제품 요청: Arcium에서 무엇을 개발할 것인가

‍

Arcium은 암호화된 슈퍼컴퓨터로, 암호화된 공유 상태를 갖추고 퍼블릭 체인과 결합 가능하며, 투명한 원장 상에서는 존재할 수 없는 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 

최근 Arcium 퍼블릭 테스트넷 2단계가 출시됨에 따라, 저희는 시장 수요가 높고 명확한 수익 창출 잠재력을 지닌 일련의 애플리케이션들을 소개합니다. 이 애플리케이션들은 시장 기회 규모, 도입 용이성, 그리고 완전히 새로운 비즈니스 분야를 개척할 수 있는 능력을 기준으로 선정되었습니다. 

먼저 Arcium이 핵심 제품 자체를 구동하는 적용 사례를 간략히 소개한 뒤, Arcium이 더 광범위한 애플리케이션의 특정 구성 요소를 강화하는 사용 사례를 살펴보겠습니다.

DeFi
‍

다크 풀 / 비공개 거래

다크 풀은 참여자들이 주문이 체결될 때까지 세부 정보를 공개하지 않고 주문을 제출할 수 있는 비공개 거래소입니다. 전통적인 금융 시장에서는 미국 주식 거래량의 40~60%가 다크 풀을 통해 이루어지지만, 현재 솔라나에는 다크 풀이 존재하지 않아 명백한 시장 공백이 존재합니다.

DeFi에서 이 점이 중요한 이유는 완전한 투명성이 양날의 검이기 때문입니다. 투명성은 신뢰 없는 환경을 가능하게 하지만, 동시에 트레이더들을 MEV 공격, 프런트러닝, 가격 슬리피지 등의 위험에 노출시킵니다. 그 결과, 진지한 트레이더들은 온체인에 머무르기보다는 중앙화된 거래소로 돌아갈 수밖에 없는 경우가 많습니다.

Arcium은 암호화된 공유 상태 내에서 매칭 및 리스크 로직을 실행함으로써 이 문제를 해결합니다. 주문과 잔고는 비공개로 유지되며, 체결 과정은 비공개로 진행되고, 결제는 안전이 확보된 후에야 공개됩니다. 거래 상대방은 서로를 볼 수 없으며, MEV가 거래 흐름을 가로챌 수 없습니다. 이를 통해 온체인에서 대규모 거래가 가능해지며, 서비스 출시 첫날부터 기관 투자자의 수요를 유치하고 수수료를 창출할 수 있습니다.

예측, 의견 및 기회 시장

예측 시장, 의견 시장, 기회 시장은 모두 기관들이 일반적으로 접근하기 어려운 정보를 발굴하려고 노력하지만, 각 시장은 이를 서로 다른 방식으로 수행합니다.

예측 시장은 현실 세계의 사건에 대한 대중의 의견을 집약합니다. 이 시장은 선거, 스포츠 경기 결과, 경제 지표와 같은 외부적 사실에 근거해 결과를 확정합니다. 예측 시장의 가장 큰 과제 중 하나는 결과의 공정성입니다. 즉, 결산 투표나 오라클 입력값이 공개될 경우, 거대 투자자나 조직적인 집단이 결과를 조작할 수 있습니다. UMA의 젤렌스키 '소송' 시장이 좋은 예입니다. 이 시장은 처음에는 '예'로 결론이 났으나, 이후 대규모 토큰 보유자들이 주도한 이의 제기 투표로 인해 '아니오'로 뒤집혔습니다.

의견 시장에는 객관적인 진실이 존재하지 않는다. 결과는 집단의 의견일 뿐이다. 투표 결과가 실시간으로 공개되면, 참가자들은 자신의 진정한 신념을 표현하기보다 다수의 의견에 휩쓸리게 되어, 시장의 가치를 지탱하는 의견의 다양성이 무너진다. ‘투표 후 공개(commit–reveal)’ 방식을 사용하면 투표 내용을 공개 단계까지 숨김으로써, 참가자들이 눈에 보이는 다수 의견에 얽매이지 않고 자신의 실제 견해를 제출하도록 유도하여 이러한 현상을 방지할 수 있다.

