대부분의 보안 시스템은 잘못된 질문을 던지고 있습니다.

그들은 "당신은 누구입니까?"라고 묻습니다. 하지만 AI는 이미 당신의 얼굴, 목소리, 행동을 요구에 따라 생성할 수 있습니다. 정체성 신호(identity signal)는 온전하지만, 존재 신호(presence signal)는 사라졌습니다.

이제 중요한 질문은 다릅니다: "당신은 지속적으로 그곳에 있습니까?"

정체성은 스냅샷(snapshot)입니다. 연속성(continuity)은 궤적(trajectory)입니다. AI가 원하는 대로 어떤 스냅샷이든 생성할 수 있는 세상에서, 궤적만이 조작할 수 없는 유일한 것입니다.

우리는 이를 위한 프로토콜을 구축했습니다: CPS-0001.

CPS-0001은 엔진 독립적인 연속성 영수증(Continuity Receipts)을 정의합니다. 이는 시간이 지남에 따라 지속적인 존재를 증명하는 자기 검증형 암호화 객체(self-verifying cryptographic objects)입니다.

각 영수증은:
• Ed25519를 통해 증거 데이터를 서명합니다.
• SHA-256 해시를 통해 이전 영수증과 연결됩니다.
• 7단계 컨트랙트(V₁–V₇)에 의해 검증됩니다.
• 카메라, IMU, 챌린지-응답(challenge-response) 등 어떤 센서나 알고리즘에 의해서도 생성될 수 있습니다.

위조 비용 프레임워크 (The Forgery Cost Framework)

조작 불가능한 단일 신호란 존재하지 않습니다. 그래서 우리는 단 하나를 찾지 않습니다.

대신, 일관된 위조 증거를 유지하는 데 드는 증가하는 비용을 측정합니다:

단일 프레임 → 1×

시간적 일관성 (Temporal consistency) → 5×
교차 모달 (Cross-modal) (IMU + 카메라) → 25×
라이브 챌린지 (Live challenge) → 100×

4개의 증거 엔진 (Four Evidence Engines) — 576회 실행

• EE-001 (PES): 생물학적 노이즈 분석 — Cohen's d = 2.1
• EE-002 (Cross-modal): 316회 실험 전반에 걸쳐 100% 시간적 정렬(temporal alignment) 달성
• EE-003 (Challenge-response): 무작위 자이로스코프 테스트 — 60% 통과
• VS-001 (Pipeline): 듀얼 엔진 파이프라인 — 93% 통과율

준비 중인 arXiv 논문: "Continuity Proofs: An Evidence-Based Framework for Verifying Persistent Entity Presence"

모든 코드는 공개되어 있습니다 (Apache 2.0). 모든 데이터는 공개되어 있습니다. 모든 한계점은 결과와 함께 문서화되었습니다.

완벽함이 아닙니다. 비대칭성(Asymmetry)입니다.

thecontinuitylab.org | github.com/myshapeprotocol/myshape-protocol