기술, 경제, 효율성: 피할 수 없는 세 가지 주요 과제.
저자: 프라나브 가리미디 , 조셉 보노 , 리오바 하임바흐
Saoirse, Foresight News 에서 편집
표지: 사진: Jigar Panchal , Unsplash
블록체인에서 블록에 포함되는 거래와 제외되는 거래를 결정하거나 거래 순서를 조정하여 얻을 수 있는 최대 가치를 최대 클레임 가치(MEV)라고 합니다. MEV는 대부분의 블록체인에서 널리 사용되며 업계에서 폭넓은 관심과 논의의 대상이 되어 왔습니다.
참고: 이 글은 MEV에 대한 기본적인 이해를 전제로 합니다. 일부 독자는 MEV 일반 지식 관련 글을 먼저 읽어보시기를 권장합니다 .
MEV 현상을 관찰하는 많은 연구자들은 다음과 같은 명확한 의문을 제기했습니다. 암호화가 이 문제를 해결할 수 있을까요? 한 가지 방법은 암호화된 메모리 풀을 사용하는 것입니다. 사용자는 암호화된 거래를 브로드캐스트하고, 이 순서 후에만 복호화되어 공개됩니다. 이는 합의 프로토콜이 거래 순서를 "맹목적으로 선택"하도록 강제하는데, 이는 순서 단계에서 MEV 기회의 악용을 방지하는 것으로 보입니다.
안타깝게도 암호화된 메모리 풀은 MEV 문제에 대한 실용적 또는 이론적 관점에서 만능 해결책을 제공할 수 없습니다. 이 글에서는 암호화된 메모리 풀의 어려움을 설명하고 실현 가능한 설계 방향을 모색합니다.
암호화된 메모리 풀의 작동 방식
암호화된 메모리풀에 대한 제안은 많지만, 일반적인 프레임 다음과 같습니다.
- 사용자는 암호화된 거래를 브로드캐스트합니다.
- 암호화된 거래는 온체인 에 제출됩니다(일부 제안에서는 거래가 먼저 검증 가능한 무작위 셔플을 거쳐야 함).
- 이러한 거래가 포함된 블록이 완성되면 거래가 해독됩니다.
- 마지막으로 거래를 실행합니다.
3단계(거래 복호화)는 핵심 질문을 제기합니다. 누가 복호화에 대한 책임을 져야 할까요? 복호화에 실패하면 어떻게 될까요? 간단한 방법은 사용자가 직접 거래를 복호화할 수 있도록 하는 것입니다(이 경우 암호화는 필요하지 않으며, 단순히 약속을 숨기는 것만으로도 충분합니다). 그러나 이 방법에는 취약점이 있습니다. 공격자가 잠재적으로 추측성 MEV를 구현할 수 있다는 것입니다.
추측적 MEV 공격에서 공격자는 특정 암호화된 거래에 MEV 기회가 포함되어 있다고 추측합니다. 그런 다음 자신의 거래를 암호화하여 유리한 위치(예: 대상 거래의 앞이나 뒤)에 삽입하려고 시도합니다. 거래가 예상 순서대로 되어 있으면 공격자는 이를 복호화하고 자신의 거래를 통해 MEV를 클레임. 그렇지 않으면 거래 복호화를 거부하여 최종 블록체인에 포함되지 않습니다.
복호화에 실패한 사용자에게 처벌을 부과하는 것은 가능하지만, 그러한 메커니즘을 구현하는 것은 매우 어려울 것입니다. 모든 암호화된 거래에 동일한 처벌이 적용되어야 하고(결국 암호화는 거래를 구분할 수 없게 만들기 때문입니다), 고가의 거래 대상 대면 투기적 MEV를 억제할 만큼 엄격해야 하기 때문입니다. 이로 인해 대량 의 자금이 동결되고, 이 자금은 거래와 사용자 간의 연관성이 드러나지 않도록 익명으로 유지되어야 합니다. 더 나아가, 버그나 네트워크 장애로 인해 자금 복호화가 불가능할 경우 실제 사용자들도 손실을 입게 됩니다.
따라서 대부분의 솔루션은 거래를 암호화할 때, 암호화를 시작한 사용자가 오프라인 상태이거나 협조를 거부하더라도 향후 어느 시점에나 복호화가 가능하도록 보장할 것을 권장합니다. 이러한 목표는 다음과 같은 방법으로 달성할 수 있습니다.