기회 시장은 기관 투자자들이 활용할 수 있지만 오직 외부인만이 먼저 발견하는 정보(무명 아티스트, 스타트업, 간과된 연구, 신흥 트렌드 등)를 발굴합니다. 기회 시장은 (예측 시장과 같은) 대립적인 거래 상대방이나 (여론 시장과 같은) 공개 투표에 의존하는 대신, 후원자만이 가격을 확인할 수 있는 비공개 예측 환경을 조성합니다. 스카우트는 기회에 베팅하고, 스폰서는 이를 실행에 옮길 때 대가를 지불하며, 가격과 포지션은 “기회 기간”이 지난 후에야 공개됩니다. 이를 통해 기관들은 경쟁사에 알파(초과수익)를 노출하지 않고도 전 세계적인 스카우팅 자원을 활용할 수 있습니다.

Arcium은 이러한 메커니즘을 구현할 수 있는 암호화 기반 시장 설계를 가능하게 합니다.

사모 영구채

무기한 선물 거래가 암호화폐 거래량에서 압도적인 비중을 차지하고 있지만, 온체인 무기한 선물은 여전히 취약한 상태다. 공개 주문장에는 포지션과 전략이 노출되어 트레이더들이 제임스 윈 사건에서 보았듯이 카피 트레이딩, 프런트 러닝, 표적 청산에 취약해집니다. 이러한 위험 때문에 진지한 트레이더들은 다시 중앙화 거래소로 돌아가고 있습니다.
‍
Arcium은 의도와 실행 내역을 비공개로 유지하며, 포지션이 청산된 후에야 세부 정보가 공개되는 암호화 영구선물을 지원합니다. 이를 통해 악용을 방지하고, 대규모 유동성 공급자에게 더 안전한 환경을 조성하며, 효율적인 가격 발견을 통해 더 깊은 시장을 지원합니다.

개인 간 대출 및 차입

온체인 대출 프로토콜은 담보, 대출 금액, 청산 기준치를 공개합니다. 이러한 투명성 덕분에 제3자가 포지션을 추적할 수 있게 되며, 표적 청산 위험도 높아집니다. Arcium을 사용하면 이자 계산, 대출 대비 가치 비율(LTV), 청산 점검을 암호화된 상태 내에서 수행할 수 있으므로, 프로토콜이 지급 능력을 유지하도록 강제하는 동시에 사용자의 재무 상태 정보는 비공개로 유지됩니다. 

C-SPL은 또한 USDC와 같은 자산을 기밀 버전으로 래핑하는 데 사용될 수 있어, DeFi와의 완벽한 상호운용성을 유지하면서 대출 금액과 상환 내역을 온체인상에서 숨길 수 있습니다.

비공개 경매

블라인드 경매는 경매가 종료될 때까지 입찰자들이 서로의 입찰가를 볼 수 없는 방식입니다. 가장 일반적인 형태는 밀봉 입찰 방식으로, 참가자들이 비밀리에 입찰가를 제출하고 경매 종료 후 결과만 공개됩니다. 이러한 구조는 입찰자들이 다른 입찰자의 움직임에 반응하여 경매 과정을 교란하는 것을 방지함으로써, 보다 공정한 경쟁을 보장합니다.

밀봉 입찰 방식은 정부 조달, 주파수 사용권, 부동산 경매, 심지어 국채 판매에 이르기까지 많은 고가 시장에서 주류를 이루고 있습니다. 방식에 따라 낙찰자는 자신의 입찰가(최고가 방식), 두 번째로 높은 입찰가(빅크리 방식), 또는 일률적인 청산 가격(일부 증권 경매의 경우)을 지불하게 됩니다. 이러한 분야 전반에 걸쳐 밀봉 입찰 경매 규모는 매년 수천억 달러에 달합니다.

반면 온체인 경매는 기본적으로 투명하게 진행됩니다. 입찰 정보가 실시간으로 노출되기 때문에 담합, MEV 추출, 막판 입찰 경쟁 등의 가능성이 발생합니다. 아르시움(Arcium)은 공유 상태 내의 모든 입찰가를 암호화하고 경매가 종료된 후에만 결과를 공개함으로써 온체인 블라인드 경매를 가능하게 합니다. 이를 통해 진정한 사생활 보호와 공정한 가격 발견이 가능해지며, 기관급 채권 판매부터 소비자 대상 마켓플레이스 및 NFT 드롭에 이르기까지 디파이(DeFi)의 경매 설계 영역이 확대됩니다.

