저자: 제로 타임 테크놀로지
인공지능 기반 진실 공개 거울, 온체인.
암호화폐의 탈중앙화 및 익명성은 기술 발전의 징표가 되어야 하지만, 오히려 자금 세탁, 피라미드 사기, 도박 플랫폼과 같은 암시장 활동을 은폐하는 "보이지 않는 장막"으로 전락했습니다. 이러한 플랫폼들은 온체인 상에서 다층적인 위장 금융 네트워크를 구축하고 있습니다. 기존의 수동 추적 방식으로는 대규모 거래와 여러 단계의 자금 이동에 대면 이미 역부족입니다.
인공지능의 발전은 이러한 상황을 변화시키고 있습니다. 인공지능은 의심스러운 주소를 자동으로 식별하고, 여러 단계의 자금 세탁망을 뚫고 들어가며, 심지어 암시장에서 사용되는 인공지능 도구와도 싸울 수 있습니다.
2026년 6월 초, BNB 체인의 테세라다오(TesseraDao)가 해킹 민트 발행되었고, 이는 판매되어 크로스체인 자금 세탁에 이용되었습니다. 또한, 시스코인(Syscoin) 크로스체인 브리지 검증 시스템의 취약점으로 인해 50억 개의 토큰이 무단으로 민트 했습니다. 사이버 범죄자들이 사용하는 수법은 빠르게 진화하고 있으며, AI 거버넌스는 더 이상 "선택 사항"이 아닌 "필수 사항"이 되었습니다.
파트 01 - 암호화폐 암시장 및 회색 시장에서 흔히 사용되는 네 가지 전술
다양한 변형이 있더라도 온체인 회색 시장 및 암시장 활동의 핵심 논리는 동일합니다. AI의 단속 대상은 다음 네 가지 범주에 속합니다.
1. 온라인 도박 자금 유입 및 유출 패턴
온라인 도박 플랫폼은 입금 수단으로 가상화폐(주로 USDT)를 사용하며, 도박꾼들은 USDT-TRC20과 같은 채널을 통해 상금을 입금합니다. 플랫폼은 분산된 대량 주소를 통해 도박 자금을 모은 후 자금 세탁에 사용되는 주소 그룹으로 이체합니다. 자금의 입출금이 신속하게 이루어지면서 막대한 금액이 축적되고, 이는 은행의 위험 관리 시스템을 우회하는 결과를 초래합니다.
2. 자금세탁 및 암표 거래 모델
자금세탁 조직은 개인 지갑이나 자금세탁 플랫폼을 이용하여 "파트타임 자금 수거원"이라는 명목으로 조직원을 모집합니다. 이들은 불법 자금을 나눠 조직원들의 지갑으로 옮긴 후, 코인 믹서와 크로스체인 브리지를 통해 단계적으로 자금을 이동시키고, 최종적으로 법정화폐로 환전하여 자금을 세탁합니다. 이러한 자금 이동 경로는 "분산된 자금 유입 → 집중된 자금 유출 → 코인 혼합 → 현금화"라는 전형적인 특징을 보입니다.
3. 스테이킹 채굴 모델
프로젝트 팀들은 "해시레이트 이용한 채굴 로 안정적인 수입을 얻을 수 있다"는 미끼로 사용자들에게 주요 암호화폐를 스테이킹 요구합니다. 그들은 "더 많은 하위 회원을 모집할수록 해시레이트 높아지고 수익도 증가한다"고 주장합니다. 하지만 자금 풀에 자금을 축적한 후에는 스테이킹 코인을 챙겨 달아납니다. 이는 탈중앙화 금융(DeFi) 붐 시기에 흔히 발생하는 수법으로, "채굴"에 대한 사용자들의 맹목적인 열정을 악용하는 것입니다.
4. 자산 관리 지갑 모델
이러한 플랫폼들은 "교차 거래소 차익 거래"와 "AI 기반 스마트 자산 관리"를 미끼로 삼아 가치가 없는 스캠코인 발행합니다. 사용자들은 상위 추천인을 통해 가입하고 수수료를 지불해야 하며, 수익은 예치금과 추천인 수에 따라 결정됩니다. 플랫폼은 가격을 조작하여 마치 수익이 나는 것처럼 보이게 한 후, 자금 흐름이 끊어지면 즉시 붕괴됩니다. 이러한 사기 수법은 흔히 "고수익 자산 관리 앱"으로 위장하여 커뮤니티 에서 빠르게 확산됩니다.
아래 다이어그램은 불법 자금의 자금 세탁 과정을 보여줍니다. 초기 지갑에서 최종 현금 인출까지 여러 주소, 코인 믹서 난독화, 크로스체인 전송, 거래소 인출 등 각 단계마다 추적 난이도가 높아집니다.
⚠️ 특징: 다단계 리디렉션, 크로스체인 탈중앙화, 코인 믹서 사용, 추적 난이도 증가.
파트 02 - AI가 온체인 주소를 "태그"하여 회색 시장 및 암시장 활동이 숨을 곳을 없애는 방법.
