 있으며, 공격자에 의해 신속히 공격 템플릿으로 재활용될 수도 있다(‘공급망’이라는 용어를 ‘의존성 체인(Dependency Chain)’ 대신 사용한 이유는 리스크 전달의 연관성을 일반 독자에게 보다 쉽게 전달하기 위함이다).
불가역성은 사후 대응의 난이도를 급격히 높인다. 전통 금융 체계에서는 오류 거래나 사기 행위가 발생했을 때, 거래 취소, 지급 거부, 기관 간 보상 메커니즘 등을 통해 손실을 회복할 수 있다. 그러나 Web3 분야에서는 자금이 일단 크로스체인을 완료하거나 믹싱 서비스(Mixing Service)에 진입하거나 다수의 주소로 신속히 분산되면, 자금 추적 및 회수 난이도는 기하급수적으로 상승한다. 이 특성은 업계가 보안 및 리스크 관리의 초점을 전통적인 ‘사후 설명(Post-Hoc Explanation)’에서 ‘사전 경고 및 실시간 차단(Pre-Event Warning & Real-Time Blocking)’으로 전면 이동시켜야 함을 강제한다. 즉, 리스크가 발생하기 전 혹은 발생 도중에 개입해야만 손실을 효과적으로 줄일 수 있다.
3. CEX와 DeFi의 차별적 융합 경로: 동일한 AI, 다른 제어 면(Control Surface)
Web3 기술 구조의 증폭 효과를 이해한 후, 직면해야 할 현실적인 문제는 다음과 같다. 즉, AI 기술을 도입하더라도 중앙화 거래소(CEX)와 탈중앙화 금융(DeFi) 프로토콜의 적용 지점은 다르다. 그 핵심 원인은 둘 사이의 ‘제어 면(Control Surface)’—네트워크 공학 용어로서, 여기서는 자금 및 프로토콜에 대한 개입 능력을 특별히 지칭함—이 근본적으로 다르기 때문이다.
동일한 AI를 거래 및 리스크 관리 분야에 적용하더라도, CEX와 DeFi의 적용 중점은 천연적으로 다르다. CEX는 완전한 계좌 체계와 강력한 제어 면을 보유하므로 KYC(고객 신원 확인)/KYB(사업자 신원 확인), 거래 한도 설정, 계좌 동결 및 롤백을 위한 프로세스 기반 대응 메커니즘을 구축할 수 있다. 따라서 AI는 CEX 환경에서 보다 효율적인 심사 프로세스, 보다 신속한 의심스러운 거래 식별, 보다 자동화된 규제 준수 문서 생성 및 감사 기록 보관 등의 가치를 발휘한다.
반면 DeFi 프로토콜은 탈중앙화라는 핵심 특성 때문에 개입 수단(즉, 제어 면)이 상대적으로 제한적이며, CEX처럼 사용자 계좌를 직접 동결할 수 없다. 이는 마치 ‘약한 제어 면 + 강한 조합 가능성’을 갖춘 개방형 환경과 같다. 대부분의 DeFi 프로토콜은 자체적으로 자금 동결 능력을 갖추지 못하며, 실제 리스크 관리 포인트는 프론트엔드 인터페이스, 인터페이스 계층, 월렛 승인 단계, 규제 준수 중간 계층(예: 리스크 관리 API, 리스크 주소 블랙리스트, 체인상 모니터링 및 경고 네트워크) 등 여러 노드에 분산되어 있다.
이는 DeFi 분야의 AI 응용이 실시간 이해 및 경고 능력에 더 중점을 두어야 함을 의미한다. 즉, 조기에 이상 거래 경로를 발견하고, 조기에 하류 리스크 노출을 식별하며, 리스크 신호를 실시간으로 실제 통제력을 갖춘 노드(예: 거래 플랫폼, 스테이블코인 발행자, 법집행 협력기관 또는 프로토콜 거버넌스 주체)에 신속히 전달하는 것이다. 예를 들어 Tokenlon은 거래 발의 주소에 대해 KYA(Know Your Address) 스캔을 수행하고, 이미 알려진 블랙리스트 주소에 대해서는 바로 서비스 거부를 통해 자금이 통제 불가능한 영역에 진입하기 전에 차단한다.
