1. 연구 배경 및 문제 정의 (Problem)

낙관적 롤업 (Optimistic Rollups, ORU) 은 블록체인 확장성 솔루션으로 스마트 컨트랙트 실행의 처리량을 크게 향상시켰으나, 규제된 금융 응용 프로그램 (Tokenized Funds, RWA 등) 에 적용하기에는 다음과 같은 세 가지 근본적인 격차 (Gaps) 가 존재합니다.

1. 의미론적 정당성 (Semantic Legitimacy) 부재: 기존 롤업은 서명 검증 및 기본 형식 검사 (구문적 유효성) 만 수행합니다. 하지만 규제 준수 (KYC/AML), 투자자 자격, 자산 노출 한도 등 비즈니스 및 규제 규칙을 검증하는 의미론적 검증이 결여되어 있어, 구문적으로는 유효하지만 비즈니스적으로는 불법인 거래가 실행될 수 있습니다.
2. 레이어 간 상태 불일치 (Cross-layer State Divergence): L2(롤업) 가 L1(베이스 체인) 의 구식 (stale) 데이터를 기반으로 실행할 경우, 최종 정산 (Settlement) 시점에 L1 상태와 충돌이 발생하여 거래 실패가 빈번하게 일어납니다.
3. 거래 순서 조작 (MEV-driven Reordering): 시퀀서 (Sequencer) 가 최대 추출 가능 가치 (MEV) 를 얻기 위해 거래 순서를 조작하거나 프론트런닝을 수행할 수 있어, 공정한 실행 원칙과 규제 기준을 위반합니다.

2. 제안된 솔루션: RegGuard (Methodology)

저자들은 낙관적 롤업에 포괄적인 정당성 보장을 추가하는 통합 프레임워크인 RegGuard를 제안합니다. 이는 세 가지 조율된 검증 계층으로 구성됩니다.

A. 의미론적 검증기 (Semantic Validator) - RegSpec

• 목적: 규제 및 비즈니스 규칙을 준수하는지 거래를 실행 전에 검증합니다.
• 기술: RegSpec이라는 도메인 특화 언어 (DSL) 를 사용하여 규칙을 형식적 술어 (Formal Predicates) 로 인코딩합니다.
• 작동 방식:
  • 거래 파라미터와 현재 L2 상태를 기반으로 규칙을 평가합니다.
  • 1 차 논리의 결정 가능 부분 (Decidable fragment, 선형 산술 및 유한 맵 접근 포함) 으로 제한되어 검증이 항상 종료되고 예측 가능한 성능을 보장합니다.
  • 예: 특정 주소의 화이트리스트 여부 확인, 투자 집중도 한도 초과 방지 등.
• 보장: 모든 규칙 평가가 종료됨을 수학적으로 증명 (Decidability) 하며, O(|R|·L) 의 시간 복잡도를 가집니다.

B. 상태 사전 동기화 검증기 (State Pre-synchronization Validator)

• 목적: L2 실행 가정과 L1 최종 상태 간의 불일치를 사전에 탐지하여 정산 실패를 방지합니다.
• 기술:
  • 고신선도 L1 캐시: L1 상태 스냅샷을 Merkle Patricia Trie 형태로 캐싱합니다.
  • 차분 의존성 추적 (Differential Dependency Tracking): 배치 (Batch) 내 거래가 L1 상태에 의존하는지 추적하고, 캐시된 값과 실제 L1 확인된 값의 차이 (Difference Set) 를 계산합니다.
• 작동 방식:
  • 샌드박스 환경에서 거래를 시뮬레이션하여 L1 의존성을 확인합니다.
  • 불일치 심각도에 따라 거래를 '수용', '지연 (재검토)', '거부'로 분류합니다.
• 보장: 캐시 신선도 ($\epsilon$) 와 탐지 오차 ($\eta$) 를 기반으로 정산 실패 확률을 $P_{fail} \le \epsilon + \eta$ 수준으로 낮춥니다.

