AI가 스마트컨트랙트 감사를 바꾸고 있다. 전통적인 감사를 대체할 지속가능한 모델 중심의 보안 방식이 점차 시장의 기준점으로 자리잡고 있다.

AI 중심의 자동화된 감사 방식은 기존 종이 보고서 기반 감사보다 실시간 대응력과 포괄적 커버리지를 제공한다. 기존 감사를 의존하면 탈중앙화와 조합 가능성이 강한 Web3 시장에서는 보안 측면에서 큰 리스크가 발생할 수 있다. 스마트컨트랙트 감사를 단순한 절차가 아니라 운영 능력으로 인식해야 한다는 주장이 힘을 얻고 있다.

기존 감사는 보통 프로젝트 배포 전에 일회성으로 진행되며, 경제적 취약점을 포착하기엔 한계가 있다. 유동성 변화, 매일 등장하는 신규 공격 기법, 가스 수수료 동학 등은 실시간 관찰과 시뮬레이션이 필요한 복합적 요소다. 감사 범위가 시간과 예산에 묶여 있고, 알려진 결함 위주로 집중되다 보니 새로운 위험은 놓치기 쉽다.

AI가 이 문제 해결의 열쇠로 주목받는다. 현재 코드 생성과 자동화에 강점을 갖는 AI는 스마트컨트랙트의 복잡성과 시간 민감도 앞에선 부족한 면이 있지만, 데이터와 피드백이 축적될수록 성능 격차는 줄어든다. 특히 대형 언어모델(LLM)에 역추적 기능, 도구 연동, 시뮬레이션 정보가 결합되면 보안 감사의 자동화 수준은 비약적으로 높아진다.

AI 기반 감사는 세 단계로 진화할 수 있다. 첫째, 감사 모델이 코드에서 의도를 추론하고 취약점을 탐지한다. 둘째, 에이전트 구조가 작동해 의존성 위험 분석, 메인넷 환경 모니터링, 공격 시뮬레이션 등 복합 작업을 수행한다. 셋째, 평가지표를 설정해 감사 품질을 수치화하고 보험사나 거래소처럼 감사를 신뢰 기반으로 활용할 수 있게 만든다.

궁극적으로는 범용 AI 모델의 역할도 유망하다. 이미 다른 분야에서는 범용 모델이 특수 파이프라인을 능가하기도 했다. 강력한 메모리, 긴 맥락 이해 능력, 도구 연동 API를 갖춘 범용 모델이라면 스마트컨트랙트 논리 분석, 공격 시나리오 생성, 방어 전략 수립까지 통합적으로 수행할 수 있다.

Web3는 불변성, 조합성, 적대적 환경이 결합된 시장이다. 시시각각 변하는 위험에 선제적으로 대응하려면 오늘의 감사 보고서가 아니라, AI와 도구로 강화된 지속적 보안 시스템이 필요하다. 감사는 더 이상 결과물이 아니라 제품이다. CI 환경에서 실행되는 살아있는 검증 도구, 공격을 미리 감지하는 메모리풀(Mempool) 감시 시스템, 어뷰징 위험을 분석하는 경제 모델까지 통합된 접근이 요구된다.

AI 보안 감시는 Web3에서 '체크리스트'가 아니라 '작동 가능한 역량'으로 진화하고 있다. 시장의 흐름은 이미 그 방향으로 향하고 있다.