신뢰 실행 환경(TEE) : 사용자는 신뢰 실행 환경(TEE) 내의 안전한 엔클레이브에 보관된 키로 거래를 암호화할 수 있습니다. 일부 기본 구현에서는 TEE가 특정 시점 이후에만 거래를 복호화하는 데 사용됩니다(이를 위해서는 TEE 내에서 시간 인식이 필요합니다). 더 복잡한 솔루션은 TEE에 거래 복호화 및 블록 구성, 도착 시간 및 비용과 같은 기준에 따라 거래 순서 담당하도록 할당합니다. 다른 암호화 메모리 풀 솔루션과 비교했을 때, TEE는 평문 거래를 직접 처리하고 롤백 대상 거래를 필터링하여 온체인 중복성을 줄일 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 하드웨어 신뢰성에 의존한다는 단점이 있습니다.
비밀 공유 및 임계값 암호화 : 이 방식에서는 사용자가 위원회(일반적으로 검증자 중 일부)가 공유하는 비밀 키로 거래를 암호화합니다. 복호화에는 임계값(예: 위원회의 3분의 2 동의)이 필요합니다.
임계값 복호화를 사용하면 신뢰 요소가 하드웨어에서 위원회로 이동합니다. 지지자들은 대부분의 프로토콜이 합의 메커니즘에서 "정직한 다수"의 검증자를 가정하기 때문에, 우리도 비슷한 가정을 할 수 있다고 주장합니다. 즉, 대다수의 검증자는 정직하게 행동하고 거래를 조기에 복호화하지 않을 것이라는 것입니다.
그러나 중요한 차이점을 짚고 넘어가야 합니다. 이 두 가지 신뢰 가정은 동의어가 아닙니다. 블록체인 포크 와 같은 합의 실패는 공개적으로 드러나는 반면("약한 신뢰 가정"), 거래를 선제적으로 복호화하는 악의적인 위원회는 공개적인 증거를 남기지 않으므로 그러한 공격은 탐지 및 처벌이 불가능합니다("강한 신뢰 가정"). 따라서 합의 메커니즘과 암호 위원회의 보안 가정은 표면적으로는 일관성이 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 위원회가 공모하지 않을 것이라는 가정의 신뢰성이 훨씬 떨어집니다.
시간 잠금 및 지연 암호화 : 임계값 암호화의 대안인 지연 암호화는 트랜잭션을 공개 키로 암호화하고, 해당 공개 키에 대응하는 개인 키는 시간 잠금 퍼즐 내에 숨겨져 있습니다. 시간 잠금 퍼즐은 비밀을 캡슐화하는 암호화 퍼즐로, 미리 정해진 시간이 지나야 공개될 수 있습니다. 더 구체적으로, 복호화 과정은 병렬화할 수 없는 일련의 계산을 반복적으로 실행해야 합니다. 이 메커니즘에서는 누구나 퍼즐을 풀어 키를 얻고 트랜잭션을 복호화할 수 있지만, 트랜잭션이 최종 확인 전에 복호화될 수 없도록 충분히 오랜 시간이 걸리도록 설계된 느린(기본적으로 직렬적인) 계산을 완료한 후에만 가능합니다. 가장 강력한 형태의 이 암호화 기본 원리는 지연 암호화를 사용하여 이러한 퍼즐을 공개적으로 생성합니다. 이 과정은 시간 잠금 암호화를 사용하는 신뢰할 수 있는 위원회를 통해서도 근사화할 수 있지만, 임계값 암호화에 비해 어떤 장점이 있는지는 논란의 여지가 있습니다.
지연 암호화를 사용하든 신뢰할 수 있는 위원회가 계산을 수행하든, 이러한 방식은 수많은 실질적인 어려움에 직면합니다. 첫째, 지연 시간이 본질적으로 계산 프로세스에 의존하기 때문에 복호화 시간의 정확성을 보장하기 어렵습니다. 둘째, 이러한 방식은 퍼즐을 효율적으로 풀기 위해 고성능 하드웨어를 구동하는 특정 주체에 의존합니다. 누구나 이 역할을 맡을 수 있지만, 이 주체의 참여를 유도하는 방법은 아직 불분명합니다. 마지막으로, 이러한 설계에서는 최종적으로 블록에 포함되지 않은 거래를 포함하여 브로드캐스트된 모든 거래가 복호화됩니다. 반면, 임계값 기반(또는 증인 기반) 방식은 성공적으로 포함된 거래만 복호화할 수 있습니다.