공학적 구현 관점에서 보면, 이러한 제어 면의 차이는 AI 역량의 구체적 형태를 결정한다. CEX 환경에서는 AI가 고처리량의 의사결정 보조 및 자동화 운영 시스템과 유사하며, 핵심은 기존 프로세스의 효율성과 정확성을 향상시키는 것이다. 반면 DeFi 환경에서는 AI가 지속적으로 작동하는 체인상 상황 인식 및 정보 분배 시스템과 유사하며, 핵심은 리스크의 조기 발견 및 신속한 대응이다. 두 경우 모두 에이전트화(Agentification) 방향으로 나아가지만, 제약 메커니즘은 명백히 다르다. 즉, CEX의 제약은 주로 내부 규칙 및 계좌 권한 관리에서 비롯되며, DeFi의 제약은 프로그래밍 가능한 승인, 거래 시뮬레이션 검증, 호출 가능한 계약 범위에 대한 화이트리스트 관리 등에 더 의존한다.
4. AI 에이전트, x402, 기계 실행 가능 거래 체계의 형성: Bot에서 Agent Network로
과거의 거래 봇(Bot)은 고정된 전략과 고정된 인터페이스의 단순 조합에 불과했고, 자동화 논리는 비교적 단일했다. 반면 AI 에이전트는 보다 일반화 가능한 실행자에 가깝다. 즉, 특정 목표에 따라 도구를 자율적으로 선택하고, 실행 단계를 조합하며, 피드백을 바탕으로 스스로 수정 및 최적화할 수 있다. 그러나 AI 에이전트가 진정한 경제적 행위 능력을 갖추기 위해서는 두 가지 핵심 조건이 반드시 충족되어야 한다. 첫 번째는 명확한 프로그래밍 가능한 승인 및 리스크 관리 경계이며, 두 번째는 기계 원생의 결제 및 정산 인터페이스이다. x402 프로토콜의 등장은 바로 이 두 번째 핵심 조건을 충족시켜 주는데, 이는 표준 HTTP 의미론에 내장되어 인간 상호작용 프로세스에서 결제 단계를 분리함으로써, 클라이언트(AI 에이전트)와 서버가 계좌, 구독 서비스, API 키 없이도 효율적인 기계 간 거래를 완료할 수 있게 한다.
결제 및 호출 프로세스가 표준화되면, 기계 경제는 완전히 새로운 조직 형태를 띠게 된다. 즉, AI 에이전트는 단일 지점에서의 임무 수행에 국한되지 않고, 여러 서비스 간에 ‘유료 호출 → 데이터 획득 → 의사결정 생성 → 거래 실행’의 연속적 폐쇄 루프를 형성할 수 있다. 그러나 이러한 표준화는 리스크 역시 표준화된 특성을 띠게 한다. 결제 표준화는 자동화된 사기 행위 및 자금 세탁 서비스 호출을 촉진하고, 전략 생성 표준화는 복제 가능한 공격 경로 확산을 유도한다.
따라서 강조해야 할 핵심 논리는 다음과 같다. AI와 Web3의 융합은 단순히 AI 모델과 체인상 데이터를 연결하는 것이 아니라, 깊이 있는 전반적 시스템 패러다임 이행이다. 구체적으로는 거래 및 리스크 관리 분야 모두가 동시에 ‘기계 실행 가능’ 모드로 전환되고 있으며, 기계 실행 가능한 세계에서는 반드시 ‘기계 실행 가능’, ‘기계 제약 가능’, ‘기계 감사 가능’, ‘기계 차단 가능’의 완전한 인프라를 동시에 구축해야 한다. 그렇지 않으면 효율 향상에서 얻는 이익이 리스크 외부화로 인한 손실에 의해 완전히 상쇄될 것이다.
