차세대 예측 시장의 체계적 보안 위험과 ExVul의 방어 방법론

지난 2년 동안 예측 시장은 비주류 실험에서 주류 금융 인프라로 전환되는 과정을 거쳤습니다. 데이터는 이러한 추세를 뒷받침합니다. Polymarket의 월 거래량은 2024년 미국 대선 기간 동안 10억 달러를 돌파했으며, 누적 거래량은 50억 달러 를 넘었습니다. 또한, 규제 준수 파생상품 거래소인 Kalshi는 Sequoia Capital의 주도로 1억 달러 이상의 투자를 유치했습니다.

자본의 폭발적인 성장과 함께 상품 형태는 단순한 이진 베팅에서 더욱 복잡한 금융 파생상품으로 진화했습니다. "주의 오라클", "임팩트 시장", 가상 스포츠 베팅과 같은 새로운 개념이 잇따라 등장했습니다. 오늘날의 예측 시장은 실제 자본을 활용하여 확률, 영향력, 그리고 인간의 관심을 복잡한 방식으로 가격화하는 금융 시스템입니다.

그러나 복잡한 게임 관계를 스마트 계약에 "하드코딩"하는 시스템은 필연적으로 고차원적인 보안 위험에 노출됩니다. 본 글에서는 Web3 보안 관점에서 예측 시장이 직면할 수 있는 핵심 보안 위험을 체계적으로 설명하고, 실제 사례를 기반으로 한 보안 전략을 제시하며, ExVul이 예측 시장 프로젝트에 제공할 수 있는 전문 보안 서비스를 소개합니다.

I. 시장이 직면한 주요 보안 위험 예측

1. 스마트 계약 취약점: 복잡한 비즈니스 환경에서 숨겨진 위험 요소

예측 시장은 자금 보관, 베팅, 정산, 배당률 계산, 수수료 분배, 조건부 자산 분할(예: 트럼프-BTC/카말라-BTC)과 같은 복잡한 로직을 관리하기 위해 스마트 계약에 크게 의존합니다. 계약에 취약점이 있는 경우, 공격자는 자금을 직접 훔치거나, 시장 결과를 조작하거나, 심지어 자금을 영구적으로 동결할 수도 있습니다.

일반적인 위험은 다음과 같습니다.

- 재진입 공격과 권한/`대리인 호출`의 남용으로 인해 악의적인 자금 이체가 발생할 수 있습니다.

- 청산 및 결제 논리가 제대로 설계되지 않았으며 경계 조건(이벤트 취소, 장기간 발생하지 않는 이벤트) 처리가 부족합니다.

- 조건부 자산의 투자와 소멸 사이의 불균형으로 인해 과도한 투자, 과소매각 또는 이중 지출이 발생합니다.

- 영구 계약과 AMM에 대한 가격 책정 공식이 엄격하게 구현되지 않아 오라클 가격과 유동성 풀 상태 간에 상당한 차이가 발생합니다.

- 계약 업그레이드 또는 프록시에 대한 권한이 엄격하지 않아 운영자나 공격자가 이를 악용할 수 있습니다.

실제 사례: 주문 매칭의 "정밀 절단 허점"으로 인해 보류 주문에서 자금이 지속적으로 유출되었습니다.

오피니언 랩스의 매칭 계층 감사 과정에서 엔지니어들은 매우 대표적인 정밀 공격 유형을 발견했습니다. 이 유형의 취약점은 접근 제어에 의존하거나 오라클을 조작하지 않습니다. 단순히 정수 나눗셈의 잘림 현상을 악용하여 주문을 내는 사람들로부터 확실한 이익을 얻습니다.

일반적인 매칭 공식은 대략 다음과 같습니다.

견고

> 받는 금액 = 만드는 금액 * 받는 금액 / 만드는 금액;

> ```

공격자가 매우 작은 `makingAmount` 값(정수 나눗셈에서 결과를 0으로 잘라낼 수 있을 만큼 작은 값)을 지속적으로 제출하면 시스템은 위험한 상태에 빠집니다.

- `takingAmount = 0` — 공격자는 이 거래에서 토큰을 지불할 필요가 없습니다.

그러나 `makingAmount`는 여전히 제작자의 미지급 주문 잔액에서 차감됩니다.