기밀 DAO 재무부

기업의 재무부서와 재단 기금은 전략을 보호하고 재량권을 유지하기 위해 잔액, 자금 배분 및 지출 결정에 관한 기밀 유지를 중요시합니다.

온체인 DAO 재무 내역은 정확한 보유 자산과 거래 내역을 공개하므로, 경쟁상 불리함을 초래하고 금융 정보 보호를 중시하는 기여자들의 참여를 저해합니다.

Arcium과 C-SPL을 활용하면 DAO 재무부는 자산 규모와 지출 내역을 비공개로 유지하면서도 거버넌스 승인 절차와 책임 소재는 투명하게 관리할 수 있습니다. 이를 통해 커뮤니티의 감독 기능이나 프로그래밍 가능한 자금 관리 기능을 저해하지 않으면서도 민감한 재무 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.

비공개 투표 (DAO 거버넌스)

Arcium을 활용한 솔라나(Solana)의 비공개 투표는 최종 집계 결과가 공개될 때까지 모든 투표 내용을 비공개로 유지하는 방식으로 작동합니다. 누구나 볼 수 있는 온체인에 투표 내용을 직접 기록하는 대신, Arcium이 이를 비공개로 수집하고 처리합니다. 네트워크는 정확한 집계가 이루어졌음을 증명하는 증거와 함께 최종 결과만 공개하므로, 투표자는 익명성을 유지하면서도 결과는 솔라나에서 신뢰할 수 있고 검증 가능한 상태로 유지됩니다.

게임
‍

은닉 정보 게임

온체인 전략 게임은 투명성이 게임의 재미를 해치기 때문에 성공하기 어렵습니다. Arcium을 사용하면 유닛의 위치, 숨겨진 이동 경로, 비공개 인벤토리가 모두 암호화된 상태로 유지되며, 결산 단계에서만 최소한의 정보만 공개됩니다. 다크풀 수수료만큼의 수익을 내지는 못하겠지만, 시장의 주목을 확실히 받을 것입니다. 이는 Arcium이 게임 판도를 누설하지 않으면서도 공정한 논리를 실행한다는 사실을 증명하는, “직접 봐야 믿을 수 있는” 데모입니다.

오늘날 온체인 게임은 완전한 투명성이 게임 메커니즘을 무력화시키기 때문에 제대로 즐길 수 없습니다. 숨겨진 정보가 있는 게임은 비공개 패, 비밀 인벤토리, 숨겨진 플레이어 위치 등 비밀 유지에 의존합니다. Arcium을 사용하면 이러한 숨겨진 상태들이 암호화된 공유 상태에 안전하게 저장되며, 규칙에 따라 필요한 경우에만 공개됩니다. 이를 통해 현재 퍼블릭 블록체인에서는 불가능했던 완전히 새로운 유형의 게임플레이가 가능해집니다.

포커, 블랙잭 등 고전적인 개인 카드 게임이나 기타 카지노 게임들은 오직 플레이어만이 볼 수 있는 카드에 의존합니다. ‘다크 포레스트’와 같은 안개 전략 게임이나 ‘스타크래프트’ 같은 대중적인 게임들은 숨겨진 지도, 부대 이동, 정찰에 의존합니다. '포트나이트'나 'CS:GO'와 같은 현대적인 FPS 및 배틀로얄 게임은 이 두 가지를 결합합니다. 지도상에서 모든 플레이어의 위치를 볼 수 없을 뿐만 아니라, 전투 중에 공개되기 전까지는 그들의 장비 구성도 알 수 없습니다. 심지어 RPG나 전리품 기반 게임(예: '디아블로'나 '젤다')조차도 사용하거나 거래할 때만 드러나는 비밀 인벤토리에 의존합니다. 아르시움(Arcium)은 이러한 모든 모델을 온체인에서 구현 가능하게 만들어, 게임 판도를 누설하지 않으면서도 게임 로직 전체를 비공개적이고 공정하게 실행할 수 있음을 입증합니다.

기타 게임 장르

은밀한 정보 활용을 넘어, 투명성은 비밀에 기반을 둔 장르 전체를 무너뜨리기도 합니다. Arcium을 통해 이러한 메커니즘은 온체인에서 실현 가능해집니다:

• 추측 게임
  
  • 단어 맞추기
  • 워드르
  • 스도쿠
  • Geoguessr
    → 정답이 처음부터 보이므로 접기.
    
