서클(Circle)($CRCL) 연구진이 x402 결제 이력으로 AI 에이전트용 서비스 제공자 순위를 매기는 평판 체계 Anduin을 제안했다. 연구진은 과거 결제 기록을 이용해 추천 정확도와 순위 조작 비용을 평가했다.
Foresight News는 13일 서클 리서치가 Anduin 제안 내용을 공개했다고 보도했다. 논문은 11월 3일 공개됐으며, 분석 대상은 3월 23일부터 8월 26일까지 157일간 16개 블록체인에서 이뤄진 x402 결제 6607만3201건이다. 결제 총액은 610만달러(약 81억4000만원)였다.
거래 기록에는 구매자 16만2882명과 서비스 제공자 5만390곳이 포함됐고, 건당 결제액 중간값은 0.01달러(약 13원)였다. 연구진은 집계 과정에서 자체 결제를 제외했으며, 미확인 결제 중개자와 미등록 판매자가 관여한 일부 거래는 포착되지 않을 수 있다고 밝혔다. 이 거래량은 분석에 사용한 결제 기록이며, Anduin을 실제 서비스에 적용해 처리한 결제 건수는 아니다.
x402는 웹서비스가 HTTP 402 상태 코드로 결제를 요청하면 구매자가 서명된 결제 승인을 전달하고, 중개자가 온체인 정산을 처리하는 방식이다. 연구에 포함된 결제는 유에스디코인(USDC)과 테더(USDT) 등 스테이블코인을 중심으로 이뤄졌다.
서클은 앞서 AI 에이전트가 서비스의 가격과 기능을 확인하고 결제하도록 설계한 Agent Marketplace를 Agent Stack에 포함했다. 베니스가 이 장터의 서비스 제공자로 등록됐다는 보도도 있었다. 이번 연구는 결제 이후 에이전트가 어느 제공자를 선택할지 판단하는 문제를 다뤘다.
연구진이 지적한 문제는 거래량이나 이용자 수를 바탕으로 한 순위가 부풀려질 수 있다는 점이다. 한 주체가 여러 지갑을 만들어 자신이 운영하는 서비스에 반복 결제하면 실제 이용자가 많은 것처럼 보일 수 있다. 이런 식으로 가짜 신원을 만들어 평판을 높이는 행위를 시빌 공격이라고 한다.
Anduin은 구매자가 과거에 결제한 제공자를 출발점으로 삼아 결제 관계를 추적한다. 같은 제공자를 이용한 다른 구매자가 새 제공자에게 결제했는지 살펴보고, 이 연결을 바탕으로 아직 거래하지 않은 후보의 순위를 계산한다.
연구진이 설정한 공격 모델에서는 공격자가 가짜 지갑끼리 자금을 돌리는 것만으로 구매자의 추천 순위를 높일 수 없다. 순위를 끌어올리려면 해당 구매자가 이미 이용한 독립적인 제공자에게 실제로 비용을 지불해야 한다. 이는 구매자의 기존 결제 관계를 공격 비용의 기준으로 삼기 때문이다.
Anduin은 하나의 계산식이 아니라 최대 유량 방식과 이를 완화한 두 가지 변형 등 세 가지 알고리즘으로 구성됐다. 연구진은 추천 성능과 조작 비용을 함께 평가해 각 방식의 차이를 비교했다.
성능 시험은 한국시간 6월 21일 오전 9시를 기준으로 직전 90일간의 결제 기록을 사용했다. 이 범위에는 결제 2442만9942건과 383만달러(약 51억900만원)가 포함됐다.
연구진은 전체 구매자 13만6646명 가운데 이후 30일 동안 다시 거래한 3656명을 확인했다. 이 중 이전에 결제하지 않았던 서비스 제공자를 처음 이용한 813명이 정확도 평가 대상이었다. 여기서 성숙 제공자는 두 명 이상의 구매자가 결제한 제공자를 뜻한다.
813명 평가군에서 증폭 유량 방식의 한 설정은 구매자가 다음으로 실제 이용한 제공자를 1위로 맞힌 비율이 23.6%였다. 협업 필터링 방식은 23.2%, 결제 건수만 세는 방식은 3.7%였다.
다만 23.6%는 결제액을 로그 방식으로 반영한 설정에서 나온 결과다. 공격 비용 비교는 결제액에 수수료를 더해 가중한 별도 설정으로 계산됐다. 같은 수수료 포함 설정에서 증폭 유량 방식의 1위 적중률은 22.8%였다.
모의 공격에서 특정 제공자를 813명 모두의 추천 목록 1위로 올리는 데 증폭 유량 방식은 8259달러(약 1102만원)가 필요했다. 협업 필터링 방식의 비용은 358달러(약 48만원)로, Anduin 쪽이 약 23배 높았다. 두 비용은 연구진이 설정한 공격 조건에서 계산한 최소치다.
이 수치는 실제 시장에서 조작을 막는 데 드는 비용을 측정한 결과가 아니다. 연구진은 과거 결제 기록을 바탕으로 공격 상황을 시뮬레이션했으며, Anduin의 실제 서비스 적용 성과는 평가하지 않았다.
결제 이력이 없는 구매자는 기존에 이용한 제공자나 연결된 후보가 없어 이 방식으로 순위를 매길 수 없다. 여러 AI 에이전트가 지갑 하나를 함께 쓰면 서로 다른 결제 이력이 섞여 추천에 잡음이 생길 수 있다고 논문은 설명했다.
평가 기준은 구매자가 다음에 선택한 제공자를 순위에서 얼마나 잘 맞혔는지였으며, 서비스의 답변이나 품질을 직접 검증한 것은 아니다.
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