공격자는 이러한 "최소 거래" 주문 요청을 반복적으로 제출함으로써 주문자의 자금을 지속적이고 위험 없이 줄일 수 있습니다.

공격 경로는 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

1. 공격자는 주문을 할 대상을 선택하고, 매우 작은 `makingAmount`와 비교적 큰 `takerAmount`로 주문 매개변수를 구성합니다.

2. 정수 잘림으로 인해 계산 중에 `takingAmount`가 0이 됩니다.

3. 매칭 로직은 여전히 거래를 "성공"으로 간주하고 메이커 계정에서 공격자에게 `makingAmount`를 전송합니다.

4. 공격자는 이러한 작은 거래 호출을 수백, 수천 번 반복해서 실행하여 결국 전체 주문장을 비웁니다.

예측 시장 시나리오에서 이러한 유형의 문제는 다음과 같은 이유로 특히 치명적입니다.

- 주문장은 종종 높은 유동성을 갖습니다(시장 조성자 로봇, 전문 LP).

- 조건부 자산(예/아니요 토큰)과 결합된 포지션(예: Trump-BTC / Kamala-BTC) 구조를 통해 더욱 분산되고 다양한 주문장이 가능합니다.

거래 빈도가 높고 금액이 적은 거래는 정상적인 거래 행위의 일부이며 육안으로 이상 징후를 감지하는 것은 더욱 어렵습니다.

따라서 심각한 예측 시장 시스템에서는 매칭 및 결제와 관련된 모든 정수 연산은 다음을 수행해야 합니다.

- "정밀 사냥"에만 사용되는 지나치게 작은 거래를 거부하기 위해 최소 채우기 한도를 설정합니다.

- 중요 경로에서 `takingAmount > 0` / `makingAmount > 0`을 명시적으로 확인하고, 그렇지 않으면 직접 `revert`합니다.

- 매칭 모듈에 대한 대규모 퍼즈 및 경계 조건 테스트를 수행하며, 특히 "극소량/극도로 비싼 가격"의 조합에 주의합니다.

그렇지 않으면, 사소한 "반올림 오차" 문제처럼 보이는 것이 공격자의 눈에는 실제로는 승인되지 않은 ATM으로 발전할 수 있습니다.

예방 조치:

- 현금 흐름, 상태 머신, 권한 모델, 실패 모드를 포괄하여 예측 시장 비즈니스 모델에 대한 전문적인 스마트 계약 보안 감사를 수행합니다.

- 주요 불변량(자금 보존, 1:1 자산 대응, 청산 후 잔액 등)에 대한 공식적 검증 및 모델 테스트를 수행합니다.

- 바퀴를 다시 발명하고 새로운 문제를 일으키는 것을 방지하기 위해 가능한 한 성숙한 오픈 소스 구성 요소(표준 토큰, 액세스 제어, 업그레이드 프레임워크)를 재사용합니다.

- 극한 상황에서의 결제 및 환불 경로를 포괄하여 테스트넷 및 포크 환경에서 대규모 퍼즈 테스트와 경제적 공격 시뮬레이션을 수행합니다.

- 제어 가능한 업그레이드 및 비상 종료 메커니즘과 다중 서명 + 시간 잠금 관리를 채택했습니다.

2. 오라클 공격: 가격 조작부터 "주의"까지

기존의 예측 시장은 오라클을 통해 가격과 외부 이벤트 결과를 제공했습니다. 반면 예측 시장 2.0의 주의 오라클은 소셜 미디어 데이터, 검색 추세(예: Google 트렌드), 뉴스 소스와 같은 다양한 입력을 통합하는 경우가 많습니다.

이는 오래된 문제와 새로운 과제를 모두 가져옵니다.

가격/결과 오라클:

- 플래시론을 이용한 단기 가격 피드 조작

- 데이터 소스가 단일 거래소 또는 기관에 집중되어 있어 악의적인 행위나 다운타임이 발생할 경우 결제에 직접적인 영향을 미치게 됩니다.

- L2 → L1 메시지 브리지에 오류가 있거나 공격을 받고 있어 비정상적인 결과 보고가 발생합니다.

