“Cartesi의 Dave Fraud-Proof 알고리즘은 사기 방지 메커니즘을 더욱 최적화하여 보안, 탈중앙화 및 활동 간의 최상의 균형을 달성합니다.”

얼마 전, Rollup 분야의 권위 있는 연구 기관인 L2 Beats의 연구원 @donnoh_eth는 Cartesi의 Dave가 현재 가장 진보된 사기 방지 시스템이며, Arbitrum의 BoLD와 Optimism의 OPFP를 능가한다고 트윗했으며, Optimism과 Orbit Stack 생태계가 이 획기적인 솔루션을 통합할 수 있기를 기대한다는 의사를 표명했습니다. @donnoh_eth의 인정은 사기 방지 분야에서 Dave 솔루션의 기술적 이점이 업계에서 널리 주목을 받았다는 것을 보여줍니다.

실제로 블록체인 확장에 대한 탐색에서 Optimistic Rollup 솔루션은 높은 효율성과 낮은 비용으로 인해 Layer2 생태계에서 가장 널리 사용되는 기술 중 하나가 되었습니다. 복잡한 제로 지식 증명에 의존하는 ZK-Rollup과 달리 Optimistic Rollup은 "정직성 가정" 접근 방식을 채택합니다. 즉, 모든 거래는 기본적으로 유효하며, 거래에 논란의 여지가 있는 경우에만 사기 방지 메커니즘이 검증을 위해 트리거됩니다. 이 메커니즘은 온체인 컴퓨팅 비용을 크게 줄이고 Rollup의 확장성을 향상시켜 더 큰 거래 처리량을 지원할 수 있게 합니다.

그러나 사기 방지 메커니즘 자체의 설계와 구현에는 많은 과제가 있습니다. 롤업 시스템의 보안을 확보하기 위해서는 사기 방지 기능을 통해 악의적인 검증자가 거짓 상태를 제출하는 것을 효과적으로 방지하는 동시에 일반 사용자의 자금 안전을 보장해야 합니다. 그러나 실제 운영에서 사기 방지 메커니즘은 많은 한계에 부딪히는 경우가 많습니다.

첫 번째는 리소스 소비 공격으로, 악의적인 공격자가 대량 컴퓨팅 리소스를 사용하여 무의미한 분쟁을 만들어내 정직한 검증자가 지속적으로 컴퓨팅 파워와 가스 요금을 소모하도록 강요하여 궁극적으로 자신의 권리를 방어할 수 없게 만드는 것입니다. 극단적인 경우, 정직한 검증자의 컴퓨팅 리소스가 고갈되면 시스템은 공격자가 제출한 거짓 상태를 기본적으로 허용하게 되어 심각한 보안 취약성이 발생할 수 있습니다.

두 번째는 지연 공격입니다. 일부 사기 방지 메커니즘의 이의 제기 절차는 비교적 길어서, 공격자가 분쟁 해결 시간을 인위적으로 지연시키는 데 이용할 수 있습니다. 한 가지 예로, 일부 시스템에서는 분쟁 해결에 최대 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 이러한 지연은 롤업 유동성과 사용자 경험에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 심지어 공격자에게 시장 조작을 통해 수익을 낼 기회를 제공할 수도 있습니다.

게다가 탈중앙화 의 정도도 제한될 것이다. 기존의 사기 방지 제도 중 상당수는 분쟁 과정에서 임의로 허위 정보를 제출하지 않도록 참가자에게 높은 보증금 요구합니다. 그러나 이러한 디자인은 일반 사용자가 챌린지에 참여하는 데 필요한 임계값을 높여 악의적인 검증자에 맞서 진정으로 싸울 수 있는 그룹을 매우 중앙 집중화합니다. 예를 들어, Arbitrum의 BoLD 솔루션은 도전 보증금 으로 3,600 ETH가 필요합니다. 이는 시스템의 보안을 효과적으로 향상시킬 수 있지만, 대부분의 개인 투자자 검증자의 의욕을 저하시킵니다.

