러그풀은 해킹이 아니라 권한이다 — 코드에 남겨 둔 출구, 그리고 그것을 미리 재려는 시도

코드가 깨졌는가

소스 코드가 공개된 이더리움 스마트 컨트랙트를 전부 훑자, 잠재적인 것까지 포함해 288,440건에서 백도어가 나왔습니다. 가장 많았던 유형은 다른 주소로 자산을 보내지 못하게 막는 것으로, 211,687건이었습니다 (DOI: 10.1145/3822509).

스마트 컨트랙트는 「스마트 컨트랙트란 무엇인가」의 정의대로, 조건과 그때 할 일을 장부에 적어 두고 누가 불러내면 사람의 판단 없이 그대로 실행되는 프로그램입니다. 백도어는 컨트랙트를 만든 쪽이 그 컨트랙트에 남겨 둔 특권으로, 그 컨트랙트가 만든 자산을 마음대로 다룰 수 있게 하는 장치입니다 (DOI: 10.1145/3822509).

이 숫자가 센 것은 그런 권한을 가진 컨트랙트입니다. 28만 건의 사기가 있었다는 뜻은 아닙니다. 「스마트 컨트랙트란 무엇인가」는 틈이 있다고 표시된 것과 실제로 털린 것 사이에 거리가 있다고 했습니다. 권한도 마찬가지여서, 권한이 있다는 것과 그 권한이 출구로 쓰였다는 것 사이에는 거리가 있습니다. 이 글은 그 거리를 따라갑니다.

암호자산에서 가장 흔하게 되풀이되는 손실 가운데 하나는 극적인 침입과 모양이 다릅니다. 어떤 토큰이 만들어지고, 사람들이 그것을 사고, 어느 날 그 토큰을 다시 팔 수 없게 되거나 살 때 넣은 돈이 사라집니다. 이런 사고를 러그풀(rug pull)이라 부릅니다. 발밑의 양탄자를 확 잡아당긴다는 말에서 왔습니다. 러그풀은 토큰을 만든 개발자가 프로젝트를 일부러 버리고 투자자의 돈을 들고 사라지는 일입니다 (arXiv:2403.01425).

「내 코인은 어디에 있나」에서 거래소는 코인을 돈이나 다른 코인과 바꿔 주는 곳이었고, 그런 거래소는 흔히 손님의 열쇠를 대신 쥐었습니다. 탈중앙 거래소는 손님의 자산을 중개자에게 맡기지 않은 채 코인끼리 맞바꾸게 해 주는 곳입니다 (arXiv:2109.00229). 러그풀의 다른 정의는 바로 이 거래소의 토큰 풀, 곧 교환에 쓰라고 자산을 모아 둔 곳에서 그 자산을 빼내 사용자에게 값없는 토큰만 남기는 일입니다 (arXiv:2504.07132).

이 일이 벌어질 때, 코드는 깨졌을까요?

이 글은 어떤 토큰이나 프로젝트도 평가하지 않고, 이렇게 하면 안전하다는 점검표도 내놓지 않습니다. 인용한 글 상당수는 동료심사를 거치기 전에 arXiv 등에 공개된 프리프린트입니다.

탈중앙 거래소를 두고 널리 퍼진 생각은 이렇습니다. 자산 보관을 남에게 맡기지 않고, 거래 규칙을 누구나 공개적으로 검증할 수 있으며, 믿을 제3자 없이 거래가 성사된다는 것입니다 (arXiv:2201.07220). 같은 성질이 거꾸로 작용하기도 합니다. 스마트 컨트랙트 위의 서비스는 믿을 중개자 없이 돌아가지만, 「스마트 컨트랙트란 무엇인가」의 불변성, 곧 한 번 올린 코드를 바꿀 수 없다는 성질과, 누구나 허락 없이 올리고 쓸 수 있다는 성질이 대규모 사기도 쉽게 만든다는 지적이 있습니다 (arXiv:2603.11324, 프리프린트).

널리 퍼진 그 생각은 「검증할 수 있다」를 「검증되었다」로 바꿔 읽습니다. 탈중앙 금융 전반을 체계적으로 정리한 한 글(SoK)은 이 생태계의 보안을 기술적 보안과 경제적 보안으로 나누고, 그 글을 쓴 시점에 앞의 것은 연구가 넉넉히 쌓였지만 뒤의 것은 거의 미개척이라고 진단합니다 (arXiv:2101.08778). 코드에 버그가 있느냐를 묻는 질문과, 이 규칙 아래에서 누가 누구에게서 무엇을 가져갈 수 있느냐를 묻는 질문은 서로 다릅니다. 러그풀은 두 번째 질문에 속합니다.

코드를 깨지 않고 일어난 사고

2024년의 한 프리프린트가 실제 러그풀 사건 103건을 손으로 모아 수법별로 나누자 두 갈래가 나왔습니다 (arXiv:2403.01425). 컨트랙트 관련 러그풀은 스마트 컨트랙트 안의 악성 함수, 곧 컨트랙트에서 불러 쓰는 기능 가운데 해로운 것을 통해 이뤄집니다. 거래 관련 러그풀은 악성 함수를 전혀 쓰지 않고 암호자산 거래만으로 이뤄집니다.

앞쪽은 코드에 출구가 새겨져 있는 경우이고, 뒤쪽은 멀쩡한 코드가 허용하는 행동을 한 경우입니다. 어느 쪽도 침입은 아닙니다.

