Paperis 아티클
코드가 곧 규칙이라는 문장은 규칙에 관해서만 참이다. 코드는 체인 밖의 사실을 스스로 알 수 없어서 누군가 넣어 줘야 하고, 그 통로를 '오라클'이라 부른다. 계통정리 연구가 집계한 사고 데이터에서 가격 오라클 공격이 최빈 유형이었는데 정작 학계는 그곳을 보고 있지 않았다. 조작 비용의 형식화, 청산과 오라클의 결합, TWAP이라는 완충의 대가, 그리고 신뢰를 없애는 게 아니라 어디에 둘지 고르는 일이라는 결론까지.
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블록체인 위에서 돌아가는 금융 프로그램들에 관해 가장 널리 퍼진 문장은 이것이다. "코드가 곧 규칙이다." 계약 조건이 프로그램으로 박혀 있고, 그 프로그램은 수만 대의 컴퓨터가 똑같이 실행해 검증하므로, 은행원도 공증인도 마음을 바꿀 수 없다는 것이다.
이 문장은 절반만 참이다. 그리고 나머지 절반이 지난 몇 년간 이 분야에서 가장 값비싼 사고들을 냈다.
프로그램이 "이 담보의 값이 빌려준 돈보다 적어지면 담보를 처분하라"라고 적혀 있다고 하자. 프로그램은 이 규칙을 어김없이 실행한다. 그런데 "이 담보의 값"이 얼마인지를 프로그램은 스스로 알 수 없다. 체인 위에 기록된 것은 누가 누구에게 무엇을 보냈는가뿐이고, 그 토큰이 지금 시장에서 얼마에 거래되는지는 체인 바깥의 사실이다. 누군가 넣어 줘야 한다.
그 "누군가"를 이 분야에서는 오라클(oracle)이라 부른다. 그리고 이 글이 다룰 것은, 오라클이 등장하는 순간 "아무도 믿지 않아도 된다"는 약속이 정확히 어디서 끊기는가다.
시작 전에 네 가지를 분명히 해 두자.
첫째, 이 글은 특정 프로토콜이나 서비스에 안전·위험 딱지를 붙이지 않는다. 등장하는 이름은 연구자들이 분석 대상으로 삼은 사례를 식별하기 위한 것이고 그 이상이 아니다. 시세·수익률·전망은 다루지 않는다.
둘째, 이 글은 공격 방법을 설명하지 않는다. 왜 어떤 자리가 구조적으로 약한지는 다루되, 따라 할 수 있는 절차·순서·파라미터는 쓰지 않는다. 여기 나오는 것은 전부 방어를 설계하기 위해 공개된 연구가 이미 형식화해 둔 원리의 층위다.
셋째, 인용하는 연구의 근거 등급이 고르지 않다. arXiv에 공개된 판본이 여럿인데, arXiv 공개는 동료심사 여부와 무관하며 상당수는 이후 학회나 저널에 실린다 — 다만 개별 논문의 게재 여부까지는 확인하지 않았다. SSRN 등에 올라온 워킹페이퍼도 인용한다. 워킹페이퍼는 심사 전 배포본이므로, 핵심 주장은 가급적 형식모형이나 심사 지면에 실린 연구에 걸고, 워킹페이퍼에만 기대는 대목은 그때마다 밝힌다. 그리고 탐지 도구 논문은 거의 예외 없이 자기 도구의 성능을 자기가 보고한다. 그런 수치는 중립적 사실이 아니라 "저자들이 보고한 값"으로 읽어야 한다.
넷째, 여기 나오는 수치는 전부 "그 논문이 그 시점에 관측한 값"이다. 오늘의 상태를 말해 주는 숫자가 아니다.
먼저 통념이 어디서 왔는지 보자. 근거가 없어서 생긴 믿음이 아니다.
블록체인은 분산 원장이다. 거래가 제3자 없이도 안전하고 투명하게 영구 기록되고, 스마트 컨트랙트가 더해지면서 여기에 프로그래밍 가능성이 붙었다 (DOI: 10.1145/3567582). 중개자가 가져가던 수수료와 진입 마찰이 줄고, 금융 서비스가 코드로 자동 전달된다. 한 개관 논문은 이 약속을 이렇게 요약한다 — 중개자를 없애면 높은 수수료와 진입 마찰이 줄지만, 사람에 대한 의존을 줄이려는 그 목표가 동시에 감독과 통제도 줄인다 (DOI: 10.2139/ssrn.3866699, 워킹페이퍼).
실제로 이 위에서 시장이 돌아간다. 대표적인 탈중앙 거래소 하나를 분석한 금융학 논문은 그 규모를 유동성 잔고 최대 40억 달러, 일 거래량 최대 70억 달러로 적으며, 9,580만 건의 상호작용 전체를 수집해 장기간 지속되는 차익거래 기회가 없다는 것을 보인다 (DOI: 10.1111/jofi.13405).
여기서 낯선 말 하나를 풀어 두자. AMM(자동화 시장조성자, automated market maker)이다. 전통적인 거래소는 사려는 호가와 팔려는 호가를 짝지어 준다. AMM은 그 대신 토큰 두 종류를 담아 둔 웅덩이(풀)를 두고, 그 웅덩이에 담긴 양의 비율로 가격을 수식으로 정한다. 사람이 호가를 대지 않아도 언제든 교환이 성립한다는 점이 강점이다. 한 계통정리 논문은 이를 "매수·매도를 매칭하는 대신 참여자-대-풀 방식을 쓰고, 이른바 보존함수로 가격을 알고리즘적으로 결정하는" 구조로 정의한다 (DOI: 10.1145/3570639).
대출도 같은 방식으로 옮겨졌다. 은행 대신 대출 풀이 있고, 서로를 신뢰하지 않는 사용자들이 여기에 자산을 빌려주고 빌린다. 이 풀들은 대출 시장의 균형을 맞추기 위해 복잡하고 파라미터가 많은 유인 구조를 갖는다 (arXiv:2012.13230). 은행이 하던 심사·담보·회수를 규칙이 대신하는 구조다 (arXiv:2104.00970).
그래서 통념이 만들어진다. 믿어야 할 사람이 없다. 규칙은 공개돼 있고, 그 규칙은 예외 없이 집행된다.
이 통념에 처음으로 균열을 내는 것은 놀랍게도 아주 단순한 사실이다.
블록체인이 신뢰 없이 작동하는 이유는 결정론 때문이다. 같은 입력에 같은 규칙을 적용하면 누가 실행해도 같은 결과가 나온다. 그래야 수만 대의 컴퓨터가 서로를 감시하며 합의할 수 있다.
