Multipli 시리즈 13/Smart Contract Security Framework: Multipli가 구축한 보안 아키텍처의 핵심 원리
DeFi의 가장 큰 리스크는 언제나 코드에 있습니다.
스마트컨트랙트는 자산을 직접 다루는 프로그램이기 때문에, 단 한 줄의 오류나 취약점이 막대한 손실로 이어질 수 있습니다.
Multipli는 이 구조적 리스크를 최소화하기 위해, 다층 보안 프레임워크(Multi Layer Security Framework) 를 구축했습니다.
1. 보안의 기본 원칙: 코드로 신뢰를 증명한다
Multipli의 보안 철학은 Code-based Trust, 즉 코드로 신뢰를 보장한다는 원칙에 기반합니다.
이는 단순히 보안을 강화 한다는 의미가 아니라, 인간의 신뢰를 코드가 대체하는 구조를 말합니다.
Multipli는 이를 위해 모든 스마트컨트랙트를 다음 3가지 조건에 맞게 설계합니다.
검증 가능성(Verifiability): 누구나 코드를 확인하고 검증 가능해야 한다.
불변성(Immutability): 배포 이후 핵심 로직은 임의로 수정할 수 없어야 한다.
감시 가능성(Traceability): 모든 트랜잭션은 온체인에서 추적 가능해야 한다.
이 원칙은 신뢰를 약속하는 문서 대신 검증 가능한 코드를 신뢰의 근거로 삼는 DeFi의 본질과 일치합니다.
2. 다층 보안 구조 (Multi Layer Defense Model)
Multipli의 스마트컨트랙트 보안 아키텍처는 3개의 계층(Layer) 으로 나뉩니다.
Layer 1: Static Code Verification
모든 컨트랙트는 배포 전에 정적 분석(Static Analysis) 을 통해 자동화된 코드 검사를 거칩니다.
이는 의도치 않은 함수 호출, 재 진입 공격(Reentrancy), 논리적 중복 등을 사전에 차단하기 위한 단계입니다.
Layer 2: External Audit & Fuzz Testing
정적 분석 후에는 외부 감사(Audit) 와 퍼즈 테스트(Fuzz Testing) 가 병행 됩니다.
퍼즈 테스트는 예상치 못한 입력 값을 무작위로 투입해 시스템의 내구성을 검증하는 방식으로,
실제 해킹 시도와 유사한 환경에서 컨트랙트의 반응을 평가합니다.
Layer 3: On-chain Monitoring Layer
배포 이후에는 실시간 온체인 모니터링 시스템이 작동합니다.
이 Layer는 자산 이동 패턴을 분석하고, 이상 거래(Abnormal Transaction)가 감지되면 즉시 AI 경고를 발송합니다.
특정 트랜잭션이 위험하다고 판단되면 자동으로 Emergency Lock 프로토콜이 발동되어 자산이 일시적으로 보호됩니다.
3. AI 보안 모듈의 역할
Multipli의 보안 구조는 전통적인 코드 감사 외에도 AI 기반 이상 탐지 시스템을 결합하고 있습니다.
AI 모듈은 온체인 트랜잭션 데이터를 분석해
비정상 유동성 이동, 반복적 자산 인출, 익명 지갑 간의 비정상 패턴 등을 실시간으로 탐지합니다.
이 데이터는 모델이 학습하면서 점점 정교해지며,
시간이 지날수록 정상 거래와 잠재적 공격을 더 잘 구분하게 됩니다.
즉, Multipli의 보안은 인간의 감시가 아니라 데이터 기반의 자가 진화 형 방어 시스템 입니다.
4. 사고 대응 프로토콜 (Incident Response Framework)
Multipli는 보안 사고가 발생할 경우 즉시 실행되는 사고 대응 절차(IR Framework) 를 갖추고 있습니다.
1단계: 위험 지갑 및 트랜잭션 자동 차단
2단계: 스마트컨트랙트 동결 (Freeze) 및 커뮤니티 공지
3단계: 데이터 분석 및 외부 감사기관 협력
4단계: 커뮤니티 보상 정책(ORBs, Crystals 등)을 통한 복원 지원
이 프로세스는 Multipli가 DeFi 커뮤니티에서 보안 이후의 대응까지 고려하고 있음을 보여줍니다.
5. 감사(Audit) 및 투명성 확보
Multipli는 모든 컨트랙트에 대해 공개 형 감사 보고서(Open Audit Report) 를 제공합니다.
누구나 해당 보고서를 열람하여 코드 변경 이력, 보안 패치 내역, 감지된 취약점의 수정 상태를 확인할 수 있습니다.
또한 감사 기관과의 협업을 주기적으로 갱신하며,
각 단계의 보안 검증 결과를 커뮤니티에 공유하는 Proof of Security 시스템을 운영합니다.
결론
Multipli의 Smart Contract Security Framework는 AI, 감사, 모니터링, 커뮤니티 검증이 결합된 이 구조로서 1. 사전 예방 2. 실시간 감시 3. 사고 대응의 세 축을 동시에 만족 시키는 종합 보안 체계입니다.
이는 Multipli가 AI 기반 금융 인프라로서의 신뢰성을 스스로 증명하는 구조를 가지고 있음을 보여줍니다.
