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암호화폐 사이버 보안 기업 트루가드(Trugard)와 온체인 신뢰 프로토콜 웨버시(Webacy)가 인공지능(AI)을 활용한 지갑 주소 중독(Address Poisoning) 탐지 시스템을 공동 개발했다.
양사는 5월 21일(현지시간) 코인텔레그래프와 공유한 발표를 통해, 이번 도구가 웨버시의 ‘암호화폐 의사결정 툴’의 일부로 통합됐으며, 실시간 거래 데이터를 기반으로 한 감독학습(machine learning) 모델을 활용한다고 설명했다. 여기에 온체인 데이터 분석, 특성 엔지니어링(feature engineering), 사용자의 행동 맥락까지 결합돼 고도화된 탐지 정확도를 구현한다는 것이 핵심이다.
이번에 선보인 AI 기반 도구는 현재까지 알려진 공격 사례를 기반으로 97%의 정탐률을 기록한 것으로 평가받았다. 웨버시 공동 창업자 마이카 이소가와(Maika Isogawa)는 “지갑 주소 중독은 암호화폐 사기 가운데 가장 많이 보고되지 않지만 매우 피해가 큰 유형”이라며 “사용자가 화면에 보이는 지갑 주소를 그대로 신뢰한다는 기본적인 심리를 악용한다”고 지적했다.
지갑 주소 중독은 사용자에게 발송된 트랜잭션 히스토리에 공격자가 유사한 지갑 주소를 삽입해 사용자가 실수로 잘못된 대상에게 송금하게 만드는 사기 수법이다. 이에 따라, 이번 도구가 제공하는 사전 탐지 기능은 향후 사용자 보안 강화에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
최근 들어 암호화폐 환경에서 정교한 사회공학적 공격이 증가하고 있는 가운데, AI와 온체인 데이터의 융합을 통해 이를 사전에 식별하려는 시도가 속속 등장하고 있다. 트루가드와 웨버시의 협력 모델은 그 중에서도 기술적·실용적 완성도를 높인 사례로 주목받고 있다.
