Duron Epps, 창립자 · 2026년 8월

2026년 5월 29일, Taylor Hornby라는 보안 엔지니어는 Anthropic의 Claude AI와 마주 앉아 Zcash의 프라이빗 트랜잭션 (private transaction) 시스템의 핵심인 암호화 회로 (cryptographic circuit)를 감사 (audit)해 달라고 요청했습니다. 불과 몇 시간 만에, AI는 인간이 4년 동안 검토하며 놓쳤던 것을 찾아냈습니다. 바로 어떤 공격자든 무제한으로 위조된 ZEC를 발행할 수 있게 만드는 두 줄의 코드였습니다. 이 과정은 Zcash의 보호된 풀 (shielded pool) 내부에서 아무도 감지할 수 없도록 조용하고 보이지 않게 이루어질 수 있었습니다.

6월 1일까지 긴급 하드 포크 (hard fork)를 통해 버그를 패치했습니다. 6월 5일에 이루어진 공개 발표는 그럼에도 불구하고 하룻밤 사이에 Zcash 가격의 40%를 폭락시켰습니다.

확인된 자금 도난 사례는 없었습니다. 하지만 여기 불편한 현실이 있습니다. Orchard는 프라이버시 풀 (privacy pool)이기 때문에, 누군가가 2022년부터 이미 그 버그를 악용해 왔는지 여부를 우리는 결코 확실히 알 수 없을 것입니다.

이것이 바로 현재 Web3 빌더들이 처한 세상입니다. 취약점을 찾아내고 수정하기 위해 배치된 것과 동일한 AI 역량이 반대편에서는 무기화되고 있습니다. 그리고 "공격받는 것"과 "보호받는 것" 사이의 간극은 그 어느 때보다 좁아졌으며, 어느 쪽이 먼저 움직이느냐에 따라 결정됩니다.

범죄자들이 현재 실제로 AI를 사용하여 하고 있는 일

이러한 차이는 중요합니다. 현재 암호화폐 분야에서 가장 위험한 AI 기반 공격은 순수한 코드 익스플로잇 (code exploits)이 아닙니다. 그것은 다음 두 가지를 결합한 하이브리드 공격 (hybrid attacks)입니다:

1. 자동화된 취약점 발견 (Automated vulnerability discovery). 에이전트형 AI (Agentic AI)는 이제 배포된 스마트 컨트랙트 (smart contracts)를 스캔하고, 악용 가능한 패턴을 식별하며, 그 어떤 인간 보안 연구원보다 빠르게 작동 가능한 개념 증명 (proof-of-concept) 익스플로잇 코드를 생성할 수 있습니다. 과거에 수 주간의 수동 검토가 필요했던 작업이 이제는 월 20달러의 API 예산만으로 단 몇 시간 만에 완료됩니다.

2. 딥페이크 (deepfakes)로 강화된 인간 계층 공격 (Human-layer attacks). 스마트 컨트랙트 자체가 견고할 때, 공격자들은 키 (keys)를 가진 사람들을 노립니다. '서비스형 딥페이크 (Deepfake-as-a-Service)' 플랫폼은 2025년에 음성과 영상 클로닝 (cloning)을 매우 쉽게 접근 가능하도록 만들었습니다. AI가 생성한 피싱 이메일은 이제 인간이 작성한 이메일보다 4배 이상 높은 클릭률 (click-through rates)을 기록하고 있습니다. 단 한 번의 딥페이크 영상 통화로 영국의 엔지니어링 기업 Arup은 2,560만 달러의 손실을 입었습니다. 홍콩에서는 음성을 복제한 WhatsApp 메시지로 인해 1,850만 홍콩 달러의 손실이 발생했습니다. 이것들은 일회성 사건이 아니라, 이제는 문서화된 플레이북 전술 (playbook tactics)입니다.

수치들은 그 규모를 반영합니다. 북한 국가 해커들만 해도 2025년에 20.2억 달러를 훔쳤습니다. 그해 전체 암호화폐 손실액은 35억 달러에 달했습니다. 2026년 상반기, Blockaid는 212건의 확인된 익스플로잇 (exploits)을 통해 11억 달러의 손실을 기록했습니다. AI 기반 사기 활동은 전년 대비 약 500% 증가했습니다.

Zcash 사례는 아무도 제대로 프레임화하지 못한 가장 중요한 이야기입니다
Zcash 공개에 대한 대부분의 보도는 이를 무서운 '아찔한 사고 (near-miss)'로 다루었습니다. 실제로 그러했습니다. 하지만 실제 교훈은 가격 하락이 시사하는 바와는 정반대입니다.

