Anthropic의 새로운 Mythos AI는 암호화폐 기반의 숨겨진 균열을 드러냅니다.

Anthropic의 Mythos 모델이 암호화폐 산업에 보안에 대한 모든 것을 다시 생각하게 만드는 방법

DeFi 리더들은 AI가 공격자와 방어자 모두를 무장시키고 보안을 우선시하는 프로젝트와 그렇지 않은 프로젝트 간의 격차를 확대할 것이라고 말합니다.

2026년 4월 25일 오후 5시

만들다 선호

전통적인 기술과 금융에 두려움과 혼란을 불러일으킨 Anthropic의 새로운 AI 모델인 Mythos는 암호화폐 업계가 보안에 대해 생각하는 방식에 엄청난 변화를 가져오고 있습니다.

수년 동안 분산 금융은 스마트 계약에 대한 방어에 집중해 왔습니다. 코드가 감사되고, 취약점이 목록화되며, 많은 일반적인 악용 사례가 잘 알려져 있습니다. 그러나 시스템 전체의 약점을 식별하고 함께 연결하도록 설계된 모델인 Mythos가 주목을 끌고 있습니다. 코드를 넘어 이를 지원하는 인프라까지.

위험 관리 회사인 Gauntlet의 보안 책임자인 Paul Vijender는 “더 큰 위험은 인프라에 있습니다.”라고 말했습니다. “AI 기반 위협에 대해 생각할 때 스마트 계약 악용에 대한 우려보다는 인간 및 인프라 계층에 대한 AI 지원 공격에 더 중점을 둡니다.”

여기에는 키 관리 시스템, 서명 서비스, 브리지, Oracle 네트워크 및 이들을 연결하는 암호화 계층이 포함됩니다. 이러한 구성 요소는 스마트 계약보다 눈에 잘 띄지 않으며 기존 감사 범위를 벗어나는 경우가 많습니다.

실제로 이번 달 많은 암호화폐 기업이 사용하고 있는 웹 인프라 제공업체인 Vercel이 보안 위반 고객 API 키가 노출되어 암호화폐 프로젝트가 자격 증명을 교체하고 코드를 검토하도록 유도했을 수 있습니다. Vercel은 직원이 사용한 타사 AI 도구 Context.ai를 통해 손상된 Google Workspace 연결에 대한 침입을 추적했습니다.

신화는 적을 시뮬레이션하기 위해 구축된 새로운 종류의 AI 시스템에 속합니다. 알려진 버그를 검색하는 대신, 프로토콜이 어떻게 상호 작용하는지 탐구합니다.작은 약점이 어떻게 실제 공격으로 결합될 수 있는지 테스트합니다. 이러한 접근 방식은 암호화폐를 넘어 주목을 끌었습니다. JP Morgan과 같은 은행은 점점 더 AI 기반 사이버 위험을 체계적인 것으로 취급하고 있습니다. 스트레스 테스트를 위해 Mythos와 같은 도구를 탐색하고 있습니다.. 이달 초 코인베이스와 바이낸스 둘 다 Anthropic에 접근한 것으로 알려짐 신화를 테스트하기 위해.

Mythos와 같은 모델의 초기 조사 결과는 키를 보호하고 시스템 간 통신을 처리하는 기술을 포함하여 암호화 플랫폼을 안전하게 유지하는 비하인드 시스템의 약점을 확인했습니다.

Vijender는 “AI 모델이 특히 가치 있는 두 가지 영역이 있다고 생각합니다.”라고 말했습니다. “첫 번째는 역사적으로 돈이 손실된 후에만 발견되는 다단계 익스플로잇 체인입니다. 두 번째는 기존 감사에서는 절대 건드리지 않는 인프라 계층 취약점입니다.”

이러한 변화는 DeFi 프로토콜이 서로의 서비스를 연결하고 구축할 수 있는 구성성을 기반으로 구축된 시스템에서 중요합니다.

DeFi 프로토콜은 상호 연결되도록 설계되었습니다. 그들은 유동성을 공유하고, 공통 오라클에 의존하며, 전체적으로 매핑하기 어려운 통합 계층을 통해 상호 작용합니다. 이러한 상호 연결성은 성장을 주도했지만, 다음과 같이 위험이 확산되는 경로도 만듭니다. 최근 브리지 익스플로잇에서 볼 수 있음 공격자가 크로스체인 메시지 확인 방법의 결함을 이용하여 이더리움에서 10억 달러 상당의 브리지된 Polkadot 토큰을 발행한 Hyperbridge 공격과 같습니다.

