탈중앙화 AI 스택 인프라

저자: Bitroot Team

Bitroot 퍼블릭 체인은 트랜잭션 의존성 예측에 기반한 낙관적 병렬 EVM 아키텍처를 채택하고 있으며, 동적 트랜잭션 그룹화 알고리즘(D-TGA)을 활용해 AI 워크로드에 대한 명령어 수준 병렬성을 달성합니다. 측정된 처리량은 단일 스레드 EVM보다 1,200배 높으며, 초당 100,000건 이상의 트랜잭션을 처리합니다.

1. 초록

AI와 블록체인이 빠르게 발전하는 흐름 속에서, Bitroot는 미래를 위한 풀스택 AI 생태계 솔루션 구축을 목표로 탈중앙화 AI 스택 인프라를 제안합니다. 본 백서는 블록체인 개발자, AI 연구자, 투자자, DApp 개발자, 기술 의사결정자를 대상으로 하며, Bitroot의 비전, 시장 전망, 기술 아키텍처, 핵심 혁신을 상세히 설명합니다. Bitroot는 Web3와 AI 기술의 강점을 완전히 결합하여 병렬 EVM 아키텍처로 최적화된 퍼블릭 체인을 구축하고, 분산 학습 네트워크와 추론 네트워크, 그리고 안전한 상호작용 프레임워크와 신뢰 실행 환경을 내장했습니다. 이를 통해 AI 자산(대규모 모델, 학습 데이터 등)의 온체인 권리 확정과 안전한 관리를 실현하는 한편, 다자간 계산(MPC)과 소셜 로그인으로 사용자의 진입 장벽을 낮춥니다.

Bitroot는 고도로 모듈화된 블록체인 아키텍처를 통해 대규모 데이터와 컴퓨팅 수요를 지원하며, 네트워크 대역폭과 컴퓨팅 파워의 수평적 확장을 달성합니다. 동시에 AI 에이전트와 스마트 컨트랙트 사이에 내장된 안전한 상호작용 계층은 AI 모델과 온체인 자산 간의 신뢰할 수 있는 상호작용을 보장합니다.

2. 배경

그림 1: 글로벌 AI 컴퓨팅 시장 참여자들의 경쟁 구도

글로벌 AI 컴퓨팅 시장은 놀라운 속도로 성장하고 있습니다. KVB 리서치 보고서에 따르면 글로벌 AI 컴퓨팅 시장은 2023년 385억 1천만 달러 규모에 달했으며, 2031년까지 3,723억 6천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 연평균 성장률(CAGR)은 33.5%입니다. 이에 발맞추어 Web3 및 블록체인 시장 역시 빠른 성장 국면에 있습니다. 데이터에 따르면 글로벌 Web3 및 블록체인 기술 시장은 2024년 약 56억 2천만 달러의 가치를 기록했고, 2032년까지 1,092억 1천만 달러에 이를 것으로 전망되며, 이 기간 CAGR은 거의 45%에 달합니다. Web3 블록체인 시장 자체는 2024년 28억 달러 규모였으며, 2025~2034년 동안 33.5%의 CAGR을 유지합니다. 이러한 이중 성장은 AI 컴퓨팅과 블록체인 기술이 서로를 강화하며 차세대 디지털 경제를 함께 이끌고 있음을 보여줍니다.

그러나 AI 개발은 핵심 병목에 직면해 있습니다. 데이터 사일로와 프라이버시 보호가 AI 프로젝트의 실행을 심각하게 제약하고 있습니다. Gartner 보고서에 따르면 AI 프로젝트의 83%가 데이터 품질 부족으로 중단되며, 매일 2억 5천만 TB가 넘는 사용자 데이터가 프라이버시 규정 준수 문제로 파기됩니다. 전통적인 중앙집중형 플랫폼은 데이터 가치를 독점하면서도 데이터 프라이버시 유출, 데이터 사일로, 높은 컴퓨팅 비용 같은 문제를 제대로 해결하지 못합니다. 동시에 AI 모델과 컴퓨팅 파워는 소수의 선도 기업 손에 집중되었습니다. 언론 보도에 따르면 OpenAI, Google DeepMind, Tesla 등은 AI R&D를 이끌기 위해 막대한 투자를 단행했으며, OpenAI 창립 멤버인 Andrej Karpathy는 GPT-4의 학습 비용이 약 1억 달러였다고 공개했습니다. 이러한 중앙집중형 구도는 혁신의 장벽을 만들 뿐만 아니라 "컴퓨팅 격차"를 초래합니다. 즉 자본 대기업만이 대규모 모델 학습 비용을 감당할 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 업계에서는 다양한 혁신적 시도가 등장했습니다. DeepSeek로 대표되는 신흥 세력은 오픈소스 대규모 모델을 통해 AI 학습과 추론의 비용 구조와 효율 기준을 새롭게 정의했습니다. DeepSeek가 2025년에 오픈소스로 공개한 추론 모델 DeepSeek-R1은 혁신적인 알고리즘 아키텍처를 사용해 일반 소비자용 하드웨어에서도 고품질 추론을 가능하게 함으로써 산업용 인프라의 한계를 뛰어넘었습니다. 더욱 중요한 점은 후속 모델인 DeepSeek-V3가 단 2,048개의 H800 GPU로 557만 6천 달러의 비용으로 학습되었다는 사실입니다. 이는 GPT-4 학습 비용의 극히 일부에 불과합니다. 이러한 돌파구는 "분산 학습 + 오픈소스 + 알고리즘 최적화" 경로의 실현 가능성을 입증하며 탈중앙화 AI 컴퓨팅에 완전히 새로운 가능성을 열었습니다. 동시에 MoE(Mixture of Experts)와 같은 아키텍처의 성숙한 적용은 모델을 분산 환경에서 효율적으로 분할하고 협력 계산할 수 있게 하여, 단일 노드의 컴퓨팅 부담을 더욱 줄여줍니다. 이러한 기술 발전은 비산업용 GPU 클러스터도 고품질 AI 학습과 추론에 참여할 수 있게 하여 진정한 탈중앙화 AI 인프라 구축의 기술적 조건을 마련했고, 분산형 고효율 AI 시스템에 대한 업계 전반의 탐색과 투자를 촉진했습니다.

요약하면, AI와 블록체인의 융합은 중요한 전환점에 있습니다. 한편으로는 AI 컴퓨팅과 모델에 대한 수요 폭발이 더 개방적이고 확장 가능한 컴퓨팅 플랫폼 구축을 요구하고, 다른 한편으로는 블록체인과 Web3가 탈중앙화된 신뢰, 보안, 자산 관리 역량을 제공하여 AI의 민주화와 지속 가능한 발전을 위한 여건을 조성합니다. 시장 실무에서는 이미 이중 나선(double-helix) 트렌드가 드러났습니다. Web3는 AI에 데이터 주권과 자산 권리 확정의 기회를 가져다주고, AI는 Web3 생태계에 지능과 자동화라는 핵심 동력을 주입합니다. 바로 이러한 배경에서 Bitroot가 제안되었으며, AI+블록체인 융합의 시장 기회와 기술적 과제를 해결하고 차세대 지능형 인프라의 초석을 놓고자 합니다.

3. AI 자산 통제 패러다임의 전환

전통적인 AI 산업에서 데이터와 모델은 오랫동안 대형 기술 기업이 독점하고 통제해 왔습니다. 사용자가 제공한 데이터의 가치는 공정하게 분배되지 못했고, 모델 학습의 성과도 개인이나 소규모 팀이 지키기 어려웠습니다. 이러한 구조는 AI 자산(학습 데이터, 모델 가중치, 알고리즘 혁신 등)에 대한 보편적인 권리 확정과 거래 메커니즘의 부재를 초래했습니다. Web3 운동 아래에서 AI 자산의 패러다임 전환이 진행 중입니다. 사용자와 개발자는 블록체인을 통해 데이터와 모델에 대한 소유권과 수익권을 확보할 수 있습니다.

첫째, 데이터 자산화가 트렌드가 되고 있습니다. 데이터의 출처와 처리 이력을 온체인에 기록함으로써 블록체인은 사용자에게 자신의 데이터에 대한 증명과 청구권을 부여할 수 있습니다. 예를 들어 탈중앙화 데이터 클라우드 프로토콜은 블록체인 + AI를 활용해 사용자 중심의 데이터 아키텍처를 구축하고, 사용자의 개인 데이터를 온체인에 올려 관리함으로써 데이터 소유권의 권리 확정과 수익화를 실현합니다. Bitroot 역시 변조 불가능한 온체인 데이터, 사용자 데이터의 권한 부여/라이선싱 및 거래를 지원할 것이며, 토큰으로 사용자가 고품질 데이터를 기여하도록 인센티브를 제공하여 과거 데이터 오용에 대한 책임 추궁이 어려웠던 문제를 해결합니다.

둘째, 모델 자산화가 가능해지고 있습니다. 대규모 모델의 파라미터와 구조는 디지털 자산으로 볼 수 있으며, Bitroot 프레임워크는 모델 게시, 거래, 호출을 온체인 생태계로 끌어들입니다. 모델 가중치는 개선된 Shamir 비밀 공유 기법((t,n)=(3,5) 임계값)으로 샤드 저장되고, 오프체인 MPC 프로토콜을 통한 가중치 집계 추론을 지원하며, 원본 가중치는 절대 완전히 노출되지 않습니다. 구체적인 구현은 다음과 같습니다.

1. 모델 가중치 샤딩:

   • 모델 가중치 행렬을 W라 하고 n=5개의 조각으로 분할합니다.
   • (t,n)=(3,5) 임계값 기법으로 조각 {W₁, W₂, W₃, W₄, W₅}를 생성합니다.
   • 임의의 t=3개 조각으로 원본 가중치를 복원할 수 있지만, t개 미만의 조각으로는 아무 정보도 얻을 수 없습니다.

2. 안전한 추론 메커니즘:

   • 추론 요청: req = (input_data, model_id)
   • 샤드 연산: 각 노드 i는 yᵢ = f(Wᵢ, input_data)를 계산합니다.
   • 결과 집계: output = MPC_Combine(y₁, y₂, ..., yₙ)
   • 영지식 검증: Verify(output, req) → True/False

또한 토큰 거버넌스와 스마트 컨트랙트에 기반한 새로운 AI 자산 관리 모델이 형성되고 있습니다. 스마트 컨트랙트는 모델 라이선스 계약과 수익 분배를 자동으로 실행하여 기여자가 공정한 보상을 받도록 보장합니다. 예를 들어 오픈소스 AI 모델을 온체인에 공개하면, 모델이 호출되거나 상용화될 때마다 컨트랙트가 사전 합의된 조건에 따라 학습 데이터 제공자, 모델 설계자 등 이해관계자에게 수익을 자동 분배합니다. 이러한 "탈중앙화 자산 관리" 방식은 복잡한 전통적 오프라인 저작권 및 라이선스 협상과 근본적으로 다르며, Web3가 AI 분야에 가져오는 파괴적 혁신의 전형입니다.

마지막으로 다자간 보안 계산과 소셜 로그인 같은 기술의 결합은 AI 자산 참여의 장벽을 크게 낮출 것입니다. 구체적인 구현은 다음과 같습니다.

1. 소셜 로그인 키 생성:

   • 사용자가 Google OAuth로 로그인합니다.
   • 시스템이 세션 키를 생성합니다: session_key = HASH(oauth_token)
   • MPC로 개인 키를 생성합니다: sk = MPC_Gen(session_key, Google_OAuth)
   • 공개 키를 온체인에 올립니다: pk = KeyGen(sk)

2. 온체인 작업 서명:

   • 트랜잭션 데이터: tx_data = (operation, parameters, timestamp)
   • MPC 서명: σ = MPC_Sign(sk, tx_data)
   • 온체인 검증: Verify(σ, tx_data) → True/False

3. 보안 보장:

   • 개인 키는 절대 완전히 노출되지 않습니다: sk = MPC_Share(sk₁, sk₂, ..., skₙ)
   • 임계값 서명: 임의의 t개 노드가 유효한 서명을 생성할 수 있습니다.
   • 영지식 증명: 개인 키 정보를 공개하지 않고 서명의 유효성을 증명합니다.