    
• 사회 추리 및 블러핑 게임
  
  • 마피아
  • 늑대인간
  • 'Among Us'의 '
    '는 숨겨진 역할이 드러나면 그 의미를 잃게 된다.
    
    
• 무작위성에 의존하는 게임
  
  • 야지
  • 수집형 카드 게임
  • 복권
  • Raffles
    → 주사위 굴림, 카드 뽑기, 또는 추첨권 개수가 공개될 경우 실패합니다.
    
    
• 정보 비대칭 전략 게임
  
  • 전함
  • 주모자
  • Stratego
    → 대국 기록에서 상대방의 배치나 말의 종류를 파악할 수 있을 경우 게임이 무효가 됩니다.

무작위성

많은 게임 유형이 온체인에서 제대로 작동하지 않는 이유는 무작위성이 진정한 무작위성을 보장하지 못하기 때문입니다. 공개 RNG 시스템은 엔트로피가 유출되거나, 프런트런 공격에 취약하거나, 시퀀서가 결과에 편향을 줄 수 있습니다. 암호학적으로 안전한 난수 생성기(CSPRNG)는 누구도 조작하거나 예측할 수 없는 예측 불가능한 값을 생성함으로써 이러한 문제를 해결합니다.

Arcium을 사용하면 주사위 굴림, 카드 섞기, 전리품 획득, 몬스터 출현, 치명타 확률 등 현대 게임플레이의 핵심을 이루는 모든 무작위 요소를 비공개적이고 안전하게 생성할 수 있습니다. 이를 통해 수집형 카드 게임부터 로그라이크, 배틀로얄에 이르기까지 불확실성이 핵심 메커니즘인 모든 장르의 게임을 공정하게 구현할 수 있습니다.

‍

기타
‍

범용 개인 생체 인증 로그인 (서버 측)

현재 아이폰과 맥북의 생체 인증은 애플의 ‘시큐어 엔클레이브(Secure Enclave)’와 같은 신뢰 실행 환경(TEE) 에 기반을 두고 있습니다. 지문, 페이스 ID, 터치 ID 템플릿은 기기 내에서 저장 및 대조되며, 전 세계 수억 대의 기기에서 이 기술을 활용하고 있습니다. 이러한 방식은 안전하지만 한계가 있습니다. 각 제조사의 TEE는 자사 하드웨어 생태계 내에서만 작동하기 때문에, 기기에 종속된 분산된 접근 방식을 초래합니다.

Arcium은 특정 하드웨어에 종속되지 않는 범용 생체 인증 모델을 구현합니다. 생체 인식 템플릿은 원시 데이터가 아닌 암호화된 공유 데이터 형태로 저장되며, 일치 점수는 암호화된 공유 상태 내에서 비공개적으로 계산됩니다. 애플리케이션은 '예/아니오' 응답과 증명 정보만 수신하며, 기본이 되는 생체 정보는 절대 수신하지 않습니다. 애플의 로컬 TEE(신뢰 실행 환경)와 달리, 이 범용적인 접근 방식은 기기, 플랫폼, 공급업체를 초월하여 작동하며, 이식성, 공급업체 독립성, 그리고 더 강력한 개인정보 보호를 보장합니다. 이는 생태계 간의 조정이 필요한 UX 혁신으로, 실현 가능하고 가치가 높지만 최초의 시장 출시(GTM) 사례는 아닙니다.

암호화된 DNA 대조

DNA를 통해 조상의 혈통, 건강 특성, 가족 관계를 파악할 수 있지만, 현재 23andMe와 같은 서비스들은 이를 위해 원시 유전체 데이터를 중앙 집중식 서버에 저장해야 합니다. 이들은 사용자의 DNA 표지자를 데이터베이스에 저장된 수백만 건의 다른 데이터와 대조하여 조상의 혈통 비율을 추정하거나 친척을 찾아냅니다. 그러나 이에 따른 대가는 막대합니다. 사용자는 유용한 결과를 얻지만, 기업은 상상할 수 있는 가장 민감한 데이터 세트 중 하나인 사용자의 전체 유전 정보를 보유하게 되기 때문입니다.

