Monad (MON)은(는) 내부 AI 시스템을 구축해 스마트 컨트랙트 버그를 개당 약 100달러의 비용으로 탐지하고 검증하고 있으며, 잠긴 자본은 4억 달러를 넘어섰다.
핵심 포인트:
- Monad 보안 팀은 스마트 컨트랙트 취약점을 찾아 검증하는 Bugfinder라는 AI 도구를 구축했다.
- 이 시스템은 공격적인 스캐닝과 독립적인 검증 단계를 분리해, 자동화 도구가 겪는 과도한 오탐 문제를 줄인다.
- 메인넷 출시 6개월 만에 Monad의 총 예치 자산(TVL)이 4억 달러를 넘긴 시점에 이 도구가 공개됐다.
Monad Bugfinder, 취약점 겨냥
Monad 재단 보안 팀은 네트워크의 실행 클라이언트와 합의 클라이언트의 취약점을 찾기 위해, 약 한 달간 개발한 Bugfinder라는 내부 AI 보조 시스템을 배포했다.
이 도구는 코드를 검토하는 챗봇이라기보다 자동화된 리서치 파이프라인에 가깝게 작동한다.
잠재적인 익스플로잇 단서를 대량으로 생성한 뒤, 여러 단계의 검증을 거쳐 오탐을 걸러내고, 최종적으로 확인된 버그와 보고서 목록으로 좁혀 나간다.
Monad의 보안 엔지니어인 Antonio Viggiano는 확인된 이슈 하나당 약 100달러의 API 크레딧이 든다고 밝혔다. 그는 발견 단계와 검증 단계를 분리하는 설계가 중요하다며, 이를 통해 에이전트가 더 공격적으로 스캔하되, 별도의 단계에서 해당 결함이 실제로 악용 가능한지 독립적으로 확인할 수 있다고 강조했다.
공동 창업자 Keone Hon은 X에서 이 작업을 칭찬하며, 팀이 네트워크를 어떻게 방어하는지에 대한 통찰력 있는 사례라고 평가했다.
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Viggiano, 오탐 문제 지적
이 접근 방식은 블록체인 보안 분야의 더 넓은 변화를 보여준다. 방어자들이 공격자들이 사용하는 AI 도구와 속도를 맞추기 위해 경쟁하고 있는 것이다.
팀이 인용한 독립 연구에 따르면, 2025년에 일어날 블록체인 익스플로잇의 절반 이상은 현재의 AI 에이전트만으로도 자율적으로 수행될 수 있었을 것이라는 분석이 있다.
프런티어 모델의 성능은 크게 개선됐다. 팀은 핵심 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 해결된 이슈 비율이 2024년 말 약 3분의 1 수준에서 2026년 초에는 약 80%까지 상승했다고 지적했다.
이 개선은 중요하다. 자동화 보안 도구의 핵심 약점이 여전히 높은 오탐 비율이기 때문이다. Viggiano의 설계는 스캐닝 단계와 독립적인 검증 단계를 분리함으로써 이 문제를 완화하려고 한다.
Monad TVL, 4억 달러 돌파
이런 보안 강화 움직임은 생태계가 빠르게 성장하는 시점에 맞물려 나타났다. Monad는 2025년 11월 메인넷을 출시한 이후, 가장 빠르게 주목받는 레이어 1 네트워크 중 하나로 떠올랐다.
총 예치 자산(TVL)은 최근 3억 5,500만 달러 수준에서 4억 달러를 돌파했다. 이 체인은 초당 최대 1만 건의 트랜잭션 처리 성능을 주장하며, 지금까지 1억 건이 넘는 트랜잭션을 처리했다고 밝힌다.
회의적인 시각도 존재한다. 네트워크에서 발생하는 수수료 수익이 하루 평균 3,000달러 미만에 머무르면서, 실제 수요가 아니라 토큰 인센티브가 수치를 끌어올리고 있는 것 아니냐는 의문이 제기되고 있다.
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