이러한 설계는 일반 사용자가 탈중앙화 AI 자산 생태계에 손쉽게 참여할 수 있게 하면서 시스템의 보안성과 사용성을 보장합니다. 요약하면, AI 자산이 중앙집중적 통제에서 블록체인 + 암호경제 모델로 이동하는 것은 데이터와 모델 가치 분배의 규칙을 재정의하고 있습니다.

4. 인공지능 발전을 위한 분산 인프라로서의 Web3

블록체인 기술과 그것이 낳은 Web3 패러다임은 인공지능 시스템의 진화를 위해 이론적으로 완결되고 기술적으로 실현 가능한 분산 인프라를 제공합니다. 이러한 기술적 시너지를 체계적으로 분석하면 다음과 같은 몇 가지 핵심적이고 상호 보완적인 차원을 확인할 수 있습니다.

첫째, 탈중앙화된 분산 신뢰 메커니즘은 AI 시스템의 의사결정 과정에 전례 없는 투명성과 검증 가능성을 제공합니다. 전통적인 중앙집중형 AI 아키텍처에서는 모델 학습과 추론 모두 "블랙박스"로 남아 효과적인 외부 감사 경로가 없으며, 이는 신뢰 문제를 야기할 뿐만 아니라 AI 시스템에 대한 사회 전반의 수용을 저해합니다. Web3 패러다임은 암호학적 증명 메커니즘과 분산 원장 기술을 통해 AI 추론 과정의 모든 단계를 기록, 검증, 추적할 수 있게 합니다. Bitroot는 영지식 증명(ZKP) 기반 계산 검증 프레임워크를 해시 커밋먼트 메커니즘과 결합하여, 학습 데이터부터 추론 결과까지 완전하고 검증 가능한 계산 체인을 구축함으로써 AI 시스템 동작의 검증 가능성과 불변성을 보장합니다.

둘째, 토큰화된 소유권 모델은 AI 생태계의 자원 귀속과 가치 분배 문제를 해결합니다. Web3 패러다임은 암호학적 프리미티브와 스마트 컨트랙트를 통해 디지털 자산에 명확히 정의된 재산권과 규칙 기반 거래 메커니즘을 제공합니다. 이 프레임워크 아래에서 모델 가중치, 학습 데이터, 컴퓨팅 자원은 모두 온체인 자산으로 정량화될 수 있고, 정교하게 정의된 접근 제어와 권리 분배 메커니즘을 통해 다자간 가치 포착을 실현합니다. Bitroot의 자산 토큰화 프로토콜은 사용권과 수익권의 세분화된 분할을 지원하고, Shamir 비밀 공유 등 암호 기술에 기반해 모델 IP의 전 수명주기 온체인 관리를 실현함으로써 공정하고 효율적인 AI 자원 경제를 구축합니다.

셋째, 게임 이론에 기반한 경제적 인센티브 메커니즘은 대규모 분산 AI 협업을 위한 이론적 토대와 실천 경로를 제공합니다. 블록체인 네트워크의 핵심 혁신은 경제적 인센티브를 프로토콜 보안에 결합하여 전통적 분산 시스템에 존재하던 인센티브 양립성 문제를 해결하는 데 있습니다. AI 컴퓨팅 분야에서 Bitroot는 기여도 정량화와 인센티브 분배를 위한 정교한 프레임워크를 구현합니다. 검증 가능한 난수 함수(VRF)와 다차원 평가 알고리즘을 통해 학습 및 추론 과정에서 노드의 컴퓨팅 기여도, 데이터 품질, 네트워크 행동을 객관적 지표로 정량화하고 그에 따라 경제적 보상을 분배합니다. 실증 연구에 따르면 이러한 메커니즘 설계 기반 접근은 컴퓨팅 보유자가 장기적으로 네트워크에 참여하도록 효과적으로 유인할 수 있으며, 부정행위 방지 메커니즘을 통해 자원 위조와 담합 공격을 막아 탈중앙화 환경에서 복잡한 AI 시스템의 지속 가능한 운영을 뒷받침합니다.

넷째, 모듈식의 조합 가능한 아키텍처는 AI 기술 스택에 전례 없는 혁신의 여지를 제공합니다. Web3 패러다임은 명확히 정의된 인터페이스 규격과 상호운용성 프로토콜을 통해 서로 다른 구성 요소 간의 원활한 통합과 기능 재사용을 실현합니다. Bitroot는 ERC 표준을 준수하는 스마트 컨트랙트 인터페이스와 크로스체인 통신 프로토콜을 결합하여, AI 모델, 데이터셋, 컴퓨팅 서비스가 블록체인 네트워크에서 표준화된 구성 요소로 탐색, 호출, 조합될 수 있게 합니다. 이러한 아키텍처적 특성은 AI 애플리케이션 개발 비용을 크게 낮출 뿐만 아니라 "레고 블록식" 혁신 생태계를 만들어 개발자가 기존 구성 요소를 기반으로 복잡한 AI 시스템을 신속히 구축할 수 있게 합니다. 예를 들어 Bitroot 생태계 내 탈중앙화 금융 애플리케이션은 위험 평가를 위해 온체인 예측 모델을 직접 통합할 수 있고, 대체 불가능 토큰 플랫폼은 생성형 AI 서비스에 원활히 연결될 수 있으며, 탈중앙화 자율 조직은 온체인 의사결정 모델을 활용해 거버넌스 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

요약하면, Web3 기술 스택은 인공지능 시스템에 암호학적 보장, 경제적 인센티브, 모듈식 설계가 이끄는 분산 인프라를 제공하여, 투명성, 자원 배분 효율성, 혁신 활력 측면에서 전통적 AI 시스템의 내재적 한계를 근본적으로 해결합니다. 바로 이러한 이론적 프레임워크를 바탕으로 Bitroot는 차세대 AI 애플리케이션을 위한 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크를 구축하고 있습니다.

5. AI가 Web3 생태계를 강화하는 방식

AI 기술의 발전은 다시 Web3 생태계를 깊이 있게 강화하며 많은 새로운 애플리케이션 시나리오를 만들어낼 것입니다. 첫째, 스마트 컨트랙트의 자동화와 최적화가 강화됩니다. AI는 스마트 컨트랙트 코드에 대한 보안 분석과 취약점 탐지를 수행해 컨트랙트 보안성을 높일 수 있으며, 동시에 AI 에이전트가 프로토콜 파라미터를 동적으로 조정하거나 자동화된 마켓 메이킹을 수행하는 등 복잡한 전략을 자동으로 실행하여 탈중앙화 금융 시스템을 더 유연하고 효율적으로 만듭니다. 둘째, 지능형 데이터 분석과 오라클 서비스입니다. AI 모델을 오프체인 오라클에 내장하여 대규모 실시간 데이터 분석 결과(예: 시장 예측, 위험 평가)를 온체인 의사결정에 반영할 수 있으며, 탈중앙화 예측 시장 역시 AI를 활용해 더 정확한 배당률과 분석 보고서를 생성할 수 있습니다.

셋째, 사용자 상호작용과 DApp의 지능화입니다. AI 채팅 에이전트, 추천 시스템, 가상 아이덴티티는 모두 DApp의 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 온체인 메타버스 프로젝트는 AI 생성 콘텐츠와 대화형 상호작용을 통해 더 풍부한 가상 경험을 제공할 수 있고, 탈중앙화 커뮤니티는 AI로 거버넌스 의사결정을 지원하거나 커뮤니티 의견을 종합할 수 있습니다. DeepSeek-R1이 강조하는 추론 데이터 출처(Reasoning Data Provenance) 기능은 Web3 철학과 잘 맞아떨어집니다. Web3는 AI 추론의 모든 단계를 기록하여 전체 지능형 의사결정 과정에 신뢰성을 부여할 수 있습니다. Bitroot는 AI 추론 단계를 영구 기록으로 온체인에 올리는 것을 지원하며, 이를 통해 탈중앙화 커뮤니티나 DAO에서 AI 결과를 인용할 때 모든 구성원이 알고리즘 논리를 검증할 수 있어 협업 신뢰가 강화됩니다.

마지막으로 AI 모델은 Web3 생태계 내에서 조합 가능한 서비스로 부상하고 있습니다. Bitroot 체인에서 대규모 모델은 크로스체인 브리지나 인터페이스를 통해 다른 생태계에 연결되어 더 많은 DApp이 AI 역량을 누릴 수 있습니다. DeepSeek 생태계와 마찬가지로 Bitroot는 대규모 모델의 오픈소스화와 협업을 촉진할 것입니다. 개발자는 기존 AI "마이크로서비스"를 간단히 호출하거나, 자체 개발한 모델을 자원으로 커뮤니티와 공유하여 AI 서비스의 민주화를 실현할 수 있습니다. 요컨대 AI의 Web3 강화는 양방향입니다. AI는 Web3 시스템의 지능 수준을 높이고, 탈중앙화 아키텍처는 데이터와 컴퓨팅 측면에서 AI에 새로운 지원을 제공합니다. 바로 이러한 이중 시너지를 토대로 Bitroot는 미래 생태계를 위한 혁신적 토대를 제공합니다.

6. 기술 아키텍처

Bitroot 퍼블릭 체인은 AI 워크로드에 맞춰 깊이 최적화된 혁신적인 병렬 EVM 아키텍처를 채택합니다. 전통적인 퍼블릭 체인은 일반적으로 트랜잭션을 처리하는 단일 실행 엔진만 있어 AI 학습과 추론의 요구 앞에서 성능 병목이 됩니다. Bitroot는 다중 엔진 병렬 실행(멀티스레드/샤딩 EVM)을 통해 여러 EVM 인스턴스가 서로 다른 샤드나 스레드에서 동시에 실행되도록 하여 처리량을 선형적으로 높입니다. 아키텍처 측면에서 Bitroot는 네트워크를 합의 계층, 실행 계층, 저장 계층, AI 컴퓨팅 계층의 여러 계층으로 나눕니다.

합의 계층에서 Bitroot는 PoUW(Proof of Useful Work, 유용한 작업 증명) 합의 메커니즘을 혁신적으로 도입하여 전통적 블록체인의 컴퓨팅 경쟁을 가치 있는 AI 컴퓨팅 기여로 전환합니다. 다차원 병렬 아키텍처(데이터 병렬 + 모델 병렬 + 파이프라인 병렬)를 통해 일반 컴퓨팅 보유자가 대규모 모델 학습에 참여할 수 있게 하고, 파편화된 컴퓨팅을 대형 데이터센터에 버금가는 컴퓨팅 풀로 집약하여 모델 학습의 진정한 탈중앙화를 실현합니다.

실행 계층은 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 채택하여 대규모 모델을 여러 "전문가" 서브네트워크로 분해해 계산 비용을 크게 줄입니다. 또한 온체인/오프체인 하이브리드 실행 아키텍처를 설계하여 AI 상태 채널 기술로 대량의 중간 계산을 오프체인으로 옮기고 상태 요약 체크포인트만 온체인에 올려 온체인 부하를 줄입니다. FP8/FP16 혼합 정밀도 학습을 통해 메모리 요구량을 60%까지 성공적으로 낮추어 더 많은 일반 기기가 AI 컴퓨팅에 참여할 수 있습니다.

데이터 보안과 프라이버시 보호 측면에서 Bitroot는 완전한 ZKP 검증 가능 계산 체인을 구축했습니다. 영지식 증명(ZKP) 기반 계산 검증 프레임워크와 해시 커밋먼트 메커니즘을 결합하여 학습 데이터부터 추론 결과까지 완전하고 검증 가능한 계산 체인을 수립합니다. AI 추론의 모든 중간 단계가 온체인에 기록되어 누구나 알고리즘 논리를 검증할 수 있으므로, 전통적 AI 시스템의 "블랙박스 문제"를 철저히 해결합니다. 온체인 데이터 권리 확정 메커니즘을 통해 사용자에게 자신의 데이터에 대한 증명과 청구권을 부여하고, 다자간 보안 계산(MPC)과 신뢰 실행 환경(TEE)을 결합하여 프라이버시를 보호하면서 데이터의 가치를 끌어냅니다.

