Mind Network 의 FHE 기반 AI 에이전트 프라이버시 계층: 블록체인 익스플로잇의 55 % 가 암호화된 지능을 요구하는 이유
2025년, AI 에이전트가 블록체인 취약점을 활용하는 비중은 2%에서 55.88%로 급증했습니다. 이는 총 익스플로잇 수익이 5,000달러에서 460만 달러로 뛰어올랐음을 의미합니다. 이 단 하나의 통계는 불편한 진실을 드러냅니다. 블록체인 상에서 자율형 AI를 구동하는 인프라는 적대적인 환경을 염두에 두고 설계된 적이 없다는 점입니다. AI 에이전트가 생성하는 모든 트랜잭션, 모든 전략, 모든 데이터 요청은 전체 네트워크에 방송됩니다. 현재의 AI 에이전트가 스마트 컨트랙트 익스플로잇의 절반을 자율적으로 실행할 수 있는 세상에서, 이러한 투명성은 기능이 아니라 재앙에 가까운 취약점입니다.
Mind Network는 컴퓨터 과학의 "성배"라고 불리는 암호학적 돌파구인 완전 동형 암호 (Fully Homomorphic Encryption, FHE)에서 그 해결책을 찾고 있습니다. Binance Labs, Chainlink의 지원과 Ethereum Foundation으로부터 두 차례의 연구 보조금을 포함해 총 1,250만 달러의 자금을 확보한 그들은 암호화된 AI 연산을 현실로 만들기 위한 인프라를 구축하고 있습니다.
투명성의 함정: 현재의 블록체인 아키텍처가 AI 에이전트에게 적합하지 않은 이유
블록체인의 급진적인 투명성은 자율형 AI의 운영 방식과 근본적인 충돌을 일으킵니다. AI 에이전트가 컴퓨팅 리소스를 구매하거나, API 액세스 권한을 획득하거나, DeFi 전략을 실행할 때, 그 결제 행위는 단순히 획득한 리소스 이상의 정보를 노출합니다.
새로운 차익 거래 전략을 배포하는 트레이딩 에이전트를 예로 들어보겠습니다. 이 에이전트가 제출하는 모든 트랜잭션은 다음과 같은 정보를 노출합니다:
- 비용 구조 및 이익 마진
- 전략적 타이밍 및 실행 패턴
- 데이터 소스 및 분석 입력값
- 리소스 할당 우선순위
관찰자들은 알고리즘을 역설계할 필요도 없습니다. 그저 결제 흐름을 지켜보기만 하면 됩니다. 전통적인 금융 체계로 따지면, 모든 헤지펀드의 매매 장부를 실시간으로 공개하는 것과 같습니다.
문제는 경쟁 정보 노출에 그치지 않습 니다. Anthropic의 AI 보안 팀 연구에 따르면, 최근 배포된 2,849개의 스마트 컨트랙트를 스캔하는 임무를 맡았을 때 현재 세대의 AI 에이전트 (Sonnet 4.5 및 GPT-5)는 3,694달러 상당의 잠재적 익스플로잇 가치가 있는 두 개의 새로운 제로데이 취약점을 발견했습니다. 더 놀라운 사실은, 2025년에 수행된 블록체인 익스플로잇의 절반 이상이 현재의 AI 에이전트에 의해 자율적으로 실행될 수 있었다는 점입니다.
멀티 에이전트 시스템은 이러한 위험을 기하급수적으로 증폭시킵니다. 연쇄 고장에 대한 연구에 따르면, 단 하나의 침해된 에이전트가 4시간 이내에 하위 의사결정의 87%를 오염시켰습니다. 대부분의 AI 에이전트가 공유하는 대규모 언어 모델 (LLM) 아키텍처는 단일 문화 위험 (monoculture risk)을 초래합니다. 즉, 에이전트들이 유사한 추론 패턴을 공유할 때 공격 벡터는 전체 생태계로 확장됩니다.
FHE의 등장: 비밀을 기반으로 하는 연산
완전 동형 암호 (FHE)는 데이터 프라이버시에 대한 생각의 패러다임 전환을 의미합니다. 데이터가 저장되어 있거나 전송 중일 때만 보호하는 기존 암호화와 달리, FHE는 데이터를 복호화하지 않고도 암호화된 데이터 상태 그대로 연산을 수행할 수 있게 합니다. 평문 접근이 필요했던 수학적 연산이 암호문 상에서 작동하며, 데이터 소유자만이 복호화할 수 있는 암호화된 결과값을 생성합니다.
이 개념은 거의 역설적으로 들립니다. 보이지 않는 데이터를 어떻게 의미 있게 처리할 수 있을까요? 그 답은 격자 기반 암호학 (lattice-based cryptography)의 대수적 구조에 있습니다. 이는 NIST가 2024년에 기본 양자 내성 암호 표준으로 승인한 것과 동일한 기반입니다. 즉, FHE는 단순한 프라이버시 도구가 아니라 설계 단계부터 양자 내성을 갖추고 있습니다.
동형 암호 시장은 이러한 잠재력에 대한 기관들의 인식이 높아지고 있음을 반영합니다. 2024년에 2억 2,600만 달러로 평가된 이 시장은 2030년까지 11억 2,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 2026년까지 대기업의 87%가 동형 암호를 데이터 보호 전략에 통합할 것으로 전망됩니다. 블록체인 부문은 탈중앙화 애플리케이션의 프라이버시 수요에 힘입어 이미 55%의 시장 점유율을 차지하며 주도하고 있습니다.
