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Reveal, Correct, Then Pay: Encrypted Mempools and Perpetual Funding Security

이 논문은 암호화된 멤풀이 최대 추출 가능 가치(MEV)에 대해서는 효과적이지만, 커밋 단계 동안 즉각적인 교정 차익거래를 방해함으로써 경제적 반응 격차와 가격 자본화 감소를 통해 퍼페추얼 선물 펀딩의 보안 취약점을 의도치 않게 생성하고, 결과적으로 상태 조작 공격을 증폭시킨다고 주장한다.

원저자: Benjamin Marsh

게시일 2026-07-16

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CC BY 4.0

원저자: Benjamin Marsh

원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

암호화폐의 디지털 세계를 사람들이 매초마다 디지털 자산을 거래하는 거대하고 북적이는 시장이라고 상상해 보십시오. 이 시장에는 거래가 공식적으로 처리되어 공개 기록에 추가되기 전까지 거래들이 머무는 '멤풀(mempool)'이라는 특별한 대기실이 있습니다. 보통 이 대기실은 유리 상자와 같아서, 거래가 실제로 일어나기 전에 누구나 당신이 무엇을 사고팔고 있는지 볼 수 있습니다. 이러한 투명성은 단점이 있습니다. 교활한 봇들이 당신의 주문을 훔쳐보고, 당신보다 먼저 같은 물건을 더 싸게 사서, 불과 몇 초 후에 당신에게 더 높은 가격에 되파는 식으로 끼어들 수 있기 때문입니다. 이것을 '프런트 러닝(front-running)'이라고 부르는데, 이는 마치 누군가 당신이 콘서트 티켓을 사려는 것을 보고, 당신보다 먼저 가장 좋은 좌석을 선점한 뒤 당신에게 두 배의 가격으로 팔아넘기는 것과 같습니다.

이를 막기 위해 엔지니어들은 '암호화된 멤풀(encrypted mempools)'을 발명했습니다. 이것은 모든 거래를 잠겨 있고 깨뜨릴 수 없는 금고 안에 넣는 것이라고 생각하면 됩니다. 금고는 시스템을 통과하며, 거래가 공식적으로 줄에 서기 전까지는 아무도 그 안의 내용을 볼 수 없습니다. 이는 교활한 봇들이 당신의 구체적인 거래를 보고 줄을 앞질러 가는 것을 방지합니다. 완벽한 해결책처럼 들립니다, 그렇지 않나요? 하지만 이 논문은 까다로운 질문을 던집니다. 만약 금고에 거래를 넣는 당사자가 바로 속임수를 쓰려는 사람이라면 어떻게 될까요? 공격자가 정확히 자신이 무엇을 하는지 알고 있지만, 정작 '시장'은 모르는 상태라면 어떨까요? 이 논문은 거래를 숨기는 것이 시장의 자연스러운 '교정자들(사람들이 보통 가격 오류를 바로잡는 사람들)'을 눈멀게 함으로써 오히려 공격자에게 도움을 주는지 탐구합니다.

"Reveal, Correct, Then Pay(공개하고, 교정하고, 지급하라)"라는 제목의 이 논문은 '퍼페추얼 퓨처스(perpetual futures, 무기한 선물)'라고 불리는 특정 유형의 베팅(자산 가격에 대한 장기적인 베팅) 세계에서 발생하는 특정 유형의 속임수를 조사합니다. 저자인 Sei Labs와 포츠머스 대학교의 벤자민 마쉬(Benjamin Marsh)는 암호화된 멤풀이 '다른 사람들'에 대한 공격을 막는 데는 훌륭하지만, 역설적으로 공격자가 스스로를 위해 시장을 조작하는 것을 더 쉽게 만들 수 있다고 주장합니다.

핵심 문제는 타이밍의 격차입니다. 일반적인 시장에서는 누군가 가격을 올리거나 내리려고 하면, 다른 트레이더들이 즉시 이를 보고 뛰어들어 가격을 다시 공정하게 만듭니다. 하지만 암호화된 멤풀이 있으면 시장은 금고가 열려 거래 내용이 공개될 때까지 기다려야 합니다. 금고가 열리고 시장이 무슨 일이 일어났는지 깨달았을 때는 이미 공격자가 함정을 판 후입니다. 논문은 이 지연 현상을 '반응 격차(reaction gap)'라고 설명합니다. 금고가 0.1초 만에 열린다 하더라도, 이 아주 작은 지연 시간만으로도 시장의 자연스러운 교정자들이 동일한 배치(batch) 내에서 대응하는 것을 막기에 충분합니다.