주의: 오라클:

- 클릭 사기, 시빌 공격, 봇 계정을 통한 소셜 미디어 데이터 조작

- 낮은 비용으로 기본적인 "주의 입력"을 늘리기 위해 규모가 작고 유동성이 낮은 예측 시장을 활용합니다.

- 다중 플랫폼 연계: 한 플랫폼의 데이터를 조작하면 다른 플랫폼의 지수 정산에 영향을 미칠 수 있습니다.

실제 사례: 2025년, Polymarket의 전쟁 지도는 단일 데이터 제공업체에 대한 의존성으로 인해 심각한 논란에 휩싸였습니다.

이 사건에서 Polymarket(ISW 지도)에서 사용한 유일한 결제 소스가 시장이 마감되기 약 1시간 전에 갑자기 분쟁 지역을 "최전선 진격/전투 라인 변경"으로 표시하여 시장 가격이 즉시 변동되었습니다. 그러나 시장 결제가 완료된 후 표시가 즉시 원래대로 돌아갔습니다.

커뮤니티 추적자들은 다음과 같이 지적했습니다.

- 당시 독립적인 지도 제작자 중 누구도 해당 지역을 점령되었거나 변경된 지역으로 표시하지 않았습니다.

- 러시아군이 진입하거나 진격했다는 제3자 보고는 없습니다.

- 이러한 변화는 매우 민감한 사전 결제 기간 동안 발생했습니다.

- 롤백은 정산이 완료된 직후에 발생했습니다.

- 모든 작업은 시장 목표에 의해 명확하게 지정된 "중요 교차로"에서 발생합니다.

트레이더에게 이는 "단일 지점 오라클이 지난 1시간 동안 시장의 운명을 바꿀 수 있다"는 의미입니다.

악의적인 의도가 있었는지 여부와 관계없이 이 사건은 다음 사실을 충분히 보여줍니다.

단일 Web2 데이터 소스(특히 수동으로 편집한 전쟁 지도/뉴스 헤드라인/이벤트 판단)에 의존하는 한, 예측 시장은 가장 중요한 순간에 외부 요인의 영향을 받아 체계적인 결제 위험이 발생할 수 있습니다.

따라서 이벤트 기반 예측 시장(특히 지정학, 재난, 여론, 선거, 스포츠와 관련된 것과 같이 뉴스 기관이나 인간 데이터 입력에 의존하는 시장)의 경우 단일 소스 아키텍처는 피해야 하며 다음 사항을 채택해야 합니다.

- 다양한 지도 제공자(ISW, AMK, OSINT, 지오 커뮤니티)

- 여러 기자/OSINT의 교차 확인

- 다중 소스 집계 낙관적 오라클

- 커뮤니티 질문 및 중재를 허용하는 지연된 합의 창

이벤트 기반 예측 시장은 "단일 지점 정보 권한"을 피하는 경우에만 신뢰성을 유지하고 조작에 대한 저항력을 가질 수 있습니다.

예방 조치:

- 다중 소스 집계: 가격 및 이벤트 결과는 여러 오라클, 여러 거래소 및 크로스체인 데이터 소스의 데이터를 사용하여 집계되며, 이상치는 제거됩니다.

- 주의 오라클의 입력에 "내장된 조작 비용"을 도입합니다. 조작자가 실제로 이진 예측 시장에서 포지션을 구축하도록 강제하여 부정 행위에 대한 비용을 높입니다.

- 사기 방지 및 Symania 방지 메커니즘을 사용합니다. 계정 평판, 소셜 그래프, 빈도 제한 및 LLM을 사용하여 비정상적 패턴을 식별합니다.

- 오라클 계약 자체를 감사합니다. 업데이트 로직, 액세스 제어, 일시 중지/회로 차단, 업그레이드 메커니즘이 안전한지 여부를 확인합니다.

- 장애 보호 설정: 오라클이 장시간 업데이트되지 않거나 극단적인 오프셋이 발생하는 경우, 자동으로 결제를 일시 중지하거나 포지션 감소만 허용하여 잘못된 청산을 방지합니다.

3. 시장 조작: "내재된 조작 비용"이 이를 방어하기에 충분하지 않은 경우.

