검증에 대한 전통적인 접근 방식은 끊임없는 군비 경쟁입니다. 즉, AI가 재현할 수 없는 신호를 찾는 과정입니다.

우리는 이 전략이 구조적으로 결함이 있다고 믿습니다. 이 방식은 급격한 AI 발전 앞에서 결코 유지될 수 없는 정적인 기술적 우위를 가정하기 때문입니다.

그것이 바로 우리가 "고정 불가능한 신호 (unfreezable signal)"를 찾는 것을 중단한 이유입니다. 대신, 우리는 더 내구성이 있고 근본적인 요소인 '비용 비대칭성 (Cost Asymmetry)'을 중심으로 프레임워크를 구축했습니다.

위조 비용 프레임워크 (Forgery Cost Framework)를 소개합니다:

🔹 단일 AI 생성 프레임: 거의 제로에 가까운 비용 💸

🔹 + 시간적 일관성 (Temporal Consistency): 5배의 비용 승수 ⏳

🔹 + 교차 모달 (Cross-modal) (카메라 + IMU): 25배의 비용 승수 📡

🔹 + 실시간 무작위 챌린지 (Live Randomized Challenge): 100배의 비용 승수 🎲

각 비용 승수는 구조적입니다. 독립적이고 이질적인 증거 채널 전반에 걸쳐 일관되고 믿을 만한 거짓말을 유지하는 것은, 단일한 그럴듯한 출력을 생성하는 것보다 기하급수적으로 더 어렵고 계산 비용이 많이 들기 때문에 존재합니다.

이것이 CPS-0001이 설계 단계부터 엔진 독립적 (engine-independent)인 이유입니다. 완벽하고 독점적인 센서 하나가 필요한 것이 아닙니다. 더 많은 증거 채널을 추가할수록 위조는 경제적으로 불가능해지는 반면, 검증은 저렴하게 유지되는 아키텍처가 필요합니다.

우리의 증거는 프로토콜에 있습니다:

📊 동일한 프로토콜을 사용하는 네 가지 증거 엔진:

✅ EE-001 (PES): Cohen's d = 2.1 (높은 효과 크기)

✅ EE-002 (Cross-modal): 316회의 테스트 전반에 걸쳐 100% 시간적 정렬 (temporal alignment)

✅ EE-003 (Challenge-response): 200회의 테스트에서 60% 통과율

✅ VS-001 (Pipeline): 듀얼 엔진 파이프라인, 93% 통과율

목표는 모든 위조를 막는 것이 아닙니다. 목표는 위조를 할 가치가 없게 만드는 것입니다.

우리는 Apache 2.0 라이선스 하에 디지털 신원 검증의 미래를 오픈 소스로 공개합니다. 연구에 참여하고 우리와 함께 구축해 나가십시오.

🔗 오픈 프로토콜 (Apache 2.0): https://lnkd.in/gFwsvM2Z

🌐 연구 허브: thecontinuitylab.org

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