체이널리시스 "블록체인 분석도 검증 가능해야"...온톨로지·증거 프레임워크 첫 공개

체이널리시스(Chainalysis)가 블록체인 분석 데이터의 분류 기준과 검증 체계를 담은 '온톨로지(Ontology) 리포트'를 발표했다. 회사는 업계 최초로 공식 온톨로지(데이터 분류 체계)와 증거(Evidence) 프레임워크를 공개하며, 블록체인 분석 데이터의 신뢰성과 재현 가능성을 높이기 위한 기준을 제시했다고 밝혔다.

14일 체이널리시스에 따르면 블록체인 분석 데이터는 현재 법원 판결, 금융기관의 거래 심사, 수사기관의 범죄 추적 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 데이터가 어떤 기준과 증거를 바탕으로 도출됐는지 객관적으로 검증할 수 있는 공통 기준은 부족했다고 설명했다.

체이널리시스는 지난 10여 년간 업계에서 '클러스터(Cluster)'라는 용어가 서로 다른 개념을 구분 없이 포괄적으로 사용돼 왔다고 지적했다. 하나의 지갑 그룹을 식별하는 구조 분석과 특정 개인·기업·서비스에 대한 귀속(Attribution), 실제 운영 주체를 판단하는 과정은 서로 다른 문제임에도 동일한 개념으로 취급돼 왔다는 설명이다.

회사는 이러한 구분이 명확하지 않을 경우 동일한 주소에 대해서도 서로 다른 분석 결과가 나올 수 있으며, 이는 거래 심사나 수사, 사법 판단에도 영향을 줄 수 있다고 밝혔다.

이번에 공개한 온톨로지는 기존의 '클러스터' 개념을 구조 분석(티어 1)과 귀속 및 운영 주체 판단(티어 2)으로 구분하고, 각 단계별로 서로 다른 검증 기준을 적용한 것이 핵심이다.

구조 분석은 동일한 지갑 그룹을 구성하는 주소를 식별하는 단계로, 누구나 동일한 결과를 재현할 수 있고 외부 감사가 가능해야 한다는 원칙을 적용했다. 체이널리시스는 이러한 이유로 주소 그룹을 식별하는 기초 분석에는 결과가 달라질 수 있는 머신러닝을 사용하지 않는다고 설명했다.

귀속 분석과 운영 주체 판단 단계에서는 해당 지갑이 어떤 개인·기업·서비스와 연결되는지, 실제 운영 주체가 누구인지 판단한다. 체이널리시스는 이 과정에서 미국 정보공동체 지침(ICD 203)을 참고해 분석 근거와 판단의 신뢰 수준을 함께 제시하는 방식을 적용했다고 밝혔다.

회사 측은 이번 발표가 새로운 기준을 도입한 것이 아니라, 창립 초기부터 내부적으로 적용해온 원칙을 처음으로 공식 문서화한 것이라고 설명했다. 또한 특정 기준을 업계에 강요하거나 경쟁사를 평가하기 위한 목적이 아니라, 블록체인 분석 데이터가 "어떤 근거로 도출됐는지", "동일한 결과를 재현할 수 있는지"를 설명할 수 있는 공통 기준을 제시하기 위한 것이라고 밝혔다.

체이널리시스는 자사 분석 방법론이 사법적·학술적 검증도 거쳤다고 강조했다.

회사에 따르면 미국 연방법원 '미국 대 스털링고프(United States v. Sterlingov)' 사건에서 과학적 증거의 신뢰성을 심사하는 다우버트(Daubert) 기준을 통과했으며, 블록체인 분석 기업 가운데 이를 통과한 사례는 현재까지 체이널리시스가 유일하다.

또 네덜란드 델프트공과대학교 연구진이 정보보안 학회 유즈닉스 시큐리티(USENIX Security)에서 발표한 연구에서는 실제 정답 데이터를 활용한 검증 과정에 실명을 공개한 채 참여한 유일한 블록체인 분석 기업이라고 밝혔다.

체이널리시스는 이러한 검증 사례가 실제 수사 현장에서도 활용되고 있다고 설명했다. 서울경찰청이 국제 해킹 조직 수사 과정에서 자금 추적을 위해 체이널리시스 리액터(Reactor)를 활용한 사례를 소개하며, 해외에서 검증된 방법론이 국내 수사 현장에서도 활용되고 있다고 덧붙였다.

체이널리시스는 "블록체인 분석 데이터가 법원 판결과 금융기관의 거래 모니터링, 범죄 수사의 근거로 활용되는 만큼, 앞으로는 분석 결과뿐 아니라 그 결과를 도출한 방법론과 검증 과정도 함께 검증받아야 한다"며 "이번 온톨로지와 증거 프레임워크 공개가 업계의 신뢰성과 투명성을 높이는 출발점이 되기를 기대한다"고 밝혔다.