그런데 바로 이 성질 때문에, 블록체인은 바깥에서 오는 비결정적 데이터를 직접 가져올 수 없다. 한 종합 연구는 이 점을 정면으로 적는다 — DeFi의 성공은 체인 위에 직접 존재하지 않는 실세계 데이터에 기대는데, 블록체인은 그 결정론적 성질 때문에 외부의 비결정적 데이터를 스스로 얻을 수 없다. 그래서 오라클이 "실행 가능한 해법"으로 등장했다는 것이다 (arXiv:2201.02358).
같은 진단이 여러 지면에서 반복된다. 스마트 컨트랙트의 유용성은 온체인 데이터로 제한되며, 이 연결 문제가 곧 "오라클 문제"다 (DOI: 10.1145/3567582; arXiv:2106.09349). 한 워킹페이퍼는 이를 한 문장으로 압축한다 — "분산 원장은 자기 바깥에서 생긴 데이터를 검증할 수 없다" (DOI: 10.2139/ssrn.7300959, 워킹페이퍼).
그런데 이 문제의 형태 자체는 새롭지 않다. 한 연구는 오라클 문제를 "오라클에서 온 정보가 진짜이고 편향되지 않았는지를 그 정보를 받는 쪽이 알 수 없음"으로 정의한 뒤, 고대 델포이 신탁까지 거슬러 올라간다. 고대에도 철학자와 역사가들이 신탁 예언의 신뢰성을 어떻게 평가하고 높이고 확보할 것인가를 두고 논쟁했다는 것이다. 저자들은 델포이 질의 167건을 어휘 분석해 질문 유형과 답변 품질의 관계를 살피고, 고전 오라클과 계산적 오라클을 잇는 비교 틀을 제시한다 (arXiv:2511.03319).
이 비유가 유용한 이유는 감상 때문이 아니다. 오라클 문제가 암호학으로 풀리는 종류의 문제가 아니라는 것을 보여 주기 때문이다. 서명을 검증할 수는 있다. "이 값이 저 키의 소유자에게서 왔다"는 확인 가능하다. 그러나 "그 값이 참인가"는 체인 안에서 확인할 방법이 없다.
이론이 아니라 실제 배치된 오라클을 처음으로 측정한 연구가 있다. 저자들은 오라클 데이터에 의존하는 주요 플랫폼들의 설계를 조사하고, 놀랍게도 그 설계들이 오라클을 책임성이 없거나 낮은 신뢰 당사자로 위치시킨다는 것을 발견한다. 이어 대규모 실측에서 오라클이 보고하는 가격이 당시 환율에서 정기적으로 이탈하고, 오라클이 운영상 문제에서 자유롭지 않으며, 보고 안에 이상치가 포함된다는 것을 보고한다 (arXiv:2005.04377).
감사(auditing) 분야는 여기에 다른 언어를 붙인다. 한 연구는 오라클을 감사 기준상 "서비스 조직"으로 봐야 한다고 주장한다 — 정보를 수집·저장·변환·전송하는 과정 전체가 위험을 갖고, 따라서 통제 목표를 세워 평가해야 한다는 것이다 (DOI: 10.2308/isys-19-049; 요약 DOI: 10.2308/ciia-2021-007). 다른 연구는 이를 "오라클 패러독스"라 부른다. 블록체인이 상당히 불변인 기록 흐름을 제공하는 것은 맞지만, 그 기록이 물리적 사건을 정확히 반영한다는 증명에는 진짜로 독립적인 검증이 없다는 것이다. 사람을 신뢰받는 오라클로 세우자는 제안에 대해서는 감사 연구의 축적된 결론을 들이댄다 — 사람은 거의 모든 내부통제 응용에서 가장 약한 고리이며, 그 경향은 블록체인 기술로 완전히 완화되지 않는다 (DOI: 10.2308/isys-19-024).
한 문헌 리뷰는 여기서 불편한 규칙성을 끌어낸다. 시스템이 이미 신뢰되는 곳일수록 오라클 문제의 영향은 작아진다 (DOI: 10.3390/info11110509). 뒤집어 읽으면 이렇다 — 신뢰를 없애려는 목적이 클수록, 오라클 문제는 더 아프게 걸린다.
그리고 정작 사용자는 이 선택을 볼 수 없는 경우가 많다. 학술 논문·백서·프리프린트·의견 글을 함께 훑은 다성적(multivocal) 연구는, 탈중앙 플랫폼들이 외부 세계에서 자산 데이터를 가져오는 데 오라클을 쓰지만 그 선택과 관리 기준이 최종 사용자에게 알려지지 않은 경우가 많다고 지적하고, 표준화와 적절한 경제적 유인이 필요하다고 결론짓는다 (DOI: 10.3390/app11167572). 오라클 연구 자체가 아직 초기 단계라는 서지 분석도 같은 방향을 가리킨다 (DOI: 10.3390/fi14060175; DOI: 10.46671/2521-2486.1016).
여기까지가 첫 번째 반전이다. "아무도 믿지 않아도 된다"는 문장은 체인 안에서만 참이다. 체인 밖의 사실이 하나라도 필요해지는 순간, 신뢰는 사라진 게 아니라 오라클이라는 좁은 통로로 옮겨 간다.
두 번째 반전은 더 불편하다. 사고의 상당수는 코드의 버그가 아니었다.
앞의 예로 돌아가자. "담보 값이 기준 아래로 떨어지면 처분하라." 만약 그 순간 프로그램에 들어온 가격이 시장의 실제 값과 다르다면, 프로그램은 버그 없이, 규칙대로, 잘못된 처분을 한다. 그리고 그 결과는 되돌릴 수 없다. 되돌릴 수 없다는 것이 애초에 이 시스템의 자랑이었기 때문이다.
이 유형에는 이름이 붙어 있다. 가격 오라클 조작 공격이다. 심사 지면에 실린 최근 연구는 이 유형이 "단순한 경제적 익스플로잇을 넘어 스마트 컨트랙트 로직을 파고드는 복합적·다중 트랜잭션 공격으로 진화했으며, 수억 달러 규모의 손실을 냈다"고 적는다 (DOI: 10.1145/3817054).
이 유형의 무게를 가장 또렷하게 보여 준 것은 2022년의 한 계통정리(SoK) 논문이다. 저자들은 학술 논문 77편, 감사 보고서 30건, 실제 사건 181건을 함께 조사해 사고를 비교 가능한 틀로 정리했다. 저자들의 데이터에서 2018년 4월 30일부터 2022년 4월 30일 사이 최소 32.4억 달러의 손실이 집계된다.
그리고 학계와 실무 사이의 간극이 드러난다. "가격 오라클 공격"과 "무허가 상호작용"을 다루는 학술 논문은 거의 없는데, 데이터상 이 둘이 가장 빈번한 사고 유형(각각 15%와 10.5%)이었다 (arXiv:2208.13035).