같은 해 학술 문헌과 업계 자료를 함께 훑은 또 다른 SoK(2024년 프리프린트)는 러그풀의 뿌리 원인을 34가지로 분류했습니다. 그중 업계 논의에서 착안해 새로 넣은 여섯 범주는 소각, 숨겨진 소유자, 소유권 이전, 미검증 컨트랙트, 외부 호출, 가짜 유동성 잠금입니다 (arXiv:2403.16082). 이름만으로도 성격이 드러납니다.

가짜 유동성 잠금을 읽으려면 풀을 알아야 합니다. 유동성 풀은 「스마트 컨트랙트는 바깥 세상을 모른다」가 따라가는 장치로, 토큰 두 종류를 담아 두고 담긴 양의 비율로 값을 정해 서로 맞바꿔 주는 웅덩이입니다. 거래자는 호가창 대신 이 풀을 상대로 교환합니다. 풀에 자산을 넣은 사람은 제 몫을 증명하는 토큰을 받고, 그 몫을 되가져가면 풀이 마릅니다.

유동성 회수는 풀에 넣어 둔 몫을 되가져가 풀을 말리는 일입니다. 유동성 잠금은 그 몫을 일정 기간 되가져갈 수 없게 묶어 두었다는 표시입니다. 목록에 가짜 유동성 잠금이 올라 있다는 것은 잠갔다는 표시 자체도 확인할 대상이라는 뜻입니다.

「스마트 컨트랙트란 무엇인가」에서 취약점은 만든 사람이 뜻하지 않은 결과를 내는 틈이었습니다. NFT 러그풀의 상당수는 그 중심에 숨은 백도어가 있고, 이 백도어는 그런 의도치 않은 버그와 다릅니다. 일부러 짜 넣고 흔히 알아보기 어렵게 감춰서, 올리기 전에 코드를 읽어 틈을 찾는 통상적인 코드 감사를 피해 가도록 만듭니다. 하나하나가 서로 다른 토큰인 NFT의 컨트랙트 49,940건을 대규모 정적 분석으로 훑은 2025년 프리프린트의 문제의식입니다. 다만 이 연구가 보고한 것은 찾아낸 위험 패턴에 매긴 등급이고, 저자들은 실제 공격은 해 보지 않았다고 밝힙니다 (arXiv:2506.07974).

정적 분석은 프로그램을 돌려 보지 않고 코드 구조만 보고 성질을 따지는 방법입니다. 그래서 실제 공격 없이 결과를 낼 수 있고, 같은 까닭으로 그 권한이 정말 악용될지에는 답하지 못합니다.

코드에 아무 흔적이 없어도 같은 결과가 나옵니다. 또 다른 블록체인인 솔라나의 러그풀을 대규모로 측정한 2026년 프리프린트는 이렇게 대비합니다. 이더리움의 러그풀은 흔히 악성 컨트랙트 로직에 기대지만, 솔라나에서는 통일된 표준 토큰 프로그램 때문에 사기의 실행이 장부 위의 행동을 조작하는 쪽으로 옮겨 간다는 것입니다. 커뮤니티가 신고한 사건 68건을 손으로 확인하고 확인된 러그풀 토큰 117개로 기준 데이터를 만들자, 대표적인 행동 패턴 셋이 나왔습니다. 계정의 토큰을 움직이지 못하게 묶는 동결 권한의 남용, 유동성 회수, 값을 부풀린 뒤 팔아 치우는 펌프앤덤프입니다 (arXiv:2603.24625).

같은 결과가 다른 경로로 나옵니다. 표준 프로그램을 쓰면 악성 코드라 부를 것이 없고, 표준이 원래 주는 권한, 예컨대 계정을 동결하는 권한이 그대로 쓰입니다. 코드를 읽어 악성인지 가리는 방법은 여기서 힘을 잃습니다. 공개돼 있다는 것과 읽힌다는 것은 다릅니다. 위 연구들이 다룬 컨트랙트는 대부분 소스가 공개돼 있었습니다. 그런데도 그 안의 패턴을 드러내는 데 대규모 정적 분석과 손 검증이 필요했고, 그렇게 드러낸 것도 「이런 권한이 있다」까지였습니다.

어떤 권한이 신호가 되는가

코드에 남은 권한은 대개 컨트랙트의 소유자, 곧 특별한 기능을 부를 수 있게 지정된 주소만 쓸 수 있는 기능으로 남습니다. 그런 권한이 왜 신호가 되는지는 셋으로 나눠 볼 수 있습니다.

첫째는 공급을 건드리는 권한입니다. 총량을 늘릴 수 있으면 이미 그 토큰을 산 사람들의 몫을 마음대로 묽힐 수 있습니다. 백도어 전수 조사에서 다른 유형과 섞이지 않고 홀로 나타난 것 가운데 가장 흔한 유형이 새 암호자산을 찍어 내는 권한이었습니다 (DOI: 10.1145/3822509). 공급을 건드리는 코드는 소유자만의 출구로 끝나지도 않습니다. 2026년의 한 프리프린트는 토큰 컨트랙트에서 표준에 없는 공급 조절 함수를 찾는 도구를 내놓고, 실제 거래를 다시 돌려 이런 함수가 남에게도 수익 기회가 됨을 보입니다 (arXiv:2603.07996). 표준에 없는 공급 조절 함수는 제3자도 뽑아 갈 수 있는 표면이 되기도 합니다.