제2장: AI가 Web3 거래 효율 및 의사결정 논리를 어떻게 재구성하는가
1. Web3 거래 환경의 핵심 도전과 AI의 개입 지점
Web3 거래 환경이 직면한 핵심 구조적 문제 중 하나는 중앙화 거래소(CEX)와 탈중앙화 거래소(DEX)가 공존함에 따른 유동성 분열이다. 유동성은 서로 다른 거래 장소 및 블록체인 네트워크에 분산되어 있어, 사용자가 ‘보는 가격’과 ‘실제로 체결 가능한 가격/규모’가 종종 불일치한다. AI는 이 시나리오에서 핵심적인 조정 계층 역할을 수행하며, 시장 심도, 슬립피지 비용, 거래 수수료, 라우팅 경로, 지연 시간 등 다차원 요인을 기반으로 사용자에게 최적의 주문 분배 및 실행 경로를 제안함으로써 체결 효율을 효과적으로 향상시킨다.
암호화폐 시장은 높은 변동성, 높은 리스크, 정보 비대칭 문제를 오랫동안 겪어왔으며, 이는 이벤트 주도형 시장 상황에서 더욱 악화된다. AI가 이 문제를 완화하는 핵심 가치 중 하나는 정보 커버리지 확대이다. 즉, 프로젝트 공고, 체인상 자금 데이터, 소셜 미디어 여론, 전문 리서치 자료를 구조화하여 종합 분석함으로써, 사용자가 프로젝트의 기본적 가치와 잠재적 리스크 요소에 대한 기초 인식을 더 빠르게 형성하도록 돕는다. 이는 정보 비대칭으로 인한 의사결정 편차를 줄이는 데 기여한다.
AI를 활용한 거래는 새로운 개념이 아니지만, AI의 역할은 점차 ‘정보 읽기 보조’에서 ‘신호 식별 → 감성 분석 → 전략 생산’이라는 핵심 단계로 깊이 침투하고 있다. 예를 들어, 이상 자금 흐름 및 대형 월렛(Whale) 주소의 자금 이동을 실시간으로 식별하는 능력, 소셜 미디어 감성 및 프로젝트 서사(Narrative) 열기를 정량적으로 분석하는 능력, 시장 상태(추세장/횡보장/변동성 확대장)를 자동 분류하고 알림하는 능력 등은 고주파 정보 상호작용이 특징인 Web3 시장 환경에서 규모화된 응용 가치를 쉽게 창출할 수 있다.
그러나 AI 응용의 경계를 동시에 강조해야 한다. 현재 암호화폐 시장의 가격 효율성과 정보 품질은 여전히 불안정한 상태이며, AI가 처리하는 상위 데이터에 노이즈 간섭, 인위적 조작, 잘못된 귀인 등이 존재하면 전형적인 ‘쓰레기 입력, 쓰레기 출력(Garbage In, Garbage Out)’ 문제가 발생한다. 따라서 AI가 생성한 거래 신호를 평가할 때, 정보 출처의 신뢰성, 논리적 증거 체인의 완전성, 신뢰도의 명확한 표현, 반사실 검증(Factual Counterfactual Verification) 메커니즘(즉, 신호가 다중 차원에서 교차 검증 가능한지 여부)이 ‘신호 강도’ 자체보다 훨씬 중요하다.
2. Web3 거래 AI 도구의 업계 형태 및 진화 방향
현재 거래소 내장 AI 도구의 진화 방향은 전통적인 ‘시장 동향 해석’에서 ‘전 거래 프로세스 보조’로 전환되며, 통합 정보 보기 및 정보 전달 효율을 더욱 강조하고 있다. Bitget이 출시한 GetAgent를 예로 들면, 이 도구는 보다 범용적인 거래 정보 및 투자 자문 보조 도구로 정의된다. 즉, 핵심 시장 변수, 잠재적 리스크 포인트, 핵심 정보 요약을 보다 낮은 이해 장벽으로 제시함으로써, 사용자의 정보 획득 및 전문적 이해에 대한 장벽을 효과적으로 완화한다.
