Pranav Garimidi, Joseph Bonneau, Lioba Heimbach의 원본 기사, a16z
원문 번역: Saoirse, Foresight News
블록체인에서 돈은 블록에 어떤 거래를 포함할지, 어떤 거래를 제외할지, 또는 거래 순서를 조정함으로써 획득합니다. 획득 가능한 최대 가치를 최대 추출 가능 가치(Maximum Extractable Value), 줄여서 MEV라고 합니다. MEV는 대부분의 블록체인에서 흔히 볼 수 있으며, 업계에서 광범위한 관심과 논의의 대상이 되어 왔습니다.
참고: 이 글은 독자들이 MEV에 대한 기본적인 이해를 갖추고 있다는 전제 하에 작성되었습니다. 일부 독자는 MEV 대중 과학 기사를 먼저 읽어보실 수도 있습니다.
많은 연구자들이 MEV 현상을 관찰하면서 다음과 같은 명확한 의문을 제기했습니다. 암호화 기술이 이 문제를 해결할 수 있을까요? 한 가지 해결책은 암호화된 메모리 풀을 사용하는 것입니다. 사용자는 암호화된 거래를 브로드캐스트하고, 이 거래는 정렬이 완료된 후에야 복호화되어 공개됩니다. 이렇게 하면 합의 프로토콜이 거래 순서를 맹목적으로 선택해야 하는데, 이는 정렬 단계에서 MEV를 활용하여 수익을 창출하는 것을 방해하는 것으로 보입니다.
안타깝게도, 실용적이든 이론적이든 암호화된 메모리 풀은 MEV 문제에 대한 만능 해결책을 제공할 수 없습니다. 이 글에서는 암호화된 메모리 풀 설계의 어려움을 설명하고 그 실현 가능성을 살펴보겠습니다.
암호화된 메모리 풀의 작동 방식
암호화된 메모리풀에 대한 많은 제안이 있었지만, 일반적인 프레임워크는 다음과 같습니다.
사용자는 암호화된 거래를 브로드캐스트합니다.
암호화된 거래는 체인에 제출됩니다(일부 제안에서는 거래가 먼저 검증 가능한 무작위 셔플을 거쳐야 함).
이러한 거래가 포함된 블록이 완성되면 거래가 해독됩니다.
마지막으로 이러한 거래를 실행합니다.
3단계(거래 복호화)에는 핵심 쟁점이 있다는 점에 유의해야 합니다. 누가 복호화에 대한 책임을 져야 할까요? 복호화가 실패하면 어떻게 될까요? 간단한 아이디어는 사용자가 직접 거래를 복호화하도록 하는 것입니다(이 경우 암호화는 필요하지 않고, 단지 약속만 숨길 뿐입니다). 그러나 이 접근 방식에는 허점이 있습니다. 공격자가 추측성 MEV를 구현할 수 있다는 것입니다.
추측적 MEV(speculative MEV)에서 공격자는 특정 암호화된 거래에 MEV 기회가 포함되어 있다고 추측한 후, 자신의 거래를 암호화하여 유리한 위치(예: 대상 거래의 앞이나 뒤)에 삽입하려고 시도합니다. 거래가 예상 순서대로 정렬되어 있으면 공격자는 자신의 거래를 통해 MEV를 복호화하고 추출합니다. 그렇지 않으면 복호화를 거부하여 해당 거래가 최종 블록체인에 포함되지 않습니다.
복호화에 실패한 사용자에게 페널티를 부과하는 것은 가능할 수 있지만, 이 메커니즘은 구현하기가 매우 어렵습니다. 모든 암호화된 거래에 대한 페널티가 동일해야 하고(결국 암호화 후에는 거래를 구분할 수 없기 때문입니다), 고가의 거래 대상에 대해서도 투기적 MEV를 억제할 만큼 엄격해야 하기 때문입니다. 이로 인해 막대한 자금이 동결되고, 이러한 자금은 익명으로 유지되어야 합니다(거래와 사용자 간의 연관성이 드러나지 않도록 하기 위해). 더욱 어려운 점은 프로그램 취약점이나 네트워크 장애로 인해 실제 사용자가 정상적으로 복호화할 수 없을 경우, 손실이 발생한다는 것입니다.
따라서 대부분의 솔루션은 거래를 암호화할 때, 암호화를 시작한 사용자가 오프라인 상태이거나 협조를 거부하더라도 향후 어느 시점에나 복호화가 가능하도록 보장할 것을 권장합니다. 이러한 목표는 다음과 같은 방법으로 달성할 수 있습니다.