둘째는 팔 수 없게 막는 권한입니다. 백도어 전수 조사에서 가장 많았던 유형이 다른 주소로의 전송을 막는 것이었습니다. 이 계열의 끝에 사고파는 방향을 한쪽으로만 열어 두는 함정이 있습니다. 대표적인 탈중앙 거래소에서 무작위로 고른 풀 1만 개를 과거 거래 분석과 거래 시뮬레이션으로 점검하자, 비정상 풀 8,443개가 나왔습니다. 거래자가 값진 자산을 넣고 토큰을 받을 수는 있는데 되돌려 바꿀 수는 없는 구조입니다 (arXiv:2309.13501, 2023년 프리프린트). 이 숫자는 조심해서 읽어야 합니다. 비정상은 저자들이 정한 분류와 시뮬레이션 기준에 따른 것이고, 무작위 표본에서 나온 비율이며, 비정상으로 분류된 풀이 모두 사기라는 뜻도 아닙니다.

셋째는 유동성을 되가져올 수 있는 구조로, 가장 직접적인 출구입니다. 유동성 회수는 솔라나 측정이 뽑은 대표 행동 패턴 셋 가운데 하나였고 (arXiv:2603.24625), 가짜 유동성 잠금이 여기 붙습니다. 잠금은 안심의 근거로 내세워지지만, 앞의 SoK(프리프린트)에서 가짜 잠금은 뿌리 원인의 하나이자 기존 도구가 다루지 못하는 아홉 원인 가운데 하나였습니다 (arXiv:2403.16082). 안심의 근거로 쓰이는 표시가 검증의 사각지대에 있었습니다.

권한 바깥의 신호, 그리고 되풀이되는 사기

권한 대신 행동에서 신호를 찾는 갈래도 있습니다. 대표적인 것이 세탁 거래입니다. 세탁 거래는 실제로 주인이 바뀌지 않는데도 자기들끼리 사고팔아 거래량과 관심을 부풀리는 행위입니다.

밈 토큰, 곧 유행이나 농담에서 이름을 딴 토큰의 세탁 거래를 자기 거래, 짝지은 거래, 순환 거래의 세 모양으로 나눠 경보 모델을 세우자, 일부 표본에서 평균 3.81시간 앞서 경보가 울렸습니다. BSC라는 체인의 밈 토큰 7개, 기록 33,242건에서 잰 값입니다 (arXiv:2603.13830, 2026년 프리프린트). 이 논문에서 더 값진 대목은 저자들이 자기 오류를 보고 내린 평가입니다. 정밀도는 위험하다고 부른 것 가운데 실제로 위험했던 비율입니다. 재현율은 실제로 위험한 것 가운데 잡아낸 비율입니다. 저자들은 이 시스템이 재현율 높은 자동 경보기보다 정밀도 높은 1차 선별기에 가깝다고 스스로 적습니다. 토큰 7개의 이 작은 평가에서는 경보가 울리면 대개 맞았지만 놓친 것이 많았다는 뜻입니다.

세탁 거래는 탐지 신호이면서 측정을 비트는 변수이기도 합니다. 여러 번의 러그풀을 되풀이하는 연쇄 사기 조직을 따라가 보면, 두 거래소에서 하루짜리 단순 러그풀 뒤에 있는 사기 주소 약 38만 4천 개에서 별·사슬·자금 흐름 같은 구조 패턴이 나옵니다. 같은 군집 안의 사기 토큰 컨트랙트는 서로 평균 70% 이상 닮았고, 다른 군집끼리는 30% 미만이었습니다. 같은 2024년 프리프린트는 세탁 거래자의 몫을 반영한 새 이익 계산식을 내놓고, 기존 공식이 이익을 두 거래소에서 각각 최소 32%와 24% 부풀린다고 보고합니다 (arXiv:2412.10993).

사기는 되풀이해 찍어 내는 생산 라인이었습니다. NFT 마켓플레이스 10곳의 러그풀 758건에서는 한 컬렉션이 석 달 안에 37회를 시도했고, 서로 다른 프로젝트의 실행자들이 돈을 두고 옮기는 데 같은 지갑을 썼습니다 (arXiv:2304.07598). 솔라나의 탈중앙 거래소 세 곳(Orca·Raydium·Meteora)에서 2025년 상반기에 새로 나온 토큰 100,063개에 앞의 2026년 프리프린트가 자기 측정 파이프라인을 적용해 76,469개를 러그풀 토큰으로 식별했고, 무작위 표본 382건을 손으로 감사해 라벨 위양성률을 0.26%로 추정했습니다 (arXiv:2603.24625). 러그풀을 개별 프로젝트의 도덕성 문제로만 보면 이 반복이 보이지 않습니다.

세는 일에서 미리 가려내는 일로

이 분야의 첫 단계는 세는 일이었습니다. 2021년의 한 연구가 대표적인 탈중앙 거래소 한 곳(Uniswap V2)과 관련된 거래를 전부 모아 분석하자 1만 개가 넘는 사기 토큰이 나왔고, 저자들은 이것을 그 거래소에 상장된 토큰의 약 50%로 추정했습니다 (arXiv:2109.00229). 원저자들은 이 방법이 초기 단계에서 사기 토큰을 짚을 수 있다고 적었지만, 후속 연구는 이 방법이 사기가 벌어진 뒤에야 정확하다고 보고, 악성 조작이 일어나기 전에 가려내는 쪽으로 넘어갔습니다 (arXiv:2201.07220).

