비트코인 보안 보고서 1000건…AI 의존 전략에 경고

비트코인 코어(Bitcoin Core)를 대상으로 인공지능(AI)이 생성한 보안 보고서가 1000건을 넘어섰다. 다만 AI가 공격자보다 먼저 취약점을 찾는 방식만으로는 지속 가능한 보안 전략이 될 수 없다는 지적이 나왔다.

비트코인 뉴스는 X에서 최근 AI 기반 취약점 탐색이 비트코인 보안 환경을 바꾸고 있다고 전했다. 대규모 언어 모델(LLM)이 방대한 코드에서 문제를 찾는 비용을 낮추면서 공격자가 수백 달러 수준의 컴퓨팅 비용만으로도 심각한 취약점을 탐색할 수 있다는 설명이다.

AI 기반 탐색의 강점은 속도와 규모다. 사람이 일일이 검토하기 어려운 코드 영역을 반복적으로 분석하고 잠재적 오류를 빠르게 목록화할 수 있다. 반면 보고서가 늘어날수록 개발자가 실제 취약점인지 확인하고 우선순위를 정하는 부담도 커진다.

니클라스 괴게(Niklas Gögge) 비트코인 코어 개발자는 "더 강력한 모델에 의존해 공격자보다 먼저 취약점을 찾는 방식은 지속 가능한 보안 전략이 아니다"라고 말했다. 문제를 발견하는 능력과 문제를 검증·수정하는 능력은 별개라는 뜻이다.

괴게는 방어 체계의 중심으로 자동화 테스트, 퍼징(fuzzing), 속성 기반 테스트를 제시했다. 퍼징은 소프트웨어에 다양한 입력값을 반복해서 넣어 오류나 비정상 동작을 찾는 방식이다. 특정 취약점 하나를 찾아내는 데 그치지 않고 같은 유형의 문제가 다시 발생하지 않도록 테스트 기반을 구축해야 한다는 취지다.

비트코인 코어의 보안 작업은 장기간 운영된 테스트 인프라를 바탕으로 진행되고 있다. 핵심 구성 요소에는 누적 100년이 넘는 CPU 퍼징이 적용됐고, 비트코인 노드 네트워크 시뮬레이션도 수십 년에 걸쳐 이뤄졌다.

앞서 비트코인 보안 논의가 AI 모델의 취약점 탐색 능력으로 번지고 있다는 지적도 나왔다. 비트코인(BTC) 생태계의 보안 과제는 AI를 활용한 탐색 자체보다 발견된 문제를 검증하고 수정까지 연결하는 체계를 갖추는 데 있다.