같은 논문은 방어 쪽에서 희망적인 사실도 하나 보고한다. 공격의 103건(56%)은 원자적으로 실행되지 않았다 — 즉 한 번에 끝나지 않고 여러 단계에 걸쳐 진행됐고, 그 사이에 방어자가 개입할 시간 창이 있었다는 뜻이다.
여기서 플래시론(flash loan)이 등장한다.
블록체인 트랜잭션에는 원자성이라는 성질이 있다. 한 트랜잭션 안의 모든 일이 전부 성립하거나 전부 없던 일이 된다. 중간까지만 진행된 상태는 남지 않는다. 이 성질 덕분에 아주 이상한 대출이 가능해진다 — 선담보 없이 큰 금액을 빌리고, 같은 트랜잭션이 끝나기 전에 갚는 대출이다. 갚지 못하면 빌린 사실 자체가 없던 일이 되므로, 빌려주는 쪽은 떼일 위험이 없다. 전통 금융에서 담보와 이자가 존재하는 이유(채무불이행 위험)가 구조적으로 사라진 것이다 (arXiv:2003.03810).
이것은 그 자체로 정당한 도구다. 한 실증 연구는 세 개 플랫폼의 플래시론 서비스를 조사해 식별 패턴 세 가지로 76,303건의 트랜잭션을 찾아냈고, 시간이 갈수록 이 서비스가 더 널리 쓰인다고 보고한다. 저자들은 정상적인 활용 사례도 함께 제시한다 (arXiv:2010.12252).
문제는 문턱이다. 오라클로 쓰이는 가격을 흔들려면 큰 자본이 필요한데, 플래시론은 자본을 갖고 있지 않은 쪽에게도 그 자본을 잠깐 쥐여 준다. 그래서 대출 프로토콜의 오라클 의존을 분석한 연구는 이렇게 정리한다 — 플래시론의 등장이 위험을 한층 증폭시켜, 점점 복잡해지는 오라클 조작으로 중대한 금융 손실이 발생할 수 있게 만들었다 (arXiv:2401.08520).
2021년의 한 연구는 이 국면을 다른 각도에서 요약한다. 저자들은 실제 사고들을 처음으로 총람하면서, 많은 익스플로잇이 개별 프로토콜의 오용이 아니라 시장 공격이었다고 본다. 한 프로토콜의 허술하게 구현된 비즈니스 로직을, 다른 프로토콜이 제공한 신용으로 무기화해 몫을 부풀리는 형태다. 그리고 한 문장으로 못 박는다 — 공격자들은 점점 더 DeFi의 강점인 무허가 조합가능성(permissionless composability)을 DeFi 자신에게 겨눈다 (arXiv:2106.10740).
조합가능성이란 서로 다른 프로토콜이 레고처럼 맞물려 한 흐름 안에서 함께 작동하는 성질이다. 이 성질이 없으면 DeFi는 DeFi가 아니다. 그런데 같은 성질이 사고의 통로이기도 하다.
이것이 이 글의 핵심이다. 사고는 코드가 규칙을 어겨서 난 것이 아니다. 규칙에 들어가는 입력이 흔들렸고, 코드는 그 입력을 의심할 능력이 없었다.
이제 끊긴 자리를 하나씩 짚는다. 어떻게 흔드는지가 아니라 왜 그 자리가 구조적으로 약한지만 본다.
가장 손쉬운 오라클은 이미 체인 위에 있는 것이다. AMM 풀에는 두 토큰의 잔고가 들어 있고, 그 비율이 곧 가격이다. 굳이 바깥에서 데이터를 사 오지 않아도 되고, 검증도 필요 없다. 체인 위의 사실이니까.
그런데 여기에 함정이 있다. AMM의 가격은 "관측된 사실"이 아니라 "그 풀의 상태"다. 풀의 상태는 거래로 바뀐다. 즉 이 가격은 관측 대상이 아니라 개입 가능한 변수다.
2026년의 한 형식 연구가 이 문제를 정면으로 정량화한다. 저자들은 조작 비용(cost of manipulation)을 "오라클을 주어진 배수만큼 움직이기 위해 공격자가 감수해야 하는 최소 평가손실"로 정의한다. 그리고 오라클 설계자가 여러 풀의 호가를 어떻게 집계할지 고르는 문제를 공격자-설계자 게임으로 푼다.
결과는 설계자에게 구체적인 지침이 된다. 가중중앙값 계열에서는 유동성에 비례한 가중치가 왜곡 수준과 무관하게 최소 조작 비용을 최대화한다. 가중평균 계열에서는 왜곡이 0으로 갈 때만 국소적으로 그렇고, 왜곡이 커지면 가중평균은 더 취약해진다 — 최적 가중치가 목표 왜곡에 따라 달라져서, 모든 왜곡 수준에 균일하게 최적인 단일 선택이 존재하지 않는다. 마찰 없는 모형에서 조작 비용은 총 호가 깊이에만 의존하고, 대칭적 집계 방식들 사이에서는 값이 일치한다 (arXiv:2606.03548).
이 논문에서 가져갈 것은 숫자가 아니라 관점이다. "조작 저항성"은 있느냐 없느냐의 문제가 아니라 값이 매겨진 양이다. 오라클을 설계한다는 것은 "얼마를 태워야 이 값을 이만큼 움직일 수 있는가"를 정하는 일이고, 그 값이 지킬 자산보다 작으면 설계가 잘못된 것이다.
대출 프로토콜에서 오라클이 특히 아픈 이유는 청산 때문이다.
담보를 잡고 돈을 빌려주는 시스템은, 담보 값이 떨어지면 손실이 나기 전에 담보를 처분해야 한다. 이것이 청산이고, 대출 프로토콜의 지급능력을 지키는 1차 안전장치다. 그런데 청산을 발동시키는 방아쇠가 곧 오라클 가격이다.
2026년의 한 연구는 이 결합을 명시적으로 모형화한다. 저자들은 현물 오라클이 AMM으로 주어질 때 이익을 극대화하려는 청산자의 최적 전략을 동적 계획법으로 특성화하고, 오라클 추출 가치(Oracle Extractable Value, OEV) — 청산 유발과 얽힌 이익 — 를 명시적으로 모형에 넣는다. 저자들의 표현으로, 청산의 역학 자체가 프로토콜을 약탈적 가격 조작과 MEV에 노출시킨다 (arXiv:2602.12104).
MEV는 거래의 순서를 정할 수 있는 위치에서 뽑아낼 수 있는 가치를 가리키는 말이다. 이 글의 주제는 아니므로 여기서는 지나가되, 순서를 정하는 권력과 가격을 알려 주는 권력이 서로 맞물린다는 점만 기억해 두자.