AI는 각 주소마다 "범죄 기록 파일"을 만드는 것과 같습니다. 이를 통해 횡령된 금액, 돈의 행방, 관련 인물 등을 한눈에 파악할 수 있습니다.
1. AI 자동 태그: 암호화폐 혼합, 도박 및 불법 활동에 사용되는 주소를 한 번의 클릭으로 분류합니다.
AI는 머신러닝(ML) 사용하여 불법 자금의 행동 패턴(믹서와의 빈번한 상호 작용, 도박 플랫폼 접근, 여러 단계의 이체 후 자금의 빠른 축적 등)을 자동으로 클레임 하고, 주소에 리스크 점수와 태그를 생성합니다. 예를 들어, 다크 웹 주소와 밀접하게 연관되어 있거나 믹서에 대량 접속하는 주소는 시스템에서 "리스크"으로 분류됩니다. 이러한 주소로부터 송금을 받으면 지갑에 팝업 알림이 표시되어 잠재적인 위험을 방지할 수 있도록 도와줍니다.
2. 클러스터링 알고리즘: 그룹에 속한 모든 주소를 한 번에 열거합니다.
사이버 범죄 조직은 일반적으로 하나의 주소만 사용하는 것이 아니라 수백, 심지어 수천 개의 지갑을 사용하여 "주소 클러스터"를 형성합니다. AI 클러스터링 알고리즘은 정기적인 이체, 공유된 믹서 사용 행태, 동기화된 운영 시간 등의 특징을 기반으로 이러한 분산된 주소들을 자동으로 동일한 그룹으로 묶을 수 있습니다. 2026년 초 발생한 2,700만 달러 규모의 해킹 사건에서 공격자들은 50개의 서로 다른 지갑을 사용했지만, 각 지갑은 동일한 초 내에 믹서에 요청을 보냈습니다. 이러한 "동기화된" 행태는 AI에 의해 쉽게 식별되었습니다.
3. 엔드 투 엔드 침투: 크로스체인 리디렉션조차도 이를 숨길 수 없습니다.
AI의 가장 큰 혁신은 "엔드 투 엔드 침투"에 있습니다. 자금이 이더 믹싱에서 BNB 체인으로, 그리고 BNB 체인에서 솔라나로 이동하는 등 얼마나 많은 체인을 거치든 AI는 이러한 개별 거래들을 연결하여 완전한 자금 흐름 그래프를 만들 수 있습니다. 자금이 토네이도 캐시와 같은 믹서를 거치더라도 AI는 자금이 풀을 떠난 후 시간 순서, 금액, 가스 수수료 패턴과 같은 특징들을 결합하여 여러 주소로 흩어진 "풀에서 빠져나간 자금"들을 다시 동일한 시작점으로 연결할 수 있습니다.
파트 03 - AI는 자금 세탁의 여러 단계를 추적할 수 있습니다: 몇 단계까지 추적할 수 있을까요?
수동 추적은 2단계에서 실패할 수 있지만, AI는 자금이 거래 과정의 블랙홀로 들어가지 않는 한 6단계 또는 그 이상까지 추적할 수 있습니다.
아래 다이어그램은 AI가 이더 지갑에서 크로스체인 브리지, 아비트럼 및 폴리곤에 이르기까지 체인 전반에 걸친 자금 흐름을 자동으로 추적하여 궁극적으로 리스크, 중위 리스크 및 저 리스크 주소와 거래소 출금 지점을 태그 방법을 보여줍니다.
🔍 추적: 근원 찾기
이 시스템은 자금의 출처를 추적하여 알려진 사기, 도박 사이트 또는 다크 웹 주소에서 온 것인지 여부를 판단합니다. 대상 주소에서 시작하여 AI는 모든 상위 거래를 역추적하여 자금 출처의 전체 트리를 그려낼 수 있습니다.
🔁 아래로 따라가세요: 목적지를 찾으세요
이 시스템은 자금의 최종 흐름을 추적하여 출금 지점(예: 거래소 입금 주소)과 용의자가 관리하는 주소를 식별합니다. AI는 자금이 통합되거나 믹서에 들어가기 전까지 모든 하위 분기 포크 자동으로 태그 .
⚠️기술적 경계 주의사항
토네이도 캐시와 같은 믹서에 자금이 유입될 때, AI는 일시적으로 추적 경로를 잃어버리는 현상("데이터 침전")을 겪습니다. 효과적인 접근 방식은 믹서를 무시하는 것이 아니라, 자금이 풀을 떠난 후 다시 연결하는 것입니다. 이를 위해 시계열 상관관계, 금액 모델, 가스 수수료 패턴 및 기타 다차원 데이터를 결합하여 여러 주소에 흩어져 있는 "풀을 떠난 자금"을 동일한 시작점으로 되돌립니다. 현재 AI는 부분적인 믹서 간 추적은 가능하지만, 완전한 복호화를 위해서는 여전히 오프체인 인텔리전스 지원이 필요합니다.