일주일을 시리즈 작성하지 않으니 바로 7위에서 19위로 밀리네요 ^^(포스팅은 계속 올렸음에도)
Multipli 시리즈 12/데이터 신뢰성 확보 전략, 블록체인에서 투명성을 유지하는 방식
7D 기준으로 보상하는 Multipli, 지난 주 7위에서 현재 변동 없이 7위를 유지 하고 있습니다.
30D, 3M 순위가 나름 견고해서 지속적으로 노력하면 순위를 잘 유지 할 수 있을 것 같습니다.
오랜만에 올리는 시리즈네요 ^^
Start !
AI 기반 DeFi 시스템의 핵심은 데이터의 정확성입니다.
AI가 아무리 정교한 판단을 내리더라도, 그 판단의 근거가 되는 데이터가 불완전하거나 조작된다면 결과는 왜곡될 수밖에 없겠죠.
Multipli는 이 문제를 인식하고, 데이터의 신뢰성(Data Integrity)을 확보하기 위한 다층적인 구조를 구축 하고 있습니다.
1. 신뢰의 기반/온체인 데이터 우선 구조
Multipli @multiplifi 데이터의 원천을 온체인(블록체인 상의 실제 거래 데이터) 에 두고 있습니다.
이는 중앙화된 API나 외부 데이터베이스보다 훨씬 투명하며, 누구나 트랜잭션 기록을 검증할 수 있다는 장점이 있습니다.
모든 자산 이동, 리밸런싱, 보상 분배 내역은 온체인에 기록됩니다.
AI의 의사결정 과정에서 사용된 데이터의 주요 해시값이 블록체인에 저장되기에 어떤 데이터에 기반한 결정이었는가를 추적할 수 있는 것 이죠.
이로써 Multipli의 운용 과정은 검증 가능한 자동화(Verifiable Automation) 로 발전 할 수 있는 것 입니다.
2. 데이터 신뢰성 보강/오라클 통합 구조
DeFi 시장에서 오프체인 정보(가격, 환율, 유동성 등)는 여전히 필수적입니다.
Multipli는 이를 안전하게 반영하기 위해 다중 오라클(Multi-Oracle) 시스템을 사용합니다.
Chainlink, Pyth, Redstone 등 여러 데이터 소스를 교차 검증 하여 단일 오라클에 오류가 발생할 경우 자동으로 백업 소스 전환 됩니다.
AI는 여러 오라클에서 받은 데이터를 가중 평균 처리하여 이상 값을 제거 하며 이 구조를 통해 Multipli는 데이터 왜곡이나 공급자 리스크에 대비한 안정적인 정보 공급 체계를 유지합니다.
(이 방법은 산업 여러 곳에서 공정 개선 시 불필요한 과정을 없앨 때 사용하는 방법이기도 하죠)
3. AI 의사결정 검증/투명한 로그 구조
Multipli의 AI가 어떤 판단을 내렸는지, 그리고 그 판단이 어떤 데이터에 근거 했는지를 사용자가 확인할 수 있도록 의사결정 로그(Decision Log) 가 온체인에 남습니다.
각 전략 실행 시점의 입력 데이터, 모델 결과, 실행 내역이 모두 기록되며 사용자는 이를 통해 "AI가 왜 이런 결정을 내렸는가"를 직접 검증 가능 하게 됩니다.
이는 AI의 "블랙박스 문제"를 해결하기 위한 투명성 확보 장치로 기능하며 Multipli는 결과까지의 과정의 신뢰성(Process Integrity) 까지 보장하고 자 하는 것 입니다.
4. 데이터 이상치(Outlier) 탐지 및 자동 교정
AI 모델의 판단을 왜곡시킬 수 있는 데이터 이상치는 Multipli의 Anomaly Detection Layer 에서 사전에 차단됩니다.
비정상 거래량 급등, 비표준 수익률 등은 자동 필터링 되며 일정 임계값 이상 벗어난 데이터는 모델 입력에서 제외 됩니다.
예외 상황 발생 시 AI 모델은 중립 상태(Neutral Mode)로 전환되어 추가 데이터 확보 후 판단을 재개 합니다.
이 메커니즘은 DeFi 시장의 극단적 변동성 구간에서도 안정적인 의사 결정 품질을 유지하게 합니다.
(6-Sigma 개선 방법 통계 기법을 차용한 것 같네요 ^^)
5. 커뮤니티 검증과 투명한 거버넌스
Multipli는 거버넌스 레이어를 통해 커뮤니티가 데이터의 진위 여부를 확인하고, 필요 시 AI 운용 로직에 대한 검증 요청(Audit Request) 을 제안할 수 있습니다.
커뮤니티는 데이터 오류나 비정상 판단을 제보 가능 하며 $MULTI 홀더 투표를 통해 개선안 채택 여부 결정하게 됩니다.
개선된 로직은 스마트컨트랙트를 통해 자동 반영
즉, AI의 판단은 절대적이지 않으며, 데이터의 투명성은 커뮤니티의 감시와 참여 속에서 완성됩니다.
결론
Multipli의 데이터 신뢰성 전략은 세 가지 핵심 원칙으로 요약됩니다.
온체인 기록: 모든 데이터와 의사 결정은 검증 가능한 형태로 남는다.
다중 오라클: 외부 정보는 교차 검증을 통해 신뢰를 확보한다.
커뮤니티 검증: AI의 판단은 거버넌스를 통해 지속적으로 감시된다.
Multipli는 이를 통해 AI-Driven DeFi의 핵심인 "신뢰 가능한 자동화"를 실현하고 자 하는 것 입니다.
1,15 тис.
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