여기서 이 연구가 내놓는 결과가 흥미롭다. 저자들은 폐형(closed-form) 청산 경계를 유도하고, AMM의 거래 수수료가 결정적인 보안 파라미터임을 증명한다. 수수료는 단지 공격자의 이익을 줄이는 데 그치지 않고, 조작 자체를 수익이 나지 않게 만들 수 있다는 것이다. 저자들의 결론은 수수료가 이중 역할을 한다는 것이다 — 유동성 공급자에게 보상하면서, 동시에 시간 평균이나 중앙값화가 가져오는 지연 없이 AMM 오라클을 내생적으로 단단하게 만든다 (arXiv:2602.12104).
가장 널리 쓰이는 완충 장치는 TWAP(시간가중평균가격)이다. 순간의 값 대신 일정한 시간 창의 평균을 쓰자는 발상이다. 순간을 흔들어도 평균은 잘 안 움직이니까.
그런데 이 완충에는 값이 붙는다. 한 연구는 상황을 이렇게 정리한다. 산술평균 기반 TWAP이 널리 쓰이는데 최근 연구들은 TWAP도 가격 조작에 취약하다고 지적하며, 그래서 실무에서는 창을 더 길게 잡아 대응한다. 그런데 창이 길어지면 긴 지연과, 시장 실제 가격 대비 큰 편차 오차가 따라온다. 저자들은 이 트레이드오프를 줄이려 창 크기가 다른 추정들을 융합하는 방식을 제안하고, TWAP 대비 평균절대 가격오차 15.3%, 시간 지연 49.3% 감소를 보고한다 (arXiv:2410.07893). 이 수치는 저자들이 자기 방식에 대해 보고한 값이다.
핵심은 개선 폭이 아니라 트레이드오프의 존재다. 조작에 둔감해질수록 진실에도 둔감해진다. 이 둘은 같은 손잡이의 양끝이다.
그러면 각 프로토콜이 알아서 안전한 값을 골라 쓰면 되지 않을까. 2024년의 한 연구가 이 질문을 정면으로 검사한다.
저자들은 컨트랙트에 심볼릭 분석을 돌려 제약 모형을 만들고, SMT 솔버로 안전한 운용을 보장하는 파라미터 구간을 찾아낸다. 나아가 오라클 값을 쓰는 컨트랙트에 가드 구문을 자동 생성하는 방법을 제시한다. 그리고 서로 다른 프로토콜 10개를 벤치마크로 돌린 뒤 이렇게 보고한다 — 벤치마크 대다수에서 현재 사용 중인 파라미터는 큰 오라클 이탈에 직면했을 때 안전을 보장하기에 부적절했다 (arXiv:2401.06044).
비슷한 접근이 대출 프로토콜 쪽에도 있다. 자산마다 최근 가격과 마지막 갱신 시각을 상태로 추적해, 마지막 기록가가 정해진 임계 안에 있을 때만 오라클을 쓰게 하는 설계다. 저자들은 과거 시장 데이터로 이 방식이 작은 가격 차이에서 생기는 차익거래성 공격을 높은 신뢰도로 예방한다고 보고한다 (arXiv:2401.08520).
여기서 드러나는 것은 이 분야의 구조적 조건이다. 오라클 보안은 코드 감사만으로 끝나지 않는다. 코드에 버그가 없어도, 그 코드가 쓰는 숫자들이 바깥의 흔들림을 견디도록 잡혀 있지 않으면 결과는 같다.
그러면 프로토콜들은 실제로 오라클을 어떻게 고를까. 이걸 직접 물어본 연구가 있다.
저자들은 32개 DeFi 프로토콜의 창업자·C레벨 임원·오라클 엔지니어를 대상으로 혼합방법 서베이를 수행했다. 응답 프로토콜들의 합산 TVL(총예치가치)은 오라클을 쓰는 DeFi 부문의 55%를 넘는다. 결과의 핵심은 두 가지다.
첫째, 프로토콜의 선택은 기술적 의존성에 묶여 있고, 스마트 컨트랙트의 불변성이 그 락인(lock-in)을 증폭시켜 데이터 제공자를 민첩하게 갈아타기 어렵게 만든다. 둘째, 쓸 만한 서드파티 솔루션이 존재하면 프로토콜들은 대체로 자체 구축·유지보다 외주를 선호한다 (arXiv:2512.03088).
이 두 문장을 붙여 읽으면 그림이 선명해진다. 신뢰를 어디에 둘지는 한 번 고르면 되돌리기 어려운 선택이고, 대부분은 바깥에 둔다. "코드는 바꿀 수 없다"는 미덕이 여기서는 "잘못 고른 의존을 바꿀 수 없다"로 뒤집힌다.
그리고 그 선택을 하려면 비교할 숫자가 필요한데, 그 숫자마저 흔들린다. 한 워킹페이퍼는 상용 오라클 시스템들의 자기보고 지표를 온체인 데이터로 독립 검증했다. 저자들이 이더리움 메인넷 이벤트 로그와 트랜잭션 영수증을 직접 수집해 재계산한 결과, 한 제공자의 가스 절감은 주장된 65.7%가 아니라 중앙값 29.8%(n=58/80)였고, 다른 시스템의 메인넷 분쟁률은 보고된 1.4%가 아니라 0.80%(95% 신뢰구간 0.31~2.03%, n=503)였다 (DOI: 10.2139/ssrn.6561059, 워킹페이퍼). 후자는 보고보다 좋은 쪽으로 어긋난 값이라는 점도 함께 적어 둔다 — 요지는 방향이 아니라, 자기보고와 독립 측정이 어긋난다는 사실이다.
방어의 마지막 층은 탐지다. 이쪽 연구는 최근 몇 년 사이 폭발적으로 늘었다.
접근은 크게 갈린다. 사후 분석은 트랜잭션 기록에서 고수준 의미를 복원해 조작 패턴을 찾는다. 한 초기 연구는 원시 트랜잭션에서 현금흐름 트리를 만들어 "토큰 거래", "유동성 공급" 같은 고수준 의미로 끌어올린 뒤, 직접적 가격 조작과 간접적 가격 조작을 구분해 탐지한다. 3.5억 건 이상의 트랜잭션에 적용해 432건의 실제 사례를 찾았고 CVE 2건이 부여됐다고 보고한다 (arXiv:2104.15068).
사전 분석은 배포된 코드에서 위험한 구조를 찾는다. 자산 가격 같은 중요 상태의 데이터 흐름에 심볼릭 추론을 돌려 외부에서 조작 가능한지를 확인하는 방식 (arXiv:2103.02873), 정적 테인트 분석의 소스와 싱크를 넓혀 컨트랙트 간 호출 그래프까지 따라가는 방식 (arXiv:2411.01230), 컨트랙트의 가격 계산 로직을 짚고 그 변수의 의존 관계를 역추적하는 방식 (arXiv:2506.08561, 저자들이 예비 결과라고 명시) 등이 있다.
