블록체인 보안의 새로운 시대: OpenAI와 Paradigm, EVMbench 공개

인공지능과 탈중앙화 금융(Decentralized Finance, DeFi)의 접점을 강화하기 위한 결정적인 조치로, OpenAI는 암호화폐 투자 회사인 Paradigm과의 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이번 협력을 통해 스마트 컨트랙트 취약점을 탐지, 패치 및 공격하는 AI 에이전트(AI agent)의 역량을 평가하기 위해 설계된 종합 벤치마크인 EVMbench를 도입합니다.

2026년 2월 현재, 암호화폐 생태계는 1,000억 달러 이상의 오픈 소스 자산을 확보하고 있어 악의적인 공격자들에게 수익성 높은 표적이 되고 있습니다. EVMbench의 출시는 이론적인 AI 애플리케이션에서 경제적으로 유의미한 환경에서의 실질적이고 엄격한 테스트로의 중대한 전환을 의미합니다. OpenAI와 Paradigm은 표준화된 프레임워크를 제공함으로써, 코드가 메인넷에 도달하기 전에 이를 감사하고 강화할 수 있는 방어용 AI 시스템의 개발을 가속화하는 것을 목표로 합니다.

이 이니셔티브는 AI 에이전트가 코드 읽기 및 쓰기에 능숙해짐에 따라, 이더리움 가상 머신(Ethereum Virtual Machine, EVM)의 구체적이고 위험도가 높은 제약 조건에 대해 엄격하게 테스트되어야 한다는 인식이 확산되고 있음을 강조합니다.

EVMbench 해부: 보안 작업의 삼위일체

EVMbench는 단순한 데이터셋이 아니라 역동적인 평가 환경입니다. 이는 AI 에이전트를 라이브 바이트코드와 상호 작용해야 하는 샌드박스 블록체인 환경에 몰입시킴으로써 정적 코드 분석을 넘어섭니다. 이 벤치마크는 스마트 컨트랙트 보안 라이프사이클의 핵심 단계를 모방하는 세 가지 별개이면서도 서로 연결된 역량 모드에서 에이전트를 평가합니다.

1. 탐지(Detect): 디지털 감사자

탐지 모드에서 에이전트는 스마트 컨트랙트 저장소를 감사하는 임무를 맡습니다. 목표는 인간 감사자에 의해 확인된 '그라운드 트루스(ground-truth)' 취약점을 식별하고 이를 정확하게 표시하는 것입니다. 에이전트는 성공적으로 식별한 기지 취약점의 비율인 '재현율(recall)'을 기준으로 점수를 받습니다. 이 모드는 복잡한 로직 흐름을 이해하고 재진입 공격(reentrancy attack)이나 정수 오버플로(integer overflow)와 같은 보안 결함을 나타내는 패턴을 인식하는 AI의 능력에 도전합니다.

2. 패치(Patch): 정밀 수정

세 가지 중 가장 복잡할 수 있는 패치 모드에서 에이전트는 취약점을 찾을 뿐만 아니라 이를 수정해야 합니다. 여기에는 상당한 제약 조건이 따릅니다. 에이전트는 원래 의도된 기능을 보존하면서 공격 경로를 제거하기 위해 취약한 컨트랙트를 수정해야 합니다. 이는 일련의 자동화된 테스트를 통해 검증됩니다. 만약 에이전트가 버그를 '수정'했지만 실수로 컨트랙트의 핵심 로직을 손상시키거나 컴파일 오류를 발생시키면 해당 시도는 실패로 처리됩니다. 이는 프로토콜 운영을 중단시키지 않으면서 핫픽스(hotfix)를 적용해야 하는 개발자의 실제적인 압박을 모방합니다.

3. 공격(Exploit): 레드 팀원

이 모드에서 에이전트는 공격자 역할을 합니다. 샌드박스 환경에서 배포된 컨트랙트가 주어지면, 자금을 탈취하기 위한 엔드 투 엔드(end-to-end) 공격을 실행해야 합니다. 평가는 트랜잭션 재생 및 온체인 검증을 통해 프로그래밍 방식으로 수행됩니다. 이 모드는 가장 창의적인 적대적 전략에 맞서 방어 체계를 실전 테스트할 수 있도록 AI를 사용하여 공격을 시뮬레이션하는 '레드 티밍(Red Teaming)'에 있어 매우 중요합니다.

데이터셋: 현실에 뿌리를 두다

벤치마크가 실제 위험을 반영하도록 하기 위해, OpenAI와 Paradigm은 40개의 서로 다른 감사에서 120개의 심각도 높은 취약점을 엄선했습니다. 이 중 대부분은 미묘하고 영향력이 큰 버그를 찾아내는 것으로 잘 알려진 Code4rena와 같은 공개 코드 감사 대회에서 가져왔습니다.

데이터셋에 추가된 주목할 만한 항목에는 **Tempo 블록체인**의 보안 감사 프로세스에서 도출된 취약점 시나리오가 포함됩니다. Tempo는 고처리량, 저비용 스테이블코인 결제를 위해 특별히 구축된 레이어 1 블록체인입니다. Tempo의 시나리오를 포함함으로써, EVMbench는 에이전트 기반 스테이블코인 결제가 보편화됨에 따라 대규모 성장이 예상되는 영역인 결제 지향 스마트 컨트랙트 코드로 그 범위를 확장합니다.

EVMbench를 구동하는 기술 인프라도 마찬가지로 견고합니다. 이는 컨트랙트를 배포하고 에이전트 트랜잭션을 결정론적으로 재생하는 **Rust 기반 하네스(harness)**를 활용합니다. 우발적인 피해를 방지하기 위해 공격 작업은 실제 네트워크가 아닌 격리된 로컬 Anvil 환경에서 실행되어 테스트 장소가 안전하고 재현 가능하며 격리되도록 보장합니다.