이러한 맥락에서, 카르테시가 출시한 데이브 사기 방지(이하 데이브 사기 방지) 알고리즘은 보안, 탈중앙화 및 활동 간의 최적의 균형을 달성하기 위해 사기 방지 메커니즘을 더욱 최적화했습니다. 이 계획은 토너먼트 방식의 챌린지 메커니즘을 채택하여 정직한 검증자의 계산적, 재정적 비용을 크게 줄이고 악의적인 검증자의 시빌 공격을 효과적으로 제거하여 분쟁이 가능한 한 짧은 시간 내에 해결되도록 보장합니다. L2 Beats의 인정은 이 솔루션의 진보성과 실현 가능성을 입증합니다.

기존 사기 방지 메커니즘의 비교 분석

현재의 Optimistic Rollup 생태계에서는 사기 방지 메커니즘의 설계가 시스템의 보안, 탈중앙화 정도, 사용자 경험을 직접적으로 결정합니다. 각 프로젝트마다 사기 방지를 위한 최적화 방향이 다르기 때문에 기존 솔루션은 공격 저항성, 실행 효율성, 접근성 측면에서 상당한 차이가 있습니다.

1. 낙관주의의 OPFP(낙관주의 오류 방지)

옵티미즘은 OPFP 메커니즘을 사용하며, 핵심 설계는 모듈 게임 트리를 기반으로 구축된 병렬 챌린지 시스템입니다. 이 메커니즘에 따라, 다수의 이의신청자가 동시에 동일한 거래에 이의를 제기하고 계층적 이의신청 과정에 참여할 수 있습니다. 이상적으로는 이 모델은 검증 효율성을 극대화하고 공격자가 유효하지 않은 거래를 숨기기 어렵게 만듭니다.

그러나 실제 적용에서 OPFP는 여전히 두 가지 주요 문제점을 안고 있다. 첫째, 이의신청 절차에 엄격한 시간 제약이 없기 때문에 공격자는 계속해서 거짓 분쟁을 제출하여 전체 검증 절차를 지연시킬 수 있으며, 그 결과 자금이 몇 주 또는 그 이상 동안 동결 될 수 있습니다. 두 번째로, OPFP는 누구나 이의를 제기할 수 있으므로 공격자는 일괄적으로 대량 의 Sybil 계정을 만들어 검증 프로세스를 방해할 수 있으며, 이를 통해 인위적으로 혼란을 일으키고 사기 증명의 계산 비용을 증가시킬 수 있습니다. 따라서 이로 인해 OPFP의 Sybil 공격에 대한 방어 역량이 상대적으로 약해지고 대규모 악의적 개입을 효과적으로 막을 수 없게 됩니다.

2. Arbitrum의 BoLD(Bisection Optimistic Layered Dispute)

이와 대조적으로 Arbitrum의 BoLD 메커니즘은 Optimism 솔루션의 지연 문제를 제거하도록 설계된 더 엄격한 모든 참여자 챌린지 프레임 채택합니다. BoLD는 최대 분쟁 기간을 1주일로 제한하여 모든 분쟁이 단시간 내에 해결되도록 보장하고, 공격자가 무기한 지연을 통해 시스템의 정상적인 운영을 방해하는 것을 방지합니다. 또한 BoLD는 분쟁 과정에서 제출된 모든 계산 경로를 추적할 수 있도록 과거 공약을 도입하여 이의 신청 과정에서 공격자가 데이터를 조작할 가능성을 줄였습니다. 이 솔루션은 보안 측면에서 뛰어나지만 BoLD도 심각한 문제가 있습니다. 바로 자본 한도가 매우 높다는 것입니다.

이 계획은 분쟁에 참여하기를 원하는 모든 도전자에게 3,600 ETH의 보증금 지불하도록 요구하지만, 너무 높은 금액은 대부분의 일반 사용자가 감당할 수 없는 수준이어서 사기 증명 실행은 궁극적으로 자금력이 충분한 소수의 참가자에게 달려 있습니다. 이러한 설계는 시스템의 보안을 향상시키지만, 탈중앙화 심각하게 손상시켜 실제로 BoLD 솔루션의 사용성이 제한되게 됩니다.