신뢰 실행 환경(TEE): 사용자는 신뢰 실행 환경(TEE) 보안 영역에 보관된 키로 트랜잭션을 암호화할 수 있습니다. 일부 기본 버전에서는 TEE가 특정 시점 이후에만 트랜잭션을 복호화하는 데 사용됩니다(이는 TEE 내에서 시간 인식이 필요함). 더 복잡한 방식에서는 TEE가 트랜잭션 및 블록 구성, 도착 시간 및 비용과 같은 기준에 따라 트랜잭션 정렬을 담당합니다. 다른 암호화 메모리 풀 방식과 비교했을 때, TEE의 장점은 평문 트랜잭션을 직접 처리하고 롤백될 트랜잭션을 필터링하여 체인의 중복 정보를 줄일 수 있다는 것입니다. 그러나 이 방식의 단점은 하드웨어의 신뢰성에 의존한다는 것입니다.
비밀 공유 및 임계값 암호화: 이 방식에서는 사용자가 특정 위원회(일반적으로 검증자 중 일부)가 보유한 키로 거래를 암호화합니다. 복호화에는 특정 임계값 조건(예: 위원회 구성원의 3분의 2 동의)이 필요합니다.
임계값 복호화를 사용하면 신뢰 매체가 하드웨어에서 위원회로 변경됩니다. 지지자들은 대부분의 프로토콜이 검증자가 합의 메커니즘에서 정직한 다수 기능을 갖는다고 가정했기 때문에, 대다수의 검증자가 정직을 유지하고 거래를 미리 복호화하지 않을 것이라는 유사한 가정을 할 수 있다고 생각합니다.
하지만 여기서 중요한 차이점을 짚고 넘어가야 합니다. 이 두 가지 신뢰 가정은 동일한 개념이 아닙니다. 블록체인 포크와 같은 합의 실패는 공개적으로 드러나는 반면(약한 신뢰 가정), 악의적인 위원회가 비공개적으로 거래를 미리 복호화하더라도 공개적인 증거를 남기지 않으며, 이러한 공격은 탐지하거나 처벌할 수 없습니다(강한 신뢰 가정). 따라서 표면적으로는 합의 메커니즘과 암호화 위원회의 보안 가정이 일관성을 유지하는 것처럼 보이지만, 실제로는 위원회가 공모하지 않을 것이라는 가정은 훨씬 더 신뢰할 수 없습니다.
시간 잠금 및 지연 암호화: 임계값 암호화의 대안인 지연 암호화는 트랜잭션을 공개 키로 암호화하고, 해당 공개 키에 대응하는 개인 키는 시간 잠금 퍼즐에 숨겨져 있습니다. 시간 잠금 퍼즐은 미리 설정된 시간이 지나야 공개될 수 있는 비밀을 캡슐화하는 암호화 퍼즐입니다. 더 구체적으로는 병렬화할 수 없는 일련의 계산을 반복적으로 수행합니다. 이 메커니즘에서는 누구나 퍼즐을 풀어 키를 얻고 트랜잭션을 복호화할 수 있지만, 트랜잭션이 최종 확인 전에 복호화될 수 없도록 충분히 오랜 시간이 걸리도록 설계된 느린(기본적으로 직렬적인) 계산을 완료한 후에만 가능합니다. 이 암호화 기본 원리의 가장 강력한 형태는 지연 암호화를 통해 이러한 퍼즐을 공개적으로 생성하는 것입니다. 이 과정은 시간 잠금 암호화를 사용하는 신뢰할 수 있는 위원회에서도 근사할 수 있지만, 현재로서는 임계값 암호화에 비해 우월한지는 의문입니다.
지연 암호화를 사용하든 신뢰할 수 있는 위원회가 계산을 수행하든, 이러한 방식은 여러 가지 실질적인 어려움에 직면합니다. 첫째, 지연 시간이 본질적으로 계산 프로세스에 의존하기 때문에 복호화 시간의 정확성을 보장하기 어렵습니다. 둘째, 이러한 방식은 퍼즐을 효율적으로 풀기 위해 고성능 하드웨어를 구동하는 특정 주체에 의존합니다. 누구나 이 역할을 수행할 수 있지만, 주체의 참여를 유도하는 방법은 아직 불분명합니다. 마지막으로, 이러한 설계에서는 블록에 최종적으로 기록되지 않은 거래를 포함하여 브로드캐스트된 모든 거래가 복호화됩니다. 임계값 기반(또는 증인 암호화) 방식은 성공적으로 포함된 거래만 복호화할 수 있습니다.