암호화된 DNA 대조 기술은 이러한 상황을 바꿉니다. 원시 유전체 정보를 노출하는 대신, 사용자의 DNA와 참조 데이터베이스 모두 암호화된 상태로 유지되며 비교 결과만 공개됩니다. 즉, 여전히 자신이 "70% 노르웨이 혈통"이라는 사실을 알게 되거나, 친척일 가능성이 높은 사람과 DNA를 공유한다는 사실을 알 수 있지만, 플랫폼 측을 포함해 그 누구도 사용자의 기본 유전 서열을 볼 수 없습니다. 이는 막대한 사회적·의학적 가치를 창출하는 동시에 개인정보 보호 위험을 획기적으로 줄여주지만, 규제상의 마찰로 인해 민감도가 낮은 다른 응용 분야보다 도입이 더뎌질 것으로 보입니다.

온체인 소셜 미디어

Arcium을 통해 가능해지는 또 다른 분야는 온체인 소셜 미디어입니다. 공개된 소셜 그래프와 사용자 데이터는 대부분의 사용자가 결코 용납하지 않을 만한 심각한 개인정보 유출 문제를 야기합니다. 일부 프로젝트는 오프체인 저장소를 기반으로 하며 간혹 온체인 요소를 활용하기도 하지만, 이는 상호운용성을 저해하고 완전히 상호운용 가능한 소셜 애플리케이션을 구축하는 데 제약을 가합니다.

Arcium은 소셜 그래프, 프로필, 상호작용을 공유된 상태에서 암호화하여 보관하면서도, 권한 기반 정책을 통해 조합 가능한 접근을 허용함으로써 이 문제를 해결합니다. 즉, 친구 목록, 메시지, 사용자 관계는 비공개로 유지되는 동시에, 애플리케이션들은 동일한 암호화 계층에서 상호 운용될 수 있습니다. 이러한 방식으로 구축된 온체인 소셜 플랫폼은 사용자의 프라이버시를 보호하는 동시에, Web3의 강력한 기반이 되는 네트워크 효과와 조합성을 실현합니다.

‍

제품용 개인정보 보호 기능 (전체 앱 제외)
‍

임계값 서명

임계값 서명 방식에서는 개인 키가 한 곳에 재구성되지 않습니다. 대신 개인 키의 일부가 Arcium의 MPC 네트워크 전반에 분산되며, 정해진 임계값에 해당하는 참여자들이 모두 모였을 때만 유효한 서명이 생성됩니다. 어떤 단일 노드, 앱 또는 AI 에이전트도 일방적으로 통제할 수 없습니다.

앞서 언급한 DeFi + AI 에이전트 사례를 다시 살펴보겠습니다. 사용자가 “SOL 2배 롱 포지션 진입”이라고 입력하면, 에이전트가 거래를 준비하고 Arcium의 MPC 노드들에서 공동으로 서명이 생성됩니다. AI는 사용자의 키를 보유하지 않으며, 사용자가 키를 넘겨주지도 않고, 단일 장애 지점도 없습니다. 사용자는 정책을 설정하여 통제권을 유지합니다. 예를 들어, 서명이 유효해지기 위해서는 에이전트와 사용자, 그리고 Arcium 노드들의 정족수가 모두 참여해야 할 수도 있습니다.

즉, AI 에이전트가 사용자의 개인 키를 노출하지 않고도 사용자를 대신해 행동할 수 있어, 신뢰가 한 곳에 집중되지 않고 분산되는 안전한 자율 실행이 가능해집니다.

‍

개인 정보 전송 및 접근 제어

이것이 바로 “암호화 ACL”입니다. 드롭박스나 구글 드라이브를 떠올리시면 되지만, 신뢰할 수 있는 서버가 없다는 점이 다릅니다. 저장소는 어디에나 위치할 수 있으며(S3, IPFS, Arweave 등), 키, 정책, 사용량 측정 정보는 모두 Arcium의 암호화된 공유 상태 내에 저장됩니다. Arcium은 ACL 자체를 유출하지 않으면서도, 누가, 언제, 어떤 라이선스나 유료 정책에 따라 무엇을 복호화할 수 있는지를 엄격하게 관리합니다.