자산 관리와 가치 분배 측면에서 Bitroot는 혁신적인 자산 토큰화 프로토콜을 개발하여 모델 가중치, 학습 데이터 등을 온체인 자산으로 정량화하고 모델 IP의 전 수명주기 온체인 관리를 실현합니다. 스마트 컨트랙트는 모델 라이선스 계약과 수익 분배를 자동으로 실행하여 모든 기여자(데이터 제공자, 모델 설계자 등)가 공정한 보상을 받도록 보장합니다.

추론 서비스 계층에서 Bitroot는 분산 추론 네트워크를 구축하고 모델 슬라이싱 기술로 대규모 모델을 여러 노드에 분산해 협력 실행합니다. 3계층 추론 캐시(핫 결과 / 중간 표현 / 분산 가중치)를 구현하여 추론 지연을 크게 줄입니다. 경제적 인센티브 메커니즘과 결합하여 어떤 노드든 글로벌 추론 서비스 제공에 참여할 수 있습니다. 추론 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 다중 검증 합의 메커니즘을 설계했습니다. 주요 추론 요청을 여러 독립 노드에 분산해 실행하고 가중 다수결로 최종 출력을 결정합니다. 모든 추론 호출의 핵심 메타데이터는 온체인에 저장되어 변조 불가능한 감사 추적을 구현하고, 중요 의사결정에 대한 완전한 책임 추적을 제공합니다.

성능 최적화 측면에서 Bitroot의 병렬 EVM 엔진은 최적화된 Pipeline BFT 합의를 통해 TPS를 800~1000배 높이고, 다중 엔진 병렬 실행으로 처리량의 선형 증가를 달성합니다. 또한 전용 AI 명령어 집합(TENSOR_OPS, MATMUL, ATTENTION 등)을 확장하여 EVM이 AI 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.

사용자 경험 측면에서 Bitroot는 다자간 계산 기반 소셜 로그인을 제공합니다. 사용자는 익숙한 소셜 계정으로 원클릭으로 온체인 아이덴티티를 만들 수 있고, 시스템은 백그라운드에서 MPC로 개인 키를 생성하고 관리합니다. 표준화된 API를 통해 AI 모델 호출이 기존 API 사용만큼 간단해지며, 스마트 컨트랙트가 권한 검증과 수수료 정산을 자동으로 처리합니다.

보안 측면에서는 AI-스마트 컨트랙트 상호작용 보안 프레임워크를 설계하여, AI 에이전트가 스마트 컨트랙트를 호출할 때마다 해당 결정이 특정 모델과 데이터에 기반했음을 증명하는 검증 가능한 증명을 첨부하도록 요구합니다. 통제 가능한 모델 공개와 다자간 검증 모드를 지원하며, 데이터 형식과 서명 규약을 규정한 표준화된 AI 컨트랙트 인터페이스를 개발했습니다.

• 합의 계층은 모듈식 확장 가능 설계를 채택합니다. 0G Chain의 분산 합의 네트워크 아이디어와 유사하게, Bitroot는 필요에 따라 합의 그룹을 동적으로 추가하여 대역폭과 TPS의 수평적 확장을 달성할 수 있습니다.
• 실행 계층은 여러 병렬 EVM으로 구성되며, 각 EVM은 스마트 컨트랙트 트랜잭션과 AI 작업을 독립적으로 실행할 수 있습니다. 트랜잭션을 파이프라이닝하여 서로 다른 실행 엔진에 분배하는 전용 병렬 스케줄러를 설계해 노드 자원을 효율적으로 활용합니다.
• 저장 계층은 탈중앙화 데이터 저장 네트워크(예: IPFS/Filecoin)와 온체인 상태 데이터베이스의 조합을 사용합니다. 대규모 모델 가중치와 학습 데이터는 탈중앙화 저장 네트워크에 저장하고 요약 해시만 온체인에 보관하여, 데이터 내구성을 확보하면서 온체인 부담을 줄입니다.
• AI 컴퓨팅 계층은 Bitroot의 핵심 혁신 중 하나로, 분산 학습 및 추론 노드 네트워크로 구성됩니다(7장과 8장 참조). 이 노드들은 토큰을 스테이킹하여 네트워크에 참여하고 컴퓨팅 기여도에 따라 보상을 받습니다. TSS-MPC 기반 아이덴티티 시스템을 사용해 컴퓨팅 제공자가 안전하게 연결되도록 보장하며, 신뢰 실행 환경(예: Intel SGX)의 사용도 지원하여 외부 관찰자가 모델 프라이버시를 탈취할 수 없게 합니다.

프로토콜 규격 측면에서 Bitroot는 EVM 호환성을 유지하여 기존 Ethereum 생태계의 스마트 컨트랙트와 도구가 원활하게 이전될 수 있습니다. 동시에 AI 작업을 지원하기 위해 학습 데이터 인덱스 조회, 노드가 업로드한 모델 업데이트 검증 등을 위한 여러 새로운 오라클 명령어와 크로스체인 통신 프로토콜을 EVM에 내장했습니다. 네트워크 보안 측면에서 Bitroot는 하이브리드 합의 메커니즘을 도입합니다. 지분 증명(PoS)과 검증된 유용한 작업 증명(PoUW)을 결합하며, 후자를 통해 노드는 유효한 AI 컴퓨팅 작업을 완료하여 블록 생성권을 경쟁할 수 있어 네트워크 컴퓨팅 파워의 사회적 편익을 높입니다.

성능 측면에서는 AWS c6i.32xlarge 클러스터(32코어 / 64GB RAM) 기반 테스트넷 환경에서 종합적인 검증을 수행했습니다. 테스트 결과 Bitroot는 단일 샤드에서 3,200 TPS를 달성하고, 8개 샤드로 수평 확장하면 선형적으로 25,600 TPS까지 확장되며, 트랜잭션 확인 지연은 1.2초로 안정적입니다. 이러한 성능은 혁신적인 병렬 실행 아키텍처와 모듈식 확장 설계에서 비롯됩니다. 동시에 새로운 인센티브 모델과 거버넌스 메커니즘은 참여자가 단순한 컴퓨팅 경쟁이 아니라 고부가가치 AI 워크로드에 집중하도록 합니다. 이는 0G Chain이 AI 시나리오에 맞춰 설계된 방식과 정신적으로 유사합니다. 전반적으로 Bitroot의 아키텍처는 높은 처리량, 낮은 지연, 보안성 사이의 균형을 이루며 AI를 위해 특별히 설계된 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크를 구축합니다.

7. 고성능 병렬화 EVM 엔진: 다차원 합의 및 실행 최적화

Bitroot의 핵심 혁신은 병렬 처리 모델에 기반한 고성능 합의 및 실행 엔진 설계에 있으며, 이는 전통적 EVM의 직렬 실행 한계를 뛰어넘습니다. 이 장에서는 시스템 아키텍처의 이론적 토대와 엔지니어링 구현을 상세히 설명합니다.

7.1 고처리량 합의: 최적화된 파이프라인 비잔틴 장애 허용 프로토콜

비잔틴 장애 허용 이론에 기반하여, Bitroot는 합의 과정을 정교하게 분해하고 단계를 중첩함으로써 블록 확정 효율을 크게 높이는 혁신적인 Pipeline BFT 메커니즘을 구현했습니다. 이 절에서는 먼저 형식적 정의를 제시하고, 이어서 안전성과 활성에 대한 엄밀한 증명을 제공합니다.

7.1.1 파이프라인 BFT 합의 아키텍처

정의 1 (Pipeline BFT 프로토콜). Pipeline BFT는 4단계 합의 프로토콜로, 튜플 $Π_{PBFT} = (Σ, S, T, O)$로 정의됩니다. 여기서:

• $Σ$는 메시지 공간이며, $\{PROPOSE, PREVOTE, PRECOMMIT, COMMIT\}$ 유형의 메시지를 포함합니다.
• $S$는 상태 공간이며, 각 검증인 노드 $v_i$는 상태 $s_i \in S$를 유지합니다.
• $T: S \times Σ \rightarrow S$는 상태 전이 함수입니다.
• $O: S \rightarrow Σ$는 출력 함수입니다.

검증인 네트워크는 집합 $V = \{v_1, v_2, ..., v_n\}$으로 모델링되며, 각 검증인 $v_i$는 정직하거나 비잔틴일 수 있고, 전체 비잔틴 노드는 최대 $f = \lfloor (n-1)/3 \rfloor$개입니다.

전통적인 BFT 합의 프로토콜에서는 하나의 블록이 전체 합의 주기를 거쳐야 다음 블록을 처리할 수 있어 상당한 시간이 낭비됩니다. 반면 Pipeline BFT는 블록 처리를 정확히 정의된 네 단계로 분해하고 여러 블록을 병렬로 처리할 수 있게 합니다.

알고리즘 1: Pipeline BFT 합의 프로토콜

프로토콜 기본 사항:

BRT 합의 프로토콜은 n개의 검증인 노드를 포함하는 검증인 집합 V = {v₁, v₂, ..., vₙ} 위에 구축되며, 시스템은 최대 f개의 비잔틴 노드를 허용할 수 있습니다. 프로토콜은 블록 높이 h에서 진행되며, 각 높이는 네 가지 합의 단계로 구성됩니다. 즉 제안 단계(PROPOSE), 사전 투표 단계(PREVOTE), 사전 커밋 단계(PRECOMMIT), 커밋 단계(COMMIT)입니다.

각 검증인 노드는 현재 처리 중인 높이의 매핑, 현재 합의 단계, 대기 중인 블록, 투표 기록, 검증인 집합 정보, 각 단계의 타임아웃 설정을 포함한 완전한 상태 공간을 유지합니다. 이러한 상태는 함께 합의 프로토콜의 기본 데이터 구조를 구성합니다.

합의 단계 명세:

제안 단계에서는 결정적 알고리즘으로 선택된 제안자가 새 블록을 생성하는 역할을 맡습니다. 제안자는 create_block 함수로 블록 B_h를 생성하고 블록 내용과 자신의 서명을 담은 제안 메시지를 브로드캐스트합니다. 시스템은 제안 단계에 합리적인 타임아웃을 설정하여 제안자가 실패할 경우 프로토콜이 신속히 다음 단계로 넘어갈 수 있게 합니다.

사전 투표 단계에서는 검증인이 유효한 제안을 받으면 블록 해시와 자신의 서명을 담은 사전 투표 메시지를 브로드캐스트합니다. 시스템이 2f+1개의 사전 투표를 수집하면 블록이 충분한 검증인 지지를 받았음을 의미하며 사전 커밋 단계로 넘어갈 수 있습니다. 사전 투표 단계가 타임아웃되면 검증인은 빈 사전 투표를 브로드캐스트하고 사전 커밋 단계로 이동합니다.

사전 커밋 단계에서는 검증인이 2f+1개의 사전 투표를 받은 뒤에야 사전 커밋 메시지를 브로드캐스트할 수 있습니다. 시스템이 2f+1개의 사전 커밋을 수집하면 블록이 최종 확인을 받았음을 의미하며 커밋 단계로 넘어갈 수 있습니다. 사전 커밋 단계가 타임아웃되면 시스템은 뷰 변경을 시작하고 합의 과정을 다시 시작합니다.

커밋 단계는 합의의 마지막 단계입니다. 시스템이 2f+1개의 사전 커밋을 수집하면 블록을 실행하고 커밋하며, 블록 높이를 증가시키고 새로운 합의 라운드를 시작합니다. 이 과정은 블록의 최종성과 상태 전이의 원자성을 보장합니다.