체인상 봇(Chain-on Bot)과 카피 트레이딩(Copy Trading)은 실행 측면의 자동화 확산 추세를 대표한다. 이들의 핵심 강점은 전문 거래 전략을 복제 가능한 표준화된 실행 프로세스로 전환함으로써 일반 사용자의 거래 진입 장벽을 낮추는 것이다. 향후 중요한 카피 대상은 AI 기술 기반의 양적 거래 팀 또는 체계적 전략 제공자일 수 있다. 그러나 이는 ‘전략 품질’ 문제를 더 복잡한 ‘전략 지속 가능성 및 설명 가능성’ 문제로 전환시킨다. 즉, 사용자는 전략의 과거 실적뿐만 아니라, 전략의 근본적 논리, 적용 가능한 시나리오, 잠재적 리스크를 이해해야 한다.
시장 규모 및 전략 과잉 집중도(Market Capacity & Strategy Crowding) 문제에 주목해야 한다. 다수의 자금이 유사한 신호 및 유사한 실행 논리 하에서 동시에 행동하면, 거래 수익률은 급속히 압축되며, 시장 충격 비용 및 자금 회수 폭이 현저히 확대된다. 특히 체인상 거래 환경에서는 슬립피지 변동, MEV(최대 추출 가능 가치), 라우팅 경로 불확실성, 유동성의 순간적 변화 등 요인이 ‘과잉 집중 거래(Crowded Trading)’의 부정적 외부성을 더욱 확대하여, 실제 수익이 기대치를 크게 하회하게 만든다.
따라서 보다 중립적이고 합리적인 결론은 다음과 같다. AI 거래 도구의 형태가 자동화 방향으로 진화할수록, 그 능력 설명과 제약 메커니즘을 함께 논의해야 한다. 여기서 제약 메커니즘은 명확한 전략 적용 조건, 엄격한 리스크 상한 설정, 이상 시장 상황 하의 자동 정지 규칙, 데이터 소스 및 신호 생성 과정의 감사 가능 능력 등을 포함한다. 그렇지 않으면 ‘효율 향상’ 자체가 리스크 증폭의 통로가 되어 사용자에게 불필요한 손실을 초래할 수 있다.
3. Bitget GetAgent의 AI 거래 체계 내 정위
GetAgent는 단순한 대화형 봇이 아니라, 복잡한 유동성 환경에서 거래자를 위한 ‘두 번째 두뇌’이다. 그 핵심 논리는 AI 알고리즘과 실시간 다차원 데이터의 심층 융합을 통해, 데이터, 전략, 실행을 연결하는 완전한 폐쇄 루프를 구축하는 것이다. 그 핵심 가치는 다음 네 가지 측면에서 드러난다.
(1) 실시간 뉴스 및 데이터 추적
기존의 뉴스 모니터링 및 데이터 분석 작업은 사용자에게 높은 크롤러 기술 및 검색 분석 능력을 요구하여 진입 장벽이 높았다. GetAgent는 50여 종의 전문급 도구를 통합함으로써, 시장의 ‘검은 상자(Black Box)’를 실시간으로 투과할 수 있게 하였다. 즉, 주요 경제 미디어의 동향을 실시간으로 모니터링할 뿐 아니라, 소셜 미디어 여론, 프로젝트 주요 동향 등 다양한 정보 차원을 심층적으로 파악함으로써, 사용자의 정보 획득에 존재하는 사각지대를 해소한다.