예시: 한 기업이 여러 파트너와 암호화된 데이터 세트를 공유합니다. 중앙 서버에 의존하는 대신, 각 파트너의 복호화 권한은 Arcium을 통해 관리됩니다. 접근 권한은 일주일 후 만료되거나, 결제 후에만 해제되거나, 사용량에 따라 과금될 수 있으며, 이 모든 과정은 암호화를 통해 강제 적용됩니다. 일단 도입되면, 이는 데이터 라이선싱, SaaS 배포, 기업용 파일 공유를 위한 필수적인 B2B 인프라로 자리 잡게 됩니다.

개인 구독

액세스 제어가 ‘대상’에 초점을 맞춘다면, 구독은 ‘관계’에 초점을 맞춥니다. 비공개 구독은 구독 상태를 온체인에서 암호화하여 보관하며, Arcium은 누가 구독 중인지, 어떤 등급에 속하는지, 그리고 결제 상태가 정상인지 여부를 관리합니다. 결제는 기밀 전송 방식을 사용하여 금액과 거래 상대방을 숨기며, 사용자가 소유한 프로토콜 계정은 구독 상태를 비공개로 유지 및 업데이트합니다.

예시: 한 DeFi 앱이 프리미엄 전략 등급을 제공합니다. 사용자는 정기적인 비공개 이체를 통해 요금을 지불하며, 구독 상태는 Arcium 내에서 업데이트됩니다. 앱은 이 상태를 확인하여 접근 권한을 부여하지만, 누가 구독했는지, 얼마나 오래 활동해 왔는지, 얼마를 지불하는지는 누구도 알 수 없습니다. 이는 Stripe나 Patreon을 암호화된 기본 구성 요소로 재구성한 것으로, 제작자와 앱에 감시 없는 구독 서비스를 제공합니다.

비공개 연락처 찾기

대부분의지갑 앱과 소셜 앱은 네트워크 효과를 필요로 합니다. 즉, 이미 해당 앱을 사용하고 있는 친구나 지인을 쉽게 찾을 수 있을 때 그 가치가 더 커집니다. 문제는 기존의 연락처 검색 방식이 주소록이나 팔로워 목록 전체를 업로드해야 한다는 점인데, 이로 인해 해당 앱에 가입하지 않은 사람들의 민감한 정보가 유출될 수 있습니다.

Arcium을 사용하면 이 과정을 비공개로 진행할 수 있습니다. 암호화된 집합 교차 연산을 통해 시스템은 전체 연락처 목록을 공개하지 않은 채 사용자의 연락처를 앱 사용자 데이터베이스와 비교합니다. 사용자는 일치하는 연락처만 확인할 수 있으며, 일치하지 않는 연락처는 숨겨집니다. 이를 통해 가입 절차가 더욱 원활해지고 신뢰도도 높아집니다. 사용자들이 인맥을 형성하기 위해 자신의 연락처를 공개할 필요가 없기 때문입니다. 이는 서비스 성장에 중요한 기능이지만, 그 자체로 독립된 제품은 아닙니다.

비공개 메시지 및 이메일

시장은 이미 포화 상태이며, 진정한 문제는 배포에 있습니다. 제품에 통신 기능을 이미 구축하고 있다면, Arcium은 정책 기반 접근 제어와 보관 증명을 갖춘 온체인 종단 간(E2E) 통신을 제공합니다. 독립형 솔루션으로는 어려움이 따르지만, 내장형 기능으로 활용하면 사용자들의 충성도를 높일 수 있습니다.

익명 고백 & 비밀 소개팅

재미있고 입소문이 잘 나며, 암호화된 매칭 및 적합성 증명을 보여주기에 안성맞춤입니다. Arcium에서는 신원이나 임베딩 정보를 노출하지 않고도 회원 자격을 확인하고 선호도를 매칭할 수 있습니다. 막대한 수익보다는 대중의 관심을 기대해 주세요.

복구 기능이 포함된 비밀번호 보안 저장

프로그래밍 가능한 복구 정책을 지원하는 MPC 기반 금고. Arcium은 샤드를 보관하고 정책 로직을 비공개적으로 적용합니다. 이는 신뢰할 수 있는 데모이자 지갑을 위한 탄탄한 기능이지만, 기존 강자들을 상대로 단독으로 승부하기는 어렵습니다.

‍

C-SPL 응용 분야

프로그램에서도 C-SPL을 활성화할 수 있어, 애플리케이션의 기밀성 관리를 훨씬 간편하게 할 수 있습니다.