3. PRT(Permissionless Refereed Tournaments) 메커니즘의 초기 도입

카르테시가 초창기에 도입한 PRT 메커니즘은 높은 자본 한도 문제를 해결하려고 시도했습니다. PRT의 핵심 혁신은 검증을 위해 계산 해싱을 사용하는 것입니다. 검증자는 거래의 최종 상태뿐만 아니라 전체 계산 과정의 해시값도 제출하여 사기 증명의 투명성을 보장합니다.

또한 PRT는 점진적으로 분쟁 범위를 좁혀서 계산 오버헤드를 줄이기 위해 재귀적 분쟁 메커니즘을 채택합니다. 이 방법은 보증금 임계값을 어느 정도 낮추어 1 ETH가 챌린지에 참여할 수 있게 하고 탈중앙화 강화하지만, PRT도 분쟁 시간이 너무 길다는 문제에 직면합니다.

재귀적 분쟁에는 여러 차례의 계산과 확인이 필요하므로 최종 결정이 내려지기까지 20주 이상 걸릴 수도 있습니다. 이처럼 극도로 긴 챌린지 기간으로 인해 PRT가 실제 적용에 있어서 실행 가능성이 제한되어, 롤업 생태계의 유동성과 활동성 요구를 충족할 수 없게 됩니다.

4. 크로마 ZK 결함 방지

크로마는 사기 방지 메커니즘으로 크로마 ZK 결함 증명을 사용하고, 제로 지식 증명을 통해 사기 방지의 효율성과 보안을 개선하려고 시도합니다. 이 계획에서는 일대일 이의 제기 메커니즘이 채택됩니다. 즉, 사기 방지 분쟁이 발생할 때마다 병렬 이의 제기나 전체 이의 제기 대신 공격자와 검증자 간에 직접적인 대립이 발생합니다. 이 모델의 장점은 ZK 증명을 오프체인에서 효율적으로 계산할 수 있고, 소량의 검증만이 온체인 수행되기 때문에 각 챌린지 라운드에 필요한 시간을 크게 단축할 수 있다는 것입니다.

그러나 이러한 접근 방식은 아직 초기 단계에 있으며 몇 가지 주요 과제에 직면해 있습니다. 현재 Kroma ZK Fault Proof의 가장 큰 문제점은 Sybil 공격 방어 능력이 약하다는 점입니다. ZK 증명의 높은 계산 복잡성으로 인해 공격자는 대량 의 Sybil 계정을 사용하여 컴퓨팅 리소스 소비 공격을 만들어 정직한 검증자가 더 높은 계산 오버헤드를 부담하도록 강요할 수 있습니다. 또한 ZK 증명 자체가 사기 증명의 신뢰성을 향상시킬 수 있지만, 높은 동시성 문제가 있는 환경에서 효율성을 유지하려면 추가 최적화가 필요합니다. 더 중요한 점은, ZK 증명 생성에는 특정 컴퓨팅 리소스가 필요하고, Kroma는 아직 탈중앙화 검증 문제를 완전히 해결하지 못했기 때문에 진정으로 허가 없는 환경에서 운영하는 데는 여전히 어느 정도 불확실성이 있다는 것입니다.

5. Cartesi의 Dave(분산 및 검증된 실행)

위의 솔루션을 기반으로 Cartesi는 2024년에 Sybil 공격, 리소스 소비 공격 및 지연 공격에 대해 심층적으로 최적화된 Dave 사기 방지 메커니즘을 출시했습니다.

데이브 자체는 PRT의 해시 계산 메커니즘을 계승했으며, 토너먼트 기반 분쟁 프레임 통해 정직한 검증자와 직접 대결하는 대신 분쟁 과정에서 악의적인 도전자가 서로 경쟁하도록 강요합니다. 이 메커니즘은 정직한 검증자의 계산 비용을 크게 줄여 더 낮은 리소스 비용으로 경쟁력을 유지할 수 있게 해줍니다.

데이브는 또한 각 분쟁자가 21 HP로 시작하고, 도전에 실패하거나 시간이 초과될 때마다 HP가 1씩 차감되는 체력(HP) 메커니즘을 도입했습니다. HP가 0이 되면 분쟁 당사자가 자동으로 제거되어 공격자가 대량 의 Sybil 계정을 생성하더라도 분쟁 처리가 무기한으로 지연되지 않도록 합니다.