Orchard 회로 (circuit)를 검토한 모든 인간 감사 (audit)에서 발견되지 않았던 4년 된 치명적인 취약점이, AI에 의해 단 한 번의 세션 만에 발견되었습니다. 범죄자들이 공격용으로 배치하고 있는 것과 동일한 기술, 즉 복잡한 코드에 대한 대규모 언어 모델 (large language model) 추론 기술이 여기서는 단 1달러도 도난당하기 전에 전체 생태계를 보호하는 데 사용되었습니다.

그것은 우연이 아닙니다. 지금 이 순간을 정의하는 것은 바로 비대칭성입니다. 즉, AI 감사 (AI auditing)는 인간의 검토가 결코 따라갈 수 없는 방식으로 확장됩니다. 인간 보안 연구원은 하루에 아마도 수천 줄 정도의 복잡한 암호화 코드 (cryptographic code)를 깊이 있게 검토할 수 있을 것입니다. 반면 AI는 알려진 취약점 패턴 (vulnerability patterns)을 교차 참조하고, 불변량 (invariants)을 확인하며, 앞뒤가 맞지 않는 부분을 표시하면서 단 몇 분 만에 전체 프로토콜의 코드베이스 (codebase)를 추론할 수 있습니다.

Zcash 팀은 버그가 발견된 후 빠르게 움직였습니다. 모든 Web3 팀이 스스로에게 던져야 할 질문은 이것입니다: '4년간의 인간 검토에서도 잡아내지 못한 무언가가 지금 당신의 코드 안에 자리 잡고 있지는 않은가?'

스마트 컨트랙트 (Smart Contracts)가 구체적으로 공격받는 지점
배포된 스마트 컨트랙트의 공격 표면 (attack surface)은 전통적인 소프트웨어와 다릅니다. 패치 서버 (patch server)가 없으며, '업데이트를 되돌리기 (roll back)'도 불가능합니다. 온체인 (on-chain)에서 취약점이 악용되면 대개 되돌릴 수 없습니다. 이는 계산 방식을 완전히 바꿉니다. 배포 전 보안 (pre-deployment security)은 있으면 좋은 기능이 아니라, 당신에게 주어진 유일한 기회입니다.

AI가 가장 확실하게 잡아내는 취약점은 역사적으로 가장 큰 손실을 초래했던 것들입니다:

재진입 공격 (Reentrancy attacks)은 2016년 DAO 해킹 이후 알려진 패턴임에도 불구하고 여전히 가장 큰 DeFi 악용 사례의 원인이 되고 있습니다. 이 공격은 시간 압박 속에서 진행되는 인간의 검토를 빠져나갈 만큼 충분히 미묘합니다. 하지만 AI는 지치지 않으며 섹션을 건너뛰지도 않습니다.

액세스 제어 결함 (Access control flaws)은 관리자 전용이어야 하지만 그렇지 않은 함수, 또는 탈취될 수 있는 소유권 패턴 등으로, 주요 손실의 두 번째로 흔한 원인입니다. 이들은 언뜻 보기에는 괜찮아 보이지만 특정 호출 시퀀스 (call sequences) 하에서 실패하곤 합니다.

오라클 조작 (Oracle manipulation)은 인간이 포착하기 더 어렵습니다. 왜냐하면 적대적인 시장 상황에서 컨트랙트가 외부 가격 피드 (price feeds)와 어떻게 상호작용하는지를 이해해야 하기 때문입니다. AI는 단순히 코드 경로 (code paths)뿐만 아니라 경제적 공격 벡터 (economic attack vectors)에 대해서도 추론할 수 있습니다.

플래시 론 공격 표면 (Flash loan attack surfaces)은 공격자가 단 한 번의 트랜잭션 동안 사실상 무제한의 자본을 가지고 무엇을 할 수 있는지에 대해 고민할 것을 요구합니다. 대부분의 인간 검토자들은 기본적으로 이를 모델링하지 않지만, AI는 그렇게 합니다.

개발 프로세스의 공격 측면에서 AI 활용하기
Lazarus Group이 Bybit의 서명권자들을 대상으로 사회 공학적 공격 (social-engineer)을 수행하기 위해 AI를 사용하던 바로 그 주에, Shielded Labs는 Zcash의 암호화 회로 (cryptographic circuit)에서 위조 취약점을 찾기 위해 AI를 사용하고 있었습니다. 결과의 차이는 운이 아니라, 누가 먼저 움직였느냐의 차이였습니다.

