체이널리시스, '워크플로우' 출시…온체인 사기조사 자동화로 대응 속도↑

체이널리시스, 온체인 조사 자동화하는 '워크플로우' 도구 출시

블록체인 데이터 분석 기업 체이널리시스가 온체인 범죄 조사와 준법 감시 업무의 문턱을 낮추기 위해 코딩 없이 활용 가능한 자동화 기능 ‘워크플로우(Workflows)’를 선보였다.

체이널리시스는 18일(현지시간) 해당 기능을 정식 도입하고, 기술 전문가가 아닌 일반 조사자나 준법감시 팀도 블록체인 데이터를 직접 다룰 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 워크플로우는 SQL이나 파이썬 같은 복잡한 코드를 작성하지 않고도 사전 정의된 분석 템플릿을 실행할 수 있게 해주는 도구다. 회사 측은 “반복적인 조사를 표준화된 형식으로 수행할 수 있어 생산성과 일관성을 높일 수 있다”고 설명했다.

체이널리시스의 제품 관리자 에킴 부윅(Ekim Buyuk)은 “기존에는 많은 시간이 걸리고 기술 역량이 필요한 작업이었지만, 이제는 누구나 몇 분 만에 처리할 수 있다. 이 도구는 사용자에게 복잡한 데이터 구조를 이해하라고 요구하는 대신, 조사자가 생각하는 핵심 질문에 집중할 수 있게 돕는다”고 말했다.

그는 또 최근 범죄자들이 인공지능(AI) 같은 신기술을 빠르게 흡수하며 사기 수법을 고도화하고 있다고 지적했다. 체이널리시스의 내부 조사에 따르면 AI를 활용한 사기 수법은 피해자로부터 갈취한 자금이 기존 방식보다 평균 4.5배 많았던 것으로 분석됐다. 이는 최신 기술을 악용하는 사기 패턴이 증가하고 있다는 것을 보여주는 단적인 예다.

사기 범죄 조사에서 또 다른 어려움은 단일 피해자에게서 갈취한 금액이 상대적으로 적어 보일 수 있지만, 온체인 데이터를 분석하면 수백에서 수천 명의 피해자가 연결된 광범위한 사기 네트워크를 밝혀낼 수 있다는 점이다.

AI 기반 사기 급증…2025년 피해액만 약 25조 원

체이널리시스가 발표한 ‘2025년 암호화폐 사기 및 부정행위 보고서’에 따르면, 지난해 전체 피해 규모는 약 170억 달러(약 25조 1,090억 원)에 달했다. 피해 규모가 크게 증가한 배경에는 AI와 딥페이크 기술, 조직적 자금세탁 네트워크 등을 활용한 ‘사기 산업화’가 있었다.

실제 여러 사건이 이런 흐름을 뒷받침하고 있다. 2026년 1월 2일, 한 공격자가 이더리움 가상 머신(EVM) 호환 네트워크에 걸쳐 수백 개 지갑을 해킹해 각 지갑당 2,000달러(약 295만 원) 미만을 탈취했다. 이 사건은 널리 퍼진 소규모 범죄지만, 체계적으로 설계된 공격일 가능성이 크다는 점에서 주목받았다. 블록체인 분석가 잭XBT(ZachXBT)는 이 사건이 지난 해 있었던 레저(Ledger) 해킹과 관련 있을 수 있다고 분석했다.

이외에도 사회 공학적 기법을 활용한 사기도 지속됐다. 잭XBT는 2025년 동안 약 200만 달러(약 29억 5,400만 원)를 탈취한 피의자를 추적했는데, 이 인물은 코인베이스 고객센터를 사칭한 것으로 드러났다.

긍정적인 신호도 있다. 블록체인 보안업체 펙실드(PeckShield)는 지난해 12월 기준 암호화폐 해킹 피해 규모가 7,600만 달러(약 1,122억 원)로 집계됐다고 밝혔다. 이는 11월의 1억 9,420만 달러(약 2,867억 원) 대비 약 60% 감소한 수치로, 보안 대응 역량이 강화되고 있음을 시사한다.

온체인 조사 대중화…AI 시대 보안 대응 본격화

체이널리시스의 이번 워크플로우 도입은 점점 정교해지는 암호화폐 범죄에 대응하기 위한 데이터 분석 시스템의 진화를 보여준다. 특히 고도화되는 AI 기반 사기의 확산 속에서, 더 많은 이용자들이 온체인 정보를 분석하고 대응 방안을 마련할 수 있는 인프라가 확장되고 있다는 점에서 의미가 크다.

앞으로도 사기 네트워크의 규모가 증가하고 수법이 다양화될 것으로 보이는 만큼, 이러한 자동화 도구가 암호화폐 생태계 전반의 보안을 높이는 데 기여할 수 있을지 주목된다.

💡 “AI 시대, 암호화폐 범죄는 진화 중… 대응력은 여전히 부족하다?”

AI 딥페이크부터 사칭, 수백 개 지갑을 노린 동시다발 공격까지… 이제 범죄조직은 온체인도 잘 알고, 최신 기술도 빠르게 활용합니다.

이번에 체이널리시스가 '워크플로우' 자동화 도구를 발표한 것처럼, 우리도 더 이상 수동 분석에만 머무를 순 없습니다.

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