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AI 스마트 컨트랙트 보안 감사 군비 경쟁: 특화된 보안 AI, DeFi 익스플로잇의 92% 탐지

· 약 7 분
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

이제 컨트랙트당 1.22달러의 비용으로 AI 에이전트가 스마트 컨트랙트의 악용 가능한 취약점을 스캔할 수 있으며, 공격용 익스플로잇 능력은 1.3개월마다 두 배로 증가하고 있습니다. 탈중앙화 금융(DeFi)에서 가장 중대한 군비 경쟁에 오신 것을 환영합니다.

2026년 2월, OpenAI와 Paradigm은 AI 에이전트가 스마트 컨트랙트 취약점을 얼마나 효과적으로 탐지, 패치 및 익스플로잇하는지 평가하는 오픈 소스 벤치마크인 EVMbench를 공동 출시했습니다. 결과는 충격적이었습니다. GPT-5.3-Codex는 알려진 취약한 컨트랙트의 72.2%를 성공적으로 익스플로잇했으며, 이는 불과 6개월 전의 31.9%에서 크게 상승한 수치입니다. 한편, 특화된 AI 보안 에이전트는 9,680만 달러 규모의 90개 DeFi 익스플로잇 사례 중 92%에서 취약점을 탐지해냈는데, 이는 기본 GPT-5.1 코딩 에이전트의 탐지율인 34%보다 거의 3배나 높은 수치입니다.

그 시사점은 분명합니다. DeFi 보안을 위한 싸움은 AI 대 AI의 대결이 되었으며, 현재로서는 경제학적으로 공격자에게 압도적으로 유리합니다.

코드만으로는 해결할 수 없는 170억 달러 규모의 문제​

Chainalysis에 따르면 2025년 크립토 산업은 해킹과 익스플로잇으로 34.1억 달러의 손실을 입었습니다. 하지만 이 수치는 실제 피해를 과소평가한 것입니다. 스캠, 사기, 사회 공학적 기법을 포함하면 총 손실액은 약 170억 달러로 급증했습니다. 라자루스 그룹(Lazarus Group)의 북한 해커들만 해도 전년 대비 51% 증가한 20.2억 달러를 탈취하여 총 탈취액이 67.5억 달러에 달했습니다.

가장 파괴적인 단일 사건이었던 2025년 2월의 14.6억 달러 규모 바이비트(Bybit) 거래소 해킹은 스마트 컨트랙트 익스플로잇이 전혀 아니었습니다. 악성 코드가 플랫폼을 속여 승인되지 않은 거래를 승인하게 만든 것이었습니다. CoinDesk가 보도했듯이, 크립토 역사상 최악의 해킹 해는 "스마트 컨트랙트의 문제가 아니라 사람의 문제"였습니다.

이러한 구분은 두 가지 평행한 위협 표면을 드러내기 때문에 중요합니다. 스마트 컨트랙트 취약점은 여전히 위험하지만, 사회 공학, 피싱 및 사칭 스캠은 훨씬 더 빠르게 증가하고 있습니다. AI 기반 스캠은 2025년에 전통적인 방식보다 4.5배 더 높은 수익을 올렸으며, 사칭 사기는 전년 대비 1,400% 급증했습니다. AI가 생성한 피싱 이메일은 이제 사람이 작성한 메시지보다 4배 높은 클릭률을 기록하고 있습니다.

이러한 배경 속에서 문제는 더 이상 AI가 블록체인 보안을 변화시킬 것인지가 아닙니다. 방어용 AI가 공격 측의 속도에 맞춰 충분히 빠르게 확장될 수 있는지 여부입니다.

EVMbench: 격차를 수치화한 벤치마크​

OpenAI와 Paradigm은 Tempo 블록체인의 보안 감사 프로세스에서 가져온 여러 시나리오를 포함하여 40개의 전문 감사에서 추출된 117개의 엄선된 취약점을 중심으로 EVMbench를 설계했습니다. 이 벤치마크는 취약점 탐지, 패치, 엔드투엔드 익스플로잇의 세 가지 능력을 테스트합니다.

그 결과는 역설을 드러냈습니다. AI 에이전트는 방어보다 공격에 훨씬 더 능숙합니다.