이 원칙은 모든 스마트 컨트랙트 개발 팀에 적용됩니다:

배포 후가 아니라 배포 전에 감사 (Audit) 하십시오. 온체인 (on-chain)에 올라가는 모든 코드 라인은 가스비 (gas fees)를 지불하기 전에 AI에 의해 검토되어야 합니다. 개발 단계에서 재진입 버그 (reentrancy bug)를 잡아내는 것과 이더리움 메인넷 (Ethereum mainnet)에서 잡아내는 것의 비용 차이는 작지 않습니다. 그것은 코드 리뷰에서의 코멘트 하나와 5,000만 달러 규모의 익스플로잇 (exploit) 사후 분석 (post-mortem) 사이의 차이입니다.

단 한 번이 아니라 반복적으로 감사하십시오. 스마트 컨트랙트는 개발 과정에서 변경됩니다. 소유권 로직 (ownership logic), 자금 처리 (fund handling), 또는 외부 호출 패턴 (external call patterns)에 대한 각각의 유의미한 변경은 새로운 검토를 거쳐야 합니다. AI는 수동 감사 (manual audit) 한 번에 50,000달러를 지불하는 방식으로는 결코 불가능했던 경제적 타당성을 제공합니다.

감사 보고서를 투자자 담보로 취급하십시오. 무엇을 확인했고, 무엇을 발견했으며, 무엇을 수정했는지를 보여주는 문서화된 AI 감사 보고서는 전문가 수준의 보안 관행을 입증하는 증거입니다. DAO, 투자자, 그리고 기관 파트너들은 점점 더 이를 요구하고 있습니다.

인적 보안 계층 (human layer)을 철저히 관리하십시오. AI는 당신의 코드를 감사할 수 있습니다. 하지만 당신의 텔레그램 DM이나 팀의 이메일을 감사할 수는 없습니다. Bybit 해킹은 스마트 컨트랙트 취약점을 통해 발생한 것이 아니라, 서명 권한을 가진 사람들을 통해 발생했습니다. 하드웨어 월렛 (Hardware wallets), 시간 지연이 포함된 멀티시그 (multisig), 그리고 모든 긴급 승인 요청에 대한 회의적인 태도는 코드 이외의 방어 계층입니다.

우리가 만들고 있는 것
SmartContractAuditor.ai는 "Top-4 회사의 50,000달러 상당의 수동 감사 (manual audit)를 감당할 수 있는 팀"과 "검토 없이 배포하는 팀" 사이의 격차가 너무 크고 위험했기 때문에 존재합니다.

우리 플랫폼에서 스캔되는 모든 컨트랙트는 재진입 패턴 (reentrancy patterns), 접근 제어 로직 (access control logic), 정수 산술 (integer arithmetic), 오라클 의존성 (oracle dependencies), 플래시 론 공격 표면 (flash loan attack surfaces) 및 50개 이상의 기타 취약점 클래스를 확인하여 Zcash의 취약점을 찾아냈던 것과 동일한 AI 추론 (AI reasoning) 과정을 거칩니다. 여러분이 받게 될 보고서는 일반적인 체크리스트가 아닙니다. 해당 취약점에 대해 라인 단위의 참조 (line-level references), 심각도 점수 (severity scores), 공격 시나리오 (exploit scenarios), 그리고 수정 권장 사항 (fix recommendations)이 포함된 구체적인 결과물입니다.

범죄자들도 동일한 AI를 사용하고 있습니다. 문제는 당신이 그것을 먼저 사용하느냐 하는 것입니다.

작성자: Duron Epps, SmartContractAuditor.ai 설립자 · 최종 업데이트: 2026년 8월

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출처:

Crypto Hacks Hit All-Time High as North Korea Drains Over $600M and AI Agents Become New Target — TechTimes
AI Phishing, Supply Chains, and $3.5B Lost — Crypto's Brutal 2025 — CryptoNews
The ByBit Heist and the Future of U.S. Crypto Regulation — CSIS
Hackers steal $1.5 billion from exchange Bybit in biggest-ever crypto heist — CNBC
Claude AI Finds Critical Vulnerability in Zcash — Blockhead
Zcash plummets 38% as Shielded Labs reveals a major bug — CoinDesk
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Deepfake-as-a-Service Exploded in 2025: 2026 Threats Ahead — Cyble