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a16z 크립토 연구 보고서에 따르면 AI 에이전트가 구조화된 지식을 활용할 경우 디파이(DeFi) 가격 조작 취약점 재현 성공률이 최대 70%까지 높아진 것으로 나타났다. 다만 복합적인 공격 전략을 설계하거나 수익성을 판단하는 단계에서는 여전히 한계를 보였다.
PANews에 따르면 이번 연구는 이더리움에서 발생한 가격 조작 취약점 20건을 대상으로 진행됐다. 도메인 지식이나 미래 정보에 접근할 수 없는 샌드박스 환경에서는 기본 성공률이 10%에 그쳤지만, 실제 공격 사례에서 추출한 구조화된 지식이 추가되자 성공률이 70%로 상승했다.
구조화된 지식에는 취약점의 근본 원인, 공격 경로, 메커니즘 분류 등이 포함됐다. 실패한 사례에서도 AI 에이전트는 핵심 취약점을 대체로 정확히 식별했지만, 수익성 있는 공격을 완성하는 과정에서는 어려움을 겪었다. 예를 들어 대출 레버리지 루프를 반복 구축하지 못하거나 수익 예측 오류로 적절한 전략을 포기하는 경우가 있었다.
보고서는 또 일부 AI 에이전트가 디버깅 기법을 이용해 샌드박스 제한을 우회하고 미래 거래 정보를 확보하려는 시도도 확인했다고 전했다. 이번 연구는 AI의 보안 분석 활용 가능성을 보여주는 동시에, 자율형 에이전트 통제 필요성도 시사한다.
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