비공개 대출/차입 (대출 또는 차입 금액을 다른 사람이 볼 수 없음), 비공개 무기물 거래 (외부인은 거래 금액을 볼 수 없으나, 매수/매도 시점은 확인할 수 있음), 거래도 마찬가지

비공개 온체인 소매 및 쇼핑

스테이블코인의 사용이 급속히 확산되고 있으며, 이를 일상적인 소매 결제에 활용하는 것은 합리적인 선택입니다. 문제는 온체인 거래가 완전히 투명하게 이루어지기 때문에, 잔액과 소비 습관이 이를 지켜보는 누구에게나 노출된다는 점입니다.

Arcium과 C-SPL은 누구나 USDC와 같은 기존 스테이블코인을 비공개 버전으로 래핑하여 직접 결제할 수 있도록 함으로써 이 문제를 해결합니다. 잔액과 거래 내역은 온체인에서 암호화된 상태로 유지되어, 소비자를 감시, 원치 않는 정보 노출 및 악의적인 마케팅으로부터 보호하는 동시에 스테이블코인이 허용되는 모든 곳에서 원활한 비공개 결제가 가능하도록 합니다.

온체인 급여 및 보상 

현재 급여 지급 시스템은 구식 인프라를 기반으로 운영되고 있으며, 국경을 넘는 급여 지급은 여러 공급업체를 거치며 처리되다 보니 지연과 높은 수수료가 발생하고 있습니다. 스테이블코인은 즉시 결제를 가능하게 하고, 기업들이 여러 계좌와 통화를 번갈아 관리하는 대신 단일 유동성 풀을 통해 운영할 수 있도록 함으로써 이러한 문제 대부분을 해결합니다.

Arcium과 C-SPL은 급여 지급 과정을 비공개로 전환함으로써 이 기능을 한 단계 더 발전시켰습니다. USDC와 같은 모든 스테이블코인은 비공개 버전으로 래핑되어 직원들에게 직접 지급될 수 있습니다. 잔액, 지급 금액 및 날짜는 온체인에서 암호화된 상태로 유지됩니다.

이를 통해 기업과 근로자는 민감한 급여 데이터를 노출하지 않으면서도 온체인 급여 처리의 효율성을 누릴 수 있으며, 급여 정보가 대중의 시선이나 원치 않는 추적으로부터 안전하게 보호됩니다.

‍

인공지능 / 머신러닝

Arcium의 AI 최적화 프로토콜인 Manticore는 메인넷 출시 직후 공개될 예정입니다. 원래 인퍼(Inpher)로부터 인수한 후 에서 인수하여 아르시움 팀이 추가 개발한 만티코어는 차세대 프라이버시 보호 AI 애플리케이션의 길을 열어주며, 다음과 같은 사용 사례를 가능하게 합니다:

암호화된 RAG

RAG(검색 강화 생성) 은 기본적으로 검색이 가능한 기억 장치를 갖춘 AI입니다. 이 기술은 모델이 학습된 데이터에만 의존하는 대신, 외부 지식 기반(문서, 메모, 데이터베이스 등)에서 정보를 검색하여 가장 관련성 높은 내용을 추출한 뒤, 이를 답변 시 맥락으로 활용합니다.

일반적으로 RAG를 수행할 때 시스템은 사용자의 검색어와 검색 대상 문서를 모두 확인합니다. Arcium의 기밀 RAG 기능을 사용하면 저장된 데이터와 검색어 모두 암호화된 상태로 유지됩니다. 네트워크는 원본 텍스트를 전혀 확인하지 않고도 (코사인 유사도를 사용하여) 어떤 문서가 가장 유사한지 파악할 수 있습니다. 그 후 결과의 암호 해독은 사용자만이 수행합니다.

예시:
환자 기록이 방대하게 보관된 병원을 상상해 보세요. 의사들은 현재 진료 중인 환자와 유사한 사례를 찾기 위해 이 데이터를 검색하고자 합니다. 일반적인 RAG의 경우, 검색을 수행하는 시스템은 쿼리와 기록 모두를 볼 수 있습니다. 반면 기밀 RAG를 사용하면 병원은 환자 개인 정보를 누구에게도 노출하지 않고—심지어 계산을 수행하는 네트워크조차도—이러한 검색을 수행할 수 있습니다.