저자들은 이를 '펀딩 레이트(funding rates, 퍼페추얼 베팅의 가격을 실제 시장 가격에 가깝게 유지하기 위해 트레이더들 사이에 이루어지는 지급금)' 개념을 사용하여 모델링합니다. 공격자는 가격 신호를 미세하게 왜곡하는 거래를 숨길 수 있습니다. 암호화 단계 동안 시장이 눈이 멀어 있기 때문에, 이 왜곡은 투명한 시장에서보다 더 오래 지속됩니다. 논문은 공격자의 이익이 단순히 조금 더 높은 것이 아니라, 공격자의 타겟팅 능력과 반응 계수(왜곡의 지속성을 포함함)의 곱에 대해 이차 함수적(quadratic)으로 증가한다는 것을 증명합니다. 즉, 공격자의 시장 타겟팅 능력이 일정하더라도, 시장의 오류 교정 능력이 아주 조금이라도 느려지면 공격자의 잠재적 이익은 그 조합에 의해 크게 증가할 수 있습니다.

이 논문은 암호화가 모든 조작에 대한 보편적인 방패라는 생각을 명시적으로 부정합니다. 저자들은 '자기 주도형(self-authored)' 공격, 즉 공격자가 직접 거래를 생성하는 경우에 있어서, 주문을 숨기는 것이 공격자 자신의 의도는 숨기지 못하지만 시장의 방어자들에게는 의도를 숨길 수 있다고 주장합니다. 저자들은 만약 공격자가 이미 어떤 포지션(예: 가격 상승에 대한 베팅)을 보유하고 있다면, 암호화를 사용하여 가격 신호를 왜곡한 뒤, 금고가 열리기를 기다렸다가, 시장이 즉각 반응할 수 있는 것보다 훨씬 더 큰 보상을 챙길 수 있음을 보여줍니다.

그러나 이 논문은 문제 제기에 그치지 않고 해결책을 제시합니다. 저자들은 이러한 시장이 작동해야 하는 새로운 규칙인 "Reveal, Correct, Measure, Then Pay(공개하고, 교정하고, 측정하고, 지급하라)"를 제안합니다. 금고를 열자마자 새로운 가격에 따라 즉시 지급하는 대신, 시스템은 기다려야 합니다. 금고를 열고, 시장의 '교정자들'이 왜곡을 보고 이를 바로잡도록 한 뒤, 그 교정이 일어난 후의 가격을 측정하고, 그 다음에 지급하는 것입니다. 이는 시장이 상처를 치유할 시간을 주는 '교정 버퍼(correction buffer)'를 만들어 줍니다.

저자들은 자신들의 발견을 매우 정밀하게 기술합니다. 그들은 수학적 모델과 시뮬레이션을 사용하여 이 '반응 격차'가 실재하며 측정 가능한 위험임을 보여줍니다. 그들은 아주 작은 지연조차도 공격자의 이익을 크게 증가시킬 수 있으며, 특히 시장이 오류를 매우 빠르게 교정하는 구조일 때 그러하다는 것을 계산해 냅니다. 또한 그들은 위험을 세 부분으로 나누는 '보안 지수(security index)'를 도입합니다: 공격자가 얼마나 눈이 먼지, 시장이 교정으로부터 얼마나 차단되었는지, 그리고 시장이 예측 가능한 지급에 얼마나 자본화하는지입니다. 그들의 수학적 모델은 암호화가 공격자의 진입 가격을 숨기는 능력은 보호하면서 동시에 시장의 가격 교정 능력을 눈멀게 한다면 오히려 해로울 수 있음을 보여줍니다.

요컨대, 이 논문은 거래를 금고에 넣어 잠그는 것이 무고한 사용자를 저격(sniping)으로부터 보호하는 데는 좋지만, 시스템에 내장된 '냉각 기간'이 없다면 역효ce가 날 수 있다고 시사합니다. 만약 시장이 금고를 열자마자 즉시 지급한다면, 그것은 도둑이 함정을 설치하게 놔두고 나서 아무도 막기 전에 금고 열쇠를 건네주는 것과 같습니다. 해결책은 금고를 열고, 경비원들이 문제를 해결하게 한 뒤, 그 다음에 열쇠를 건네주는 것입니다. 이를 통해 프라이버시가 사용자를 보호하면서도 공격자에게 시스템을 조작할 자유를 허용하지 않도록 보장할 수 있습니다.