증인 암호화 : 마지막으로 가장 진보된 암호화 체계는 증인 암호화를 활용합니다. 이론적으로 증인 암호화는 특정 NP 관계에 해당하는 증인 정보를 아는 사람만 정보를 복호화할 수 있도록 정보를 암호화합니다. 예를 들어, 수도쿠 퍼즐을 풀거나 특정 값의 해시 프리이미지를 제공할 수 있는 사람만 정보를 복호화할 수 있도록 정보를 암호화할 수 있습니다.
(참고: NP관계는 "질문"과 "빠르게 검증할 수 있는 답변"의 대응관계입니다.)
모든 NP 유사 관계에 대해 SNARK를 사용하여 유사한 논리를 구현할 수 있습니다. 기본적으로 증인 암호화는 SNARK를 통해 특정 조건이 충족됨을 증명할 수 있는 개체만 복호화할 수 있도록 데이터를 암호화합니다. 암호화된 메모리 풀의 맥락에서 이러한 조건의 전형적인 예로는 블록이 완료되어야만 트랜잭션을 복호화할 수 있다는 것입니다.
이는 큰 잠재력을 가진 이론적 원시 기법입니다. 실제로는 범용 솔루션이며, 위원회 기반 및 지연 기반 접근 방식이 특정 적용 분야입니다. 안타깝게도 아직 실용적인 증인 기반 암호화 체계는 존재하지 않습니다. 더 나아가, 그러한 체계가 존재한다고 하더라도 지분증명 블록체인에서 위원회 기반 접근 방식보다 이점을 제공한다고 주장하기는 어렵습니다. 증인 암호화가 "거래가 최종 블록에서 순서 후에만 복호화"하도록 구성되더라도, 악의적인 위원회는 합의 프로토콜을 비공개적으로 시뮬레이션하여 거래 최종화를 위조한 다음, 이 비공개 체인을 "증인"으로 사용하여 거래를 복호화할 수 있습니다. 이 경우, 동일한 위원회에 의한 임계값 복호화는 훨씬 간단한 구현으로 비슷한 수준의 보안을 제공합니다.
그러나 작업 증명 합의 프로토콜에서 증인 암호화의 장점은 훨씬 더 중요합니다. 왜냐하면 위원회가 완전히 악의적이라 하더라도 현재 블록체인의 헤드에서 비공개적으로 여러 개의 새로운 블록을 채굴하여 최종 확인 상태를 위조할 수 없기 때문입니다.
암호화된 메모리풀이 직면한 기술적 과제
암호화된 메모리 풀이 MEV로부터 보호하는 데에는 몇 가지 실질적인 어려움이 있습니다. 일반적으로 기밀성 유지 자체가 어려운 문제입니다. 암호화 기술이 Web3에서 널리 사용되지 않는다는 점은 주목할 만합니다. 그러나 네트워크(예: TLS/HTTPS) 및 개인 통신(PGP부터 Signal 및 WhatsApp과 같은 최신 암호화 메시징 플랫폼까지)에 암호화 기술을 적용해 온 수십 년의 경험은 이와 관련된 어려움을 여실히 보여주었습니다. 암호화는 기밀성을 보호하는 도구이지만, 기밀성을 완벽하게 보장할 수는 없습니다.
첫째, 특정 주체가 사용자 거래의 평문 정보에 직접 접근할 수 있습니다. 일반적인 상황에서 사용자는 직접 거래를 암호화하지 않고 지갑 제공자에게 이 작업을 위임합니다. 이를 통해 지갑 제공자는 거래 평문에 접근하여 잠재적으로 이 정보를 악용하거나 판매하여 MEV를 클레임 할 수 있습니다. 암호화의 보안은 항상 키에 접근할 수 있는 모든 주체에 달려 있습니다. 키 제어의 범위는 보안 경계입니다.
이 외에도 가장 큰 문제는 메타데이터, 즉 암호화된 페이로드(거래)를 둘러싼 암호화되지 않은 데이터에 있습니다. 공격자는 이 메타데이터를 이용하여 거래 의도를 유추하고 추측성 MEV(Method of Value)를 실행할 수 있습니다. 공격자가 거래 내용을 완전히 이해하거나 항상 정확하게 추측할 필요는 없다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 특정 거래가 특정 탈중앙화 거래소(DEX)의 매수 주문이라는 것을 합리적인 확률로 판단하는 것만으로도 공격을 시작하기에 충분합니다.