BoLD가 3,600 ETH의 높은 보증금 요구하는 반면, Dave는 3 ETH만 요구하며, 이를 통해 진입 임계값이 상당히 낮아지고 일반 사용자도 사기 방지 프로세스에 참여할 수 있습니다. 또한, 데이브는 더욱 최적화된 매칭 메커니즘을 통해 분쟁 기간을 2~5주로 단축해 PRT 분쟁 시간이 길어지는 문제를 효과적으로 해결했습니다.

따라서 전체적으로 볼 때, 현재 주류를 이루는 사기 방지 메커니즘은 각각 장단점을 가지고 있습니다.

• Optimism의 OPFP 메커니즘은 병렬로 도전할 수 있는 능력을 가지고 있지만 지연 공격과 Sybil 공격에 취약합니다.

• Arbitrum의 BoLD 솔루션은 시간 제한과 과거 커밋먼트 메커니즘을 적용하여 보안을 강화하지만 높은 보증금 요구 사항으로 인해 탈중앙화 감소합니다.

• Cartesi의 PRT 솔루션은 보증금 임계값을 낮추는 데 좋은 성과를 보였지만, 도전 시간이 너무 길어 유동성이 좋지 않았습니다.

• Kroma ZK Fault Proof는 검증 효율성을 개선하기 위해 제로 지식 증명을 사용하지만 탈중앙화 와 Sybil 공격에 대한 저항성 측면에서 개선의 여지가 여전히 있습니다.

최신 최적화된 사기 방지 체계인 Dave는 보안을 보장하는 동시에 자본 한도와 분쟁 시간을 최소화합니다. 토너먼트 매칭과 히트포인트 메커니즘을 통해 시빌 공격에 저항하는 능력을 향상시킵니다.

Dave의 사기 방지 알고리즘의 핵심 설계에 대한 자세한 설명

Cartesi의 Dave 솔루션에 초점을 맞춰 기존 사기 방지 솔루션의 세 가지 주요 문제점인 보안, 탈중앙화, 활동을 해결하고 악의적인 공격자 또는 국가 수준의 적대자가 대면 더라도 시스템이 안정적으로 작동할 수 있도록 하며 누구나 더 낮은 비용으로 검증 프로세스에 참여할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

보안

안전은 데이브의 주요 디자인 목표였습니다. 기존의 사기 방지 시스템에서는 공격자가 충분한 컴퓨팅 리소스나 자금을 제어한다면 리소스 소비 공격을 사용하여 정직한 검증자를 압도하거나 심지어 전체 사기 방지 프로세스를 조작할 수도 있습니다. 데이브의 수법에서 공격자의 시빌 계정은 서로 경쟁하게 되며, 이는 공격자가 막대한 금액을 투자하더라도 결국 승리할 수 있다는 확신을 가질 수 없다는 것을 의미합니다. 동시에, 데이브가 채택한 계산 해시 메커니즘은 모든 문제가 완전한 실행 기록을 기반으로 이루어져야 하며, 공격자가 잘못된 데이터를 통해 검증 프로세스를 우회하는 것을 방지해야 합니다. 궁극적으로 국가 차원의 공격자가 대면 단 한 명의 정직한 검증자가 부적절한 거래에 대해 성공적으로 이의를 제기하고 시스템의 보안을 보장할 수 있습니다.

탈중앙화

탈중앙화 사기 방지 메커니즘이 실제로 널리 채택될 수 있는지 여부를 결정하는 핵심 요소입니다. Arbitrum의 BoLD는 3,600 ETH의 보증금 필요하여 일반 사용자가 도전자가 되기 어려운 반면, Dave는 보증금 요구 사항을 낮춤으로써(단 3 ETH로) 누구나 사기 방지 프로세스에 참여할 수 있도록 보장합니다. 한편, 전체 분쟁 프로세스에 대한 총 수수료는 약 7 ETH이지만 모든 정직한 검증자의 수수료는 분쟁이 끝난 후 보상되므로 실제 비용은 거의 0에 가깝습니다.

더불어, 데이브가 채택한 토너먼트 스타일의 매칭 메커니즘은 중앙 집중화된 조직과 조정에 의존하지 않고 여러 도전자가 독립적으로 운영할 수 있게 하며, 이를 통해 시스템의 탈중앙화 특성을 유지할 수 있습니다.