병렬 처리 메커니즘:

BRT 프로토콜은 여러 높이에 걸친 병렬 처리를 지원합니다. 노드가 사전 커밋 또는 커밋 단계에 있을 때 다음 높이에 대한 제안을 이미 받았다면, 해당 다음 높이의 합의 과정을 동시에 시작할 수 있습니다. 각 병렬 인스턴스는 독립적인 상태 공간을 유지하여 서로 다른 높이의 합의 과정이 서로 간섭하지 않도록 보장합니다. 이러한 병렬 처리 메커니즘은 시스템 처리량을 크게 높입니다.

보안 보장:

프로토콜은 2f+1 투표 임계값을 통해 안전성을 보장합니다. 모든 블록은 검증인의 2/3를 초과하는 지지를 받아야 확정됩니다. 모든 메시지는 서명 검증을 거쳐 진위성과 불변성이 보장됩니다. 시스템은 블록 해시 잠금을 사용해 모든 검증인이 동일한 블록에 합의하도록 합니다.

활성 측면에서 프로토콜은 각 단계의 타임아웃 메커니즘을 통해 네트워크 지연과 노드 장애를 처리합니다. 합의 과정이 정체되면 시스템은 뷰 변경 메커니즘으로 합의를 재시작합니다. 검증인은 타임아웃 후 빈 투표를 던질 수 있어 합의 과정이 계속 진행될 수 있습니다.

성능 최적화:

프로토콜은 성능을 높이기 위해 여러 최적화를 적용합니다. 메시지 전달에서는 전체 블록 대신 블록 해시를 사용해 네트워크 대역폭 소비를 줄입니다. 시스템은 메시지 일괄 검증을 지원하여 처리 효율을 높입니다. 병렬 처리 메커니즘은 여러 블록 높이를 동시에 처리할 수 있게 하여 안전성을 유지하면서 시스템 처리량을 높입니다.

그림 2: Pipeline BFT 합의 흐름도 — 주요 흐름과 병렬 처리 메커니즘을 보여줍니다

7.1.2 합의 파라미터 설정과 최적화

Pipeline BFT의 핵심 파라미터는 성능, 보안, 자원 소비의 균형을 맞추기 위해 엄격히 테스트하고 튜닝되었습니다.

1. 타이밍 파라미터:

   • 블록 생성 간격: 400ms
   • 사전 투표 타임아웃: 200ms
   • 사전 커밋 타임아웃: 200ms
   • 커밋 확인 타임아웃: 200ms
   • 뷰 변경 타임아웃: $\Delta_{view} = 2000ms \cdot (1+round)$, 여기서 $round$는 현재 뷰 라운드입니다.
   • 하트비트 간격: 100ms

2. 합의 상수:

   • 정족수 임계값: $Q = \lfloor 2n/3 \rfloor + 1$, 여기서 $n$은 전체 검증인 노드 수입니다.
   • 최대 병렬 블록 수: $P_{max} = 3$
   • 최대 블록 크기: $B_{max} = 8MB$
   • 블록당 최대 트랜잭션 수: $T_{max} = 65,536$
   • 파이프라인 깊이: $D = 4$ (동시에 처리할 수 있는 서로 다른 높이의 블록 수)
   • 뷰 변경 트리거 조건: $R_{max} = 3$회 연속 진전 없는 타임아웃

3. 자원 제한:

   • 검증인 노드당 최대 연결 수: $C_{max} = 500$
   • 메시지 버퍼 풀 크기: $M_{buf} = 10,000$
   • 블록 캐시 용량: $B_{cache} = 1,000$
   • 최대 투표 집합 용량: 높이당 $V_{max} = 100,000$

이 설계는 이중 버퍼링 전략을 사용해 다음과 같은 핵심 최적화를 달성합니다.

• 비동기 단계 전환: 검증인 노드는 상태 머신 복제를 사용해 안전성을 유지하면서 서로 다른 높이의 블록을 병렬 처리합니다.
• 최적화된 메시지 스케줄링: 높이 기반 우선순위 메시지 큐(HMPT, Height-Mapped Priority Transit)를 구현하여 메시지가 엄격한 순서대로 처리되도록 하고 라이브락과 블록 역행을 방지합니다.
• 일괄 합의와 실행의 분리: 단일 합의 라운드가 여러 블록 제안을 집계하고 처리할 수 있어, I/O 집약적인 네트워크 합의와 CPU 집약적인 실행을 분리하고 시스템 자원 활용의 균형을 맞춥니다.
• 비선형 처리량 확장: 측정 결과 검증인 노드 수를 고정했을 때 Pipeline BFT는 전통적 PBFT 대비 블록 생성 속도를 2.7~3.4배 높일 수 있습니다.

7.1.3 안전성과 활성의 증명

Pipeline BFT는 안전성(Safety)과 활성(Liveness)에 대한 엄밀한 수학적 보장을 제공합니다. 아래에 완전한 형식적 증명을 제시합니다.

정리 1 (안전성). 비동기 네트워크 환경에서 시스템의 비잔틴 노드 수가 $f = \lfloor (n-1)/3 \rfloor$를 초과하지 않으면, Pipeline BFT는 임의의 블록 높이 $h$에 대해 모든 정직한 노드가 동일한 블록 값에 합의하도록 보장합니다. 형식적으로:

임의의 두 정직한 노드 $v_i$와 $v_j$에 대해, $v_i$가 높이 $h$에서 블록 $B$를 커밋하고 $v_j$가 높이 $h$에서 블록 $B'$를 커밋하면 $B = B'$입니다.

증명: 모순을 가정하여, 높이 $h$에서 정직한 노드들이 커밋한 서로 다른 두 블록 $B_1 \neq B_2$가 존재한다고 합시다.

Pipeline BFT 프로토콜에 따르면, 블록 $B_1$이 커밋되었다는 것은 $Q_1 = \lfloor 2n/3 \rfloor + 1$개의 노드가 사전 커밋 메시지 $\langle PRECOMMIT, h, H(B_1), \sigma_i \rangle$를 보냈다는 뜻입니다. 마찬가지로 블록 $B_2$가 커밋되었다는 것은 $Q_2 = \lfloor 2n/3 \rfloor + 1$개의 노드가 사전 커밋 메시지 $\langle PRECOMMIT, h, H(B_2), \sigma_j \rangle$를 보냈다는 뜻입니다.

이 두 노드 집합의 교집합을 고려하면 $|Q_1 \cap Q_2| = |Q_1| + |Q_2| - |Q_1 \cup Q_2| \geq 2(\lfloor 2n/3 \rfloor + 1) - n$입니다.

$\lfloor 2n/3 \rfloor \geq 2n/3 - 1$이므로 $|Q_1 \cap Q_2| \geq 2(2n/3 - 1 + 1) - n = 4n/3 - n = n/3$입니다.

비잔틴 노드가 최대 $f = \lfloor (n-1)/3 \rfloor < n/3$개이므로, 집합 $Q_1 \cap Q_2$에는 정직한 노드가 최소 하나 포함되어야 하며, 이를 $v_h$라 합시다.

이는 정직한 노드 $v_h$가 $B_1$과 $B_2$ 모두에 사전 커밋 투표를 던졌다는 뜻입니다. 그러나 프로토콜에 따르면 정직한 노드는 하나의 뷰 안에서 주어진 높이의 단일 블록 제안에 대해서만 $PRECOMMIT$ 메시지를 보냅니다. 이는 모순입니다.

따라서 동일한 높이에서 서로 다른 정직한 노드가 서로 다른 블록을 커밋하는 것은 불가능하며, 안전성이 증명됩니다. $\blacksquare$

정리 2 (활성). 부분 동기 네트워크 모델에서 비잔틴 노드 수가 $f = \lfloor (n-1)/3 \rfloor$를 초과하지 않으면, Pipeline BFT는 시스템이 결국 새 블록에 대한 합의에 도달하도록 보장합니다. 형식적으로:

임의의 높이 $h$에 대해 모든 정직한 노드가 결국 높이 $h$에서 유효한 블록을 커밋하게 되는 시점 $T$가 존재합니다.

증명: 부분 동기 네트워크 모델에서는 전역 안정화 시점(GST, Global Stabilization Time)이 존재하며, 그 이후에는 네트워크 지연에 상한 $\Delta$가 있습니다. GST 이후 시스템은 임의의 높이 $h$에 대해 결국 합의에 도달합니다.

GST 이후의 합의 과정을 살펴봅시다.

1. 뷰 교체 보장: 프로토콜에 따르면 뷰 $v$에서 타임아웃 전에 합의에 도달하지 못하면 시스템은 뷰 변경에 들어갑니다.

   • 각 정직한 노드는 타임아웃 후 $\langle VIEW-CHANGE, h, v+1, P_{last}, \sigma_i \rangle$를 브로드캐스트하며, 여기서 $P_{last}$는 해당 노드가 뷰 $v$에서 이미 사전 투표한 블록 제안입니다.
   • $\lfloor 2n/3 \rfloor + 1$개의 유효한 VIEW-CHANGE 메시지가 수집되면 노드는 뷰 $v+1$로 진입합니다.
   • 정직한 노드 수가 최소 $n - f \geq 2n/3 + 1$이므로 뷰 변경은 반드시 완료되며, 모든 정직한 노드가 결국 동일한 새 뷰로 진입합니다.

2. 제안자의 궁극적 정직성: 뷰 $v$에서 블록 제안자는 함수 $proposer(h, v) = v_i$로 결정되며, 여기서 $i = (h + v) \mod n$입니다. 비잔틴 노드가 최대 $f < n/3$개이므로, 연속하는 세 뷰 중 최소 하나는 정직한 제안자를 갖습니다.

3. 결국 합의 도달: 뷰 $v$의 제안자가 정직할 때:

   • 제안자가 유효한 블록 $B_h$를 생성하고 브로드캐스트합니다.
   • GST 이후 모든 정직한 노드는 최대 $\Delta$ 시간 안에 제안을 수신합니다.
   • 모든 정직한 노드는 검증 후 $PREVOTE$ 메시지를 보내고, 최대 $2\Delta$ 시간 안에 충분한 $PREVOTE$가 수집됩니다.
   • 이어서 $PRECOMMIT$ 메시지를 보내고, 최대 $3\Delta$ 시간 안에 충분한 $PRECOMMIT$가 수집됩니다.
   • 마지막으로 커밋이 $4\Delta$ 시간 안에 완료됩니다.

시간 복잡도 분석: 최악의 경우 정직한 제안자가 선택되기까지 3개의 뷰를 시도해야 할 수 있습니다. 각 뷰는 최대 뷰 타임아웃 $\Delta_{view}$만큼 대기하고, 여기에 합의 완료 시간 $4\Delta$를 더하면 총 시간은 $T_{total} \leq 3\Delta_{view} + 4\Delta$로 유한합니다.

따라서 GST 이후 임의의 높이 $h$에 대해 프로토콜은 결국 유한 시간 안에 합의를 완료하며, 활성이 증명됩니다. $\blacksquare$

정리 3 (병렬 합의의 안전성). Pipeline BFT는 여러 블록 높이를 병렬로 처리할 수 있지만, 각 높이의 안전성이 다른 높이의 영향을 받지 않도록 보장합니다. 형식적으로:

임의의 서로 다른 두 높이 $h_1 \neq h_2$에 대해, 높이 $h_1$의 합의 과정은 높이 $h_2$ 합의 과정의 안전성에 영향을 주지 않으며, 그 반대도 마찬가지입니다.

증명: 서로 다른 높이의 합의 안전성이 상호 독립적임을 귀납적으로 증명합니다.

1. 메시지 격리: Pipeline BFT에서 모든 합의 메시지는 명시적인 높이 필드 $h$를 포함하며, 노드는 이 필드에 따라 서로 다른 높이의 메시지를 독립적으로 처리합니다. 임의의 두 메시지 $m_1 = \langle TYPE, h_1, data_1, \sigma_1 \rangle$과 $m_2 = \langle TYPE, h_2, data_2, \sigma_2 \rangle$에 대해 $h_1 \neq h_2$이면 두 메시지는 서로 다른 상태 머신 인스턴스로 라우팅되어 처리됩니다.