메타데이터는 여러 범주로 분류할 수 있습니다. 암호화에 내재된 고전적인 과제인 메타데이터와 암호화된 메모리 풀에만 해당하는 메타데이터입니다.
- 거래 크기 : 암호화 자체는 평문의 크기를 숨길 수 없습니다(특히, 의미론적 보안의 공식 정의는 평문 크기 숨김을 명시적으로 배제합니다). 이는 암호화된 통신에서 흔히 발생하는 공격 경로입니다. 대표적인 예로, 암호화를 사용하더라도 도청자는 비디오 스트림의 각 패킷 크기를 확인하여 Netflix에서 실시간으로 어떤 콘텐츠가 재생되고 있는지 파악할 수 있습니다. 암호화된 메모리풀에서 특정 유형의 거래는 고유한 크기를 가질 수 있으며, 이로 인해 정보가 유출될 수 있습니다.
- 브로드캐스트 시간 : 암호화는 시간 정보(또 다른 고전적인 공격 벡터)를 숨기지 못합니다. Web3 시나리오에서 특정 발신자(예: 구조화된 매도 시나리오)는 정기적으로 거래를 시작할 수 있습니다. 거래 시간은 외부 거래소 활동이나 뉴스 이벤트와 같은 다른 정보와 연관될 수도 있습니다. 시간 정보를 더욱 교묘하게 활용하는 방법으로는 중앙화 거래소(CEX)와 탈중앙화 거래소(DEX) 간의 차익거래가 있습니다. 순서 생성된 거래를 최대한 늦게 삽입하여 최신 CEX 가격 정보를 활용할 수 있습니다. 동시에, 특정 시점 이후에 브로드캐스트된 다른 모든 거래(암호화된 경우에도)를 제외하여 자체 거래가 최신 가격 이점을 받도록 순서.
- 소스 IP 주소 : 피어투피어(P2P) 네트워크를 모니터링하고 소스 IP 주소를 추적함으로써 검색자는 거래 발신자의 신원을 유추할 수 있습니다. 이 문제는 비트코인 초창기(10여 년 전)부터 알려져 왔습니다. 특정 발신자가 일관된 행동을 보이는 경우, 이는 검색자에게 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 발신자의 신원을 알면 암호화된 거래와 복호화된 과거 거래를 연결할 수 있습니다.
- 거래 발신자 및 수수료/가스 정보 : 거래 수수료는 암호화폐 멤풀(mempool)에 고유한 메타데이터 유형입니다. 이더 에서 기존 거래에는 온체인 발신자 주소(수수료 지불에 사용), 최대 가스 예산, 그리고 발신자가 지불할 의향이 있는 단위 가스 요금이 포함됩니다. 소스 네트워크 주소와 마찬가지로, 발신자 주소는 여러 거래를 실제 개체와 연결하는 데 사용될 수 있으며, 가스 예산은 거래의 의도에 대한 힌트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 DEX와 상호 작용하려면 식별 가능한 고정된 양의 가스가 필요할 수 있습니다.
정교한 검색자는 위에 언급된 여러 메타데이터 유형을 결합하여 거래 내용을 예측할 수 있습니다.
이론적으로 이 모든 정보는 숨길 수 있지만, 성능과 복잡성이 저하됩니다. 예를 들어, 트랜잭션을 표준 길이로 패딩하면 크기를 숨길 수 있지만, 대역폭과 온체인 공간이 낭비됩니다. 전송 전 지연 시간을 추가하면 시간을 숨길 수 있지만, 지연 시간은 증가합니다. Tor와 같은 익명 네트워크를 통해 트랜잭션을 제출하면 IP 주소를 숨길 수 있지만, 이는 새로운 문제를 야기합니다.
숨기기 가장 어려운 메타데이터는 거래 수수료 정보입니다. 수수료 데이터를 암호화하는 것은 블록 생성자에게 여러 가지 문제를 야기합니다. 첫째, 스팸 문제가 있습니다. 수수료 데이터가 암호화되면 누구든 변조된 암호화된 거래를 브로드캐스트할 수 있습니다. 이러한 거래는 순서 되지만 수수료는 충당되지 않습니다. 암호가 해독되면 실행되지 않으므로 아무도 책임을 지지 않습니다. 이 문제는 거래 형식이 올바르고 자금이 충분함을 증명하는 SNARK를 통해 해결할 수 있지만, 이는 오버헤드를 크게 증가시킵니다.