실시간 탐지도 있다. 한 연구는 시선을 피해자에서 공격자 쪽으로 옮겨, 사전 단계에 배포되는 컨트랙트를 바이트코드만으로 식별한다. 저자들이 보고한 성능은 재현율 91.6%, 정밀도 약 100%다. 여기서 더 눈에 띄는 것은 부수적 발견이다 — 이 도구로 야생에서 616개의 공격 컨트랙트를 찾았고 이는 925만 달러의 금융 손실에 해당하는데, 공개적으로 보고된 것은 19건뿐이었다 (arXiv:2502.03718).
이 숫자 하나만 붙들어도 이 분야의 성질이 드러난다. 우리가 아는 사고 목록은 실제 사고 목록이 아니라 "발견되고 보고된 것"의 목록이다.
최근에는 대형 언어모델을 결합하는 흐름이 두드러진다. 한 연구는 비표준 가격 모형을 쓰는 맞춤형 프로토콜이 최근 3년간 보고된 95건의 가격 조작 공격 중 44.2%를 차지하는데 기존 도구들이 여기에 약하다는 문제의식에서 출발한다. 저자들이 보고한 성능은 실제 공격에 대한 재현율 80%, 의심 트랜잭션에 대한 정밀도 96%, 정상 트랜잭션에 대한 오경보 0건이다. 그리고 산업 파트너와 함께 147건의 실제 가격 조작 공격을 확인했는데, 그중 81건은 이전에 알려지지 않은 과거 사건이었다 (arXiv:2502.11521).
같은 계열의 다른 결과들도 있다. 정적 분석과 LLM 추론을 결합해 취약 프로토콜 73개와 정상 프로토콜 288개로 만든 데이터셋에서 정밀도 88%·재현율 90%를 보고한 연구 (arXiv:2510.21272), 서로 다른 LLM을 지식 추출·프롬프트 생성·판정 역할로 나눠 2021~2023년 실제 공격 46건에서 뽑은 취약점 60개를 대상으로 기존 도구 대비 재현율 2.58배(0.667 대 0.259)를 보고한 연구 (arXiv:2502.06348), 그래프 신경망으로 208건의 가격 조작 트랜잭션과 2,080건의 정상 트랜잭션을 분류하며 건당 0.892~5.317초가 걸린다고 보고한 연구 (arXiv:2406.11157) 등이다.
심사 지면에 실린 결과도 있다. 앞서 인용한 연구는 정상 트랜잭션만으로 오토인코더를 학습시켜 정상에서 크게 벗어나는 것을 이상으로 표시하는 방식을 쓴다. 저자들이 보고한 값은 단일 트랜잭션 공격 데이터셋에서 재현율 100%, 직접 수집한 다중 트랜잭션 실사건 데이터셋에서 이벤트 수준 재현율 98.25%, 전체 정밀도 97.15%다 (DOI: 10.1145/3817054).
규모 쪽에서는 사전 선별 접근도 나왔다. 2026년 1월 기준 주요 체인에 배포된 DeFi 프로젝트가 5,200개를 넘는다는 현실에서, 과거 익스플로잇 사례와 대조해 의심스러운 함수와 호출 시퀀스를 먼저 걸러 내자는 발상이다. 저자들은 실제 공격 사건 207건 데이터셋에서 재현율 98.55%, 정밀도 84.30%를 보고한다 (arXiv:2607.22184).
방어 설계를 총괄하는 시도도 있다. 한 연구는 오라클 생애주기 이론에 기대 물리·프로토콜·응용 세 층의 공격 트리를 구성하고, 데이터 선정 단계를 핵심 침입 지점으로 지목한다. 그리고 컨트랙트 수준 취약점을 네 가지로 요약한다 — 가격 데이터 흐름의 검증 부족, 오라클 호출 위험, 통제되지 않은 컨트랙트 간 호출, AMM 가격 읽기 로직의 결함. 방어로는 데이터 소스 층의 신뢰실행환경, 스마트 컨트랙트 층의 TWAP 평활화와 적응형 서킷브레이커를 묶은 다층 전략을 제안한다 (arXiv:2608.15518).
여기까지는 비교적 합의된 그림이다. 이제 갈라지는 지점들을 본다.
오라클 문제의 표준 처방은 탈중앙화다. 한 사람 대신 여러 노드가 값을 보고하고, 투표나 평판으로 합치자는 것이다. 문헌은 이 계열을 투표 기반과 평판 기반 둘로 나눈다. 전자는 참여자의 지분에 기대 결과를 확정하고, 후자는 평판·성능 지표를 진정성 증명 장치와 함께 쓴다 (DOI: 10.1145/3567582; arXiv:2106.09349).
구체적인 설계들이 실제로 제안돼 왔다. 게임이론적 투표 기반 오라클 (arXiv:1808.00528), 비대칭 비잔틴 쿼럼으로 신뢰 문제를 다루는 전략 (arXiv:2401.00175), 카운팅 시스템을 위해 오라클이 컨트랙트를 호출하는 방향을 뒤집은 네트워크 (arXiv:2409.11592), 고가치 작업일수록 정보원의 신뢰도를 동적으로 조정하는 진실 발견 방법 (arXiv:2402.02543), 오라클의 평판 변동에 강화학습으로 적응해 고평판 노드를 고르는 선택 모형 (arXiv:2502.16133) 등이다.
낙관 쪽 논거는 명확하다. 관찰자를 늘리면 한 관찰자를 매수하는 것으로는 결과가 바뀌지 않는다.
회의 쪽 논거는 두 갈래다.
하나는 경험적이다. 탈중앙이라는 말이 붙은 층위들을 실제로 재 보면 대개 좁다. 한 사회연결망 분석은 대표적 대출 프로토콜의 토큰 거래망에서 뚜렷한 코어-주변 구조를 찾아내는데, 그 코어에 최대 규모의 중앙화 거래소 둘이 있다 (arXiv:2206.08401). 거버넌스 쪽도 마찬가지다. 한 연구는 토큰 투표 기반 거버넌스에서 중앙화된 통치가 엄연히 존재하며 투표권 분포가 결과에 영향을 준다고 보고한다 (arXiv:2203.16612). 더 최근의 워킹페이퍼는 주소 수준 집중도를 여섯 개 데이터 소스로 측정해, 위험 파라미터를 정하는 제안들에서 상위 5개 투표권 지분의 중앙값이 96.0%라고 보고한다 (DOI: 10.2139/ssrn.7003865, 워킹페이퍼). 오라클을 무엇으로 쓸지, 어떤 파라미터를 쓸지를 정하는 것이 바로 그 거버넌스라는 점에서, 이 숫자는 오라클 논의와 직결된다.
