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캘빈의 감금원
02-07
멀티코인의 Investment Thesis 업데이트. 본인들 투자 포트폴리오에 대한 Thesis이니 이런 생각을 하고 있구나~ 하고 슥 보시면 될 것 같네요. 전문: assets.ctfassets.net/qtbqvna1l... 1. 핀테크 4.0 • 더 낮은 비용으로 더 나은 단위경제성을 갖는 특화된 스테이블코인 핀테크 • 핀테크 스택의 대부분을 커버 (예: Altitude) • 글로벌 유저/기업에 스테이블코인 접근성을 주는 회사 (예: p2p.me, El Dorade) 2. 디파이 • 소비자향 프론트 (예: Phantom, Fuse Wallet, Robinhood) • 디파이 기반 기업 지분 (예: Coinbase, Morpho) • 디파이 미들웨어 (예: Li.Fi, Fun.xyz, Yield.xyz) • 디파이 프로토콜 (예: Kamino, Drift, Aave, Ethena) 3. 금융 세계화 • 유동 시장 토큰화 (예: Paxos) • 합성 파생상품의 글로벌 접근성 (예: Drift, Hyperliqiud, Lighter) • 암시장의 양지화와 효율화 (예: BAXUS, Triumph) • 새로운 시장 (예: Kalshi, Sway) • 온체인 마이크로스트럭쳐 (예: DFlow, Jito, FastLane) 4. 더 효율적인 차입/대출 • Kamino, Aave 5. 엔터테인먼트 경제 • Cheddr, Novig 6. 프로그래머블 오너십 • DePIN (예: Hivemapper, Render, io.net, Geodnet, Pipe, Gradient • 인터넷 노동 시장 (예: CrunchDAO, Fuse) • DAO에 의해 통제되는 가상 시장 (예: Jito, Drift, Kamino) • Equity 2.0 시장 탐색중 7. 신뢰 가능한 중립적인 블록체인 • 기업과 이해관계에 있는 블록체인은 써드파티 빌더와 유동성을 유치하는 데에 어려움을 겪을 것 • 현재 앱토스, 솔라나, 세이에 투자했음 8. 암호학적 프리미티브 • Zama, Fheniz, zkMe
FUSE
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캘빈의 감금원
02-05
현대 사회에서 프라이버시는 기본권임에도 불구하고, 중앙화된 구조 속에서 개인은 데이터 통제권을 상실한 채 수차례 개인정보 유출 사고의 무방비한 피해자가 되고 있음. 블록체인을 통해 이를 해결할수 있지 않을까 싶지만, 기존의 지캐시나 모네로 같은 프로토콜들은 특정 체인에 종속되거나 단순 자산 전송 수준의 프라이버시에 머물러 있다는 한계가 있음. 특히 여러 당사자가 연산에 참여 해야하는 순간에 있는 기술적 제약으로 인해 저런 체인들은 디파이 모델이나 AI 등에 사용하기엔 한계가 극명했음. 이런 논의의 연장선상으로 새로운 프라이버시 체인들에 대해 알아보고 있는데, 이번에 시원님이 Arcium에 대한 글을 적어주셧기에 읽어봄. 아르키움은 다자간 연산(MPC)을 핵심 기술로 채택해서 분산처리를 통해 기존 프라이버시 체인의 한계를 극복하려는 시도를 하는 프로젝트라고 이해함. 또한 독립된 L1이 아닌 연산 레이어로 설계되어 다양한 체인에서 프라이버시 기능을 플러그인 형태로 제공함을 통해 Umbra 와 같은 유즈케이스를 만들어내고 있다는것도 알게 되었음. 결국 아르키움이 지향하는 방향은 프라이버시를 특별한 기능이 아닌, 기본적인 토대가 될수 있도록 만드는 것이라고 생각함. 파편화된 체인들 사이에서 범용적인 연산 레이어로서 우산이 되어줄 수 있다면, 기관급 온체인 금융과 프라이빗 AI 학습 등의 가속화를 가져올 수 있을 것이라고 생각함. 아르키움과 같은 범용 솔루션이 이 구조적 결함을 어떻게 해결해 나갈지 주목하게 될것 같고, 특히 아르키움이 단순히 독립적인 솔루션에 그치지 않고, 새롭게 등장하는 다양한 프라이버시 체인들과 상호보완적으로 동작하며 생태계 전체의 프라이버시 표준을 상향 평준화할 수 있을지도 매우 흥미로운 관전 포인트가 될듯. 원문은 다음에서 읽어보실수 있습니다. 생태계 부분은 한번쯤 살펴보시면 좋을듯! 이슈 아티클 전문 (포스트) | 이슈 아티클 전문 (웹사이트)