이론상으로는 예측 시장 가격을 오라클 입력값으로 사용하면 조작 비용이 증가할 수 있습니다. 그러나 실제 환경에서는 유동성이 부족하거나 시장 심도가 소수의 마켓메이커에게 지나치게 집중되어 있는 경우, 이러한 메커니즘이 여전히 실패할 수 있습니다.

일반적인 조작 방법은 다음과 같습니다.

- 기초 예측 시장에서 일방적인 시장 조작을 하기 위해 많은 돈을 사용하여 잘못된 확률 신호를 생성합니다.

- 크로스 플랫폼 협업: Polymarket에서 특정 이벤트의 확률을 펌핑한 다음, 해당 확률과 연결된 영구 계약 플랫폼에 큰 금액을 베팅합니다.

- 봇과 워시 트레이딩을 통해 높은 거래량을 생성하여 팔로워 전략을 유도합니다.

실제 사례: 2024년 미국 대선 당시, 폴리마켓(Polymarket)에 "프레드(Fred)"라는 이름의 고래 계정이 등장하여 특정 결과에 일방적으로 베팅할 수 있는 3천만 달러 이상의 포지션을 장악했습니다. 이 막대한 자금은 배당률을 변화시켰을 뿐만 아니라 소셜 미디어에 "승률은 여론조사와 같다"는 잘못된 신호를 보내 자본이 여론을 조작한다는 광범위한 논란을 불러일으켰습니다. 더욱이, 많은 신흥 예측 시장은 사용자들이 서로 베팅하여 포인트를 축적하는 "워시 트레이딩(wash trading)"을 흔히 행합니다.

예방 조치:

- 합리적인 수수료와 슬리피지 메커니즘을 설계해야 합니다. 일방적인 대규모 거래 비용을 크게 늘려야 합니다.

- 비정상적인 자금 흐름과 관련 지수 변화를 모델링하기 위해 온체인 + 오프체인 비정상 행동 모니터링 시스템을 구축합니다.

- 주요 지수에 대한 "보호 모드" 도입: 증거금 요건을 일시적으로 증가시키고, 최대 포지션 변경을 제한하며, 변동성이 높은 기간에만 포지션 감소를 허용합니다.

- 보다 다양화된 유동성을 유도하고 인센티브를 제공하여 단일 LP 또는 시장 조성자가 단일 지점을 통제하는 것을 방지합니다.

4. DDoS 공격 및 인프라 계층 위험

예측 시장은 단순한 계약이 아니라 프런트엔드 웹사이트, API 게이트웨이, 매칭/결제 백엔드, 노드 및 RPC, L2 시퀀서 등 Web3+Web2 하이브리드 인프라의 전체 집합입니다. 이 모든 것이 공격 대상이 될 수 있습니다.

위험 시나리오:

- 웹사이트와 API 게이트웨이를 표적으로 삼는 대량 DDoS 공격으로 인해 사용자가 주문을 하거나 거래 플랫폼을 볼 수 없습니다.

- 노드나 RPC를 타겟으로 하는 공격으로 인해 트랜잭션 전송이 지연되거나 Oracle 업데이트가 실패할 수 있습니다.

- L2 시퀀서나 브리지에 대한 DoS 공격으로 인해 크로스체인 결제와 자산 이전에 영향을 미칩니다.

예방 조치:

- DDoS 보호, WAF, CDN, 속도 제한을 포함한 클라우드 제공업체의 다중 계층 보호 시스템을 활용합니다.

- 자동 장애 조치가 가능하도록 설계된 다중 지역, 다중 RPC 공급업체 배포

- 중요한 결제 및 가격 피드 인터페이스를 일반 사용자 접근으로부터 분리하고, 다양한 수준의 보호를 설정합니다.

- DDoS 훈련과 비상 대응 계획 검증을 정기적으로 실시하고, "저하 모드"(예: 청산만 허용 또는 읽기 전용 액세스 허용)를 미리 설계합니다.

5. 사용자 인증 및 액세스 제어: 단순한 로그인 문제 이상

예측 시장 플랫폼에서는 다음과 같은 이유로 일반적인 DApp보다 권한 문제가 더 민감합니다.

- 관리자는 정산 실행, 매개변수 수정, 마켓플레이스 추가/제거, 블랙리스트 및 화이트리스트 관리 등의 권한을 가질 수 있습니다.