기술 요약: 공개, 교정, 그리고 지급 (Reveal, Correct, Then Pay)

문제 정의
암호화된 멤풀(Encrypted mempools)은 실행 순서가 고정될 때까지 트랜잭션 내용을 숨김으로써, 피해자의 트랜잭션을 관찰하여 발생하는 프런트 러닝(front-running) 및 샌드위치 공격을 방지하고 Maximal Extractable Value (MEV)를 완화하도록 설계되었습니다. 그러나 본 논문은 특히 영구 선물(perpetual futures)의 펀딩(funding) 맥락 내에서 **자기 주도적 상태 조작(self-authored state manipulation)**에 존재하는 독특한 취약점을 식별합니다. 이러한 공격에서 공격자는 상태(예: 펀딩 신호)를 왜곡하는 트랜키션을 직접 작성하는 동시에, 해당 왜곡의 페이오프(payoff)가 왜곡 정도에 따라 증가하는 다운스트림 권리(수취 노셔널)를 보유합니다.

핵심 문제는 암호학적 지연(cryptographic latency)이 아니라 **경제적 반응 지연(economic reaction latency)**입니다. "커밋 후 공개(commit-then-reveal)" 설계에서는 한 배치가 커밋되면 새로운 트랜잭션을 해당 배치에 추가할 수 없습니다. 설령 복호화가 즉각적으로 이루어진다 하더라도, 적응적 교정 트랜잭션(예: 가격을 복구하려는 차익거래자)은 공개된 평문(plaintext)에 의존하기 때문에 커밋된 배치 내에서 실행될 수 없습니다. 이로 인해 왜곡이 교정 없이 지속되는 불연속적인 **반응 격차(reaction gap, $\delta$ )**가 발생합니다. 또한, 암호화는 예측 가능한 펀딩이 진입 가격에 자본화(capitalization)되는 것을 억제할 수 있어, 공격자가 왜곡이 가격에 완전히 반영되기 전에 저렴하게 수취 포지션을 잡을 수 있게 합니다.

방법론
본 논문은 프로토콜의 순서 규칙과 시장 교정 메커니즘 사이의 상호작용을 분석하는 미시적 경제 모델을 구축합니다.

프로토콜 모델: 저자들은 "커밋, 공개, 실행, 반응(Commit, Reveal, Execute, React)" 시퀀스를 정의합니다. 저자들은 순서 장벽(Ordering Barrier)(보조정리 1)을 공식화하여, 사후 커밋 허용이나 사전 커밋된 조건부 프로그램이 없다면, 공개 후에 계산된 적응적 교정이 커밋된 배치 내에서 실행될 수 없음을 증명합니다.
교정 역학: 교정 섹터는 포아송 분포를 따르는 기회 도착, 국소적 가격 충격( $\ell$ $ℓ$ ), 인벤토리 비용( $k_i$ $k_{i}$ )을 가진 차익거래자 집단으로 모델링됩니다. 저자들은 두 가지 교정율을 도출합니다:
- $\rho_c$ : 폐쇄 단계 동안의 교정율 (사전 커밋된 메커니즘 또는 네이티브 메커니즘에 국한됨).
- $\rho_p$ : 반응 격차 이후의 교정율 (일반적인 적응형 서처 포함).
  모델은 $\rho_p \geq \rho_c$ 임을 확립하며, 일반적인 적응형 역량이 존재하는 경우 엄격한 부등식이 성립합니다.
왜곡 및 페이오프: 펀딩 윈도우에 진입하는 기대 왜곡은 반응 격차 $\delta$ , 교정율 $\rho_c$ 및 $\rho_p$ , 그리고 윈도우 길이 $W$ 의 함수로 계산됩니다. 이는 공격 가치를 증폭시키는 반응 계수(response factor) $g(\delta; \rho_c, \rho_p, W)$ 를 산출합니다.
이중 장부 구조: 모델은 신호 장부(Signal Ledger) (펀딩 레이트)와 세원 장부(Tax Base Ledger) (수취 노셔널)를 분리합니다. 이들은 가시성이 예측 가능한 펀딩을 진입 가격에 자본화하는 데 미치는 영향을 계수 $\zeta$ 를 통해 분석합니다.
보안 지수: 공격의 확장 가능성을 결정하기 위해 로컬 보안 지수 $\Gamma$ 를 도출합니다. 논문은 공개($pub $) 체제와 암호화($ enc$) 체제 하에서의 기대 공격 가치를 비교합니다.