MPC
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캘빈의 감금원
02-04
a16z crypto에서 현재 선두에 있는 AI 보안 솔루션들과 바이브코딩 시대에서의 AI 보안에 대한 글이 올라왔습니다. @peachmint님이 공유해주셔서 읽어봤네요. 글에서 소개한 AI 보안 솔루션들은 크게 3가지입니다. 1. AIxCC (미 국방성 개최 AI 보안 솔루션 대회) 에 출전한 솔루션들 • 퍼징을 자동화하는데에 집중되어있고, 완전히 새로운 방식보다는 기존 도구를 AI에 잘 엮는 형태가 대부분이었음. 취약점 탐지 이후 패치 작업에 대해서는 파인튜닝된 모델 사용 2. 구글의 Big Sleep • 인간 보안연구원의 행동을 모방한 에이전트. 주로 C 코드에서의 메모리 취약점 발견, address sanitizer로 증명 • 취약점 패치는 못하고 탐지만 가능. 현재 구글에서 개발중인 CodeMender 프로젝트가 이를 개선할 것으로 기대됨 3. OpenAI의 Aardbark • 버그 탐지에 집중한다기보다는 인간 연구원을 보조할 수 있는 추론 능력 기반의 어시스턴트에 가까울 것으로 예상됨 글에서는 현재 바이브코딩 시대 프로그램들이 코드가 균일하지 않고 보안 방식이 제각각이라 기존의 보안 시스템이 일관되게 적용되기 힘들다. 특히 AI 보안 시스템은 취약점 식별과 패치에 할루시네이션을 많이 겪는다. 그럼에도 이 문제를 해결할 도구는 AI가 될 것이며, 특수 목적의 모델과 에이전트 시스템이 점차 발전할 것으로 기대한다고 정리하고있습니다. 기대한 것보다 약간은 원론적인 이야기라 약간 김이 샜는데, AIxCC 얘기가 나온 김에 AIxCC 본선 진출작들의 접근법과 근황에 대해 좀 더 얘기해보겠습니다. 심심하면 보세요 1위: Team Atlanta의 Atlantis • 조지아텍, 삼성리서치, 카이스트, 포스텍 연합팀 • 퍼징 + symbolic execution + 파인튜닝한 자체 모델 • 언어별 / 단계별로 다른 전략의 에이전트 사용 • github.com/Team-Atlanta/aixcc-... 2위: Trail of Bits의 Buttercup • 전통퍼징도구 (libfuzzer 등) + 비추론 LLM => 높은 비용효율성 • github.com/trailofbits/butterc... 3위: 티오리의 Roboduck • 전통 바이너리 분석기법보다는 최신 LLM에 코드 분석 의존. 전통기법은 백업으로 사용 • 인간 보안연구원 워크플로우 재현하는 방향 • 상용 보안솔루션 Xint Code로 개발중 • github.com/theori-io/aixcc-afc... 4위: All You Need IS A Fuzzing Brain의 Fuzzing Brain • Roboduck과 마찬가지로 LLM 의존, 퍼징 폴백 • 23개의 서로 다른 LLM 전략 병렬 실행 • github.com/o2lab/afc-crs-all-y... 5위: Shellphish의 Artiphishell • UC 산타바바라, 애리조나주립대, 퍼듀 연합팀 • LLM 커버리지 피드백 기반으로 진화하는 문법 생성, 복잡한 입력 포맷 퍼징에 특화된 GrammarGuy 개발 • 정적 분석 - 동적 분석 - 트리아지 - 패칭으로 이어지는 파이프라인 6위: 42-b3yong-bug의 BugBuster • 노스웨스턴대 등 연합 • 퍼징 중심의 취약점 탐지 • 취약점 탐지 개수는 2위 였으나 패치 성공률이 낮아 최종순위가 낮았음 7위: 미국 방산기업 SIFT의 Lacrosse • 10년 전의 기존 시스템을 현대화 • 퍼징 + symbolic reasoning • github.com/siftech/afc-crs-lac... 원문: a16zcrypto.com/posts/article/a...
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