앞에서 정의한 정밀도와 재현율은 대개 반대로 움직입니다. 경보 문턱을 낮춰 많이 잡으면 재현율이 오르고 정밀도가 떨어집니다. 두 숫자를 따로 보지 않으면 탐지 논문은 전부 훌륭해 보입니다.

규모를 잰 숫자는 연구마다 다르지만 방향은 같습니다. 이더리움과 BSC를 처음부터 2022년까지 따라간 프리프린트에서는 토큰의 약 60%가 하루도 안 돼 활동을 멈췄고, 일회용 토큰으로 하는 1일 러그풀이 낸 이익은 2억 4천만 달러로 추정됐습니다 (arXiv:2206.08202). 주요 탈중앙 거래소들을 본 2023년 프리프린트는 토큰의 44~50%가 「사기 같은」 특성을 보이고 투자자 손실이 약 17억 달러에 이른다고 보고합니다. 저자들은 사기 수법이 미묘해지는 한편 피해자들도 배운다며 이를 쫓고 쫓기는 게임으로 묘사합니다 (DOI: 10.2139/ssrn.4490180, 프리프린트).

이 분야 전체를 한 저울에 올린 것이 앞의 SoK(2024년 프리프린트)입니다. 34개 뿌리 원인 분류로 기존 데이터셋과 탐지 도구를 다시 재자 결과가 뾰족했습니다. 기존 공개 데이터셋 2,448건은 34개 원인 가운데 7개만 다뤄, 약 20%를 덮었습니다. 저자들이 새로 만든 2,360건짜리 데이터셋은 이 비율을 54%까지 올렸습니다. 도구 쪽은 사정이 나아서 탐지 도구 14개가 34개 가운데 25개(73.5%)를 식별할 수 있었습니다. 그러나 아홉 원인은 어떤 도구도 다루지 못했고, 그중에는 가짜 유동성 잠금, 숨은 수수료, 소유권 이전, 계정 동결, 세탁 거래 등이 있었습니다 (arXiv:2403.16082).

탐지 규칙을 비켜 가는 형태들

기존 탐지기들은 단순한 시나리오를 전제합니다. 배포자가 유동성 몫을 쥐고 있다가 하루 안에 한두 번 크게 팔아 풀을 무너뜨리는 모양입니다. 2025년의 한 프리프린트는 현실의 많은 사례가 이 전제와 맞지 않는다고 지적합니다. 조각난 러그풀은 뽑아 가는 몫을 시간과 행위자 양쪽으로 쪼개, 잘 드러나지 않게 풀을 말리는 수법입니다. 저자들이 이렇게 이름 붙여 정식화했습니다. 대상 유동성 풀 303,614개 가운데 105,434개가 이 유형으로 분류됐고, 이 유형에서 소유자 지갑이 직접 판매에 끼어든 경우는 33.1%로 크게 줄어 있었습니다 (arXiv:2511.15463).

그 변형을 어떻게 짜는지는 이 글에서 다루지 않습니다. 연구가 보고한 것은 그런 변형이 있고 규모도 크다는 사실이고, 소유자 지갑 하나를 지켜보는 단순한 규칙은 그만큼 덜 작동합니다.

비슷한 발견이 또 있습니다. 2018년 이후 주요 탈중앙 거래소 6개의 유동성 풀 319,166개를 분석한 프리프린트는, 오랜 기간에 걸쳐 조금씩 자금을 빼내는 사기를 전형적인 러그풀과 따로 떼어 느린 유동성 유출이라 이름 붙였습니다. 3,117개 풀에서 누적 1억 300만 달러가 넘는 손실이 확인됐습니다 (arXiv:2503.04850). 빠른 붕괴만 보는 눈에는 이런 유출이 보이지 않습니다. 규칙이 정하는 것은 결국 무엇이 사건으로 세어지는가입니다.

탐지 숫자를 읽는 법

탐지 성능 숫자 둘을 나란히 놓아 보겠습니다. 코드와 거래를 함께 보는 탐지기는 저자들이 손으로 분석해 만든 러그풀 사건 데이터에서 정밀도 95.3%, 재현율 93.8%를 보고합니다 (arXiv:2506.18398, 2025년 프리프린트). 악성 함수를 찾는 도구는 러그풀 사건과 관련된 오픈소스 컨트랙트 69개에서 정밀도 91.8%, 재현율 85.9%를 보고합니다 (arXiv:2403.01425, 2024년 프리프린트).

이 숫자들은 서로 비교할 수 없습니다. 저마다 자기 데이터셋, 자기 라벨 정의, 자기 시간 창에서 잰 값이고, 거의 전부 도구를 만든 사람이 자기 도구를 평가한 결과입니다. 앞의 SoK가 도구 14개를 같은 기준으로 다시 잰 그림이 이 분야의 상태에 더 가깝습니다.

두 도구는 실제 토큰에 넓게 적용해서도 결과를 냈고, 그때 보고한 정밀도는 각각 90.7%와 84.9%였습니다. 뒤의 값은 이더리움의 실제 토큰 컨트랙트에서 잰 것입니다 (arXiv:2506.18398; arXiv:2403.01425). 벤치마크 성적과 현실 성적이 다르다는 사실 자체가 정보입니다. 두 숫자를 함께 보고한 연구가 그렇지 않은 연구보다 믿을 만한 까닭이기도 합니다.