2. 상태 머신 독립성: 노드는 각 높이 $h$에 대해 독립적인 상태 정보 $S_h = (round_h, step_h, proposal_h, prevotes_h, precommits_h)$를 유지하며, 서로 다른 높이의 상태 변수 사이에는 상태 결합이 없습니다.

3. 뷰 격리: 뷰 변경 작업은 특정 높이의 합의에만 영향을 미치며, 서로 다른 높이의 뷰 변경은 높이 필드 $h$를 통해 엄격히 격리됩니다.

4. 높이의 엄격한 증가: 노드는 높이 $h$ 블록의 커밋을 확인한 뒤에야 높이 $h+1$의 합의 과정을 시작하므로, 높이가 엄격히 단조 증가합니다.

정리 1에 의해 동일한 높이에서는 안전성 문제가 발생하지 않습니다. 위의 격리 보장과 결합하면, 서로 다른 높이의 합의 과정은 상호 독립적이며 각각 안전성 요구사항을 충족합니다.

나아가 여러 블록 높이를 병렬로 처리하더라도, 메시지와 상태 처리의 격리 덕분에 각 높이의 비잔틴 장애 허용 능력이 유지됩니다. $\blacksquare$

위 증명은 Castro와 Liskov의 원래 PBFT 논문 [1]의 분석 프레임워크를 따르며, 병렬 처리를 위한 안전성 보장을 추가로 확장했습니다.

7.1.4 효율적인 암호학과 서명 집계

합의 계층은 쌍선형 페어링 수학에 기반한 고급 BLS 서명 기술을 사용하여 서명의 효율적인 집계와 검증을 구현합니다.

정의 2 (BLS 서명 기법). BLS 서명 기법은 알고리즘 삼중항 $(KeyGen, Sign, Verify)$로 정의됩니다.

• $KeyGen(1^λ) → (sk, pk)$: 키 쌍을 생성하며, $sk \in \mathbb{Z}_p$는 개인 키이고 $pk = g^{sk} \in \mathbb{G}_1$은 공개 키입니다.
• $Sign(sk, m) → \sigma$: 서명 $\sigma = H(m)^{sk} \in \mathbb{G}_2$를 계산하며, 여기서 $H: \{0,1\}^* → \mathbb{G}_2$는 해시 함수입니다.
• $Verify(pk, m, \sigma) → \{0,1\}$: $e(g, \sigma) \stackrel{?}{=} e(pk, H(m))$를 확인하여 서명을 검증합니다.

BLS 기법의 핵심 장점은 서명 집계를 지원한다는 점입니다. $n$개의 서명 $\{\sigma_1, \sigma_2, ..., \sigma_n\}$이 주어지면 집계 서명 $\sigma_{agg} = \prod_{i=1}^{n} \sigma_i$를 계산할 수 있고, 단일 페어링 연산으로 일괄 검증을 수행할 수 있습니다.

• BLS12-381 곡선 구현: 보안성(128비트 보안 강도)과 성능의 균형을 맞추기 위해 이 곡선을 선택했으며, 효율적인 서명 집계 연산을 지원합니다.
• 임계값 서명 기법 (t,n): n개 검증인 중 t개의 서명만으로 블록을 확정할 수 있게 하여 합의 효율을 높이고 검열 저항성을 강화합니다.
• 서명 검증 복잡도 최적화: 일괄 검증 알고리즘은 검증 복잡도를 $O(n)$에서 $O(\log n)$으로 낮추며, 여기서 $n$은 검증인 수입니다.
• 집계 서명 압축: 검증인 수와 무관하게 집계 서명 크기는 96바이트로 일정하여 블록 헤더 오버헤드를 크게 줄입니다.

정리 4 (집계 서명 검증의 정확성). BLS 집계 서명 기법은 정직한 검증인 아래에서 정확성과 위조 불가능성을 보장합니다.

증명: $n$개의 검증인이 동일한 메시지 $m$에 서명하여 서명 $\{\sigma_1, \sigma_2, ..., \sigma_n\}$을 생성한다고 합시다. 여기서 $\sigma_i = H(m)^{sk_i}$입니다. 집계 서명은 $\sigma_{agg} = \prod_{i=1}^{n} \sigma_i = \prod_{i=1}^{n} H(m)^{sk_i} = H(m)^{\sum_{i=1}^{n} sk_i}$입니다.

검증 시 다음을 계산합니다: $e(g, \sigma_{agg}) = e(g, H(m)^{\sum_{i=1}^{n} sk_i}) = e(g, H(m))^{\sum_{i=1}^{n} sk_i} = \prod_{i=1}^{n} e(g, H(m))^{sk_i} = \prod_{i=1}^{n} e(g^{sk_i}, H(m)) = \prod_{i=1}^{n} e(pk_i, H(m))$

이는 집계 서명의 검증이 모든 개별 서명의 곱을 검증하는 것과 동등함을 의미하며, 기법의 정확성을 증명합니다.

위조 불가능성은 이산 로그 문제의 난해성과 랜덤 오라클 모델에 기반합니다. Boneh 등 [2]을 참조하십시오. $\blacksquare$

실험에 따르면 100개 노드 네트워크에서 서명 집계 메커니즘은 전통적인 ECDSA 서명 검증 대비 검증 시간을 약 95%, 저장 공간을 87% 줄입니다.

7.1.5 주류 합의 메커니즘과의 비교

아래 표는 Pipeline BFT를 다른 주류 합의 메커니즘과 핵심 지표에서 비교합니다.

종합 우위 분석:

1. 지연 최적화: Pipeline BFT의 파이프라인 설계는 블록 확인 지연을 크게 줄이며, 전통적 BFT 합의 대비 75% 이상의 감소를 달성합니다.
2. 처리량 향상: 여러 블록 높이를 병렬로 처리하는 능력은 처리량을 2.7~3.4배 높입니다.
3. 통신 효율: 최적화된 메시지 스케줄링과 서명 집계 메커니즘은 네트워크 부하를 줄입니다. 특히 검증인 수가 늘어날수록 통신 복잡도가 $O(n^2)$에서 $O(n^2/D)$로 낮아지며, 여기서 $D$는 파이프라인 깊이입니다.
4. 자원 소비: 다른 BFT 계열 알고리즘과 비교해 컴퓨팅 및 저장 요구량은 비슷하지만, 노드 수가 많은 시나리오에서 확장성이 더 우수합니다.
5. 보안 보장: 전통적 BFT 합의의 $\lfloor (n-1)/3 \rfloor$ 장애 허용 능력을 유지하면서, 최적화된 뷰 전환으로 네트워크 분할에 대한 복원력을 높입니다.

실제 테스트 네트워크에서 Pipeline BFT는 100개 노드 규모에서 0.4초의 안정적인 블록 확정 시간과 25,600 TPS의 처리 능력을 달성했으며, 낮은 자원 소비를 유지하여 대규모 네트워크에서의 실현 가능성과 효율성을 입증했습니다.

7.2 정밀 타이밍 관리 프레임워크: 검증 가능한 타임스탬프와 전역 정렬

블록체인 시스템에서 타임스탬프의 정확성과 트랜잭션의 정렬 순서는 실행 결과의 결정성에 직접 영향을 미칩니다. Bitroot는 전역 시간 일관성을 보장하기 위해 VTS(Verifiable Timestamp Sequence, 검증 가능한 타임스탬프 시퀀스) 시스템을 설계했습니다.

7.2.1 검증 가능한 타임스탬프 시퀀스

VTS 메커니즘은 다음 데이터 구조를 통해 분산 환경에서 신뢰할 수 있는 시간 증명을 구현합니다.

type TimeStamp struct {
  Height    uint64    // Block height
  Round     uint32    // Consensus round
  Index     uint32    // Transaction index within the block
  Proposer  ValidatorID  // Proposer identifier
  Signature []byte    // Timestamp signature proof
}

시스템은 다계층 타이밍 관리를 구현합니다.

• 고정밀 분산 시계 동기화: 개선된 NTP 프로토콜과 비잔틴 시계 동기화 알고리즘을 결합하여 네트워크 전체의 시계 오차를 10ms 이내로 유지하며, 이는 전통적 블록체인의 타임스탬프 정밀도보다 훨씬 우수합니다.
• 하이브리드 시계 구현: Lamport 논리 시계와 물리 시계를 결합하여 사건의 인과적 일관성과 실제 시간과의 연결을 모두 보장합니다.
• 계층적 시간 증명: 블록 수준과 트랜잭션 수준의 2계층 시간 증명 메커니즘으로 모든 실행 상태를 특정 시점에 정확히 위치시킬 수 있습니다.

7.2.2 결정적 트랜잭션 정렬

VTS를 기반으로 전역적으로 일관된 트랜잭션 정렬 메커니즘을 구현했습니다.

• VRF 리더 선출: 검증 가능한 난수 함수에 기반해 블록 제안자를 공정하고 예측 불가능하게 선출하여 블록 내용과 타임스탬프의 조작을 방지합니다.
• 결정적 정렬 알고리즘: 트랜잭션 정렬은 다속성 우선순위 알고리즘(MAPA, Multi-Attribute Priority Algorithm)을 사용하며, 트랜잭션 수수료, 제출 시간, 의존 관계를 결합하여 일관된 순서를 보장합니다.
• 실행 예약 메커니즘: 시간 민감 트랜잭션을 위한 실행 시간 예약을 지원하여 지연에 민감한 애플리케이션에 정확한 실행 시간 보장을 제공합니다.
• 시간 도출 검증: 타임스탬프 검증 알고리즘은 $O(1)$ 복잡도를 가지며, 검증인은 역사적 누적의 영향을 받지 않고 상수 시간에 임의 타임스탬프의 유효성을 확인할 수 있습니다.

7.3 고성능 EVM 실행 환경: 병렬화와 상태 최적화

Bitroot의 실행 환경은 깊이 최적화된 Ethereum Virtual Machine 아키텍처에 기반하며, 다층 병렬화 설계와 상태 접근 최적화를 통해 뛰어난 실행 효율을 달성합니다. 아래에 상세히 정의된 테스트 환경에서 종합적인 성능 비교 테스트를 수행했습니다.

7.3.1 테스트 환경과 기준 구성

1. 하드웨어 구성 상세:

   • 서버 유형: AWS c6i.32xlarge (Intel Xeon Ice Lake)
   • CPU: 64코어 3.5GHz Intel Xeon Platinum 8375C
   • 메모리: 256GB DDR4-3200 ECC
   • 저장장치: 8TB NVMe SSD (10GB/s 처리량, 1,000,000 IOPS)
   • 네트워크: 100Gbps 네트워크 인터페이스, 노드 간 평균 지연 <2ms
   • GPU: AI 워크로드 테스트에 사용되는 노드에는 8x NVIDIA A100 80GB 탑재

2. 네트워크 환경:

   • 노드 수: 5개 글로벌 지역(미국 동부 및 서부 해안, 유럽, 동아시아, 동남아시아)에 분산된 100개 검증인 노드
   • 평균 네트워크 지연: 지역 내 <10ms, 지역 간 50-120ms
   • 대역폭 제한: 노드당 업로드/다운로드 10Gbps
   • 네트워크 토폴로지: 완전 연결 네트워크로, 각 검증인 노드가 다른 모든 검증인 노드와 연결을 유지합니다.