Ethresearch의 @GCdePaula가 Dave의 사기 방지 알고리즘에 대해 공유한 새로운 게시물에서는 다양한 시스템 아키텍처에서 시스템의 정상적인 작동을 보장하려면 얼마나 많은 정직한 행위자가 필요한지 보여줍니다. 위 그림에서 좌측 하단의 "1 of 1"(중앙화)부터 우측 상단의 "N of N"(완전 탈중앙화)까지, 다양한 사기 방지 메커니즘의 신뢰 요구 사항도 다릅니다.

• BoLD(Arbitrum) 보증금 한도가 높기 때문에 일부 검증자만 참여할 수 있습니다. N의 N/2(소규모 ​​N) 지역에 위치하며, 탈중앙화 수준이 낮습니다.

• PRT(Cartesi)는 더 많은 사람들이 참여할 수 있으나, 챌린지 시간이 너무 길어 실제 실현 가능성이 제한적이며 중간 구역에 위치해 있습니다.

• Dave(Cartesi)는 토너먼트 스타일의 매칭과 Hitpoint 메커니즘을 최적화하여 "N명 중 1명"의 정직한 검증자만 참여하더라도 시스템 보안을 보장하고 Sybil 공격의 영향을 크게 줄일 수 있습니다.

따라서 이 다이어그램은 탈중앙화 측면에서 데이브 솔루션의 장점을 명확하고 직관적으로 보여줍니다.

활동

마지막으로, 라이브니스는 사기 증명 분쟁이 너무 오래 걸리는 문제를 해결합니다. 일부 초기 사기 방지 제도에서는 분쟁 기간이 최대 20주까지 소요될 수 있었으며, 이는 사용자 자금의 유동성에 심각한 영향을 미쳤습니다. 데이브의 솔루션에서는 단일 이의신청의 최대 기간이 8시간에 불과하며, 전체 분쟁 처리 과정은 보통 2~5주 내에 완료됩니다. 즉, 공격자가 지연 전략을 통해 시스템에 간섭하려고 시도하더라도 사기 방지가 원활하게 진행되는 것을 효과적으로 막을 수 없습니다.

위의 장점을 어떻게 얻을 수 있을까?

실제로 데이브의 핵심 혁신은 해시 계산 메커니즘, 토너먼트 챌린지 메커니즘, 체력 계산 메커니즘의 세 가지 측면에 주로 반영되었으며, 각 부분은 현재 사기 방지 시스템의 문제점에 맞게 최적화되었습니다.

• 해시 계산

기존의 사기 방지 시스템은 일반적으로 거래 실행의 구체적인 경로에 관심을 두지 않고 거래의 최종 상태만 확인하는데, 이를 통해 공격자가 데이터를 변조할 기회를 제공합니다. 데이브는 계산된 해시 메커니즘을 사용하여 모든 문제가 완전한 실행 기록을 기반으로 발생하도록 하여 공격자가 거짓 분쟁을 일으키는 것을 불가능하게 합니다.

이 메커니즘은 계산된 각 해시가 전체 실행 경로의 머클 트리를 저장할 수 있도록 하고, 모든 분쟁을 과거 커밋먼트를 통해 원래 계산 결과까지 추적할 수 있도록 하는 것입니다. 따라서 모든 이의신청자는 분쟁을 시작할 때 최종 상태뿐만 아니라 전체 계산 경로를 제출해야 하며, 이를 통해 이의신청 과정에서 공격자가 데이터를 위조하거나 이전 상태를 조작하는 것을 효과적으로 방지할 수 있습니다.

• 토너먼트 스타일의 챌린지 시스템

대부분의 사기 방지 시스템에서 정직한 검증자는 공격자가 제출한 모든 거짓 분쟁에 직접 맞서 싸워야 하며, 이로 인해 컴퓨팅 리소스가 빠르게 고갈될 수 있습니다. 데이브는 토너먼트 방식의 챌린지 메커니즘을 채택하여 공격자의 Sybil 계정이 서로 경쟁하도록 함으로써 정직한 검증자의 컴퓨팅 부담을 크게 줄였습니다.

메커니즘은 녹아웃 토너먼트와 유사합니다.