IBM과 Zama와 같은 주요 기업들은 금융 거래, AI 및 클라우드 컴퓨팅 프라이버시를 위한 실용적인 FHE 솔루션을 개발하고 있습니다. Zama는 특히 FHE 역량 확장을 위해 2024년 3월 시리즈 A에서 7,300만 달러를 유치했으며, 그들의 상용화 수준인 TFHE-rs v1.0.0 라이브러리는 실제 구현의 토대가 되었습니다.
Mind Network의 아키텍처: 인프라로서의 FHE
Mind Network는 단순히 기존 블록체인 패턴에 FHE를 적용하는 것이 아닙니다. 그들은 암호화된 AI 운영을 위해 스택을 처음부터 다시 구축하고 있습니다.
MindChain: 최초의 FHE 네이티브 블록체인
MindChain은 AI 에이전트를 위해 특별히 설계되었으며, Web2와 Web3 환경 모두에서 보안 및 신뢰 문제를 해결합니다. AI 에이전트는 FHE를 활용하여 금융 데이터, 건강 기록, 개인 키와 같은 민감한 정보를 복호화하지 않고도 처리할 수 있습니다. 에이전트는 오직 암호화된 형태만 "보며", 결과물은 보이지 않게 전달합니다.
이러한 아키텍처 선택은 팀이 "가시성 문제"라고 부르는 것을 해결합니다. 기존의 스마트 컨트랙트는 검증인이 연산을 확인해야 하므로 투명하게 실행됩니다. MindChain의 FHE 합의 알고리즘은 에이전트들이 기본 데이터나 로직을 노출하지 않고도 행동을 검증하며 안전하게 협업할 수 있도록 합니다.
AgenticWorld: 암호화된 멀티 에이전트 협업
AgenticWorld는 AI 에이전트를 환경을 인식하고, 독립적으로 사고하며, 의사결정을 내리고, 의미 있는 행동을 취하는 자율적인 실체로 구상합니다. 이들은 단순히 미리 프로그래밍된 작업을 수행하는 수동적인 실행자가 아닙니다. 이들은 암호화된 메모리, 비공개 장기 아이덴티티, 그리고 보안 협업 채널을 필요로 하는 경제 주체입니다.
이 플랫폼은 BNB Chain 및 Ethereum과 같은 여러 네트워크에 배포된 공유 허브(Hubs)를 통해 크로스 체인 에이전트 협업을 가능하게 합니다. 에이전트는 독립적으로 암호화된 데이터를 계산하고 기여하며, 협업 에이전트는 허브 간의 통신을 촉진하고 암호화된 상태를 동기화하며 합의 입력을 라우팅합니다.
x402z: 에이전트 경제를 위한 프라이버시 결제
2025년 12월, Mind Network는 Zama와 파트너십을 맺고 최초의 에이전트 간(A2A) 프라이버시 결제 솔루션인 x402z를 출시했습니다. 이 프로토콜은 Zama의 프로덕션 급 FHE 기술 스택을 ERC-7984 암호화 토큰 표준과 통합하여 경제 활동의 "블라인드 검증(blind verification)"을 가능하게 합니다.
Mind Network의 CEO Christian Pusateri는 x402z를 "에이전트 경제에 필요한 프라이버시 보호를 제공하는 HTTPZ(Zero Trust Internet Protocol)의 핵심 결제 레이어"라고 설명했습니다.
이 프로토콜의 혁신은 가시성 없는 검증에 있습니다. 에이전트가 데이터, 컴퓨팅 또는 API 액세스를 구매할 때, 관찰자는 해당 거래가 왜 발생했는지 또는 어떤 전략을 지원하는지 알지 못해도 거래의 유효성을 확인할 수 있습니다. 이는 블록체인을 판옵티콘에서 신뢰 레이어로 변화시킵니다.
HTTPZ 프로토콜: AI를 위한 제로 트러스트 인터넷
Mind Network의 비전은 블록체인을 넘어 데이터 생애 주기 전체에 암호화를 확장하는 제로 트러스트 인터넷 프로토콜인 HTTPZ로 확장됩니다. 이 프로토콜은 FHE를 다음과 같은 보완적인 프라이버시 기술과 결합합니다.
- 영지식 증명 (ZK): 데이터 자체를 공개하지 않고 암호화된 데이터에 대한 진술을 증명합니다.
- 다자간 연산 (MPC): 어느 한 당사자도 전체 정보에 접근하지 않고 여러 당사자가 협력하여 연산을 수행합니다.
- 신뢰 실행 환경 (TEE): 민감한 작업을 위한 하드웨어 보안 영역입니다.
이 하이브리드 접근 방식은 실제 애플리케이션에 필요한 속도, 프라이버시 및 검증 가능성의 균형을 맞춥니다. 성능 요구 사항과 보안 제약 조건에 따라 각기 다른 작업에 가장 적합한 프라이버시 기술을 활용할 수 있습니다.
Phala Network와의 파트너십은 이러한 통합의 대표적인 사례로, Spore.fun과 같은 플랫폼을 위해 FHE 기반의 블라인드 투표를 구현했습니다. FHE와 Phala의 TEE 결합은 암호화 보호와 하드웨어 격리로 강화된 이중 레이어 보안을 생성합니다.