C. 검증 가능한 공정한 순서 서비스 (Verifiable Fair Ordering)

• 목적: 시퀀서의 MEV 조작을 방지하고 거래 순서의 공정성을 보장합니다.
• 기술:
  • 임계값 암호화 (Threshold Encryption): 거래 페이로드는 암호화된 상태로 제출됩니다.
  • 바인딩 커밋먼트 (Binding Commitments): 암호화된 거래의 도착 시간 순서를 해시 커밋먼트로 고정합니다.
  • 분산 키 생성 (DKG): 시퀀서 위원회가 협력하여만 복호화가 가능합니다.
• 작동 방식:
  1. 사용자는 암호화된 거래를 제출합니다.
  2. 시퀀서는 도착 시간 메타데이터만으로 순서를 정하고 커밋먼트를 발행합니다.
  3. 위원회가 임계값 복호화를 수행하여 평문 순서를 공개합니다.
  4. 커밋된 순서와 복호화된 순서가 일치하지 않으면 시퀀서가 처벌 (Slashing) 받습니다.
• 보장: $(\alpha, \beta)$-공정성을 달성하며, $\beta$ (위반 확률) 는 암호학적 가정 하에서 무시할 수 있는 수준 (Negligible) 입니다.

3. 주요 기여 (Key Contributions)

1. 형식적 모델: 구문적, 의미론적, 레이어 간 차원을 모두 아우르는 거래 정당성의 형식적 모델을 제시했습니다.
2. RegGuard 프레임워크:
   • RegSpec DSL 을 통한 결정 가능한 의미론적 검증.
   • 확률적 신뢰성 경계를 가진 레이어 간 상태 일관성 검증.
   • 암호학적 기반의 검증 가능한 공정한 순서 서비스.
3. 구현 및 평가: Optimism 기반의 15,000 줄 (LOC) 규모의 프로토타입을 구현하고, 분산 테스트베드에서 성능과 보안성을 검증했습니다.

4. 실험 결과 (Results)

RegGuard 프로토타입은 AWS 기반의 분산 환경에서 10,000 TPS 수준의 워크로드로 평가되었습니다.

• 정산 실패 감소: 레이어 간 상태 불일치로 인한 정산 실패를 90% 이상 (평균 92%) 감소시켰습니다. (기존 8-15% 실패율 $\rightarrow$ 0.2-1.8%)
• 처리량 (Throughput): 기준선 (Baseline) 대비 85% 이상의 처리량을 유지했습니다. (약 8,500 TPS)
  • 의미론적 검증: 단순 규칙 시 88% 처리량 유지.
  • 공정 순서 서비스: 암호화 오버헤드로 인해 약 150-300ms 의 지연 발생했으나 전체 시스템은 실용적 수준 유지.
• 공정성 보장:
  • 정직한 다수 (Honest Majority) 위원회 가정 하에서 순서 위반 확률 $\beta < 10^{-6}$.
  • 악성 시퀀서가 49% 에 달하는 극한 상황에서도 $\beta < 10^{-4}$ 수준을 유지하며 조작을 방지했습니다.
• 오버헤드:
  • 파이프라인 지연 시간 증가: 180-400ms.
  • CPU 사용량 증가: 20-35%.
  • 메모리 오버헤드: 300-800MB.
  • 이는 규제 준수에 필요한 정당성 보장에 비해 수용 가능한 수준으로 판단됩니다.

5. 의의 및 결론 (Significance)

• 규제 준수와 확장성의 조화: RegGuard 는 낙관적 롤업의 높은 처리량 특성을 유지하면서, 기관급 금융 응용 프로그램에 필수적인 규제 준수 (KYC/AML), 자산 안전성, 공정성을 동시에 보장할 수 있음을 증명했습니다.
• 구조적 해결책: 애플리케이션 레벨의 수정 없이, 롤업 파이프라인 자체에 검증 계층을 추가하여 시스템 전체의 신뢰성을 높였습니다.
• 실용성: 기존 스마트 컨트랙트 수정 없이도 RegSpec 규칙을 통해 다양한 규제 시나리오를 적용할 수 있어, 실제 금융 기관의 도입에 유리합니다.

결론적으로, RegGuard 는 낙관적 롤업이 단순한 확장성 도구를 넘어, 엄격한 규제 환경이 요구되는 차세대 탈중앙화 금융 (DeFi) 및 실물 자산 (RWA) 플랫폼의 핵심 인프라로 자리 잡을 수 있는 기술적 토대를 마련했습니다.