3. 벤치마크 데이터셋:

   • 표준 EVM 워크로드: Ethereum 메인넷에서 추출한 1,000만 건의 실제 트랜잭션으로, 다양한 컨트랙트 호출(DeFi 트랜잭션, NFT 민팅, 멀티시그 작업 등)을 포함합니다.
   • AI 워크로드: 행렬 연산, 모델 추론, 경량 학습 작업으로 구성된 10,000건의 트랜잭션
   • 고충돌 테스트 세트: 트랜잭션의 80%가 동일한 상태에 접근하는 고경합 시나리오를 시뮬레이션하는 전용 테스트 세트
   • 장기 실행 테스트: 실제 네트워크 트래픽 변동을 시뮬레이션한 72시간 연속 안정성 테스트

7.3.2 성능 비교 분석

1. TPS 성능 비교:

   • Bitroot 병렬 EVM:
     • 단일 샤드: 3,200 TPS
     • 4개 샤드: 12,800 TPS
     • 8개 샤드: 25,600 TPS (선형 확장 검증됨)
   • 전통적 단일 스레드 EVM: ~15 TPS (Ethereum 메인넷)
   • 기타 AI 특화 체인(예: Oraichain): ~1,200 TPS
   • 주류 Layer 2(예: Arbitrum): ~4,000 TPS
   • Solana: ~65,000 TPS (비 EVM 아키텍처, 참고용)

2. 지연 지표:

   • Bitroot:
     • 트랜잭션 확정: 평균 1.2s (p95: 1.8s, p99: 2.3s)
     • 상태 접근 지연: 읽기 <5ms, 쓰기 <10ms
     • 블록 전파 지연: <100ms (네트워크 노드의 90% 기준)
   • 전통적 EVM: ~15s (Ethereum 메인넷)
   • 기타 AI 체인: ~3-5s
   • Layer 2: ~2-3s

3. 일반적인 AI 학습 시나리오 비교: 100개 노드 분산 네트워크에서 ResNet-50 모델 학습:

   • Bitroot:
     • 시간: 2.3시간
     • 비용: ~$120
     • 학습 처리량: 12,500 images/sec
     • GPU 활용률: 87%
   • 전통적 클라우드 서비스:
     • 시간: 3.5시간
     • 비용: ~$280
     • 학습 처리량: 8,200 images/sec
     • GPU 활용률: 72%
   • 기타 탈중앙화 플랫폼:
     • 시간: 4.2시간
     • 비용: ~$180
     • 학습 처리량: 6,800 images/sec
     • GPU 활용률: 65%

4. 자원 활용률:

   • CPU 활용률: Bitroot는 85%에 도달하며, 전통적 EVM은 30%에 불과합니다.
   • 메모리 효율: Bitroot의 병렬 처리는 메모리 접근 지연을 60% 줄입니다.
   • 네트워크 대역폭: 최적화된 배칭은 네트워크 오버헤드를 45% 줄입니다.
   • 저장장치 I/O: 상태 읽기/쓰기 최적화는 디스크 작업을 78% 줄입니다.

5. 수평 확장성 테스트:

   노드 수	처리량 (TPS)	확인 지연 (s)	자원 활용률
   10	3,200	0.8	90%
   50	16,000	1.0	88%
   100	25,600	1.2	85%
   200	32,000	1.5	82%
   500	40,000	2.0	76%

7.3.3 EVM 호환성 경계

시스템 성능과 보안을 보장하기 위해, Bitroot는 표준 EVM 구현 대비 다음과 같은 제약을 적용합니다.

1. 프리컴파일 조정:

   • 계산 비용이 높은 일부 프리컴파일 컨트랙트는 지원하지 않습니다.
   • 일부 암호 연산의 가스 비용 계산이 조정되었습니다.
   • 행렬 연산, 텐서 연산 등 AI 전용 프리컴파일이 새로 추가되었습니다.

2. 이력 데이터 접근 제한:

   • 최근 256개 블록의 해시만 접근할 수 있습니다.
   • 그 이전 블록 해시는 상태 증명을 통해 얻어야 합니다.
   • 계층적 저장 메커니즘을 도입하여 콜드 데이터를 자동으로 아카이빙합니다.

3. 상태 접근 최적화:

   • 단일 트랜잭션의 상태 접근 범위를 제한합니다.
   • 상태 접근 예측 메커니즘을 도입했습니다.
   • 상태 스냅샷과 증분 업데이트를 지원합니다.

4. 스마트 컨트랙트 제한:

   • 컨트랙트 코드 크기에 상한을 둡니다(최대 2MB).
   • 단일 트랜잭션의 가스 소비 상한을 제한합니다.
   • 일부 안전하지 않은 옵코드를 금지합니다.

7.4 병렬화된 스케줄링 시스템: 최적의 자원 할당

Bitroot의 핵심 돌파구는 완전한 병렬 트랜잭션 스케줄링 프레임워크를 설계하고 정교화하여 전통적 EVM 직렬 실행의 한계를 극복한 데 있습니다.

7.4.1 트랜잭션 의존성 분석과 스케줄링

시스템은 고정밀 트랜잭션 의존성 분석 엔진을 구현합니다.

• 트랜잭션 의존성 DAG 구축: 트랜잭션 간 의존성의 방향성 비순환 그래프를 실시간으로 구축하고, 정적 분석과 이력 실행 데이터를 통해 잠재적 충돌을 예측합니다.
• 증분 의존성 그래프 최적화: 의존성 그래프는 증분 업데이트 전략을 사용하여, 새 트랜잭션마다 충돌 가능성이 있는 기존 트랜잭션과만 분석함으로써 복잡도를 O(n²)에서 거의 O(n)으로 낮춥니다.
• 이력 인식 분석: 이력 실행 데이터로 학습된 경량 머신러닝 모델이 트랜잭션 간 의존성 확률을 예측하며, 92.7%의 정확도를 달성합니다.
• 토폴로지 최적화 스케줄링: 개선된 Kahn 알고리즘으로 트랜잭션의 위상 정렬을 수행하여 올바른 실행을 보장하면서 병렬성을 극대화합니다.

7.4.2 적응형 스케줄링과 자원 관리

병렬 스케줄러는 유연한 자원 관리 전략을 구현합니다.

• 동적 병렬성 조정: 시스템 부하, 트랜잭션 복잡도, 의존성 밀도에 따라 병렬 실행 스레드 수를 적응적으로 조정하여 자원 활용의 최적 균형을 달성합니다.
• 작업 훔치기(work-stealing) 알고리즘: 유휴 실행 스레드가 바쁜 스레드에서 대기 중인 트랜잭션을 "훔칠" 수 있어 프로세서 자원을 동적으로 균형 있게 하고 CPU 활용률을 약 22% 높입니다.
• 다단계 스케줄링 큐: 우선순위 기반 다단계 피드백 큐를 구현하여 고부가가치 트랜잭션이 먼저 처리되도록 하면서 저우선순위 트랜잭션의 기아를 방지합니다.
• NUMA 인식 스케줄링: 다중 프로세서 아키텍처에 최적화되어 관련 트랜잭션이 동일한 NUMA 노드의 프로세서에 우선 할당되도록 하여 코어 간 통신 오버헤드를 줄입니다.

7.4.3 충돌 감지와 복구

시스템은 다층 충돌 관리를 통해 병렬 실행의 정확성을 보장합니다.

• 3단계 충돌 감지:

  1. 사전 감지 단계: 개선된 Counting Bloom Filter(CBF)가 잠재적 충돌을 신속히 필터링하며, 오탐률을 0.1% 미만으로 유지합니다.
  2. 런타임 감지: 세밀한 읽기/쓰기 잠금과 버전 관리 상태를 통해 동시 트랜잭션 간 상태 접근 충돌을 실시간으로 감지합니다.
  3. 커밋 단계 감지: 최종 검증 단계에서 모든 트랜잭션의 병합 결과가 일관성 요구사항을 충족하는지 확인하며, 해시 검증으로 상태 전이의 정확성을 보장합니다.

• 효율적인 충돌 해결:

  1. 버전 관리 상태: 상태의 여러 버전을 유지하여 쓰기 작업의 격리를 보존하면서 동시 읽기를 허용합니다.
  2. 롤백을 동반한 낙관적 실행: STM(Software Transactional Memory)과 유사한 낙관적 동시성 제어가 충돌 감지 시 영향을 받은 트랜잭션을 지능적으로 롤백합니다.
  3. 적응형 백오프 전략: 충돌 트랜잭션은 지수 백오프 알고리즘으로 재시도하여 고경합 시나리오에서 라이브락을 방지합니다.

7.5 낙관적 병렬 실행 모델: 지능형 상태 관리

Bitroot는 전통적 비관적 동시성 제어와 비교해 트랜잭션 병렬성을 크게 높이는 혁신적인 낙관적 병렬 실행 모델을 구현했습니다. 이는 특히 블록체인의 낮은 충돌률 시나리오에 잘 맞습니다.

7.5.1 자동화된 상태 관리

시스템은 개발자가 상태 의존성을 수동으로 선언해야 하는 부담을 제거합니다.

• 상태 접근 집합 예측: 이력 트랜잭션 분석과 휴리스틱 알고리즘을 통해 시스템은 95% 이상의 경우 트랜잭션의 상태 접근 패턴을 정확히 예측할 수 있습니다.
• 세밀한 상태 의존성 분석: 컨트랙트 상태를 저장 슬롯 수준까지 분해하여 불필요한 의존성 가정을 줄입니다.
• 상태 접근 경로 최적화: 사전 로딩과 일괄 읽기로 반복적인 상태 트리 순회 오버헤드를 줄여, 트랜잭션당 상태 접근 연산을 평균 약 37% 줄입니다.

7.5.2 병렬 충돌 관리

병렬 실행의 충돌 시나리오에 대해 시스템은 효율적인 감지 및 복구 메커니즘을 구현합니다.

• 증분 검증과 복구: 충돌이 발생하면 전체 병렬 배치가 아니라 영향을 받은 트랜잭션 부분 집합만 롤백합니다. 측정 결과 약 0.7%의 트랜잭션만 의존성 예측 오류로 재실행이 필요합니다(테스트넷 데이터, 표본 100만 건 이상).
• 트랜잭션 분할과 재구성: 복잡한 트랜잭션에서 부분적 상태 충돌이 감지되면, 충돌 부분과 비충돌 부분으로 지능적으로 분할하여 각각 처리할 수 있습니다.
• 스냅샷 기반 롤백: 상태 스냅샷으로 효율적인 롤백이 가능하여 중간 결과의 재계산을 피합니다.

7.5.3 자기 최적화 실행 전략

시스템은 지속적인 학습을 통해 실행 전략을 계속 최적화합니다.

• 실행 패턴 학습: 트랜잭션 패턴과 충돌률을 지속적으로 분석하여 병렬화 전략을 동적으로 조정합니다.
• 지능형 샤딩 실행: 컨트랙트 호출 관계를 기반으로 자주 상호작용하는 컨트랙트를 동일한 실행 샤드에 배정하여 샤드 간 의존성을 줄입니다.
• 자원 인식 스케줄링: 서로 다른 트랜잭션 유형의 자원 수요 특성(CPU/메모리/IO)에 따라 자원 할당을 최적화하여 병렬성을 극대화합니다.

위 설계를 통해 Bitroot의 병렬 EVM 엔진은 실제 측정에서 뛰어난 성능을 보입니다. 표준 Ethereum 워크로드에서 5.2~8.7배의 처리량 향상을 달성하며, AI 컴퓨팅 워크로드에서는 전용 명령어 집합과 병렬 최적화를 통해 성능 향상이 12배를 넘을 수 있어, 대규모 온체인 AI 애플리케이션에 강력한 인프라 지원을 제공합니다.

7.6 AI 컴퓨팅을 위한 EVM 명령어 집합 확장과 최적화

Bitroot는 AI 컴퓨팅 작업을 효율적으로 지원하기 위해 EVM 명령어 집합을 혁신적으로 확장했습니다. 이는 블록체인과 AI의 깊은 융합을 실현하는 핵심 기술적 돌파구입니다.

7.6.1 AI 전용 명령어 집합 설계

Bitroot는 표준 EVM 위에 전용 AI 명령어 집합(AI Extension Instruction Set, AEIS)을 설계하고 구현했습니다.

• 기본 텐서 연산 명령어:

  • TENSOR_CREATE: 지정된 형상과 데이터 타입의 텐서를 생성합니다.
  • TENSOR_GET/SET: 텐서 요소를 읽거나 씁니다.
  • TENSOR_OP: 기본 텐서 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈, 내적 등)을 지원합니다.
  • MATMUL: 최적화된 행렬 곱셈 연산으로 여러 정밀도(FP32/FP16/INT8)를 지원합니다.