익스플로잇 모드에서 GPT-5.3-Codex는 72.2%를 기록하여 2025년 중반 GPT-5의 결과인 31.9%보다 두 배 이상 높았습니다. 그러나 탐지 및 패치 작업에서는 성능이 급격히 떨어졌습니다. 탐지 모드에서 에이전트들은 코드베이스를 철저히 감사하기보다는 단일 취약점을 찾은 후 멈추는 경향이 있었습니다. 패치 모드에서는 미묘한 취약점을 제거하면서 전체 컨트랙트 기능을 유지하는 것이 매우 어려운 것으로 나타났습니다.

OpenZeppelin은 별도로 EVMbench의 방법론을 감사하여 네 가지 이상의 잘못된 고위험 발견 사항, 학습 데이터 오염 우려, 보고된 성능을 부풀릴 수 있는 방법론적 격차 등 치명적인 결함을 발견했습니다. 이 벤치마크는 방향성 지표로서 여전히 가치가 있지만, 보안 커뮤니티는 그 점수를 실제 운영 수준의 평가로 취급하는 것에 대해 경고하고 있습니다.

이와 별도로 Anthropic의 레드팀은 Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5 및 GPT-5가 모델의 지식 컷오프 이후에 침해된 컨트랙트에서 총 460만 달러 규모의 익스플로잇을 공동으로 개발했음을 입증했습니다. 이는 이 에이전트들이 단순히 알려진 공격을 재현하는 것이 아니라 새로운 취약점을 식별할 수 있음을 증명합니다.

AI 기반 공격의 비대칭 경제학​

연구에서 가장 우려되는 발견은 기술적인 것이 아니라 경제적인 것입니다. AI 기반 익스플로잇 스캔 비용이 컨트랙트당 약 1.22달러에 불과해짐에 따라, 이더리움의 모든 스마트 컨트랙트를 조사하는 비용은 정교한 공격자들에게는 푼돈에 불과한 수준이 되었습니다.

수학적으로 구조적 불균형이 드러납니다. 스캔된 컨트랙트 전체에서 취약점 발생률이 0.1%라고 가정할 때, 공격자는 익스플로잇 가치가 6,000달러만큼 낮아도 손익분기점을 맞춥니다. 반면 방어자는 동일한 방어적 스캔 비용을 정당화하기 위해 버그 바운티 보상이나 회수된 자금으로 최소 6만 달러가 필요합니다. 이러한 10대 1의 비대칭성은 경제학적으로 자연스럽게 공격자에게 유리함을 의미합니다.

전통적인 스마트 컨트랙트 감사는 이 문제를 가중시킵니다. 단순한 로직을 가진 소규모 컨트랙트의 수동 감사 비용은 1만 달러에서 2.5만 달러이며, 크로스 체인 구성 요소나 대규모 코드베이스를 가진 복잡한 프로토콜은 10만 달러에서 25만 달러를 초과할 수 있습니다. 이러한 감사는 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸립니다. 컨트랙트당 1.22달러로 실행되는 AI 에이전트는 인간 팀이 하나를 검토하는 시간 동안 수천 개의 컨트랙트를 스캔할 수 있습니다.

익스플로잇 능력 성장 곡선은 시간이 지남에 따라 이 격차를 더욱 악화시킵니다. 공격용 AI 능력이 1.3개월마다 두 배로 증가함에 따라, 지난 분기의 AI 에이전트로부터 안전했던 프로토콜도 다음 분기의 모델에는 취약할 수 있습니다.

특화된 보안 AI: 92% 탐지율의 돌파구​

모든 AI 에이전트가 동일한 성능을 발휘하는 것은 아닙니다. 90개의 DeFi 컨트랙트에서 9,680만 달러의 실제 익스플로잇 가치를 커버하며 특화된 보안 에이전트가 기록한 92%의 탐지율은 범용 GPT-5.1 코딩 에이전트가 기록한 34%(750만 달러)를 압도했습니다.

그 차이는 더 강력한 기본 모델에서 온 것이 아닙니다. 동일한 파운데이션 모델 위에 계층화된 도메인 특화 보안 방법론에서 비롯되었습니다. 특화된 에이전트는 프로토콜별 불변성(invariants), 알려진 공격 패턴(재진입성, 플래시 론 조작, 오라클 남용) 및 범용 모델이 간과하는 체계적인 커버리지 요구 사항을 통합합니다.

이 발견은 실질적인 교훈을 줍니다. 일반적인 AI 감사와 전문화된 AI 감사 사이의 격차는 점진적인 것이 아닙니다. 탐지율에서는 약 3배, 포착된 취약점의 달러 가치 면에서는 13배에 달합니다. 보안을 위해 일반적인 AI 도구에 의존하는 프로토콜은 거짓된 안도감 속에서 운영되고 있는 것입니다.