동시에 GetAgent는 강력한 정보 필터링 및 추출 능력을 갖추고 있어, 공기코인 마케팅 등 무의미한 노이즈를 효과적으로 차단하고, 가격 변동에 진정으로 영향을 미치는 핵심 변수—예를 들어 프로젝트 보안 취약점 경고, 대규모 토큰 언락 계획 등—를 정확히 추출한다. 마지막으로, GetAgent는 기존에 조각나 있던 체인상 거래 흐름과 방대한 공고, 리서치 보고서 등의 정보를 통합 분석하여 직관적인 논리 판단으로 전환한다. 예를 들어, ‘해당 프로젝트의 소셜 미디어 열기는 높지만, 핵심 개발자의 자금이 지속적으로 유출되고 있다’고 직접 알려줌으로써, 잠재적 리스크를 한눈에 파악할 수 있게 한다.
(2) 거래 전략 생성 및 실행 보조
GetAgent는 사용자의 개별적 요구에 기반해 맞춤형 거래 전략을 생성함으로써, 거래 실행 장벽을 현저히 낮추고, 거래 의사결정을 ‘전문 명령 기반’에서 정확한 ‘의도-전략 기반’으로 전환시킨다. 사용자의 과거 거래 선호도, 리스크 허용 수준, 현재 보유 포지션 등을 기반으로, GetAgent는 막연한 ‘베어마켓 또는 벌마켓’ 제안이 아니라, 높은 타깃팅 정확도를 갖춘 정밀한 지침을 제공한다. 예를 들어, ‘귀하의 현재 BTC 보유 포지션을 기준으로, 현재 변동성 하에서 X-Y 구간의 그리드 거래 전략을 설정하시기 바랍니다.’
복잡한 크로스코인·크로스프로토콜 거래의 경우, GetAgent는 이를 자연어 상호작용으로 단순화한다. 사용자는 일상 언어로 거래 의도만 표현하면, GetAgent가 백그라운드에서 최적의 전략 방안을 자동으로 매칭하고, 시장 심도 및 슬립피지 최적화를 수행함으로써, 일반 사용자가 복잡한 Web3 거래에 참여하는 장벽을 크게 낮춘다.
(3) 자동화 거래 체계와의 협업 관계
GetAgent는 고립된 도구가 아니라, 전체 자동화 거래 체계의 핵심 의사결정 노드이다. 상류 측면에서는 체인상 데이터, 시장 실시간 가격, 소셜 미디어 여론, 전문 리서치 정보 등 다차원 입력을 수신한다. 내부에서 구조화 처리, 핵심 정보 요약, 연관 논리 분석을 거친 후, 체계적인 전략 판단 프레임워크를 형성한다. 하류 측면에서는 자동화 거래 시스템, 양적 AI 에이전트, 카피 트레이딩 시스템 등에 정밀한 의사결정 참고 자료 및 매개변수 제안을 제공함으로써, 전체 체계의 협업 및 연동을 실현한다.
(4) 거래 효율 향상 뒤에 숨은 리스크 및 제약 조건
AI가 가져오는 효율 향상을 수용하면서도, 잠재적 리스크에 대한 높은 경계심을 유지해야 한다. GetAgent가 제공하는 거래 신호가 아무리 강력해 보이더라도, ‘AI 제안, 인간 확인’이라는 핵심 원칙은 일관되게 준수되어야 한다. Bitget 팀은 GetAgent의 연구 개발을 지속적으로 심화하고, AI 역량을 지속적으로 향상시키는 과정에서, GetAgent가 완전한 논리적 증거 체인을 제공할 수 있는 가능성도 꾸준히 탐구하고 있다. 예를 들어, 왜 이 매수 지점을 추천하는가? 기술 지표가 공명을 이루었기 때문인가, 아니면 체인상 대형 월렛 주소에서 이상 자금 유입이 발생했기 때문인가?
Bitget 팀은 GetAgent의 장기적 가치가 확정적인 거래 결론을 제공하는 데 있지 않다고 본다. 오히려 거래자와 거래 시스템이 자신이 감수하고 있는 리스크 유형을 보다 명확히 이해하고, 이러한 리스크가 현재 시장 단계와 얼마나 부합하는지를 판단함으로써, 보다 이성적인 거래 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 데 있다.