더 근본적인 문제는 평가를 어떻게 짜느냐입니다. 시간적 누출은 예측하는 시점에는 알 수 없었을 정보가 판단 재료에 섞여 들어가는 것입니다. 붕괴 뒤에야 보이는 값으로 붕괴를 「예측」하면 성적은 훌륭하게 나오지만 실전에서는 쓸모가 없습니다. 한 조기 탐지 프리프린트는 기존 방법들이 주로 일이 터진 뒤의 장부 위 신호에 기대고 흔히 시간적 누출을 겪는다고 지적합니다. 그리고 손으로 라벨을 단 토큰 프로젝트 1,000개에서 모든 판단 재료를 유동성 인출 이전에만 뽑아 인과의 순서를 지켰다고 밝힙니다 (arXiv:2603.11324). 시간 순서를 맞춘 것을 앞세운 데이터셋 논문도 같은 문제의식에서 나왔습니다 (arXiv:2602.21529).

반대 방향의 결과를 정직하게 내놓은 연구도 있습니다. 악성코드 탐지에서 검증된 개념 표류 대응 기법, 곧 시간이 지나며 판단 기준이 어긋나는 것을 계속 따라가려는 기법을 러그풀 탐지에 옮겨 본 2026년 프리프린트입니다. 저자들은 이더리움의 실제 토큰 프로젝트 633건을 엄격하게 시간 순으로 나눠 평가하면서, 모형의 설정값을 고르는 단계(하이퍼파라미터 튜닝)의 누출을 찾아 바로잡았다고 밝힙니다. 결과는 주기적으로 다시 학습시키는 단순한 기준 모델이 표류 대응 군집화보다 근소하게 높았습니다. 정밀도와 재현율을 하나로 묶은 점수(F1)가 0.891 대 0.873이었고, 시간에 따른 정밀도 흔들림도 훨씬 작았습니다. 군집화 쪽은 몇몇 분할에서 위양성률이 뚜렷이 낮았지만 재현율이 낮고 불안정했습니다. 저자들은 이것을 이 특징 집합에서의 부정적 방향의 결과로 내놓습니다 (DOI: 10.21203/rs.3.rs-10510157/v1, 프리프린트).

자기 도구가 이겼다고 보고하는 논문이 압도적으로 많은 문헌에서는, 졌다고 보고하는 논문이 평균보다 많은 정보를 담습니다.

라벨, 곧 무엇을 러그풀로 칠지의 정의는 성능보다 먼저 정해집니다. TON이라는 블록체인의 두 탈중앙 거래소에서, 풀에 맡겨 둔 자산의 총액(총예치가치)이 급감한 것을 러그풀로 치는 기준과 거래가 갑자기 멈춘 것을 러그풀로 치는 기준을 한 연구 안에서 견주자, 두 정의는 서로 다른 지표에서 앞섰습니다 (arXiv:2509.01168, 2025년 프리프린트). 「러그풀이 얼마나 흔한가」에 하나의 답이 없는 이유가 여기 있습니다. 주요 탈중앙 거래소 토큰의 44~50%(2023년 프리프린트), 한 거래소 상장 토큰의 약 50%(2021년 연구), 솔라나 거래소 세 곳의 신규 토큰 10만 개 중 7만 6천(2025년 상반기)이라는 추정은 서로 다른 정의와 표면과 시기를 잽니다. 어느 하나를 「현재 시장의 사기 비율」로 옮겨 적는 순간 틀린 문장이 됩니다.

능력은 코드에, 의도는 코드 밖에

이 글에서 가장 풀리지 않은 물음은 여기 있습니다. 위험 신호로 꼽힌 권한 가운데 여럿은 정상적인 운영에도 쓰입니다. 발행량 조절이 설계의 일부인 토큰이 있고, 규정이나 계약 때문에 특정 계정의 이동을 막아야 하는 자산이 있고, 결함이 드러났을 때 고칠 수 있어야 하는 컨트랙트가 있습니다.

마지막 경우가 「스마트 컨트랙트란 무엇인가」의 업그레이드 가능한 컨트랙트, 곧 올린 뒤에도 할 일을 적은 코드를 바꿔 끼울 수 있게 짠 컨트랙트입니다. 한 번 올린 코드를 바꿀 수 없다는 불변성은 대규모 사기를 쉽게 만든다는 지적을 받고 (arXiv:2603.11324), 뒤늦게 찾은 틈을 메우지 못하게도 합니다. 그래서 고칠 수 있게 짜는데, 고칠 수 있다는 것은 곧 누군가에게 고칠 권한이 있다는 뜻입니다. 그 첫걸음의 말로 하면, 고칠 열쇠를 쥔 사람이 새로 믿어야 할 자리가 됩니다. 틈을 메우게 해 주는 바로 그 권한이 다른 뜻을 품은 손에 들리면 다른 일을 합니다. 이것은 어느 한 논문의 발견이기보다 설계의 성질이어서, 어떤 탐지기도 이 대칭 자체를 없애지 못합니다.