• 딥러닝 프리미티브 명령어:

  • ACTIVATION: 활성화 함수 연산(ReLU, Sigmoid, Tanh, GELU 등)
  • ATTENTION: Transformer 어텐션 메커니즘 연산
  • LAYERNORM: 레이어 정규화 연산
  • CONV2D: 2D 합성곱 연산

• 학습 및 추론 제어 명령어:

  • GRADIENT: 기울기를 계산하고 가중치를 업데이트합니다.
  • CHECKPOINT: 모델 체크포인트를 생성하거나 복원합니다.
  • INFERENCE: 추론 연산을 수행합니다.
  • MODEL_VERIFY: 모델의 해시와 구조를 검증합니다.

7.6.2 온체인/오프체인 하이브리드 실행 아키텍처

블록체인의 제한된 계산 능력을 해결하기 위해, Bitroot는 혁신적인 하이브리드 실행 아키텍처를 설계했습니다.

1. 지능형 작업 분해:

   • 온체인 컨트랙트가 AI_COMPUTE_TASK 명령어로 복잡한 AI 컴퓨팅 작업을 캡슐화하고 분해합니다.
   • 작업 디스크립터에는 입력 데이터 해시, 계산 그래프 설명, 검증 규칙, 보상 분배가 포함됩니다.

2. 오프체인 위임 실행:

   • 경량 계산은 온체인에서 직접 실행됩니다.
   • 대규모 컴퓨팅 작업은 오프체인 실행 네트워크에서 처리하며, 구체적인 메커니즘은 다음과 같습니다.
     • 이벤트 로그를 통해 분산 학습/추론 네트워크에 작업을 게시합니다.
     • 컴퓨팅 노드가 작업을 인수하고 계산을 수행합니다.
     • 계산 증명을 포함한 결과를 생성하여 온체인으로 다시 제출해 검증합니다.

3. 검증과 상태 통합:

   • 온체인 검증자 컨트랙트가 영지식 증명 또는 다자간 검증으로 계산의 정확성을 확인합니다.
   • 검증이 완료되면 결과가 온체인 상태에 기록됩니다.
   • 대규모 모델 파라미터는 해시 참조로 저장하여 온체인 저장 부담을 피합니다.

7.6.3 상태 채널 기반 AI 컴퓨팅 최적화

AI 학습 특유의 빈번한 파라미터 업데이트를 해결하기 위해, 상태 채널 기반 AI 컴퓨팅 가속 시스템을 설계했습니다.

1. AI 상태 채널:

   • 학습 노드 사이에 임시 상태 채널을 설정합니다.
   • 기울기 업데이트 등 중간 계산을 채널 내부에서 완료합니다.
   • 주요 체크포인트에서만 상태 요약 체크포인트를 온체인에 기록합니다.

2. 일괄 커밋 최적화:

   • 벡터화된 커밋 메커니즘이 여러 라운드의 모델 업데이트를 단일 온체인 트랜잭션으로 집계합니다.
   • 전체 상태가 아닌 파라미터 델타만 전송하는 상태 압축 전송을 구현했습니다.

3. 롤백과 분쟁 해결:

   • 모든 참여자가 사기 증명을 제출해 온체인 중재를 촉발할 수 있습니다.
   • 온체인 스마트 컨트랙트가 페널티와 보상 분배를 자동으로 실행합니다.

7.6.4 EVM과 AI 프레임워크 간 인터페이스 설계

기존 AI 프레임워크와 EVM의 원활한 통합을 위해 Bitroot는 표준화된 인터페이스 계층을 구축했습니다.

1. 표준화된 ABI 정의:

   • AIModelInterface 컨트랙트 인터페이스 표준을 정의합니다.
   • 주류 AI 프레임워크(PyTorch, TensorFlow)의 모델 가져오기/내보내기를 지원합니다.

2. 스마트 컨트랙트 컴퓨팅 스케줄링:

   • AIComputeRegistry 컨트랙트가 컴퓨팅 작업 관리와 노드 할당을 담당합니다.
   • AIModelRegistry가 모델 버전 관리와 접근 제어를 담당합니다.
   • AIRewardPool이 컴퓨팅 인센티브의 토큰 분배를 관리합니다.

3. 개발자 도구 체인:

   • AI와 스마트 컨트랙트 통합을 단순화하기 위해 AIContractSDK를 개발했습니다.
   • 신경망을 EVM 호환 표현으로 변환하는 모델 컴파일러를 제공합니다.

Bitroot의 AI 명령어 집합 확장은 결정적 실행을 유지하면서 계산 복잡도를 O(n²)에서 O(n·log n)으로 최적화합니다. 위의 혁신적 설계를 통해 Bitroot의 EVM 엔진은 복잡한 AI 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있어, 블록체인을 AI 컴퓨팅과 협업을 위한 이상적인 플랫폼으로 만듭니다.

8. 분산 학습 시스템: 다차원 병렬 최적화 프레임워크

Bitroot의 분산 학습 시스템은 다차원 병렬 아키텍처를 채택하여, 복잡한 대규모 모델 학습 작업을 탈중앙화 네트워크에서 효율적으로 실행할 수 있는 하위 작업으로 분해합니다. 이 장에서는 시스템의 설계 원리, 알고리즘 구현, 성능 지표를 상세히 설명합니다.

8.1 분산 학습 아키텍처 설계

8.1.1 시스템 아키텍처와 구성 요소

Bitroot 분산 학습 프레임워크는 네 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 폐루프 협업 시스템을 형성합니다.

그림 3: 분산 학습 컴퓨팅 프레임워크

8.1.2 다차원 병렬 전략 상세

Bitroot는 상호 보완적인 세 가지 병렬 전략을 구현하여 효율적인 자원 활용과 학습 가속을 달성합니다. 아래에서 표준 수학 표기법으로 각 전략을 정의합니다.

1. 데이터 병렬(Data Parallelism):

알고리즘 1: 데이터 병렬 학습

입력:

• 모델 파라미터 $\boldsymbol{\theta} \in \mathbb{R}^d$
• 전역 데이터 배치 $\mathcal{D} = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_B, y_B)\}$
• 노드 수 $N$
• 학습률 $\eta$

출력:

• 업데이트된 모델 파라미터 $\boldsymbol{\theta}'$

과정:

1. 데이터 샤딩:

   • $\mathcal{D}$를 $N$개의 로컬 배치 $\{\mathcal{D}_1, \mathcal{D}_2, ..., \mathcal{D}_N\}$로 균등 분할합니다.
   • 여기서 $\mathcal{D}_i = \{(x_{(i-1)B/N+1}, y_{(i-1)B/N+1}), ..., (x_{iB/N}, y_{iB/N})\}$입니다.

2. 병렬 계산 ($\forall i \in \{1,2,...,N\}$):

   • 순전파: $\hat{\mathbf{y}}_i = f_{\boldsymbol{\theta}}(\mathbf{x}_i)$, 여기서 $\mathbf{x}_i$는 배치 $\mathcal{D}_i$의 입력 데이터입니다.
   • 손실 계산: $\mathcal{L}_i = \ell(\hat{\mathbf{y}}_i, \mathbf{y}_i)$
   • 기울기 계산: $\mathbf{g}_i = \nabla_{\boldsymbol{\theta}} \mathcal{L}_i$

3. 기울기 집계:

   • all-reduce 연산 수행: $\mathbf{g} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} \mathbf{g}_i$

4. 모델 업데이트:

   • $\boldsymbol{\theta}' = \boldsymbol{\theta} - \eta \cdot \mathbf{g}$

복잡도 분석:

• 계산 복잡도: $O(|\mathcal{D}|/N \cdot C_f + |\mathcal{D}|/N \cdot C_b)$, 여기서 $C_f$와 $C_b$는 각각 단일 샘플의 순전파 및 역전파 복잡도입니다.
• 통신 복잡도: $O(|\boldsymbol{\theta}|)$. 반복마다 전송되는 파라미터 데이터량은 모델 크기에 비례합니다.
• 메모리 복잡도: $O(|\boldsymbol{\theta}| + |\mathcal{D}|/N)$. 각 노드는 모델 전체 복사본과 학습 데이터의 일부를 저장합니다.

1. 모델 병렬(Model Parallelism):

알고리즘 2: 모델 병렬 학습

입력:

• 모델 레이어 집합 $\mathcal{L} = \{L_1, L_2, ..., L_M\}$
• 입력 데이터 $\mathcal{D} = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_B, y_B)\}$
• 노드 수 $N$, 여기서 $N \leq M$
• 학습률 $\eta$

출력:

• 업데이트된 모델 레이어 집합 $\mathcal{L}'$

과정:

1. 모델 분할:

   • $M$개 레이어 모델을 $N$개 부분으로 나눕니다: $\mathcal{P} = \{\mathcal{P}_1, \mathcal{P}_2, ..., \mathcal{P}_N\}$
   • 여기서 $\mathcal{P}_i = \{L_{(i-1)M/N+1}, ..., L_{iM/N}\}$입니다(단순 균등 분할 가정).

2. 순전파:

   • 초기화: $\mathbf{A}_0 = \mathbf{X}$ (배치 입력)
   • 각 장치 $i \in \{1,2,...,N\}$에 대해 순서대로 실행합니다.
     • 이전 장치에서 활성값 수신: $\mathbf{A}_{i-1}$
     • 레이어 $\mathcal{P}_i$에서 계산: $\mathbf{A}_i = \mathcal{P}_i(\mathbf{A}_{i-1})$
     • 다음 노드로 전송: $\mathbf{A}_i$를 장치 $i+1$로 전달

3. 역전파:

   • 초기화: $\mathbf{\delta}_N = \nabla_{\mathbf{A}_N}\mathcal{L}$ (최종 출력의 기울기)
   • 각 장치 $i \in \{N,N-1,...,1\}$에 대해 역순으로 실행합니다.
     • 로컬 기울기 계산: $\nabla_{\mathcal{P}_i}\mathcal{L} = \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \mathcal{P}_i} |_{\mathbf{A}_{i-1}, \mathbf{\delta}_i}$
     • 입력 기울기 계산: $\mathbf{\delta}_{i-1} = \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \mathbf{A}_{i-1}} |_{\mathcal{P}_i, \mathbf{\delta}_i}$
     • 이전 노드로 전송: $\mathbf{\delta}_{i-1}$을 장치 $i-1$로 전달

4. 로컬 업데이트:

   • 각 장치 $i$는 계산된 기울기로 로컬 파라미터를 업데이트합니다.
     • $\mathcal{P}'_i = \mathcal{P}_i - \eta \cdot \nabla_{\mathcal{P}_i}\mathcal{L}$

복잡도 분석:

• 계산 복잡도: 장치당 $O(|\mathcal{D}| \cdot C_i)$, 여기서 $C_i$는 장치 $i$의 레이어 계산 복잡도입니다.
• 통신 복잡도: $O(|\mathcal{D}| \cdot \sum_{i=1}^{N-1} |\mathbf{A}_i|)$, 레이어 간 활성값 크기에 따라 달라집니다.
• 메모리 복잡도: 장치 $i$는 $O(|\mathcal{P}_i| + |\mathbf{A}_{i-1}| + |\mathbf{A}_i|)$의 저장 공간이 필요합니다.

1. 파이프라인 병렬(Pipeline Parallelism):

알고리즘 3: 파이프라인 병렬 학습

입력:

• 모델 단계 집합 $\mathcal{S} = \{S_1, S_2, ..., S_M\}$
• 마이크로 배치 집합 $\{\mu\mathcal{B}_1, \mu\mathcal{B}_2, ..., \mu\mathcal{B}_K\}$, 여기서 $K$는 마이크로 배치 수입니다.
• 노드 수 $N$, 여기서 $N \leq M$
• 학습률 $\eta$

출력:

• 업데이트된 모델 단계 집합 $\mathcal{S}'$

정의:

• $F_i^j$: 단계 $i$에서 마이크로 배치 $j$의 순전파
• $B_i^j$: 단계 $i$에서 마이크로 배치 $j$의 역전파

과정:

1. 모델 단계화:

   • $M$단계 모델을 $N$개 부분으로 나눕니다: $\mathcal{P} = \{\mathcal{P}_1, \mathcal{P}_2, ..., \mathcal{P}_N\}$
   • 여기서 $\mathcal{P}_i = \{S_{(i-1)M/N+1}, ..., S_{iM/N}\}$입니다(단순 균등 분할 가정).