둘째, 블록 생성 및 수수료 경매의 효율성 문제가 있습니다. 블록 생성자는 수수료 정보를 활용하여 수익을 극대화하는 블록을 생성하고 온체인 리소스의 현재 시장 가격을 결정합니다. 수수료 데이터를 암호화하면 이 과정이 중단됩니다. 한 가지 해결책은 각 블록에 대해 고정 수수료를 설정하는 것이지만, 이는 경제적으로 비효율적이며 거래 번들링을 위한 유통시장 조성하여 암호화된 메모리 풀의 목적을 저해할 수 있습니다. 또 다른 옵션은 안전한 다자간 연산이나 신뢰할 수 있는 하드웨어를 통해 수수료 경매를 진행하는 것이지만, 두 방법 모두 비용이 매우 많이 듭니다.
마지막으로, 보안이 강화된 암호화된 메모리 풀은 여러 면에서 시스템 오버헤드를 증가시킵니다. 암호화는 체인 지연 시간, 계산 복잡성, 대역폭 소비를 증가시킵니다. 샤딩이나 병렬 실행과 같은 중요한 미래 목표와 어떻게 결합될지는 현재 불분명합니다. 또한 활성성에 대한 새로운 실패 지점(임계값 체계의 복호화 위원회 및 지연 함수 솔버 등)이 발생할 수도 있습니다. 동시에 설계 및 구현의 복잡성도 상당히 상승 할 것입니다.
암호화된 멤풀(mempool)의 많은 문제는 Zcash나 Monero처럼 거래 프라이버시를 보장하도록 설계된 블록체인이 직면한 문제와 유사합니다. 긍정적인 측면이 있다면, MEV에서 암호화가 완화하는 모든 과제를 해결함으로써 거래 프라이버시 확보의 길도 열릴 수 있다는 것입니다.
Crypto Mempools가 직면한 경제적 과제
마지막으로, 암호화폐 메모리풀은 경제적 어려움에 직면합니다. 충분한 엔지니어링 투자를 통해 시간이 지남에 따라 완화될 수 있는 기술적 어려움과 달리, 이러한 경제적 어려움은 근본적인 한계이며 해결하기가 매우 어렵습니다.
MEV의 핵심 문제는 거래 생성자(사용자)와 MEV 기회를 채굴하는 사람(검색자 및 블록 생성자) 간의 정보 비대칭성에서 비롯됩니다. 사용자는 자신의 거래에서 클레임 가치가 얼마인지 알지 못하는 경우가 많습니다. 따라서 완벽하게 암호화된 멤풀(mempool)에서도 실제 MEV 가치보다 낮은 보상을 받는 대가로 복호화 키를 공개하도록 속일 수 있습니다. 이러한 현상을 "인센티브화된 복호화"라고 합니다.
MEV Share와 같은 유사한 메커니즘이 이미 존재하기 때문에 이러한 시나리오는 상상하기 어렵지 않습니다. MEV Share는 사용자가 거래 정보를 선택적으로 풀에 제출할 수 있도록 하는 주문 흐름 경매 메커니즘으로, 검색자들은 해당 거래에서 제시되는 MEV 기회를 활용할 권리를 놓고 경쟁합니다. 낙찰자가 MEV를 클레임 하면, 수익금의 일부(즉, 입찰 금액 또는 그 비율)가 사용자에게 반환됩니다.
이 모델은 암호화폐 메모리 풀에 직접 적용할 수 있습니다. 사용자는 참여하기 위해 복호화 키(또는 일부 정보)를 공개해야 합니다. 그러나 대부분의 사용자는 이러한 메커니즘 참여에 따른 기회비용을 인지하지 못합니다. 즉각적인 보상만 기대하기 때문에 기꺼이 정보를 공개합니다. 전통적인 금융 시장에서도 유사한 사례가 있습니다. 예를 들어, 수수료 없는 거래 플랫폼인 Robinhood는 "주문 흐름에 대한 지불" 방식을 통해 사용자 주문 흐름을 제3자에게 판매하는 수익 모델을 기반으로 합니다.