- 거버넌스 모듈에서 소수의 사람들은 거버넌스 제안을 통해 오라클 소스, 수수료 구조를 "합법적으로" 수정하고 자금을 통제할 수도 있습니다.

예방 조치:

- 체인상 권한: 다중 서명 지갑과 시간 잠금을 사용하여 중요한 계약 작업을 관리하고 한 사람의 무단 액세스를 방지합니다.

- 운영 백엔드의 경우: 다중 인증 요소(MFA)를 활성화하고, 세분화된 액세스 제어를 제공하며, 중요한 작업에 대해 두 사람의 승인을 요구합니다.

- 권한 할당을 정기적으로 감사하고 오랫동안 사용되지 않은 유휴 계정과 권한이 높은 계정을 정리합니다.

- 거버넌스 팀은 주요 변경 사항에 대한 충분한 대응 시간을 제공하기 위해 "숙고 기간"과 커뮤니티 조기 경고 메커니즘을 도입했습니다.

6. Web2 API 통합 보안: 실제 데이터를 위한 "진입점 방어"

예측 시장은 종종 스포츠 데이터 API, 금융 데이터 제공자, KYC/AML 서비스, 결제 게이트웨이, 소셜 및 여론 데이터 등 수많은 Web2 서비스와 인터페이스해야 합니다. 이러한 각 인터페이스는 잠재적인 공격 표면을 나타냅니다.

- 인증이 약하거나 권한이 과도하게 부여되면 타사 API가 남용될 수 있습니다.

- 중간자 공격은 API 응답을 변조하여 잘못된 결제나 왜곡된 지표를 초래할 수 있습니다.

- 타사 SDK가 오염되어 공급망 공격이 발생했습니다.

예방 조치:

- 모든 Web2 통합에 대해 체계적인 보안 평가 및 위협 모델링을 수행합니다. 여기에는 인증 방법, 권한 경계, 콜백 검증 및 재생 보호가 포함됩니다.

- HTTPS/mTLS, 요청 서명, Nonce + 타임스탬프, IP 허용 목록과 같은 기본 보호 기능을 시행합니다.

- 중간 계층 분리: Web2 데이터는 먼저 내부 검증/속도 제한 계층으로 들어간 다음 핵심 비즈니스 로직으로 들어갑니다.

- 타사 종속성에 대한 공급망 보안 검사를 수행하고, 버전을 잠그고, 개인 미러 소스를 활성화합니다.

7. Web3 지갑 및 키 관리: 사용자와 프로젝트 팀에 대한 이중 위험

사용자 측 위험:

피싱 웹사이트, 가짜 지갑, 악성 프런트엔드는 사용자를 속여 위험도가 높은 거래에 서명하게 만듭니다.

- 복잡한 허가/허가2 서명으로 인해 사용자가 자신도 모르게 무제한 할당량을 부여할 수 있습니다.

프로젝트 위험:

- 오라클 가격 피드 지갑, 팀 볼트, 다중 서명 멤버 키 유출

- 잘못된 MPC 또는 하드웨어 지갑 구성으로 인해 서명 임계값이 지나치게 낮아집니다.

예방 조치:

- UI 수준에서는 "블라인드 서명"을 줄이기 위해 가능한 한 표준적이고 읽을 수 있는 EIP-712 서명 메시지를 사용합니다.

- 고위험 작업(무제한 승인, 계약 간 일괄 작업 등)은 전면에 명확하게 표시하고, 2차 확인을 추가합니다.

- 핫 월렛과 관련된 단일 실패 지점 위험을 피하기 위해 하드웨어 지갑, HSM 또는 MPC를 사용하여 프로젝트 운영 키를 관리해야 합니다.

- 거래 시뮬레이션/보안 플러그인을 통합하여 사용자에게 서명 전에 위험 경고를 제공합니다.

8. 프런트엔드 및 상호작용 계층 공격: 해킹당하는 것은 계약이 아니라 사용자입니다.

많은 공격은 계약을 위반할 필요가 없습니다. 사용자를 "가짜 프런트엔드"로 리디렉션하기만 하면 됩니다.