NFT 컨트랙트의 권한 통제 결함을 찾은 2026년 프리프린트는 인기 컬렉션 795개에서 취약점 241건을 확인했는데, 대부분(214건)은 권한 검사를 우회당하는 결함이었고 권한을 느슨하게 관리한 경우는 12건이었습니다 (arXiv:2604.15118). 권한이 있다는 것 자체는 결함이 아니고, 얼마나 넓어야 지나친지는 코드만으로 정해지지 않습니다.

그래서 질문을 아예 바꾼 갈래가 있습니다. 취약점 대신 개발자의 의도를 읽겠다는 것입니다. 이 갈래의 한 프리프린트(2022년)는 개발자의 의도를 자동으로 가려내는 모델을 내놓으면서, 취약점 탐지가 초기에 성과를 낸 뒤 악성 의도가 큰 손실을 내면서 의도 탐지가 더 시급한 문제가 됐다고 적습니다 (arXiv:2211.10724).

이런 시도가 있다는 것 자체가 문제의 성격을 말해 줍니다. 코드에서 읽어 낼 수 있는 것은 능력이고, 알고 싶은 것은 의도입니다. 그리고 의도는 코드 안에 없습니다. 의도 탐지 모델이 실제로 읽는 것도 코드에 남은 흔적이고, 사람의 마음은 아닙니다.

가장 아픈 증거는 오히려 코드 공개 쪽에서 나옵니다. 코인을 처음 팔아 자금을 모으는 공모(ICO)의 사기를 다룬 연구는 발행 시점에 얻을 수 있는 정보로 사기를 예측하기가 극도로 어렵다고 결론짓습니다. 그리고 뜻밖의 관측을 하나 덧붙입니다. 코드를 공개 저장소에 올린 발행자가 오히려 피싱과 해킹 시도의 표적이 되기 쉬웠다는 것입니다. 저자들은 그래서 발행자의 품질을 인증할 제3자가 필요하다고 봅니다 (DOI: 10.1007/s11187-021-00471-y).

「권한이 흩어져 있다」는 주장도 확인할 대상입니다. 거버넌스 집중도는 토큰으로 표를 던져 규칙을 정하는 프로토콜에서 그 표가 몇 손에 얼마나 몰려 있는가입니다. 토큰 프로토콜 52개의 거버넌스 집중도를 실측한 2026년 연구는 이렇게 정리합니다. 「토큰 배분은 출범 문서이고, 거버넌스 집중은 살아 있는 제도적 상태다.」 출범 때의 배분·성숙도·유통량은 그 뒤 자리 잡은 집중도를 설명하지 못했고(내부자 배분 Pearson r = 0.09, p = 0.55, N = 50), 관계가 남은 것은 조사 시점에 상위 보유자 가운데 내부자 지갑이 얼마나 남아 있느냐였습니다(Spearman rho = 0.44, p = 0.005, N = 39). 저자들은 이것이 한 시점의 단면에서 나온 서술적 연관이고 인과 주장이 아니라고 밝힙니다 (DOI: 10.3389/fbloc.2026.1853465). 그 표 자체를 사고파는 일은 「규칙을 바꿀 권한도 살 수 있다」가 따로 봅니다.

출범 문서보다 현재 상태를 봐야 한다는 이 구분은 이 글이 다룬 권한 문제와 같은 모양입니다. 백서에 적힌 약속보다, 지금 이 컨트랙트가 누구에게 무엇을 허용하는가가 문제입니다.

방어의 다른 축은 사람 쪽에 있습니다. 한 온라인 암호자산 커뮤니티를 관찰한 질적 연구에서, 커뮤니티는 신규 진입자 안내와 피해 경험 공유로 서로를 무장시키는 한편 사기를 「탈중앙의 대가」로 정상화하는 규범도 함께 만들었습니다 (DOI: 10.1177/02697580231215840).

확인 가능한 것과 확인 불가능한 것

출발점의 문장, 러그풀은 해킹이 아니라 권한이라는 말을 이제 더 정확하게 쓸 수 있습니다.

코드에서 확인할 수 있는 것은 어떤 권한이 있는가입니다. 총량을 늘릴 수 있는가. 다른 사람의 전송을 막을 수 있는가. 넣어 둔 유동성을 되가져올 수 있는가. 잠갔다는 표시가 실제로 무엇을 묶고 있는가. 앞의 세 물음은 원리적으로 확인할 수 있고, 대규모로 세는 방법도 나와 있습니다 (DOI: 10.1145/3822509; arXiv:2506.07974; arXiv:2604.15118). 다만 잠금 표시는 2024년 SoK가 살핀 도구 14개 가운데 어느 것도 다루지 못한 원인이었습니다 (arXiv:2403.16082).

다만 이 네 물음은 점검표가 아닙니다. 전부 「아니오」가 나와도 안전이 증명되지는 않습니다. 코드에 아무 흔적을 남기지 않는 경로가 있고 (arXiv:2603.24625), 단순한 규칙을 비켜 가는 형태가 보고돼 있으며 (arXiv:2511.15463), 2024년 시점의 공개 데이터셋이 다루는 원인은 전체의 일부일 뿐이었습니다 (arXiv:2403.16082, 프리프린트). 확인할 수 있다는 말은 그 이상을 뜻하지 않습니다.