주요 기여

순서 장벽(The Ordering Barrier): 본 논문은 커밋 후 공개 설계에서, 공개 후 트랜잭션 입력을 불가능하게 함으로써 암호화 속도와 무관하게 불연식적인 경제적 반응 격차를 생성하는 인과적 특성을 고립시켰습니다.
반응 격차 조작: 저자들은 일회성 왜곡 공격의 정확한 기대 가치를 도출합니다. 그들은 $\rho_p > \rho_c$ 인 경우 반응 계수 $g$ 가 $\delta$ 에 대해 엄격히 증가함을 보여줍니다. 결과적으로, 공격자가 충분한 타겟팅 능력( $m$ )을 유지한다면 암호화는 공격 수익성을 높일 수 있습니다.
이중 장부 프라이버시 승수: 논문은 암호화 효과를 세 가지 구성 요소로 분해하여 소개합니다:
- 공격자 맹목성(Attacker Blindness): 타겟팅 능력( $m$ )의 손실.
- 교정 차폐(Correction Shielding): 반응 격차로 인한 왜곡 지속성 증가( $g$ ).
- 자본화 차폐(Capitalization Shielding): 은닉된 진입으로 인한 진입 가격 자본화 감소( $\zeta$ ).
  보안 지수 $\Gamma$ 는 이를 결합하여, 차폐 효과가 맹목성 효과보다 우세할 경우 암호화가 해로울 수 있음을 보여줍니다.
복호화를 고려한 펀딩 규칙: 논문은 특정 프로토콜 시퀀스인 **공개, 교정, 측정, 그리고 지급(Reveal, Correct, Measure, Then Pay)**를 제안합니다. 이는 공개 후 펀딩 신호가 측정되고 포지션이 확정되기 전 사이에 공적인 반응 버퍼를 삽입하는 것을 포함합니다.

결과

공격 가치의 증폭: 자기 주도적 공격의 경우, 암호화는 조작의 기대 가치를 높일 수 있습니다. 구체적으로, 공격자가 공개 타겟팅 능력의 임계치 이상의 비율( $m_{enc}/m_{pub}$ )을 유지한다면, 반응 계수 $g$ (반응 격차에 의한)와 자본화 비용의 감소가 정보 손실을 상쇄할 수 있습니다.
임계값: 논문은 명시적인 임계값을 도출합니다. 예를 들어, 폐쇄 단계의 교정이 없고 반응 격차가 펀딩 윈도우의 10%인 시나리오에서, 타겟팅 능력이 변하지 않는다면 공격 가치는 약 3.24배 증가할 수 있습니다. 타겟팅 유지가 56%를 초과하는 경우에도 암호화는 여전히 해롭습니다.
자본화 채널: "세원(tax base)" 채널은 강력한 증폭기로 작용함이 밝혀졌습니다. 만약 공개적 가시성이 예측 가능한 펀딩의 80%를 진입 가격에 입찰하게 만들지만, 암호화가 이를 0%로 줄인다면, 암호화가 해로워지는 임계값은 현저히 낮아집니다 (예: 타겟팅 유지율 약 11%).
빠른 복호화의 불충분성: 결과는 암호학적 지연(복호화 시간)을 줄이는 것이 필요조건이지만 충분조건은 아님을 보여줍니다. 만약 프로토콜이 공개 전에 입력을 차단한다면, 순서 장벽은 그대로 유지되며 경제적 반응 격차도 지속됩니다.

의의 및 주장
본 논문은 암호화된 멤풀이 보편적으로 경제적 조작을 줄이지 못한다고 주장합니다. 암호화된 멤풀은 피해자 의존적 MEV를 효과적으로 방어하지만, 공격자를 교정적 시장 힘과 진입 가격 자본화로부터 차단함으로써 자기 주도적 상태 조작을 의도치 않게 촉진할 수 있습니다.

저자들은 상태 의존적 전송(예: 영구 선물 펀딩)의 보안은 애플리케이션이 암호화가 생성하는 정보 스케줄에 적응할 수 있는 능력에 달려 있다고 주장합니다. 결론적으로, 트랜잭션 프라이버시와 시장 무결성은 암호화가 생성하는 특정 정보 스케줄에 맞춰 애플리케이션이 설계될 때만 양립 가능합니다. 제안된 해결책은 암호화를 포기하는 것이 아니라, 공개 후 지급 전까지 교정과 자본화가 가능하도록 하는 애플리케이션 수준의 메커니즘과 암호화를 결합하여 반응 격차를 닫고 시장 효율성을 회복하는 것입니다.

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