증인 암호화: 마지막으로 가장 진보된 암호화 방식은 증인 암호화입니다. 이론적으로 증인 암호화의 메커니즘은 다음과 같습니다. 정보가 암호화된 후에는 특정 NP 관계에 해당하는 증인 정보를 아는 사람만 이를 복호화할 수 있습니다. 예를 들어, 스도쿠 퍼즐을 풀거나 원본 이미지의 숫자 해시 값을 제공할 수 있는 사람만 복호화를 완료할 수 있도록 정보를 암호화할 수 있습니다.
(참고: NP관계는 질문과 빠르게 검증할 수 있는 답변의 대응관계입니다.)
모든 NP 관계에 대해 SNARK를 통해 유사한 논리를 구현할 수 있습니다. 증인 암호화는 본질적으로 SNARK를 통해 특정 조건이 충족됨을 증명할 수 있는 주체만이 복호화할 수 있는 형태로 데이터를 암호화하는 것이라고 할 수 있습니다. 암호화된 메모리 풀 시나리오에서 이러한 조건의 전형적인 예로는 블록이 최종적으로 확인된 후에만 트랜잭션을 복호화할 수 있다는 것입니다.
이는 큰 잠재력을 가진 이론적 원시 코드입니다. 사실, 이는 일반적인 체계이며, 위원회 기반 및 지연 기반 방식은 특정 응용 분야일 뿐입니다. 안타깝게도 현재로서는 실용적인 증인 기반 암호화 체계가 없습니다. 더욱이, 그러한 체계가 존재한다고 하더라도 지분증명(PoS) 체인에서 위원회 기반 방식보다 우위를 점한다고 말하기는 어렵습니다. 증인 암호화가 거래가 최종 블록에서 정렬된 후에만 복호화되도록 설정되어 있더라도, 악의적인 위원회는 여전히 합의 프로토콜을 비공개적으로 시뮬레이션하여 거래의 최종 확인 상태를 위조하고, 이 비공개 체인을 증인으로 사용하여 거래를 복호화할 수 있습니다. 이 경우, 동일한 위원회에 의한 임계값 복호화는 동일한 보안을 달성할 수 있으며 운영은 훨씬 더 간단합니다.
그러나 작업 증명 합의 프로토콜에서는 증인 암호화의 이점이 더 큽니다. 왜냐하면 위원회가 완전히 악의적이라 하더라도 현재 블록체인의 헤드에서 여러 개의 새로운 블록을 개인적으로 채굴하여 최종 확인 상태를 위조할 수 없기 때문입니다.
Crypto Mempools가 직면한 기술적 과제
암호화된 메모리 풀이 MEV를 방지하는 데에는 여러 가지 실질적인 어려움이 있습니다. 일반적으로 정보 기밀성 자체가 어려운 문제입니다. 암호화 기술이 Web3 분야에서 널리 사용되지 않는다는 점은 주목할 만하지만, 네트워크(예: TLS/HTTPS) 및 개인 통신(PGP부터 Signal 및 WhatsApp과 같은 최신 암호화 메시징 플랫폼까지)에 암호화 기술을 적용해 온 수십 년간의 경험을 통해 이러한 어려움이 여실히 드러났습니다. 암호화는 기밀성을 보호하는 도구이지만, 절대적으로 보장할 수는 없습니다.
첫째, 일부 주체는 사용자 거래의 평문 정보를 직접 획득할 수 있습니다. 일반적인 경우, 사용자는 직접 거래를 암호화하지 않고 지갑 서비스 제공업체에 이 작업을 위임합니다. 이렇게 하면 지갑 서비스 제공업체는 거래의 평문에 접근할 수 있으며, 심지어 이 정보를 사용하거나 판매하여 MEV를 추출할 수도 있습니다. 암호화의 보안성은 항상 키에 접근할 수 있는 모든 주체에 달려 있습니다. 키 제어 범위가 보안의 경계입니다.
그 외에도 가장 큰 문제는 메타데이터, 즉 암호화된 페이로드(거래) 주변의 암호화되지 않은 데이터입니다. 공격자는 이 메타데이터를 이용하여 거래의 의도를 유추하고 추측성 MEV(Metadata Virtual Value)를 실행할 수 있습니다. 공격자는 거래 내용을 완전히 이해하거나 매번 정확하게 추측할 필요가 없다는 점을 아는 것이 중요합니다. 예를 들어, 특정 거래가 특정 탈중앙화 거래소(DEX)의 매수 주문이라는 것을 합리적인 확률로 판단할 수만 있다면 공격을 시작하기에 충분합니다.