코드에서 확인할 수 없는 것은 그 권한을 쥔 사람이 그것을 쓸 것인가입니다. 정보가 모자라서 생기는 한계와 다릅니다. 그 정보는 코드 안에 없습니다. 이 분야가 취약점 탐지에서 의도 탐지로 질문을 옮긴 것도 (arXiv:2211.10724), 코인 공모(ICO)를 다룬 연구에서 발행 시점 정보로 사기를 예측하기가 극도로 어렵다는 결론이 나온 것도 (DOI: 10.1007/s11187-021-00471-y) 같은 벽 앞에서입니다. 조작 이전에 가려낸다는 탐지 연구들이 내는 높은 성적은 저마다 자기 데이터에서 잰 값입니다.

그래서 감사와 공개는 의도를 대신 확인해 주지 못합니다. 감사는 코드가 무엇을 할 수 있는지 말해 주고, 공개는 그 확인을 남의 말에 기대지 않게 해 줍니다. 둘 다 값진 일이지만 의도에 관한 진술은 아닙니다. 탐지 연구도 이 벽을 넘지 못하고, 넘으려 하지도 않습니다. 이 글이 본 가장 정직한 문장들은 전부 자기 한계에 관한 것이었습니다. 자동 경보기보다 1차 선별기에 가깝다는 평가 (arXiv:2603.13830), 누출을 막도록 짠 평가에서 단순한 기준 모델이 근소하게 앞섰다는 결과 (DOI: 10.21203/rs.3.rs-10510157/v1, 프리프린트), 2024년 시점의 기존 공개 데이터셋은 원인의 20%만 다룬다는 진단입니다 (arXiv:2403.16082).

그러니 물어야 할 질문은 「이 토큰은 안전한가」보다 「무엇이 무엇을 보장하는가」입니다.

코드는 규칙을 보장합니다. 그 규칙이 누구에게 무엇을 허용하는지도 보장합니다. 그 이상은 보장하지 않습니다. 특히 허용된 것이 실행되지 않으리라는 것은 결코 보장하지 않습니다. 러그풀이 해킹처럼 보이지 않는 이유가 여기 있습니다. 러그풀은 시스템이 고장 난 순간이 아니라, 시스템이 처음부터 허용해 온 일이 마침내 일어난 순간입니다.

이 구분을 지우면 두 방향으로 틀립니다. 하나는 코드가 공개돼 있으니 검증됐다고 믿는 쪽이고, 다른 하나는 그러니 전부 사기라고 접는 쪽입니다. 연구가 실제로 말하는 것은 그 사이에 있습니다. 확인 가능한 것의 목록은 짧지만 실재하고, 그 목록 바깥은 여전히 신뢰의 영역입니다.

이 글이 인용한 연구들 사이에서도 새 탐지기와 새 변형이 번갈아 나왔습니다. 그 경주의 승부는 이 글이 예측하지 않습니다. 경주의 규칙은 분명합니다. 코드는 누가 무엇을 할 수 있는가까지만 말해 주고, 그 뒤는 언제나 사람의 몫입니다. 확인할 수 있는 것과 믿어야 하는 것 사이의 선이 어디 그어져 있는지 아는 것이, 이 연구들이 준 가장 실용적인 소득입니다.