프런티어 벤치마킹: GPT-5.3이 앞서 나가다

EVMbench의 출시로 최신 세대 AI 모델이 암호화폐 보안 분야에서 어떤 성능을 보이는지에 대한 첫 번째 공개 통찰력을 얻게 되었습니다. OpenAI는 자사의 프런티어 에이전트를 테스트하기 위해 이 벤치마크를 활용했으며, 지난 6개월 동안 역량이 크게 도약했음을 확인했습니다.

성능 지표는 특히 공격 모드에서의 '공격적' 역량이 비약적으로 향상되었음을 강조합니다. 데이터에 따르면 OpenAI 코딩 모델의 최신 버전인 **GPT-5.3-Codex**가 이전 모델보다 월등한 성능을 보여줍니다.

표 1: 공격 모드에서의 성능 비교

GPT-5의 31.9% 성공률에서 GPT-5.3-Codex의 **72.2%**로의 도약은 AI 에이전트가 명확하고 명시적인 목표(예: "자금 탈취")가 주어졌을 때 공격 경로를 식별하고 실행하는 데 매우 능숙해지고 있음을 나타냅니다.

공방 간의 격차

하지만 벤치마크는 공격 역량과 방어 역량 사이의 지속적인 격차도 드러냈습니다. 에이전트는 공격(Exploit) 작업에서는 탁월한 성과를 보였으나, 탐지(Detect) 및 패치(Patch) 작업에서의 성능은 상대적으로 낮았습니다.

• 탐지 과제: 에이전트는 종종 단일 문제를 발견한 후 감사를 중단하여, 코드베이스의 안전을 인증하는 데 필요한 철저한 검토를 수행하지 못했습니다.
• 패치 복잡성: 미묘한 버그를 제거하면서 전체 기능을 유지해야 하는 요구 사항이 어려운 것으로 나타났습니다. 에이전트는 보안 결함은 수정했지만 컨트랙트의 의도된 유틸리티를 손상시키는 패치를 생성하는 경우가 많았습니다. 이는 실제 환경에서는 용납될 수 없는 "치료법이 병보다 나쁜" 시나리오입니다.

암호화폐 산업에 대한 전략적 시사점

OpenAI와 Paradigm의 협력은 "AI와 암호화폐(AI x Crypto)" 내러티브의 성숙을 예고합니다. 암호화폐 투자에 대한 깊은 기술적 전문 지식과 연구 우선 접근 방식으로 잘 알려진 Paradigm은 벤치마크의 작업이 단순히 구문적으로 정확할 뿐만 아니라 블록체인 개발자에게 의미론적으로 유의미하도록 하는 데 필요한 도메인 지식을 제공했습니다.

EVMbench의 작업, 툴링 및 평가 프레임워크를 오픈 소스로 공개함으로써 파트너들은 개발자 커뮤니티에 사실상의 "소집령"을 내리고 있습니다. 목표는 고급 보안 도구에 대한 접근을 민주화하여 개인 개발자와 소규모 팀이 최상위 보안 회사와 동일한 엄격함으로 스마트 컨트랙트를 감사할 수 있도록 하는 것입니다.

방어 툴킷의 확장: 프로젝트 아드바크(Project Aardvark)

벤치마크 출시와 함께 OpenAI는 방어 보안 작업에 특별히 미세 조정된 AI 에이전트인 **Aardvark**의 비공개 베타 확장을 발표했습니다. Aardvark는 EVMbench에서 얻은 통찰력을 실제적으로 적용한 결과물입니다.

또한, OpenAI는 사이버 방어 연구를 가속화하기 위해 1,000만 달러 상당의 API 크레딧을 투입하고 있습니다. 이 지원 프로그램은 오픈 소스 소프트웨어와 중요 인프라 시스템을 보호하기 위해 회사의 가장 유능한 모델을 적용하는 데 중점을 두어, AI 보안의 혜택이 생태계 전반에 널리 배분되도록 보장합니다.

향후 전망

EVMbench의 도입은 측정 도구이자 동시에 경고 역할을 합니다. AI의 컨트랙트 공격 능력이 빠르게 향상되고 있다는 점(GPT-5.3-Codex의 72.2% 성공률로 입증됨)은 "은폐를 통한 보안(security by obscurity)"의 시대가 빠르게 저물고 있음을 시사합니다. AI 에이전트가 더 유능한 공격자가 됨에 따라 방어 도구도 동일하거나 그 이상의 속도로 진화해야 합니다.

블록체인 산업에 있어 이는 AI 보조 감사가 머지않아 선택이 아닌 필수가 될 것임을 의미합니다. EVMbench의 향후 버전은 Web3의 진화하는 위협 지형을 반영하여 멀티 체인 환경, 크로스 브리지(cross-bridge) 취약점 및 더 복잡한 사회 공학적 공격을 포함하도록 확장될 수 있습니다.

2026년이 깊어짐에 따라, OpenAI의 추론 엔진과 Paradigm의 암호화폐 네이티브 통찰력 사이의 시너지는 우리가 디지털 신뢰에 접근하는 방식에 새로운 표준을 제시합니다. 이제 문제는 AI가 스마트 컨트랙트 보안에 사용될지 여부가 아니라, 업계가 다음 세대의 자동화된 위협보다 앞서 나가기 위해 이러한 벤치마크를 얼마나 빨리 채택할 수 있느냐입니다.