또 하나는 원리적이다. 정치학적 관점에서 블록체인 구상을 비판한 한 논문은 실제 응용에서 중심 행위자의 권력이 해소되는 것이 아니라 새롭고 민주적으로 정당화되지 않은 통제 지점으로 이동한다고 주장한다 (arXiv:2405.06097). 이 논문은 규범적 주장이 강하고 결론도 매우 세다(저자는 이 분야의 연구를 중단해야 한다고까지 적는다). 그러니 하나의 강한 입장으로 읽는 것이 맞고, 여기서 가져갈 것은 결론이 아니라 "권력이 사라졌는가, 옮겼는가"라는 질문의 형태다.
그리고 인공지능이 이 문제를 풀어 줄 것이라는 기대에 대해서는 비교적 또렷한 답이 나와 있다. 한 입장 논문은 이상 탐지·사실 추출·동적 평판 모델링·적대적 저항 같은 AI 기법이 오라클의 데이터 품질과 소스 선택과 복원력을 개선한다는 점은 인정하면서도, 검증 불가능한 오프체인 입력에 대한 의존 자체를 없앨 수는 없다고 결론짓는다. 저자들의 표현으로 AI는 더 넓은 오라클 설계 안의 추론·여과 보완층이지 신뢰 가정의 대체물이 아니다 (arXiv:2507.02125; 저널 판본 DOI: 10.3389/fbloc.2025.1682623).
"조작에 강한 오라클을 쓰면 되지 않나"는 자연스러운 질문이다. 그런데 앞서 본 것들이 모두 대가를 동반한다.
시간 평균은 지연과 편차 오차를 부른다 (arXiv:2410.07893). 수수료를 보안 파라미터로 쓰는 접근은 지연 없이 단단하게 만들지만, 수수료 자체가 거래자에게 물리는 비용이다 (arXiv:2602.12104). 집계 방식 선택은 왜곡 수준에 따라 최적이 달라져서, 모든 상황에 균일하게 좋은 선택이 없다 (arXiv:2606.03548). 외부 오라클로 옮기면 그 제공자에 대한 의존이 생기고, 불변성 때문에 되돌리기 어렵다 (arXiv:2512.03088).
방어의 한계를 정면으로 시뮬레이션한 연구도 있다. 저자들은 플래시론 관련 방어를 정량적으로 검사할 틀을 만들고, 널리 쓰이는 한 방어책이 통상적인 시장 환경에서는 플랫폼을 완전히 보호하지만 한 시간 안에 토큰 가격이 60% 떨어지는 극단적 변동 상황에서는 깨져 800만 달러가 넘는 피해를 낸다고 시뮬레이션한다 (DOI: 10.3390/informatics10010003).
여기서 이 분야의 정직한 문장이 나온다. "안전한 설계"는 없고, "어떤 조건까지 버티도록 값이 잡힌 설계"가 있을 뿐이다.
청산 쪽에는 더 날카로운 형태의 트레이드오프가 있다. 한 워킹페이퍼는 이를 적대적 청산의 역설이라 부른다. 대출 프로토콜이 제대로 작동하려면 부실 대출이 생겼을 때 청산자가 즉시 움직일 유인이 있어야 한다. 그런데 그 유인이 충분할 만큼 보상을 크게 잡으면, 같은 보상이 청산 과정을 앞질러 가격을 흔들 유인도 함께 만든다 — 그리고 그 결과는 차입자에게 불리하게 돌아간다 (DOI: 10.2139/ssrn.4540333, 워킹페이퍼). 청산을 발동시키는 것도 오라클이고, 그 청산에서 이익을 얻는 자가 오라클을 흔들 유인을 갖는다는 것이 이 역설의 골자다.
이 궁지가 실제 프로토콜 운영에서 어떻게 나타났는지 보여 주는 사례 연구도 있다. 한 연구는 2022년 11월 대형 대출 프로토콜에서 벌어진 사건을 분석하는데, 시도 자체는 실패했음에도 150만 달러가 넘는 회수 불가능한 부채가 남았고 그 프로토콜의 회수 불가능 부채가 네 배가 됐다고 보고한다. 저자들의 진단은 행위가 아니라 조건 쪽을 가리킨다 — 해당 토큰을 빌릴 수 있는 물량이 지나치게 컸다는 점, 그리고 프로토콜 설계가 빠른 개입을 어렵게 했다는 점이다. 그리고 이렇게 요약한다 — 대형 DeFi 대출 프로토콜은 범위를 제한하거나, '탈중앙'에서 타협하거나라는 궁지에 놓여 있다 (arXiv:2302.04068).
조작만이 오라클의 실패는 아니다. 아무 일도 하지 않는 오라클도 실패다.
앞서 본 실측 연구가 이미 지적한 대로, 배치된 오라클은 운영상 문제에서 자유롭지 않고 보고에 이상치가 섞인다 (arXiv:2005.04377). 그리고 조작 저항을 위해 넣은 완충 장치들이 정확히 그 방향의 실패를 키운다 — 창을 늘릴수록 값은 늦게 따라온다 (arXiv:2410.07893).
가용성 자체를 정량 모형으로 다룬 연구도 있다. 반마르코프 과정으로 오라클 시스템의 순간 가용성·정상상태 가용성·신뢰성을 각각 모형화한 이 연구는, 가용성에 영향을 주는 핵심 요인이 임계 오라클의 고장 시간과 복구 시간이며, 평균 고장까지 시간에는 임계 오라클의 고장 시간이 결정적이라고 보고한다 (DOI: 10.3390/electronics14244791).
지연이 결과를 바꾸는지 실제 데이터로 물은 시도도 있는데, 여기서는 답이 깔끔하지 않다. 한 워킹페이퍼는 2023년 1월부터 2026년 4월까지 특정 대출 프로토콜의 청산 16,639건을 트랜잭션 수준으로 분석해, 정보 지연이 레짐 의존적인 청산 결과를 만드는지 사전등록 설계로 검사했다. 결과는 귀무(null)였다. 연속 변동성으로 정제하니 예측과 반대 방향의 작은 양의 상호작용이 나왔고, 자산별로 쪼개니 풀링 회귀가 가리던 이질성이 드러났지만(교차자산 동질성 기각, 카이제곱 8.05, p=0.045), 메커니즘을 식별해 줄 레짐 조건부 정제는 통계적으로 취약했다. 저자 스스로 이 논문의 기여를 방법론적인 것으로 규정한다 — 풀링된 교차자산 검정이 경제적으로 의미 있는 개별 위험을 체계적으로 가릴 수 있다는 점, 그리고 청산 캐스케이드에 대한 레짐 조건부 추론이 스트레스 구간 정의의 사소한 변경과 블록 내 동시성에 취약하다는 점이다 (DOI: 10.2139/ssrn.6687018, 워킹페이퍼).