또 다른 가능한 시나리오는 대규모 검증자 또는 빌더가 검열을 구실로 사용자에게 거래 내용(또는 관련 정보) 공개를 강요할 수 있다는 것입니다. 검열 저항성은 Web3에서 중요하면서도 논란의 여지가 있는 주제입니다. 그러나 대규모 검증자 또는 빌더가 검열 체크리스트를 준수하도록 요구하는 법적 요건(예: 미국 해외자산통제국(OFAC)의 요건)을 충족하는 경우, 암호화폐 거래 처리를 거부할 수 있습니다. 기술적으로 사용자는 영지식 증명을 통해 자신의 암호화폐 거래가 검열 요건을 충족하는지 확인할 수 있지만, 이는 추가적인 비용과 복잡성을 초래합니다. 블록체인이 높은 검열 저항성(암호화된 거래 포함)을 갖더라도, 빌더는 여전히 블록의 앞부분에 알려진 평문 거래를, 뒷부분에 암호화된 거래를 우선시할 수 있습니다. 따라서 실행 우선 순위 보장이 필요한 거래는 궁극적으로 빌더에게 내용을 공개해야 할 수도 있습니다.
기타 효율성 과제
암호화된 메모리풀은 여러 가지 명백한 방식으로 시스템 오버헤드를 증가시킵니다. 사용자는 거래를 암호화해야 하고, 시스템은 어떻게든 이를 해독해야 하므로, 연산 비용이 증가하고 잠재적으로 거래 규모도 커집니다. 앞서 언급했듯이 메타데이터 처리는 이러한 오버헤드를 더욱 심화시킵니다. 그러나 덜 명확한 효율성 비용도 있습니다. 금융 분야에서는 가격이 이용 가능한 모든 정보를 반영할 때 시장이 효율적이라고 여겨지지만, 지연 시간과 정보 비대칭은 시장 비효율성을 초래할 수 있습니다. 이것이 바로 암호화된 메모리풀의 필연적인 결과입니다.
이러한 비효율성의 직접적인 결과는 가격 불확실성 증가이며, 이는 암호화폐 메모리풀로 인해 발생하는 추가적인 지연 시간의 직접적인 결과입니다. 결과적으로, 가격 변동 허용 범위를 초과하여 거래 실패가 증가하고 온체인 공간이 낭비될 가능성이 있습니다.
마찬가지로, 이러한 가격 불확실성은 온체인 차익거래를 통해 이익을 얻으려는 투기적 MEV 거래를 부추길 수 있습니다. 특히, 암호화폐 멤풀(mempool)은 이러한 기회를 악화시킬 수 있습니다. 실행 지연은 탈중앙화 거래소(DEX)의 현재 상태를 더욱 모호하게 만들어, 잠재적으로 시장 비효율성과 거래 플랫폼 간 가격 불일치로 이어질 수 있습니다. 또한, 이러한 투기적 MEV 거래는 차익거래 기회가 발견되지 않으면 실행이 중단되는 경우가 많아 블록 공간을 낭비합니다.
요약하다
이 글의 원래 의도는 암호화된 메모리 풀이 직면한 과제를 정리하여 사람들이 다른 솔루션의 연구 및 개발에 관심을 돌릴 수 있도록 하는 것이었지만, 암호화된 메모리 풀은 여전히 MEV 거버넌스 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
한 가지 실행 가능한 접근 방식은 하이브리드 설계입니다. 일부 거래는 암호화된 메모리 풀을 사용하여 맹목적으로 순서 되고, 다른 거래는 다른 순서 방식을 사용합니다. 이 하이브리드 설계는 특정 유형의 거래(예: 거래를 신중하게 암호화하거나 패딩할 여유가 있고 MEV를 우회하기 위해 더 높은 비용을 기꺼이 지불할 수 있는 대규모 시장 참여자의 매수 및 매도 주문)에 적합할 수 있습니다. 또한, 취약한 보안 계약 수정과 같은 매우 민감한 거래에도 적합합니다.
그러나 기술적 한계, 높은 엔지니어링 복잡성, 그리고 성능 오버헤드로 인해 암호화된 메모리풀이 기대했던 "MEV 만병통치약"이 되기는 어려울 것으로 보입니다. 커뮤니티는 MEV 경매, 애플리케이션 계층 방어 메커니즘, 그리고 최종 확인 시간 단축을 포함한 다른 해결책을 개발해야 합니다. MEV는 앞으로도 한동안 과제로 남을 것이며, 그 부정적인 영향을 완화하기 위한 다양한 해결책 간의 균형을 찾기 위한 심층적인 연구가 필요합니다.
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