여러 도전자가 서로 다른 거래 상태를 제출하면 Dave는 이를 그룹으로 나누어 각 도전자가 이진 검색과 해시 계산을 통해 경쟁하도록 합니다.

위의 다이어그램은 Dave의 사기 방지 메커니즘이 여러 라운드에 걸쳐 악의적인 Sybil 계정을 점진적으로 제거하고 정직한 검증자(Hero)만 남기는 방식을 보여줍니다. 각 라운드에서 Sybil 계정은 서로 매치하고 경쟁해야 하며, 패배한 계정은 점차 제거됩니다.

• 라운드 0-2: 시빌 계정(다른 색깔 블록)끼리 서로 경쟁을 시작하고, 진 사람은 강등됩니다.

• 3~5라운드: 라운드가 진행됨에 따라 점점 더 많은 Sybil 계정이 제거되고, 결국 정직한 검증자만 승리합니다.

• 체력 메커니즘은 악의적인 도전자들이 공격을 지연시켜 지속될 수 없도록 보장하며, 각 도전자의 체력은 완전히 제거될 때까지 점차 감소합니다.

또한 공격자는 Sybil 계정을 유지하기 위해 기하급수적으로 많은 리소스를 소비해야 하지만 정직한 검증자의 연산 소비량과 가스 수수료는 비교적 낮아 사기 증명의 보안과 활동성이 크게 향상됩니다.

공격자의 Sybil 계정은 이의신청 과정에서 점진적으로 제거되고, 정직한 검증자는 동시에 모든 거짓 이의신청에 대면 필요 없이 가장 강력한 경쟁자와만 경쟁하면 됩니다. 이를 통해 계산 오버헤드가 줄어들고 시스템은 최종적으로 정확한 거래 상태를 더욱 빠르게 식별할 수 있습니다.

데이브가 챌린지 시간을 최적화했다는 것도 언급할 가치가 있습니다. 각 라운드의 챌린지가 1주일 정도 걸리는 PRT 방식과 비교했을 때, 데이브는 전체 프로세스를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 최대 챌린지 시간을 8시간으로 설정했습니다. 지연 전략 최적화는 공격자가 도전 시간을 지연시키려고 하더라도 분쟁 해결을 무한정 방해할 수 없다는 것을 의미합니다.

• 체력 계산 메커니즘

데이브는 체력(HP) 계산 메커니즘을 도입했는데, 이를 통해 각 분쟁 참가자는 처음에 21HP 포인트를 할당받고, 도전이 실패하거나 시간 초과될 때마다 HP 포인트 1개를 잃습니다. 분쟁자의 HP가 0이 되면 자동으로 제거되고 더 이상 도전을 시작할 수 없습니다.

각 도전자는 최대 21번만 실패할 수 있으므로 공격자가 대량 의 Sybil 계정을 생성하더라도 사기 방지 프로세스를 무기한으로 지연시킬 수 없습니다. 게다가 정직한 검증자는 일반적으로 21번 실패할 가능성이 낮으므로 HP가 0이 되어도 탈락하지 않으며, 항상 최종 도전에서 승리할 수 있습니다.

이 메커니즘은 공격자가 Sybil 계정을 통해 도전 시간을 지속적으로 지연시키는 것을 효과적으로 방지하고 사기 방지의 효율성과 공격 방지 기능을 더욱 향상시킵니다.

계산 모델과 실험 검증: Dave의 도전 시간은 대수적으로 증가합니다.

연구팀은 데이브 사기 방지 알고리즘의 실제 성능을 검증하기 위해 엄격한 수학적 모델을 구축하고 시뮬레이션 실험을 통해 도전 시간, 계산 비용, Sybil 공격 방지 기능 측면에서 성능을 평가했습니다. 실험 결과에 따르면 Dave는 여러 핵심 지표에서 기존 사기 방지 계획보다 성능이 뛰어나고 대규모 Sybil 공격 대면 효율적인 분쟁 해결 역량을 유지할 수 있습니다.