이 결과는 이 글의 어느 주장도 뒤집지 않는다. 다만 "오라클 지연이 얼마나 나쁜가"를 데이터로 재는 일 자체가 아직 정착하지 않았다는 것을 보여 준다.
탐지 연구는 활발하지만, 그 성과를 읽는 데는 세 가지 유보가 필요하다.
첫째, 대부분 자기 도구의 성능을 자기가 보고한다. 앞 절에 나열한 재현율·정밀도는 모두 그런 값이다. 서로 다른 논문의 숫자를 나란히 놓고 비교하는 것은 데이터셋과 기준이 달라 위험하다.
둘째, 커버리지가 좁다. 한 최근 연구는 기존 도구들이 대체로 특정 공격 유형만 다뤄 탐지 커버리지가 심각하게 제한된다고 지적한다 (arXiv:2607.22184). 그리고 가격 조작만이 문제가 아니다. 가격과 무관한 플래시론 공격이 별도의 범주로 존재하며, 이쪽은 알려지지 않은 취약점을 파고들어 기존 접근으로 잡기 어렵다는 연구도 있다 (arXiv:2503.01944).
셋째, 이중용도 문제가 있다. 방어 도구의 성능을 재려면 공격을 재현할 수 있어야 하고, 그래서 연구자들은 공격을 자동으로 합성하는 도구를 만든다. 실제로 플래시론을 쓰는 적대적 트랜잭션을 자동 합성해 벤치마크 18개 중 16개에서 성공했다고 보고한 연구 (arXiv:2206.10708), DeFi 프로토콜을 고수준 금융 연산으로 들어 올려 공격 스케치를 생성하고 완성하는 프레임워크 (arXiv:2407.06348)가 있다. 이 논문들은 방어를 위한 연구지만, 같은 결과가 반대 방향으로도 읽힌다는 점은 이 분야가 안고 있는 구조적 긴장이다.
그리고 학계와 실무의 간극은 오라클에만 있는 것이 아니다. 오픈소스 프로젝트의 실제 수정 커밋을 분석한 연구는, 잘 알려진 취약점 유형에서는 개발자들이 학계 지침을 대체로 따르지만 덜 문서화된 범주에서는 준수율이 뚜렷하게 낮다고 보고한다 (arXiv:2504.12443).
가장 근본적인 논점은 여기다. 지금까지의 논의는 "밖에 참값이 있고 그것을 정확히 가져오는 문제"를 전제했다. 그런데 그 전제가 무너지는 종류의 사실이 있다.
한 워킹페이퍼가 이 구분을 정면으로 제기한다. 저자들은 오라클 문헌이 모든 오프체인 데이터를 암묵적으로 자연적 사실(brute fact)로 취급해 왔다고 지적한다. 온도, 가격, 배송 상태는 인간의 합의와 무관하게 존재하므로, 독립적인 여러 관찰자가 수렴 관측을 하면 접근할 수 있다. 관찰이 규모를 갖기 때문에 탈중앙화가 통한다.
그런데 제도적 사실(institutional fact)은 다르다. 저자들의 예는 증권 식별자다. 어떤 증권의 식별자는 국제 표준과 그 위임 체계 아래 권한을 인정받은 기관이 부여하기 전에는 존재하지 않는다. 아무리 많은 독립 관찰자를 모아도 그것을 관찰해서 존재하게 만들 수는 없다. 그래서 저자들의 결론은 이렇다 — 제도적 사실에 대해서는 설계 목표가 신뢰 최소화가 아니라 법적 등가성이며, 과제는 온체인 표현이 오프체인의 구성적 행위가 갖는 규범적 힘을 담아내도록 만드는 일이다 (DOI: 10.2139/ssrn.7300959, 워킹페이퍼).
비슷한 방향에서, 자율 에이전트 간 상거래의 검증 문제를 다룬 다른 워킹페이퍼는 의미적 진리 검증이 계산적으로 다루기 어렵다고 주장하며 타르스키와 괴델을 원용한다. 형식 체계 안에서 그 체계의 진리를 정의할 수 없다는 것이다. 저자들의 처방은 기계적으로 검증 가능한 것과 판단이 필요한 것을 분리하고, 판단은 알고리즘적 권위가 아니라 경제적 경쟁에 위임하자는 것이다 (DOI: 10.2139/ssrn.6801178, 워킹페이퍼).
이 두 논문은 모두 심사 전 배포본이므로 주장의 강도는 그만큼 유보해서 읽어야 한다. 그러나 가격이라는 사실이 어느 쪽에 가까운가를 묻게 만든다는 점에서 값어치가 있다. 시장가는 자연적 사실에 가까워 보이지만, "어느 거래 장소의, 어느 시각의, 어떤 방식으로 집계한 값이 그 자산의 가격인가"는 결국 정해야 하는 것이다.
마지막으로, 이 문제의 일부는 정리(theorem)로 닫혀 있다.
한 연구는 아주 단순한 상황을 다룬다. 앨리스가 블록체인 위에서 밥에게 물리적 재화를 사려 한다. 앨리스는 물건을 받기 전에 지불하고 싶지 않고, 밥은 돈을 받기 전에 보내고 싶지 않으며, 둘 다 제3자를 쓰고 싶지 않다. 저자들은 이 문제의 통상적 해법(게임이론적 에스크로 컨트랙트)에 한쪽이 다른 쪽을 갈취할 수 있는 결함이 있음을 보인 뒤, 훨씬 일반적인 결과를 증명한다 — 두 참여자가 합리적이고 스마트 컨트랙트 언어가 튜링 완전하다고 가정하면, 제3자에 의존하지 않으면서 한쪽이 다른 쪽을 갈취할 수 없게 만드는 에스크로 컨트랙트는 존재하지 않는다 (arXiv:2110.09857).
이것은 오라클을 잘 설계하면 되는 문제가 아니다. 체인 밖의 상태에 결과가 걸려 있는 한, 누군가를 믿거나 누군가에게 갈취당할 여지를 남기거나 둘 중 하나라는 뜻이다.
실증도 같은 방향을 가리킨 적이 있다. 한 워킹페이퍼는 어떤 프로토콜과 연관된 사람들의 신원이 외부적으로 드러난 사건을 자연실험으로 삼아, DeFi가 사람에 대한 신뢰를 실제로 제거했는지 검사했다. 저자들의 결론은 아직 완전히 제거하지 못했다는 것이다. 스마트 컨트랙트는 불완전 계약이어서 런(run) 위험에 노출되고, 개인의 인격과 신뢰가 이 대안적 금융 시스템에서도 여전히 유효하다는 것이다 (DOI: 10.2139/ssrn.4161945, 워킹페이퍼).