📊 실질적인 결과
크로스체인 분석, 코인 믹싱 추적, 점수 식별과 같은 시나리오에서 AI는 판단 주기를 몇 주에서 몇 시간, 심지어 몇 분으로 단축했습니다. 그러나 수십 개의 의심스러운 주소를 실제 사람과 연결하는 "마지막 단계"는 여전히 오프체인 정보(예: 거래소 KYC 및 소셜 미디어 계정 연결)와의 결합을 필요로 합니다.
파트 04 - 사이버 범죄자들도 AI를 이용하고 있습니다: 주소 위조, 거래 조작, 어떻게 대응해야 할까요?
사이버 범죄자들은 인공지능(AI)을 이용해 가짜 주소를 생성하고, 거래 기록을 위조하고, 탐지를 피하기 위해 정상 사용자 행동을 모방하고, 심지어 피싱 웹사이트와 사기성 스크립트를 대량 생산하는 등 무기를 업그레이드하고 있습니다. 대면 방어는 3단계 대응책을 채택합니다.
첫 번째 단계: 위조 거래 방지
단순히 거래 빈도와 금액만 살펴보는 것으로는 더 이상 충분하지 않습니다. AI 기반 위험 관리 시스템은 거래 시간 분포, 가스 수수료 지불 패턴, 주소 연관 관계의 깊이, 상호 작용 프로토콜의 다양성 등 수십 가지 요소를 동시에 분석합니다. 실제 사용자 습관은 혼란스럽고 비효율적이기 때문에 암시장 운영자들이 조작하는 "완벽한" 거래가 오히려 더 신뢰할 수 있는 식별 특징이 됩니다.
두 번째 계층: 지갑 복제 방지
사용자 차원에서는 "검색 광고를 맹목적으로 신뢰하지 않고 공식 채널에서만 링크를 얻는" 습관을 기르세요. 플랫폼 차원에서는 보안 기관에서 멀티체인 피싱 웹사이트 블랙리스트 데이터베이스를 구축했으며, 주요 지갑 및 브라우저 플러그인은 악성 도메인을 실시간으로 차단할 수 있습니다. 2026년 5월 발생한 가짜 트론링크 공격의 경우, AI 시스템은 코드 유사성 분석을 통해 공격 당일 이상 징후를 감지했습니다.
세 번째 계층: 지갑 복제 방지
많은 보안 팀들이 인공지능(AI)을 활용하여 모의 공격을 생성하고, 자체 시스템의 사각지대를 사전에 파악한 후 모델을 최적화하고 있습니다. 취약점 발견 속도는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 사이버 범죄자들이 취약점을 우회할 수 있는 "기회의 창"은 급격히 줄어들고 있습니다.
파트 05 - 일반 사용자는 주소에 "부정적인 이력"이 있는지 어떻게 확인할 수 있을까요?
온체인 전문가가 될 필요는 없습니다. 다음 단계를 따르면 빠르게 확인할 수 있습니다.
✅ 블록체인 탐색기를 사용하여 태그를 검색하세요
이더스캔(Etherscan)이나 트론스캔(Tronscan)에서 주소를 입력했을 때 "피싱(Phissing)"이나 "고위험(High Risk)"과 같은 붉은색 태그 나타나거나, 코인 믹서 또는 도박 플랫폼과의 빈번한 상호 작용이 확인되면 즉시 송금을 거부하십시오.
✅ 주소 상태 점검 도구
Revoke.cash를 사용하여 해당 주소의 승인 내역을 확인하세요. 알 수 없는 계약이 대량 승인된 경우 피싱 주소일 가능성이 있습니다. DeBank의 "주소 분석" 기능을 사용하면 자금의 출처와 목적지를 나타내는 리스크 보고서를 생성할 수 있습니다.
✅ 행동 특성 자가 점검
새로 생성된 주소가 빈번하게 대규모 자금 유입과 유출을 보이고, 동일한 가스 수수료 결제 방식(항상 고정 요금 사용)을 사용하며, 거래가 이른 아침에 집중되고, 대규모 코인 믹서와 자주 상호 작용하는 경우, 명확한 라벨이 없더라도 주의해서 살펴봐야 합니다.
핵심 원칙: 원치 않는 송금을 받거나 낯선 프로젝트에 참여하기 전에 10초만 투자하여 수신자의 주소를 확인하세요. 검증을 거듭할수록 사기 피해를 당할 가능성이 줄어듭니다.
결론
암호화폐 암시장의 본질은 "익명성을 자금 세탁의 구실로 삼는 것"입니다. 인공지능(AI)은 이러한 암시장이 번성하는 기반이 되는 정보 비대칭성을 무너뜨리고 있습니다. 암시장은 AI를 이용해 문서를 위조하고, 우리는 AI를 통해 그 위장을 간파합니다. 이 "AI 대 AI" 싸움의 궁극적인 목표는 모든 일반 투자자의 자산을 보호하는 것입니다.
일반 사용자는 다음 사항만 기억하면 됩니다. 높은 수익률을 맹목적으로 믿지 말고, 타인에게 무분별하게 권한을 부여하지 말고, 송금하기 전에 주소의 리스크 확인하십시오.