도전 시간의 대수적 성장

사기 방지 메커니즘에서 문제 해결 시간은 사용자 경험과 자금 유동성에 영향을 미치는 주요 요소입니다. 데이브는 토너먼트 스타일의 챌린지 메커니즘과 체력(HP) 계산 메커니즘을 사용하여 분쟁이 가능한 한 짧은 시간 내에 해결되도록 합니다. 연구에 따르면 Dave의 챌린지 시간은 대수적으로 증가합니다. 즉, Sybil 계정 수가 증가함에 따라 챌린지 시간의 성장률은 선형 성장 모델보다 훨씬 낮습니다.

다양한 규모의 Sybil 공격 시나리오를 시뮬레이션하는 실험에서 Dave의 분쟁 시간을 다른 사기 방지 계획의 분쟁 시간과 비교했습니다. 10,000개의 Sybil 계정 대면 때, 데이브는 전체 이의 제기 절차를 완료하는 데 35.25일밖에 걸리지 않지만, PRT와 같은 다른 제도에서는 같은 규모의 분쟁을 해결하는 데 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 이처럼 상당한 시간적 이점이 있는 것은 주로 Dave가 채택한 토너먼트 매칭 메커니즘 덕분입니다. 이 메커니즘은 Sybil 계정이 서로 경쟁하도록 강제하여 정직한 검증자의 컴퓨팅 부담을 줄여줍니다.

또한, 데이브는 각 라운드에서 Sybil을 더 빠르게 제거하기 위해 G=4(라운드당 4개의 매치)의 최적화 전략을 채택하여 분쟁 해결 속도를 더욱 향상시키고 컴퓨팅 비용을 합리적인 범위 내에서 유지했습니다. 이러한 그룹 매칭 ​​전략은 분쟁 해결 속도를 효과적으로 높일 수 있을 뿐만 아니라 각 참가자의 컴퓨팅 부담을 줄여 사기 방지 메커니즘의 확장성을 높여줍니다.

실험 결과에 따르면 주요 사기 방지 메커니즘과 비교했을 때 Dave는 여러 핵심 지표에서 더 나은 성과를 보였습니다.

• BoLD와 비교했을 때 Dave는 더 낮은 보증금(BoLD가 요구하는 3,600 ETH에 비해 3 ETH에 불과함)으로 비슷한 보안을 제공합니다. 이를 통해 사기 방지 메커니즘이 보다 탈중앙화 동시에 효율적인 이의 처리 기능도 유지할 수 있습니다.

• PRT에 비해 Dave는 분쟁 시간을 50% 이상 단축시키고 토너먼트 매칭 및 HP 계산 메커니즘을 통해 Sybil 공격에 대한 저항 능력을 효과적으로 향상시켜 대규모 Sybil 계정 공격 대면 하더라도 단시간 내에 분쟁을 해결할 수 있습니다.

요약하자면, Dave의 계산 모델과 실험적 검증은 사기 방지 분야에서 그의 선도적 위치를 더욱 입증합니다. 기존의 사기 방지 계획과 비교했을 때, 데이브는 탈중앙화 와 활동 간의 최적의 균형을 달성하는 동시에 보안을 보장할 수 있어 가장 경쟁력 있는 사기 방지 메커니즘 중 하나입니다.

신뢰할 수 있는 AI 지원

경제성, 컴퓨팅 효율성, 탈중앙화 에서의 이점을 바탕으로 Cartesi의 Dave 사기 방지 메커니즘은 Rollup 생태계를 최적화할 뿐만 아니라 탈중앙화 AI 컴퓨팅에 대한 새로운 가능성을 제공합니다. 사기 방지의 핵심 목표는 계산의 정확성을 검증하는 것입니다. 이러한 기능은 AI 컴퓨팅 분야에도 적용할 수 있으며, 특히 투명하고 검증 가능한 AI 컴퓨팅 환경이 필요할 때 유용합니다.

기존의 AI 컴퓨팅은 주로 중앙 집중화된 서버에 의존했으며, 사용자는 일반적으로 AI의 출력만 신뢰할 수 있고 추론 과정이 진실이고 신뢰할 수 있는지 확인할 수 없습니다. 이 모델은 투명성 문제를 야기하고 AI 컴퓨팅을 중앙 집중식 인프라의 단일 실패 지점과 검열 리스크 에 노출시킵니다. Cartesi는 해시와 검증 가능한 컴퓨팅 체계를 계산하여 신뢰할 수 없는 AI 컴퓨팅 프레임 제공하고, AI 컴퓨팅 프로세스가 온체인 상이나 검증 가능한 환경에서 실행될 수 있도록 하여 컴퓨팅 결과의 투명성과 신뢰성을 보장합니다.