메타데이터는 여러 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 하나는 암호화에 내재된 고전적인 문제이고, 다른 하나는 암호화된 메모리 풀에만 고유한 문제입니다.
거래 크기: 암호화 자체는 평문의 크기를 숨길 수 없습니다(특히, 의미론적 보안의 공식적인 정의는 평문의 크기를 숨기는 것을 명시적으로 배제합니다). 이는 암호화된 통신에서 흔히 발생하는 공격 벡터이며, 대표적인 예로 암호화 후에도 도청자는 비디오 스트림의 각 패킷 크기를 통해 넷플릭스에서 실시간으로 어떤 콘텐츠가 재생되고 있는지 파악할 수 있습니다. 암호화된 메모리 풀에서 특정 유형의 거래는 고유한 크기를 가질 수 있으며, 이로 인해 정보가 유출될 수 있습니다.
브로드캐스트 시간: 암호화는 시간 정보(또 다른 고전적인 공격 벡터)를 숨길 수 없습니다. Web3 시나리오에서 일부 발신자(예: 구조화된 매도 시나리오)는 고정된 간격으로 거래를 시작할 수 있습니다. 거래 시간은 외부 거래소 활동이나 뉴스 이벤트와 같은 다른 정보와 연관될 수도 있습니다. 시간 정보를 활용하는 더 은밀한 방법은 중앙화 거래소(CEX)와 탈중앙화 거래소(DEX) 간의 차익거래입니다. 분류기는 생성된 거래를 가능한 한 늦게 삽입하여 최신 CEX 가격 정보를 활용할 수 있습니다. 동시에, 분류기는 특정 시점 이후에 브로드캐스트된 다른 모든 거래(암호화된 경우에도)를 제외하여 자신의 거래만 최신 가격 이점을 독점적으로 이용할 수 있도록 할 수 있습니다.
소스 IP 주소: 검색자는 P2P 네트워크를 모니터링하고 소스 IP 주소를 추적하여 거래 발신자의 신원을 유추할 수 있습니다. 이 문제는 비트코인 초창기(10여 년 전)부터 알려져 왔습니다. 특정 발신자가 일관된 행동 패턴을 보이는 경우, 이는 검색자에게 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 발신자의 신원을 파악하면 암호화된 거래 내역을 복호화된 과거 거래 내역과 연결할 수 있습니다.
거래 발신자 및 수수료/가스 정보: 거래 수수료는 암호화폐 메모리 풀에 고유한 메타데이터 유형입니다. 이더리움에서 기존 거래에는 온체인 발신자 주소(수수료 지불에 사용), 최대 가스 예산, 그리고 발신자가 지불할 의향이 있는 가스 수수료 단위가 포함됩니다. 소스 네트워크 주소와 마찬가지로, 발신자 주소는 여러 거래를 실제 개체와 연결하는 데 사용될 수 있으며, 가스 예산은 거래의 의도를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 특정 DEX와 상호 작용하려면 식별 가능한 고정 가스량이 필요할 수 있습니다.
정교한 검색자는 위의 여러 메타데이터 유형을 결합하여 거래 내용을 예측할 수 있습니다.
이론상으로는 이 모든 정보를 숨길 수 있지만, 성능과 복잡성이 저하될 수 있습니다. 예를 들어, 트랜잭션을 표준 길이로 패딩하면 크기를 숨길 수 있지만 대역폭과 온체인 공간이 낭비됩니다. 전송 전 지연 시간을 추가하면 시간을 숨길 수 있지만 지연 시간이 증가합니다. Tor와 같은 익명 네트워크를 통해 트랜잭션을 제출하면 IP 주소를 숨길 수 있지만, 새로운 문제가 발생합니다.
가장 숨기기 어려운 메타데이터는 거래 수수료 정보입니다. 수수료 데이터를 암호화하면 블록 빌더에게 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 첫 번째는 스팸 문제입니다. 거래 수수료 데이터가 암호화되면 누구든 변조된 암호화된 거래를 브로드캐스트할 수 있습니다. 이러한 거래는 분류될 수 있지만, 수수료를 지불할 수는 없습니다. 복호화 후에도 실행될 수는 없지만, 누구도 책임을 질 수 없습니다. 이 문제는 SNARK, 즉 거래 형식이 정확하고 자금이 충분하다는 것을 증명하는 방식으로 해결할 수 있지만, 비용이 크게 증가할 것입니다.