4. 거래 효율과 리스크의 균형: BlockSec의 보안 방호 지원
AI가 거래 효율을 향상시키는 뒤에는, 리스크 관리가 항상 무시할 수 없는 핵심 과제이다. BlockSec은 Web3 거래 리스크에 대한 심층적 이해를 바탕으로, 전방위적인 보안 방호 지원을 제공함으로써, 사용자가 AI 거래의 편의성을 누리면서도 잠재적 리스크를 효과적으로 관리할 수 있도록 돕는다.
데이터 노이즈 및 잘못된 귀인 리스크에 대응하기 위해, BlockSec의 Phalcon Explorer는 강력한 거래 시뮬레이션 및 다중 소스 교차 검증 기능을 제공하여, 조작된 데이터 및 오류 신호를 효과적으로 필터링하고, 사용자가 진정한 시장 추세를 식별할 수 있도록 돕는다.
전략 과잉 집중으로 인한 시장 리스크에 대응하기 위해, MetaSleuth의 자금 흐름 추적 기능은 유사 전략의 자금 집중도를 실시간으로 식별하여 유동성 붕괴 리스크를 사전에 경고함으로써, 사용자의 거래 전략 조정에 대한 참고 자료를 제공한다.
실행 체인 보안 측면에서는, MetaSuites의 Approval Diagnosis(승인 진단) 기능이 이상 승인 행위를 실시간으로 탐지하여, 사용자가 고위험 승인을 한 번의 클릭으로 철회할 수 있도록 지원함으로써, 권한 남용 및 오류 실행으로 인한 자금 손실을 효과적으로 방지한다.
제3장: AI 시대의 Web3 공격·방어 진화 및 보안 신규 패러다임
AI 기술은 거래 효율을 가속화하는 동시에, 공격 행위를 더 빠르고, 더 은밀하며, 더 파괴적으로 만들고 있다. Web3의 탈중앙화 아키텍처는 책임을 천연적으로 분산시키며, 스마트 계약의 조합 가능성은 리스크가 시스템적으로 외부로 확산되는 특성을 갖는다. 또한 대규모 언어 모델의 보급은 취약점 이해 및 공격 경로 생성의 기술 장벽을 더욱 낮추어, 공격 행위가 전면적으로 자동화 및 규모화되는 방향으로 진전되고 있다.
이에 대응하여, 보안 방어는 기존의 ‘더 나은 탐지(Better Detection)’에서 ‘실행 가능한 실시간 처벌 폐쇄 루프(Executable Real-Time Response Loop)’로 업그레이드되어야 하며, 기계가 거래를 실행하는 특정 시나리오에서는, 승인 관리, 오류 실행 방지, 시스템적 연쇄 리스크 등을 각각 공학적으로 관리하여, AI 시대에 적합한 Web3 보안 신규 패러다임을 구축해야 한다.
1. AI가 Web3 공격 방식 및 리스크 형태를 어떻게 재구성하는가
Web3의 보안 곤란은 단순히 ‘취약점이 존재하는가’에 국한되지 않는다. 오히려 탈중앙화 아키텍처가 책임을 천연적으로 분산시키는 특성에 더 있다. 예를 들어, 프로토콜 코드는 프로젝트 팀이 개발·배포하고, 프론트엔드 인터페이스는 다른 팀이 관리하며, 거래는 월렛 및 라우팅 프로토콜을 통해 발의되며, 자금은 DEX, 대출 프로토콜, 크로스체인 브리지, 어그리게이터를 통해 흐르고, 마지막으로 중앙화 플랫폼을 통해 입출금이 완료된다. 보안 사건이 발생했을 때, 각 단계는 자신이 부분적인 제어 면만을 보유한다고 주장하며 전체 책임을 회피하기 쉽다. 공격자는 바로 이러한 구조적 분산성을 이용하여, 여러 약한 고리 사이를 오가며, 어느 하나의 주체도 전반을 통제할 수 없는 상황을 조성함으로써 공격 목적을 달성한다.