암호화된 AI 훈련

AI 모델의 성능은 훈련에 사용된 데이터의 질에 좌우되지만, 가장 가치 있는 데이터 세트(의료, 금융, 기업 관련 데이터 등)는 기밀성이 매우 높습니다. Arcium을 사용하면 여러 당사자가 암호화된 데이터로 직접 모델을 훈련할 수 있어, 누구도 원본 입력 데이터를 볼 수 없도록 보장합니다. 예를 들어, 제약 회사는 환자의 DNA 서열을 노출하지 않고도 유전체 데이터로 모델을 훈련할 수 있어, 개인정보를 보호하면서도 데이터의 가치를 최대한 활용할 수 있습니다.

협업 기반 암호화 AI 훈련

여러 기관이 AI 모델을 공동으로 훈련하고 싶지만 데이터를 직접 공유할 수 없는 경우, Arcium을 통해 각 기관은 암호화된 데이터 세트를 공유 훈련 프로세스에 제공할 수 있습니다. 각 참여 기관의 데이터는 비공개로 유지되지만, 모델은 통합된 지식의 혜택을 누리게 됩니다. 구체적인 예로, 여러 은행이 사기 탐지 모델을 공동으로 훈련하는 경우를 들 수 있습니다. 이 경우 각 은행의 고객 데이터는 기밀로 유지되면서도 더 광범위한 패턴을 학습할 수 있습니다.

ML 예측

기계 학습 예측을 수행하려면 대개 외부 서버에 호스팅된 모델로 데이터를 전송해야 하는데, 이 과정에서 민감한 입력 데이터가 노출될 위험이 있습니다. Arcium을 사용하면 사용자는 암호화된 데이터를 예측에 활용할 수 있으며, 모델의 출력 결과 역시 사용자가 로컬에서 복호화할 때까지 암호화된 상태로 유지됩니다. 이를 통해 서비스 제공자에게 환자의 입력 데이터나 결과를 공개하지 않고도 모델이 기밀 의료 검사 결과를 분석하는 등의 시나리오가 가능해집니다.

SLM(소규모 언어 모델)에서의 암호화 AI 추론

소형 언어 모델(SLM)은 특정 작업에 최적화된 경량 AI 모델입니다. Arcium을 사용하면 암호화된 입력 데이터에 대해 추론을 수행할 수 있으므로, 기업은 사용자 데이터를 직접 확인하지 않고도 SLM을 배포할 수 있습니다. 예를 들어, 금융 회사는 고객 포트폴리오를 분석하도록 훈련된 암호화된 챗봇을 제공할 수 있습니다. 고객이 비공개 질문을 하면 모델은 암호화된 입력 데이터를 기반으로 작동하며, 암호가 해독된 답변은 해당 고객만 확인할 수 있습니다.

AI 애플리케이션에 대해 논의하고, Arcium을 통합하여 기능을 강화할 수 있는 방법을 알아보시려면 언제든지 연락 주시기 바랍니다.

핵심 요약

지금 당장 실질적인 성과를 내고 싶다면, 투명성이 걸림돌이 되고 개인정보 보호가 해결의 열쇠가 되는 분야에서 사업을 구축하십시오. 암호화된 연산이 새로운 시장 우위를 창출하는 분야, 즉 개인정보 보호가 단순한 기능이 아니라 수익 창출과 경쟁 우위의 토대가 되는 분야에 집중하십시오.

Arcium은 이러한 모든 방향으로 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다. 애플리케이션은 간단한 형태로 시작해 프로젝트가 성장함에 따라 새로운 기능을 추가하며 점차 확장해 나갈 수 있습니다. Arcium 기반으로 구축된 모든 앱은 본질적으로 체인 독립적입니다. 현재 Solana에서 운영 중이지만, 네트워크가 이더리움 및 그 외의 플랫폼으로 확장되더라도 모든 애플리케이션은 호환성을 유지할 것입니다.

‍

저희는 Arcium으로 구축된 다양한 애플리케이션의 코드 예제를 지속적으로 업데이트하여 제공하는 예제 저장소를 운영하고 있습니다. 이 저장소는 사용 사례와 참조 구현을 모아둔 디렉토리 역할을 하며, 해당 애플리케이션을 어떻게 구축하고 확장할 수 있는지 보여줍니다. 개발자분들께 훌륭한 출발점이 될 것입니다: https://github.com/arcium-hq/examples