두 번째는 블록 생성 및 수수료 경매의 효율성입니다. 블록 생성자는 수수료 정보를 활용하여 수익을 극대화하는 블록을 생성하고 온체인 리소스의 현재 시장 가격을 결정합니다. 암호화된 수수료 데이터는 이러한 과정을 방해합니다. 한 가지 해결책은 각 블록에 대해 고정 수수료를 설정하는 것이지만, 이는 경제적으로 비효율적이며 거래 패키징을 위한 2차 시장을 형성할 수 있는데, 이는 암호화된 메모리 풀의 원래 설계에 위배됩니다. 또 다른 해결책은 안전한 다자간 컴퓨팅이나 신뢰할 수 있는 하드웨어를 통해 수수료 경매를 진행하는 것이지만, 두 방법 모두 비용이 매우 많이 듭니다.
마지막으로, 보안이 강화된 암호화된 메모리 풀은 여러 면에서 시스템 오버헤드를 증가시킬 것입니다. 암호화는 체인 지연 시간, 계산 복잡성, 대역폭 소비를 증가시킬 것입니다. 이것이 샤딩이나 병렬 실행과 같은 중요한 미래 목표와 어떻게 결합될지는 아직 명확하지 않습니다. 또한 활성성에 대한 새로운 실패 지점(임계값 체계의 복호화 위원회 및 지연 함수 솔버 등)이 발생할 수도 있습니다. 동시에 설계 및 구현의 복잡성도 상당히 증가할 것입니다.
암호화 메모리 풀의 많은 문제는 거래 프라이버시를 보장하도록 설계된 블록체인(예: Zcash 및 Monero)이 직면한 과제와 유사합니다. 긍정적인 의미가 있다면, MEV에서 암호화가 완화하는 모든 과제를 해결함으로써 거래 프라이버시를 확보할 수 있는 길이 열린다는 것입니다.
Crypto Mempools가 직면한 경제적 과제
마지막으로, 암호화 메모리 풀은 경제적 어려움에 직면합니다. 충분한 엔지니어링 투자를 통해 시간이 지남에 따라 완화될 수 있는 기술적 어려움과 달리, 이러한 경제적 어려움은 해결하기 매우 어려운 근본적인 한계입니다.
MEV의 핵심 문제는 거래 생성자(사용자)와 MEV 기회 채굴자(검색자 및 블록 생성자) 간의 정보 비대칭성에서 비롯됩니다. 사용자는 일반적으로 자신의 거래에 얼마나 많은 추출 가능한 가치가 포함되어 있는지 명확하게 알지 못하기 때문에, 완벽하게 암호화된 메모리 풀이 있더라도 실제 MEV 값보다 낮은 보상을 받는 대가로 복호화 키를 유출하도록 유도될 수 있습니다. 이러한 현상을 인센티브 복호화라고 합니다.
MEV Share와 같은 유사한 메커니즘이 이미 현실에 존재하기 때문에 이러한 시나리오는 상상하기 어렵지 않습니다. MEV Share는 사용자가 거래 정보를 풀에 선택적으로 제출하고, 검색자들이 해당 거래의 MEV 기회를 활용할 권리를 얻기 위해 경쟁하는 주문 흐름 경매 메커니즘입니다. 낙찰자가 MEV를 인출하면, 수익금의 일부(즉, 입찰 금액 또는 그 일정 비율)가 사용자에게 반환됩니다.
이 모델은 암호화된 메모리 풀에 직접 적용할 수 있습니다. 사용자는 참여하기 위해 복호화 키(또는 정보의 일부)를 공개해야 합니다. 그러나 대부분의 사용자는 이러한 메커니즘 참여에 따른 기회비용을 인지하지 못합니다. 사용자는 즉각적인 보상만 보고 기꺼이 정보를 공개합니다. 전통적인 금융 시장에서도 유사한 사례가 있습니다. 예를 들어, 수수료 없는 거래 플랫폼인 Robinhood는 주문 흐름 결제 방식을 통해 사용자 주문 흐름을 제3자에게 판매하는 수익 모델을 가지고 있습니다.