- DNS 하이재킹, 도메인 스푸핑, 인증서 피싱

- 프런트엔드 JS에 악성 스크립트가 주입되어 계약 주소나 거래 매개변수가 조용히 바뀌었습니다.

실제 사례: Augur 생태계에서는 가짜 또는 오해의 소지가 있는 시장 데이터를 사용하여 사용자를 유인하는 위조 사이트/프런트엔드가 발견되었습니다. 이는 사용자 서명 및 자금 승인과 관련된 위험을 증폭시키는 전형적인 "피싱" 전술입니다(https://thenextweb.com/news/augur-fake-data-bug?utm_source=chatgpt.com 참조). 예측 시장 프런트엔드가 위조되거나 변조되면 사용자는 자신도 모르게 잘못된 계약이나 주소와 상호 작용할 가능성이 매우 높습니다.

예방 조치:

- HSTS 및 DNSSEC를 활성화하여 스푸핑된 도메인과 인증서 이상을 모니터링합니다.

- 엄격한 CSP 및 SRI(하위 리소스 무결성)를 사용하여 타사 스크립트의 위험을 줄입니다.

- 빌드 프로세스와 배포 파이프라인에는 공급망 보안 제어(코드 서명, 빌드 환경 격리)가 있어야 합니다.

9. 규정 준수 및 규제 위험: 보안과 합법성의 교차점

예측 시장은 도박, 금융 파생상품, 증권과 같은 민감한 분야와 교차하는 경우가 많으며, 이로 인해 여러 국가에서 규제적 한계선이 발생할 가능성이 있습니다.

- 일부 관할권에서는 해당 플랫폼이 허가받지 않은 온라인 도박이나 파생상품 거래로 간주될 수 있습니다.

- 정치, 선거 또는 기타 관련 이벤트를 처리하는 경우 추가적인 규정 준수 요구 사항이 필요할 수 있습니다.

부적절한 KYC/AML 절차로 인해 은행, 결제 채널, 심지어는 온체인 인프라에서 트래픽 제한이 발생할 수 있습니다.

예방 조치:

- 정보 시장과 금융 상품을 구별하기 위해 제품 설계 단계에서 규정 준수 관점을 통합합니다.

- 고위험 국가의 사용자에 대한 KYC를 제한하거나 강화하여 지역별 접근 제어를 구현합니다.

- 고위험 기업과의 사업 거래를 피하기 위해 기본적인 AML/제재 목록 필터링 메커니즘을 도입합니다.

- 스마트 계약 및 플랫폼 아키텍처를 설계할 때 향후 규정에 대처할 수 있도록 조정 가능한 공간을 확보해 둡니다.

결론

예측 시장은 "순수한 결과에 베팅하는 것"에서 더욱 복잡한 금융 인프라로 전환하고 있습니다. 예측 시장은 관심, 영향력, 그리고 집단적 사고방식을 가격에 반영하기 시작하면서 더욱 상상력이 풍부하고 취약해졌습니다. 보안 조치가 제대로 설계되지 않으면 공격자는 자금을 훔칠 뿐만 아니라 오라클과 시장 구조를 조작하여 실제 정보를 반영해야 할 가격 신호를 왜곡함으로써 "미래를 훔칠" 수도 있습니다.

ExVul은 체계적인 보안 감사, 메커니즘 설계 평가, 침투 테스트, 지속적인 모니터링을 통해 혁신을 이루는 동시에 예측 시장 프로젝트가 보안과 신뢰의 견고한 기반을 구축하도록 돕는 것을 목표로 합니다.

예측 시장 관련 상품(기존 바이너리 시장, 가상 스포츠, 기회 시장, 어텐션 영구 계약 등)을 개발하는 경우, 팀과 협력하여 현재 아키텍처와 잠재적 위험을 철저히 분석해 보세요. 귀사의 특정 설계에 기반한 맞춤형 보안 솔루션을 제공해 드립니다.

ExVul 소개

ExVul은 스마트 계약 감사, 블록체인 프로토콜 감사, 지갑 감사, Web3 침투 테스트, 보안 컨설팅 및 계획 수립 등의 서비스를 제공하는 Web3 보안 회사입니다. ExVul은 Web3 생태계의 전반적인 보안 강화에 전념하며 Web3 보안 연구의 선두에 서 있습니다.