이 글이 한 방향으로만 기울지 않도록, 반대 방향의 증거도 적어 둔다.
공개 원장이 오히려 조작을 무력화한다는 실증이 있다. 561개 컬렉션의 740만 건 거래를 분석한 한 워킹페이퍼는, 자기들끼리 사고파는 방식의 위장 거래가 시장 결과에 미미한 영향만 미친다고 보고한다. 저자의 해석은 투명한 원장이 뻔한 거래 기반 조작을 중화하는 동시에, 참여자들에게 이상 활동을 탐지할 만큼의 정보를 준다는 것이다 (DOI: 10.2139/ssrn.4397409, 워킹페이퍼).
실행 환경에 따라 결과가 달라진다는 증거도 있다. 서로 다른 두 네트워크에서 같은 유형의 자동화 익스플로잇을 비교한 워킹페이퍼는, 공격당한 거래자가 초기 거래 가치의 평균 0.27%를 잃은 쪽과 0.04%를 잃은 쪽을 대비시키고, 집계 기준 봇의 이익이 한쪽에서 최대 26배 컸다고 보고한다 (DOI: 10.2139/ssrn.4370843, 워킹페이퍼). 같은 원리라도 검증 정책이 다르면 결과가 달라진다는 뜻이다.
그리고 이 위험들이 다른 금융 시장과 얼마나 얽혀 있는지도 아직 논쟁적이다. 심사 지면에 실린 한 연구는 대출·거래소·파생 세 부문의 지수를 만들어, DeFi 자산이 전통적인 주식·통화·금리·상품과 제한적인 상관만을 보인다고 보고한다 (DOI: 10.1002/fut.70111).
한편 위험 평가의 틀 자체가 부족하다는 지적도 있다. 2026년의 한 연구는 기존 접근이 프로토콜별 파라미터 최적화나 개념적 분류에 치우쳐 있다고 보고, 조합가능성 위험·이해 부채(comprehension debt)·시간적 위험 동학이라는 세 차원을 추가한 아홉 차원 틀을 제안한다. 저자들이 2024~2026년 주요 사건 12건(직접 손실 약 25억 달러)을 소급 분석한 결과, 12건 중 5건은 근본 원인을 온전히 규정하기 위해 새 차원 중 최소 하나를 필요로 했고, 여기에 데이터셋에서 시스템적 영향이 가장 큰 두 사건이 포함된다 (arXiv:2605.05145).
이해 부채라는 말은 곱씹을 만하다. 코드가 공개돼 있다는 것과, 그 코드들이 서로 물려 만드는 시스템을 누군가 이해하고 있다는 것은 전혀 다른 이야기다.
정리하자.
체인 안에서 확인 가능한 것의 목록은 짧지만 단단하다. 누가 무엇을 얼마나 갖고 있는지, 어떤 트랜잭션이 어떤 순서로 기록됐는지, 컨트랙트의 규칙이 무엇인지. 이것들은 누구나, 언제든, 남의 말을 믿지 않고 확인할 수 있다.
그 바깥에 있는 것들이 훨씬 길다. 이 토큰의 가격이 지금 얼마인지 (arXiv:2005.04377). 그 가격을 알려 준 쪽이 성실했는지 (arXiv:2511.03319). 가격을 뽑아 온 웅덩이가 흔들기에 충분히 깊었는지 (arXiv:2606.03548). 평균을 낸 시간 창이 진실을 얼마나 늦게 반영하는지 (arXiv:2410.07893). 그 오라클을 고른 거버넌스가 실제로 넓었는지 (DOI: 10.2139/ssrn.7003865, 워킹페이퍼). 그리고 그 선택을 나중에 되돌릴 수 있는지 (arXiv:2512.03088).
이 목록이 말해 주는 것은 실패의 목록이 아니다. 설계의 목록이다.
"코드가 곧 규칙"이라는 문장은 규칙에 관해서는 참이다. 코드는 정말로 예외 없이 집행된다. 문제는 그 규칙이 입력을 인자로 받는다는 것이고, 입력의 진위는 코드가 판정할 수 있는 종류의 것이 아니라는 데 있다. 그래서 사고는 대체로 이런 모양을 한다 — 아무것도 고장 나지 않았고, 모든 것이 규칙대로 일어났다.
그렇다면 결론이 "탈중앙 금융은 신뢰를 없애지 못했으니 실패했다"인가. 그건 너무 게으른 독법이다. 이 분야가 실제로 해낸 일은 신뢰를 없앤 것이 아니라, 신뢰를 한 지점으로 몰아 놓고 그 지점을 보이게 만든 것이다. 은행 시대에도 우리는 무언가를 믿어야 했다. 다만 무엇을 믿고 있는지가 대차대조표 뒤에 있어서 보이지 않았을 뿐이다.
지금은 다르다. 어떤 오라클을 쓰는지, 몇 개의 소스를 어떻게 합치는지, 시간 창이 얼마인지, 그 파라미터를 누가 정하는지 — 이것들은 원리적으로 들여다볼 수 있고, 실제로 연구자들이 들여다보고 숫자를 매기고 있다. 조작 비용을 계산할 수 있고 (arXiv:2606.03548), 파라미터가 충분한지 검사할 수 있고 (arXiv:2401.06044), 자기보고 수치를 온체인 데이터로 검증할 수 있고 (DOI: 10.2139/ssrn.6561059, 워킹페이퍼), 사고가 보고되지 않고 지나갔는지도 셀 수 있다 (arXiv:2502.03718).
그러니 물어야 할 질문은 "이건 신뢰가 필요 없는 시스템인가"가 아니다. 무엇을 믿고 있으며, 그 믿음의 값은 얼마인가.
그리고 이 질문에는 되돌릴 수 없다는 단서가 붙는다. 스마트 컨트랙트의 불변성은 규칙을 지켜 주는 미덕인 동시에, 잘못 고른 의존을 갈아타지 못하게 만드는 족쇄다 (arXiv:2512.03088). 신뢰를 어디에 둘지 고르는 일은, 이 시스템에서는 대체로 한 번만 할 수 있는 선택이다.
체인은 자기 안의 사실을 증명한다. 체인 밖의 사실에 관해서는, 그것을 누가 어떻게 알려 주기로 했는지를 기록할 뿐이다. 증명과 기록은 전혀 다른 일이다. 그리고 이 시스템이 진짜로 개선한 것은 후자다 — 우리가 무엇을 믿기로 했는지가, 이제 코드에 적혀 있다.