AI의 등장은 이러한 구조적 약점을 더욱 부각시킨다. 공격 경로는 AI에 의해 체계적으로 탐색·생성·재사용되기 쉬워지며, 리스크 확산 속도는 처음으로 인간 협업 속도 상한을 안정적으로 초월하여, 전통적인 인간 기반 응급 대응 메커니즘이 무의미해진다. 스마트 계약 차원에서는, 취약점이 초래하는 시스템적 리스크는 결코 과장된 표현이 아니다. DeFi의 조합 가능성으로 인해 미세한 코드 결함이 의존 관계를 따라 급속히 확대되어 생태계 차원의 보안 사고로 이어질 수 있으며, 자금의 불가역적 결제 특성은 응급 대응 시간 창을 분 단위로 압축한다.
BlockSec이 운영하는 DeFi 보안 사건 데이터 대시보드에 따르면, 2024년 한 해 동안 해커 공격 및 취약점 악용으로 인한 암호화폐 분야의 자금 유출 규모는 20억 달러를 넘었다. DeFi 프로토콜은 여전히 주요 공격 대상이다. 이러한 데이터는 업계가 보안 분야에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있음에도 불구하고, 공격 사건이 여전히 높은 단일 손실 규모와 강한 파괴성으로 빈번하게 발생하고 있음을 분명히 보여준다. 스마트 계약이 금융 인프라의 핵심 구성 요소가 된 지금, 취약점은 단순한 공학적 결함을 넘어, 악의적으로 이용될 수 있는 시스템적 금융 리스크로 간주되어야 한다.
AI가 공격 면을 재구성하는 것은, 과거에 인적 경험과 수작업에 의존하던 공격 단계를 전면적으로 자동화하는 데에도 드러난다.
첫 번째는 취약점 탐지 및 이해의 자동화이다. 대규모 언어 모델은 강력한 코드 독해, 의미론적 귀납, 논리적 추론 능력을 지니고 있어, 복잡한 계약 로직에서 잠재적 약점들을 신속히 추출하고, 정확한 취약점 트리거 조건, 거래 실행 시퀀스, 계약 호출 조합을 자동 생성함으로써, 취약점 악용의 기술 장벽을 대폭 낮춘다.
두 번째는 공격 경로 생성의 자동화이다. 최근 업계 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 단말 간(end-to-end) 취약점 악용 코드(Exploit Code) 생성기로 개조하고 있다. LLM을 전문 도구 체인과 결합함으로써, 지정된 계약 주소 및 블록 높이에서 출발해, 목표 정보를 자동으로 수집하고, 계약 동작 로직을 이해하며, 컴파일 및 실행 가능한 공격용 스마트 계약을 생성하고, 역사적 블록체인 상태에서 테스트 및 검증까지 수행한다. 이는 사용 가능한 공격 수단이 더 이상 소수의 최고 수준 보안 연구원의 수작업 디버깅에만 의존하지 않으며, 공학적으로 규모화 가능한 공격 라인으로 전환될 수 있음을 의미한다.
광범위한 보안 연구 역시 이 추세를 입증하고 있다. CVE(공통 취약점 및 노출) 설명이 주어졌을 때, GPT-4는 테스트 세트에서 실용 가능한 취약점 악용 코드를 생성하는 비율이 매우 높다. 이 현상은 자연어 설명에서 실제 공격 코드로의 전환 장벽이 급속히 하락하고 있음을 드러낸다. 공격 코드 생성이 점점 더 편리하게 호출 가능한 기능처럼 되어감에 따라, 공격 행위의 규모화는 더욱 현실화된다.
규모화된 공격이 초래하는 증폭 효과는 Web3 분야에서 일반적으로 두 가지 전형적인 방식으로 나타난다.
첫 번째는 ‘패러다임 공격(Paradigm Attack)’이다. 즉, 공격자가 동일한 공격 전략을 사용하여, 전망상 유사한 아키텍처와 동일 유형의 취약점을 지닌 다수의 계약을 대량으로 스캔·선별·시험한 후 공격을 실행하는 것이다(‘패러다임 공격’을 ‘동일 템플릿 다중 대상 공격’ 대신 사용한 이유는 업계 표준 용어에 부합하기 위함이다).