근거 논문

• "The Backdoor Injures Its Cryptocurrency: An Empirical Study of Backdoor Attacks on Ethereum Smart Contracts" (2026) — DOI: 10.1145/3822509 — 소스 공개 이더리움 컨트랙트 전수 조사. 잠재 포함 288,440건에서 백도어, 전송 차단형 211,687건, 발행형은 단독 비중이 가장 높음.
• "SoK: Comprehensive Analysis of Rug Pull Causes, Datasets, and Detection Tools in DeFi" (2024) — arXiv:2403.16082 (프리프린트) — 뿌리 원인 34가지 분류. 공개 데이터셋 커버리지 약 20%, 도구 14개가 25개 식별, 아홉 개는 어떤 도구도 못 다룸.
• "CRPWarner: Warning the Risk of Contract-related Rug Pull in DeFi Smart Contracts" (2024) — arXiv:2403.01425 (프리프린트) — 실제 사건 103건 수동 분류. 컨트랙트 관련 / 거래 관련 이분법의 출처.
• "From Hype to Collapse: Investigating Rug Pull Scams on Solana" (2026) — arXiv:2603.24625 (프리프린트) — 코드에 흔적 없이 온체인 행동으로 옮겨 가는 경로. 동결 권한 남용·유동성 회수·펌프앤덤프.
• "Exposing Hidden Backdoors in NFT Smart Contracts: A Static Security Analysis of Rug Pull Patterns" (2025) — arXiv:2506.07974 (프리프린트) — NFT 컨트랙트 49,940건 정적 분석. 백도어는 버그가 아니라 감사를 우회하도록 설계된 것이라는 문제의식.
• "SolRPDS: A Dataset for Analyzing Rug Pulls in Solana Decentralized Finance" (2025) — arXiv:2504.07132 (프리프린트) — 4년치 솔라나 DeFi 데이터에서 의심 유동성 풀 추출.
• "Do not rug on me: Zero-dimensional Scam Detection" (2022) — arXiv:2201.07220 (Mathematics 2022 게재) — 사후 라벨링에서 사전 예측으로 넘어가는 단계. 통념의 정식 서술도 여기서 왔다.
• "SoK: Decentralized Finance (DeFi)" (2021) — arXiv:2101.08778 (프리프린트) — 기술적 보안 / 경제적 보안 구분. 이 글의 전제.
• "LROO Rug Pull Detector: A Leakage-Resistant Framework Based on On-Chain and OSINT Signals" (2026) — arXiv:2603.11324 (프리프린트) — 불변성·무허가성이 사기를 용이하게 한다는 진술, 그리고 유동성 인출 이전 특징만 쓰는 평가 설계.
• "TMRugPull: A Temporally Sound Multimodal Dataset for Early RugPull Detection" (2026) — arXiv:2602.21529 (프리프린트) — 시간적 누출 없는 라벨링 1,000건.
• "Drift-Aware Incremental Clustering for Cryptocurrency Rug-Pull Detection: An Empirical Comparison" (2026) — DOI: 10.21203/rs.3.rs-10510157/v1 (프리프린트) — 튜닝 단계 누출을 발견해 바로잡은 뒤 단순 기준 모델이 이겼다는 부정적 결과.
• "RPHunter: Unveiling Rug Pull Schemes in Crypto Token via Code-and-Transaction Fusion Analysis" (2025) — arXiv:2506.18398 (프리프린트) — 코드·거래 융합 탐지기. 벤치마크와 현실 적용 성적을 함께 보고.
• "Trade or Trick? Detecting and Characterizing Scam Tokens on Uniswap Decentralized Exchange" (2021) — arXiv:2109.00229 (ACM POMACS 2021 게재) — 사기 토큰 1만여 건 식별, 상장 토큰의 약 50% 추정.
• "Token Spammers, Rug Pulls, and SniperBots: An Analysis of the Ecosystem of Tokens in Ethereum and BSC" (2022) — arXiv:2206.08202 (프리프린트) — 토큰의 약 60%가 하루 안에 활동 중단, 1일 러그풀 이익 2억 4천만 달러 추정.
• "Scam Alert: Can Cryptocurrency Scams Be Detected Early?" (2023) — DOI: 10.2139/ssrn.4490180 (프리프린트) — 토큰의 44~50%가 사기 유사 특성, 손실 약 17억 달러. "쫓고 쫓기는 게임".
• "How To Cook The Fragmented Rug Pull?" (2025) — arXiv:2511.15463 (프리프린트) — 시간·행위자로 쪼갠 조각난 러그풀. 소유자 지갑 직접 참여 33.1%.
• "Slow is Fast! Dissecting Ethereum's Slow Liquidity Drain Scams" (2025) — arXiv:2503.04850 (프리프린트) — 유동성 풀 319,166개에서 느린 유동성 유출 3,117개, 누적 1억 300만 달러 이상.
• "Early Rug Pull Warning for BSC Meme Tokens via Multi-Granularity Wash-Trading Pattern Profiling" (2026) — arXiv:2603.13830 (프리프린트) — 세탁 거래 기반 경보. 저자 스스로 자동 경보기가 아니라 1차 선별기로 위치 지음.
• "Serial Scammers and Attack of the Clones: How Scammers Coordinate Multiple Rug Pulls on Decentralized Exchanges" (2024) — arXiv:2412.10993 (프리프린트) — 사기 주소 약 38만 4천 개, 군집 내 컨트랙트 유사도 70% 이상 / 군집 간 30% 미만.
• "Understanding Rug Pulls: An In-Depth Behavioral Analysis of Fraudulent NFT Creators" (2023) — arXiv:2304.07598 (프리프린트) — 마켓플레이스 10곳 758건. 한 컬렉션 석 달 37회, 실행자 간 같은 지갑.
• "Why Trick Me: The Honeypot Traps on Decentralized Exchanges" (2023) — arXiv:2309.13501 (프리프린트) — 무작위 풀 1만 개 중 비정상 8,443개.
• "More to Extract: Discovering MEV by Token Contract Analysis" (2026) — arXiv:2603.07996 (프리프린트) — 비표준 공급 제어 함수가 제3자에게도 추출 표면이 된다는 관측.
• "NFTDELTA: Detecting Permission Control Vulnerabilities in NFT Contracts through Multi-View Learning" (2026) — arXiv:2604.15118 (프리프린트) — 컬렉션 795개에서 권한 통제 취약점 241건. "느슨한 권한 관리" 범주.
• "Detecting Rug Pulls in Decentralized Exchanges: Machine Learning Evidence from the TON Blockchain" (2025) — arXiv:2509.01168 (프리프린트) — 총예치가치 급감 기준과 활동 중단 기준을 한 연구 안에서 비교.
• "Deep Smart Contract Intent Detection" (2022) — arXiv:2211.10724 (프리프린트) — 취약점이 아니라 의도를 읽겠다는 전환.
• "Initial coin offerings, information disclosure, and fraud" (2021) — DOI: 10.1007/s11187-021-00471-y — 발행 시점 정보로 사기 예측이 극도로 어렵다는 결론, 그리고 코드를 공개한 발행자가 오히려 표적이 됐다는 관측.
• "Auditing governance concentration beyond token allocation: a live-governance study of 52 token protocols" (2026) — DOI: 10.3389/fbloc.2026.1853465 — 배분은 출범 문서, 집중은 살아 있는 제도적 상태. 저자들이 인과 아님을 명시.
• "'I guess that's the price of decentralisation…': Understanding scam victimisation experiences in an online cryptocurrency community" (2024) — DOI: 10.1177/02697580231215840 — 커뮤니티가 서로를 무장시키는 동시에 사기를 "탈중앙의 대가"로 정상화하는 규범.