“결합성은 DeFi 자본을 효율적이고 혁신적으로 만드는 요소입니다.”라고 Vijender는 말했습니다. “하지만 이는 또한 한 프로토콜의 사소한 취약점이 생태계 전체에 전염될 가능성이 있는 중요한 악용 벡터가 될 수 있음을 의미합니다.”

AI가 없으면 이러한 종속성을 추적하기가 어렵습니다. AI를 사용하면 대규모로 매핑하고 활용할 수 있습니다. 그 결과 격리된 악용에서 프로토콜 전체에 걸쳐 연쇄적으로 발생하는 시스템 오류로 전환됩니다.

AI 공격의 진화

그럼에도 불구하고 일부 업계 리더들은 Mythos를 전환점이 아닌 가속화로 보고 있습니다.

Aave Labs의 창립자인 Stani Kulechov는 AI가 DeFi의 적대적인 환경에서 이미 작용하고 있는 역학을 반영한다고 말했습니다.

그는 CoinDesk에 “Web3는 자금이 풍부하고 동기가 부여된 적들에게 낯선 사람이 아닙니다.”라고 말했습니다. “AI 모델은 익스플로잇을 달성하는 데 사용되는 도구의 진화를 나타냅니다.”

이러한 관점에서 DeFi는 이미 기계 속도 공격을 위해 구축되었습니다. 스마트 계약은 자동으로 실행되며 청산 메커니즘 및 위험 매개변수와 같은 방어 기능은 사람의 개입 없이 작동합니다.

Kulechov는 “DeFi는 컴퓨팅 속도로 작동하므로 AI는 새로운 역동성을 도입하지 않습니다.”라고 말했습니다. “항상 지속적인 경계가 필요한 환경을 강화합니다.”

그럼에도 불구하고 Aave는 인간 감사자가 이전에 우선순위를 낮췄을 수 있는 문제를 포함하여 AI가 새로운 범주의 취약점을 표면화하는 것을 보고 있습니다.

“Mythos 논문은 AI가 이전에 우선순위가 낮았던 오래된 버그를 찾아낼 수 있다는 것을 보여줍니다.”라고 그는 말했습니다.

작은 취약점이라도 신뢰를 약화시키거나 더 큰 공격으로 결합될 수 있는 시스템에서는 이러한 범위가 여전히 중요합니다.

공격자가 더 빠르게 움직일 수 있다면 방어팀이 속도를 유지할 수 있는지 여부가 문제입니다.

Gauntlet과 Aave 모두 보안 모델 자체를 변경하는 데 답이 있습니다. 배포 전 감사와 배포 후 모니터링은 인간이 주도하는 위협에 맞춰 설계되었습니다. AI는 해당 타임라인을 압축합니다.

Gauntlet의 Vijender는 “공격적인 AI를 방어하려면 속도와 지속적인 적응이 필수적인 AI 중심 접근 방식을 취해야 합니다.”라고 말했습니다. 여기에는 지속적인 감사, 실시간 시뮬레이션, 침해가 발생할 것이라는 가정을 바탕으로 구축된 시스템이 포함됩니다.

‘더 나은 방법’

Aave는 이미 AI를 워크플로우에 통합하여 인간 감사자와 함께 시뮬레이션 및 코드 검토에 AI를 사용하고 있습니다. Aave Labs의 Kulechov는 “우리는 명확한 가치를 추가하는 AI 우선 접근 방식을 취합니다.”라고 말했습니다. “그러나 이는 사람이 주도하는 감사를 대체하는 것이 아니라 보완합니다.”

그런 의미에서 AI는 공격자와 방어자 모두를 장비합니다.

빌더의 경우 장기적인 영향은 분기보다 혼란이 덜할 수 있습니다.

“우리는 아직 Mythos를 테스트하지 않았습니다. 하지만 우리는 진심으로 관심이 있어요 Uniswap Labs의 설립자이자 CEO인 Hayden Adams는 “AI는 프로토콜 보안을 위해 AI와 같은 도구가 무엇을 할 수 있는지를 보여줍니다. AI는 빌더에게 스트레스 테스트와 시스템 강화를 위한 더 나은 방법을 제공합니다.”라고 말했습니다.

시간이 지남에 따라 Adams는 보안 프로토콜과 안전하지 않은 프로토콜 간의 격차가 확대될 것으로 예상합니다.

“보안을 우선시하는 프로젝트는 출시 전에 시스템을 테스트하고 강화할 수 있는 능력이 더 커질 것입니다.”라고 그는 말했습니다. “위험하지 않은 프로젝트가 가장 위험할 것입니다.”

그것이 진정한 변화일지도 모릅니다. 보안은 더 이상 취약점을 제거하는 것이 아닙니다. 이러한 취약점이 끊임없이 재발견되고 재결합되는 시스템에 지속적으로 적응하는 것입니다.

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