두 번째는 자금 세탁 및 사기 행위의 공급망화(Supply Chain)이다. 악의적 행위자는 더 이상 전면적인 인프라를 자체 구축할 필요가 없다. 예를 들어, 텔레그램(Telegram) 등의 플랫폼에서 중국어 기반 담보형 블랙마켓이 성숙한 범죄 서비스 시장을 형성하였으며, 이 중 Huiwang Guarantee 플랫폼과 Xinbi Guarantee라는 두 대형 불법 시장은 2021년 이래로 350억 달러 이상의 스테이블코인 거래를 촉진해 왔다. 거래 내용은 자금 세탁, 도난 데이터 거래, 더 심각한 범죄 서비스까지 다양하다. 또한 텔레그램 블랙마켓에서는 딥페이크 도구를 포함한 전문화된 사기 도구 거래도 등장하고 있다. 이러한 플랫폼화된 범죄 서비스 공급은, 공격자가 단순히 취약점 악용 방안과 공격 경로를 더 빠르게 생성하는 것뿐 아니라, 공격으로 얻은 자금을 신속히 세탁할 수 있는 도구 세트까지 즉시 확보할 수 있음을 의미하며, 단일 기술 공격 사건을 완전한 블랙체인 산업 사슬 사건으로 격상시킨다.
2. AI 주도 보안 방어 체계
AI가 초래하는 공격 양상의 고도화에 대응하여, AI가 방어 측면에서 제공하는 핵심 가치는 전통적으로 인적 경험에 의존하던 보안 역량을 복제 가능하고 규모화 가능한 공학 시스템으로 전환하는 것이다. 이 방어 체계의 핵심 역량은 세 가지 층에서 드러난다.
(1) 스마트 계약 코드 분석 및 자동화 감사
AI는 스마트 계약 감사 분야에서 핵심적인 이점을, 산발적인 감사 지식을 구조화·체계화하는 데서 얻는다. 기존의 정적 분석 및 형식적 검증 도구는 결정론적 규칙을 처리하는 데 능숙하지만, 복잡한 비즈니스 로직, 다중 계약 조합 호출, 암묵적인 가정 조건 등을 다룰 때는 누락 보고 및 오보 보고의 딜레마에 빠지기 쉽다. 반면 대규모 언어 모델은 의미론적 해석, 패턴 귀납, 파일 간 논리 추론 등에서 뚜렷한 우위를 보이며, 감사 전 단계로서 계약의 신속한 이해 및 초기 리스크 경고를 수행하기에 매우 적합하다.
다만 AI는 기존 감사 도구를 대체하려는 것이 아니라, 오히려 이러한 도구들을 더 높은 효율의 자동화 감사 라인으로 연결해주는 역할을 한다. 구체적으로, AI 모델이 먼저 계약의 의미론적 요약, 의심스러운 리스크 포인트 위치 지정, 잠재적 공격 면 가정 등을 수행한 후, 이를 정적 분석/동적 검증 도구에 전달하여 정밀 검증을 수행한다. 마지막으로 AI가 검증 결과, 증거 체인, 취약점 트리거 조건, 수정 제안 등을 표준화·감사 가능한 출력 보고서로 정리한다. 이처럼 ‘AI는 이해를 담당하고, 도구는 검증을 담당하며, 인간은 의사결정을 담당하는’ 분담 모델은 미래 스마트 계약 감사 분야에서 안정적인 공학 형태가 될 것이다.
(2) 이상 거래 및 체인상 행동 패턴 식별
AI는 이 분야에서의 핵심 과제는, 공개적이지만 혼란스럽고 무질서한 체인상 데이터를 실행 가능한 보안 신호로 전환하는 것이다. 체인상 세계의 핵심 난제는
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