새롭게 떠오르는 모범 사례는 하이브리드 모델입니다. DEV Community의 기술 분석에 따르면, "2026년의 감사는 완전 자동화가 아닙니다. 절반의 시간 만에 10배 더 넓은 범위를 커버하는 AI 분석의 안내를 받는 인간 전문가의 작업입니다." 전문가 감사인은 AI를 사용하여 대규모로 후보 취약점을 식별한 다음, 인간의 판단을 적용하여 발견 사항을 검증하고 비즈니스 로직 리스크를 평가하며 수정을 확인합니다.

2026년 OWASP 스마트 컨트랙트 Top 10​

보안 지형이 매우 빠르게 진화함에 따라 OWASP는 2026년용 업데이트된 스마트 컨트랙트 10대 위협(Top 10)을 발표했습니다. 이 목록은 변화하는 위협 모델을 반영합니다:

  • 액세스 제어 취약점은 여전히 주요 카테고리로 남아 있으며, 대부분의 고부가가치 익스플로잇의 원인이 되고 있습니다.
  • 오라클 조작 및 플래시 론 공격은 외부 가격 피드에 의존하는 DeFi 프로토콜을 계속해서 위협하고 있습니다.
  • 크로스 체인 브릿지 약점이 주요 관심사로 떠올랐으며, 브릿지 해킹으로 인한 누적 손실액은 수십억 달러에 달합니다.
  • 거버넌스 메커니즘의 로직 오류는 DAO가 더 큰 규모의 자금을 관리함에 따라 점점 더 많이 표적이 되고 있습니다.

특히 2026년 목록에는 AI 전용 공격 표면이라는 새로운 카테고리가 추가되었습니다. 이는 자동화된 거래, 리스크 관리 또는 거버넌스를 위해 AI 에이전트를 통합하는 프로토콜이 이제 2년 전에는 존재하지 않았던 프롬프트 인젝션, 모델 조작 및 동기화된 행동 리스크에 직면해 있음을 인정하는 것입니다.

이것이 DeFi 생태계에 의미하는 바​

공격용 AI와 방어용 AI 사이의 군비 경쟁은 몇 가지 실질적인 시사점을 남깁니다.

프로토콜 개발자의 경우: 단 한 번의 감사 후 배포하는 방식은 더 이상 충분하지 않습니다. 특화된 AI 에이전트를 통한 지속적인 모니터링과 주기적인 인간 전문가 검토를 결합하는 것이 최소한의 유효한 보안 태세가 되고 있습니다. 버그 바운티 프로그램은 공격자가 동일한 취약점을 찾기 전에 방어적 연구자를 유인하기 위해 실제 익스플로잇 가치에 육박하는 수준이어야 합니다.

투자자와 사용자의 경우: AI 증강 보안에 투자하는 프로토콜과 전통적인 감사에만 의존하는 프로토콜 사이의 격차는 더욱 벌어질 것입니다. 보안 지출은 프로토콜 내구성의 선행 지표가 되고 있습니다.

광범위한 생태계의 경우: 컨트랙트당 1.22달러의 스캔 비용은 결국 배포된 모든 스마트 컨트랙트가 공격용 및 방어용 AI 에이전트에 의해 지속적으로 조사될 것임을 의미합니다. 문제는 어느 쪽이 먼저 더 포괄적인 커버리지를 구축하느냐 하는 것입니다.

AI 스마트 컨트랙트 감사 군비 경쟁은 미래의 시나리오가 아닙니다. 그것은 2026년 블록체인 보안의 현재 현실이며, 가장 빠르게 적응하는 프로토콜만이 먼지가 가라앉은 후에도 살아남을 것입니다.

블록체인 인프라가 AI 기반 보안 도구와 함께 진화함에 따라, 신뢰할 수 있는 노드 액세스와 API 서비스는 온체인 자산을 모니터링하고 보호하기 위한 중요한 기반이 됩니다. BlockEden.xyz는 주요 체인에 걸쳐 엔터프라이즈급 RPC 및 API 서비스를 제공하여, 개발자와 보안 팀이 빠르게 변화하는 위협 지형의 요구 사항에 맞춰 설계된 인프라 위에서 구축할 수 있도록 돕습니다.

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