지갑 방화벽(Wallet Firewall): EVM 지갑을 위한 서명 전 보안 계층
요약
Wallet Firewall은 EVM 지갑 사용자가 트랜잭션에 서명하기 전, 원시(raw) 트랜잭션을 분석하는 보안 계층입니다. 이 도구는 트랜잭션을 디코드하고 컨트랙트를 확인하며 위험도를 점수화하여 SAFE, REVIEW, BLOCK 세 가지 판결을 내립니다. 이를 통해 사용자는 자금이 지갑을 떠나기 전 트랜잭션의 위험성을 명확히 이해할 수 있습니다.
핵심 포인트
- EVM 지갑용 서명 전 보안 계층으로 작동합니다.
- 트랜잭션을 디코드하고 컨트랙트를 분석하여 위험도를 점수화합니다.
- SAFE, REVIEW, BLOCK 세 가지 판결을 제공하여 사용자에게 명확한 가이드를 제시합니다.
- Next.js, wagmi, viem, TypeScript 스택으로 구현되었습니다.
내가 만든 것
Wallet Firewall은 EVM 지갑을 위한 서명 전 트랜잭션 보안 계층입니다.
매일 사람들은 자신이 이해하지 못하는 트랜잭션에 무분별하게 서명하여 자금을 잃습니다. MetaMask 팝업창에는 무서운 형태의 16진수 문자열이 표시되고, 사용자는 그저 '확인' 버튼을 누릅니다.
Wallet Firewall은 이 문제를 해결합니다. 사용자가 서명하기 전에 트랜잭션을 디코드(decode)하고, 컨트랙트를 확인하며, 위험도를 점수화합니다. 그리고 세 가지 판결 중 하나를 반환합니다: SAFE, REVIEW, 또는 BLOCK. 각 판결에는 평이한 언어 설명이 함께 제공되므로, 자금이 지갑을 떠나기 전에 트랜잭션이 왜 위험한지 정확히 알 수 있습니다.
데모
원시(raw) 트랜잭션 페이로드를 분석하고 악의적인 활동을 차단하는 과정을 보여주는 60초짜리 워크스루입니다:
(실시간 배포: wallet-firewall.vercel.app)
코드
GitHub logo superwavvy / Wallet-Firewall
EVM 트랜잭션을 위한 결정론적 위험 엔진. 서명하기 전에 무엇을 서명하는지 아세요.
🧱 Wallet Firewall
서명하기 전에 무엇을 서명하는지 아세요.
사용자가 트랜잭션에 서명하기 전에 EVM 트랜잭션을 분석하는 결정론적 보안 계층입니다. 디코드하고, 시뮬레이션(simulate)하며, 점수화하고, 설명합니다 — 그리고 SAFE, REVIEW, 또는 BLOCK의 판결을 내립니다.
작동 방식
| 단계 | 설명 |
|---|---|
| Decode | 함수 선택자(function selectors)를 추출하여 시그니처에 매핑합니다 |
| ... |

아키텍처 (Architecture)
Wallet -> Transaction -> Decoder -> Contract Intel -> Simulation
-> 자산/권한 분석 (Asset/Permission Analysis) -> 결정론적 위험 엔진 (Deterministic Risk Engine)
-> AI 설명 (AI Explanation) -> SAFE /
…
제작 과정 (How I Built It)
스택은 Next.js, wagmi, viem, TypeScript입니다.
AI 부분: 보안 도구는 최종 결정을 내리는 데 LLM에 의존할 수 없습니다. 왜냐하면 LLM은 환각(hallucinate)을 일으키고 비결정론적(non-deterministic)이기 때문입니다. Wallet Firewall는 결정론적 위험 엔진 (하드코딩된 HARD_BLOCK 신호 및 0-100 점수 시스템)을 사용하여 최종 판단을 내립니다.
Groq LLM은 오직 설명(explanation) 계층에만 사용됩니다. 결정론적 엔진이 트랜잭션에 플래그를 지정하면, LLM은 바이트코드를 평이한 영어로 번역하여 사용자가 위협을 이해할 수 있도록 합니다. AI가 설명하고; 결정론적 엔진이 결정합니다.
오픈 혁신(Open Innovation)의 중요성
오픈 소스 AI와 오픈 프로토콜 덕분에 이것이 가능했습니다. 왜냐하면 EVM (Ethereum)은 오픈 표준이기 때문에, 저는 폐쇄적인 엔터프라이즈 API에 비용을 지불하지 않고 viem과 wagmi를 사용하여 원시 calldata를 디코딩할 수 있었기 때문입니다.
AI 계층의 경우, Groq (예: gpt-oss-120b와 같은 오픈 가중치 모델 실행)을 사용함으로써 막대한 API 예산을 소진하지 않고 모바일 폰의 Termux에서 이것을 구축할 수 있었습니다. 폐쇄적이고 비싼 API였다면 무료/인디 보안 도구를 만드는 것이 불가능했을 것입니다.
나의 에이전트 세션 (My Agent Session)
저는 이 모든 것을 Android의 Termux를 사용하여 완전히 구축했습니다. 저는 페어 프로그래머(pair programmer)로서 AI 에이전트를 많이 사용했습니다. AI에게 Solidity 가정을 검토하는 감사자 역할을 맡기고, ARM64에서 Webpack 대 Turbopack 빌드 오류를 디버깅하게 했으며, 60초짜리 제품 데모 스크립트 작성을 도와주게 했습니다.
수상 부문 (Prize Categories)
- 사이드 허슬 (Side Hustle)
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