또 다른 가능한 시나리오는 대규모 빌더가 검열을 이유로 사용자에게 거래 내용(또는 관련 정보) 공개를 강요하는 것입니다. 검열 저항성은 웹 3.0 분야에서 중요하고 논란의 여지가 있는 주제이지만, 대규모 검증자 또는 빌더가 검토 목록을 구현하기 위해 법적 제약(예: 미국 해외자산통제국(OFAC) 규정)을 받게 되면 암호화된 거래 처리를 거부할 수 있습니다. 기술적으로 사용자는 영지식 증명을 통해 암호화된 거래가 검토 요건을 충족함을 증명할 수 있지만, 이는 추가적인 비용과 복잡성을 야기합니다. 블록체인이 높은 검열 저항성(암호화된 거래 포함 필수)을 갖더라도, 빌더는 여전히 블록의 앞부분에 알려진 평문 거래를, 뒷부분에 암호화된 거래를 우선시할 수 있습니다. 따라서 실행 우선순위가 필요한 거래는 결국 빌더에게 내용을 공개해야 할 수도 있습니다.
기타 효율성 과제
암호화 멤풀은 여러 가지 명백한 방식으로 시스템에 오버헤드를 가중시킵니다. 사용자가 거래를 암호화해야 하고, 시스템은 이를 어떻게든 복호화해야 하므로 연산 비용이 증가하고 거래 규모도 증가할 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 메타데이터 처리는 이러한 오버헤드를 더욱 심화시킵니다. 그러나 명확하지 않은 효율성 비용도 존재합니다. 금융 시장에서는 가격이 이용 가능한 모든 정보를 반영할 때 시장이 효율적이라고 여겨지지만, 지연 시간과 정보 비대칭은 비효율성을 초래합니다. 이것이 바로 암호화 멤풀이 초래하는 문제입니다.
이러한 비효율성의 직접적인 결과 중 하나는 가격 불확실성 증가인데, 이는 암호화폐 메모리풀로 인해 발생하는 추가적인 지연 시간의 직접적인 결과입니다. 결과적으로 가격 변동 허용 범위를 초과하여 거래 실패가 증가하고, 온체인 공간이 낭비될 가능성이 있습니다.
마찬가지로, 이러한 가격 불확실성은 온체인 차익거래를 통해 이익을 얻으려는 투기적 MEV 거래를 유발할 수 있습니다. 암호화폐 메모리 풀이 이러한 기회를 더욱 흔하게 만들 수 있다는 점은 주목할 만합니다. 현재 탈중앙화 거래소(DEX)의 상황은 실행 지연으로 인해 더욱 모호해지고, 이는 시장의 효율성 저하와 다양한 거래 플랫폼 간의 가격 차이로 이어질 가능성이 높습니다. 이러한 투기적 MEV 거래는 차익거래 기회가 발견되지 않으면 실행이 중단되는 경향이 있어 블록 공간을 낭비합니다.
요약하다
이 글의 원래 의도는 암호화된 메모리 풀이 겪는 과제를 해결하여 사람들이 다른 솔루션의 연구 및 개발에 관심을 돌릴 수 있도록 하는 것이었지만, 암호화된 메모리 풀은 여전히 MEV 거버넌스 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
한 가지 가능한 접근 방식은 하이브리드 설계입니다. 일부 거래는 암호화된 메모리 풀을 통해 무조건 정렬되고, 다른 거래는 다른 정렬 방식을 사용합니다. 특정 유형의 거래(예: 거래를 신중하게 암호화하거나 처리할 수 있고 MEV를 피하기 위해 더 높은 비용을 기꺼이 지불할 수 있는 대규모 시장 참여자의 매수 및 매도 주문)의 경우, 하이브리드 설계가 적합한 선택일 수 있습니다. 이 설계는 매우 민감한 거래(예: 취약점이 있는 보안 계약의 복구 거래)에도 실용적입니다.
그러나 기술적 한계, 높은 엔지니어링 복잡성, 그리고 성능 오버헤드로 인해 암호화된 메모리 풀은 사람들이 기대하는 MEV 범용 솔루션이 되기 어려울 것으로 보입니다. 커뮤니티는 MEV 경매, 애플리케이션 계층 방어 메커니즘, 그리고 최종 확인 시간 단축을 포함한 다른 솔루션을 개발해야 합니다. MEV는 앞으로도 한동안 과제로 남을 것이며, 그 부정적인 영향에 대처하기 위한 다양한 솔루션 간의 균형을 찾기 위한 심층적인 연구가 필요합니다.