실제로 이 메커니즘은 본질적으로 사기 방지 원칙과 매우 일치합니다. 즉, 계산 결과에 의문이 제기되면 사기 방지 메커니즘을 통해 그 정확성을 검증하여 AI 계산 결과의 위조를 방지할 수 있습니다. 동시에 Cartesi는 스마트 계약을 통해 AI 계산을 직접 실행하고 완전한 투명성과 검증 가능성을 보장합니다. Cartesi의 RISC-V 가상 머신은 이 기능을 더욱 강화하여 개발자가 TensorFlow, PyTorch, Llama.cpp와 같은 AI 라이브러리를 탈중앙화 환경에서 원활하게 실행하여 AI 컴퓨팅에서 블록체인의 기존 한계를 돌파할 수 있도록 합니다.

대표적인 사례가 ThinkChain입니다. 이 회사는 Cartesi의 기술을 사용하여 온체인 LLM(DeepSeek-R1, DeepScaleR, Qwen2.5 및 SmolLM2 등)을 실행하여 스마트 계약이 중앙 서버에 의존하지 않고도 직접 프롬프트를 구성하고 답변을 구문 분석할 수 있도록 합니다. 즉, 미래에는 사기 증명을 사용하여 Rollup 상태의 정확성을 검증할 수 있을 뿐만 아니라 AI 추론 결과의 신뢰성을 검증하여 진정으로 탈중앙화 AI 컴퓨팅을 실현할 수 있습니다.

최근의 Cartesi x EigenLayer 실험 주간에서 Cartesi 핵심 엔지니어링 팀이 스마트 계약이 검증 가능한 대규모 언어 모델 추론을 수행할 수 있는 프로토타입 시스템을 성공적으로 구축했다는 점도 언급할 가치가 있습니다. 그 결과, Cartesi는 DeepSeek를 온체인 완벽하게 구현한 암호화폐 분야 최초의 프로젝트가 되었습니다. 프로토타입 시스템은 또한 Qwen과 Smol과 같은 다른 오픈소스 LLM의 운영을 지원하여 탈중앙화 AI 컴퓨팅 분야에서 Cartesi의 잠재력을 더욱 입증합니다.

Cartesi의 검증 가능한 환경에서 추론하면 중앙 집중화된 중개자가 없어지고 보안이 향상되어 AI 출력의 무결성과 완전히 신뢰할 수 없는 실행이 모두 보장됩니다. 현재까지 Cartesi는 완전한 온체인, 신뢰가 필요 없는 LLM 추론을 지원하는 유일한 기술 스택이며, 파일럿 사례인 DeepSeek은 탈중앙화 AI 컴퓨팅 분야에서 Cartesi의 기술 솔루션의 엄청난 잠재력을 더욱 검증합니다.

카르테시에 대하여

카르테이는 개발자에게 완전한 리눅스 환경과 고성능 롤업 기술을 제공하는 강력한 모듈 블록체인 프로토콜로, 차세대 탈중앙화 애플리케이션을 지원하도록 설계되었습니다. Cartesi Virtual Machine은 Linux를 통합하여 개발자가 수십 년 동안 실전에서 검증된 프로그래밍 언어, 도구, 코드 라이브러리를 사용하여 dApp을 구축할 수 있도록 지원합니다. Cartesi는 각 dApp에 독립적인 Rollup 계층과 전용 컴퓨팅 리소스를 제공하여 탈중앙화, 보안 및 검열 저항성을 보장하는 동시에 컴퓨팅 확장성을 크게 향상시킵니다.

자세한 내용은 다음 사이트에서 확인하세요.

공식 웹사이트: https://cartesi.io/

엑스: https://x.com/cartesiproject

디스코드: https://discord.gg/3gWG7guqMz

텔레그램: https://t.me/CartesiCN

이전 실험 주간 빌드: https://cartesi.io/blog/experiment-week-2-recap/