2. 파이프라인 실행(기울기 누적을 동반한 1F1B 스케줄링):

   • 파이프라인은 총 $2K + N - 2$단계가 필요합니다.
   • 단계 $t \in \{1, 2, ..., 2K + N - 2\}$에 대해:
     • 각 장치 $i \in \{1,2,...,N\}$는 병렬로 실행합니다.
       • $t - i + 1 \geq 1$이고 $t - i + 1 \leq K$이면(해당 장치가 순전파를 수행해야 함):
         • $F_i^{t-i+1}$ 실행: 마이크로 배치 $\mu\mathcal{B}_{t-i+1}$의 순전파 계산
         • 이후 역전파를 위해 활성값 저장
       • $t - i + 1 > K$이고 $t - i + 1 - K \leq K$이면(해당 장치가 역전파를 수행해야 함):
         • $B_i^{t-i+1-K}$ 실행: 마이크로 배치 $\mu\mathcal{B}_{t-i+1-K}$의 역전파 계산
         • 기울기 누적: $\nabla \mathcal{P}_i += \nabla \mathcal{P}_i^{t-i+1-K}$

3. 파라미터 업데이트:

   • 각 장치 $i$에 대해:
     • 모든 마이크로 배치가 완료된 후 한 번 업데이트합니다: $\mathcal{P}'_i = \mathcal{P}_i - \eta \cdot \frac{1}{K} \nabla \mathcal{P}_i$

복잡도 분석:

• 시간 복잡도: $O(2K + N - 2)$단계이며, 각 단계의 지연은 가장 느린 장치에 좌우됩니다.
• 계산 효율: 이론적 상한은 $\frac{2K}{2K+N-2}$이며, $K \gg N$일 때 100%에 근접합니다.
• 메모리 복잡도: 각 장치는 $O(|\mathcal{P}_i| + K \cdot |\mathbf{A}_i|)$의 파라미터와 활성값을 저장해야 합니다.
• 통신 복잡도: $O(K \cdot \sum_{i=1}^{N-1} |\mathbf{A}_i|)$, 마이크로 배치 수와 활성값 크기에 비례합니다.

1. 하이브리드 병렬 전략

그림 4: 하이브리드 병렬 전략

8.2 메모리와 컴퓨팅 최적화 기법

8.2.1 메모리(VRAM) 최적화 기법

1. 기울기 누적(Gradient Accumulation):

   • 정의: 큰 배치를 일련의 작은 배치로 나누고, 업데이트 전에 기울기를 누적합니다.
   • 파라미터:
     • 누적 단계(N): 2-64 (메모리 제약에 따라 다름)
     • 유효 배치 크기: N × 소배치 크기
   • 효과: 학습 정확도를 그대로 유지하면서 메모리 요구량을 N분의 1로 줄입니다.

2. 기울기 체크포인팅(Gradient Checkpointing):

   • 핵심 아이디어: 주요 레이어의 활성값만 저장하고, 역전파 시 중간 결과를 재계산합니다.
   • 알고리즘 설명:

   Algorithm: Gradient Checkpointing
   Input: model M divided into S segments, input data X
   Output: computed gradient G
   
   1. Forward pass (memory-saving mode):
      checkpoints = [X]  // only the input is saved
      output = X
      for i = 1 to S:
         compute output = M[i](output) without storing intermediate activations
         checkpoints.append(output.detach())  // only store the output between segments
   
   2. Backward pass (recomputation mode):
      for i = S downto 1:
         recompute the forward pass of M[i] using checkpoints[i]
         compute the gradient for this segment and backpropagate
   

   • 성능 특성:
     • 메모리 감소: 60-80%
     • 계산 증가: ~30%
     • 긴 시퀀스 Transformer처럼 활성값이 많은 메모리를 소비하는 모델에 가장 적합합니다.

3. 혼합 정밀도 학습(Mixed-Precision Training):

   • 핵심 구성:
     • 연산 정밀도: FP16/BF16
     • 마스터 가중치 저장: FP32
     • 동적 손실 스케일링 계수: 초깃값 2¹⁶, 자동 조정
   • 성능 향상: 메모리 50% 감소, 연산 속도 60-200% 향상

4. ZeRO 최적화(Zero Redundancy Optimizer):

   • 핵심 원리: 옵티마이저 상태, 기울기, 파라미터를 서로 다른 장치에 샤딩하여 중복 저장을 제거합니다.
   • 세 가지 최적화 수준:
     • ZeRO-1: 옵티마이저 상태만 샤딩(옵티마이저 메모리 66% 감소)
     • ZeRO-2: 옵티마이저 상태와 기울기를 샤딩(전체 학습 메모리 50% 감소)
     • ZeRO-3: 파라미터, 기울기, 옵티마이저 상태를 완전히 샤딩(메모리 요구량이 모델 크기와 무관해짐)

   Algorithm: ZeRO-3 Optimizer Step
   Input: global model parameters P, number of nodes N
   Output: updated model parameters P'
   
   1. Parameter sharding:
      assign each device i a parameter subset P_i = shard(P, i, N)
   
   2. Forward computation:
      for layer l in the model:
         if non-local parameters are needed:
            temporarily gather parameters p = all_gather(relevant parameters)
         compute the forward result
         release the temporarily gathered parameters
   
   3. Backward computation:
      for layer l in reverse order (of the model):
         if non-local parameters are needed:
            temporarily gather parameters p = all_gather(relevant parameters)
         compute the gradient g_l
         if g_l belongs to the local shard:
            retain g_l for the update
         release the temporarily gathered parameters
   
   4. Optimizer update:
      update only the locally sharded parameters P_i
   
   5. Preparation for the next iteration:
      gather updated parameters in batches as needed
   

   • 성능 데이터:
     • 장치당 학습 가능 파라미터: 7-8배 증가
     • 통신 오버헤드: 2-3배 증가(통신 최적화로 완화 가능)
     • 계산 효율: 95% 이상 유지(계산-통신 중첩 기법 사용)

8.2.2 컴퓨팅 효율 최적화

핵심 최적화 기법의 주요 파라미터와 효과는 다음과 같습니다.

8.3 탈중앙화 학습 보증 메커니즘

8.3.1 기여 품질 검증

Algorithm 4: Gradient Quality Assessment
Input: local gradient G_local, global gradient G_global, node history H
Output: quality score Q∈[0,1]

1. Compute cosine similarity S = cos_sim(G_local, G_global)
2. Evaluate gradient magnitude M = evaluate_magnitude(G_local)
3. Analyze historical consistency C = consistency(G_local, H)
4. Detect outliers O = outlier_score(G_local)
5. Weighted combination Q = 0.4×S + 0.2×M + 0.3×C + 0.1×O

다른 검증 메커니즘의 주요 파라미터:

• 학습 영지식 증명(Zero-Knowledge Proof of Training, ZK-PoT):
  • 증명 생성 시간: <30s
  • 증명 크기: ~1KB
  • 검증 시간: <100ms
• VRF 샘플링 검증:
  • 샘플링 비율: 1-5%
  • 난수 출처: 블록 해시 + 학습 라운드
  • 검증 임계값: 검증인 노드 2/3 이상 동의

8.3.2 분산 장애 허용 메커니즘

비잔틴 환경에서 분산 학습을 수행할 때는 악성 노드가 잘못되거나 유해한 기울기를 제출할 수 있다는 문제에 직면합니다. Bitroot는 일부 노드가 악성이라도 모델 학습이 꾸준히 수렴할 수 있도록 엄밀히 증명된 비잔틴 장애 허용 집계 메커니즘을 구현했습니다.

정의 1 (비잔틴 기울기 집계 문제). 노드 집합 $\mathcal{N} = \{N_1, N_2, ..., N_n\}$이 주어지고, 각 노드 $N_i$가 로컬 기울기 $\mathbf{g}_i \in \mathbb{R}^d$를 보유한다고 합시다. 이 중 최대 $f$개의 노드가 비잔틴일 수 있습니다(임의 값을 제출할 수 있음). 비잔틴 기울기 집계는 정직한 노드 기울기의 평균에 근사하고 비잔틴 노드의 영향을 받지 않는 집계 기울기 $\mathbf{g}_{agg}$를 계산하는 것을 목표로 합니다.

Krum 알고리즘 [1]과 좌표별 중앙값 집계를 상호 보완적인 두 가지 방어 메커니즘으로 사용하며, 엄밀한 수학적 도출로 보안 한계를 증명합니다.

알고리즘 5: 비잔틴 장애 허용 학습

Input: node set N = {N_1, N_2, ..., N_n}, initial model θ₀, training data D,
     Byzantine-node upper bound f, learning rate η
Output: trained model θ_T

Initialize θ ← θ₀
For each round t = 1, 2, ..., T:
  // 1. Gradient computation and collection
  For each node N_i, in parallel:
    Sample a mini-batch D_i from D
    Compute gradient g_i ← ∇ℓ(θ, D_i)
    Submit gradient g_i
  Collect all gradients G = {g_1, g_2, ..., g_n}

  // 2. Robust aggregation
  For each gradient g_i, compute its Krum score:
    score(g_i) ← ∑_{j∈i_closest} ||g_i - g_j||²
    where i_closest is the index set of the n-f-1 nodes closest to g_i
  Select the m gradients with the lowest Krum scores, G_filtered
  g_agg ← coordinate_wise_median(G_filtered)

  // 3. Model update
  θ ← θ - η·g_agg

Return θ

정리 1 (Krum의 장애 허용 한계). 정직한 노드의 기울기가 다음 가정을 만족한다고 합시다.

• 모든 정직한 노드의 기울기 $\mathbf{g}_i$는 기댓값 $\mu$를 갖습니다.
• 모든 정직한 노드의 기울기 $\mathbf{g}_i$는 $\|\mathbf{g}_i - \mu\|^2 \leq \sigma^2$를 만족합니다.

$f < \frac{n-1}{2}$이면 Krum이 선택한 기울기 $\mathbf{g}_{krum}$은 $\mathbb{E}[\|\mathbf{g}_{krum} - \mu\|] \leq O(\sigma)$를 만족하며, 모델은 결국 수렴합니다.

증명 개요: $\mathcal{H}$를 정직한 노드 집합, $\mathcal{B}$를 비잔틴 노드 집합이라 하고 $|\mathcal{B}| \leq f$라 합시다.

임의의 정직한 기울기 $\mathbf{g}_i$, $i \in \mathcal{H}$에 대해 Krum 점수는 다음과 같습니다. $s_i = \sum_{j \in \mathcal{N}_i} \|\mathbf{g}_i - \mathbf{g}_j\|^2$, 여기서 $\mathcal{N}_i$는 $\mathbf{g}_i$에 가장 가까운 $n-f-1$개 기울기의 인덱스 집합입니다.

$n-f-1 > f$이므로($f < \frac{n-1}{2}$이기 때문), $\mathcal{N}_i$는 최소 $(n-f-1) - f$개의 정직한 노드를 포함해야 합니다. 이 정직한 노드 $j \in \mathcal{H} \cap \mathcal{N}_i$에 대해 다음이 성립합니다. $\|\mathbf{g}_i - \mathbf{g}_j\|^2 \leq \|\mathbf{g}_i - \mu\|^2 + \|\mathbf{g}_j - \mu\|^2 \leq 2\sigma^2$

따라서 정직한 노드 $i$의 Krum 점수는 다음과 같이 상한이 정해집니다. $s_i \leq (n-f-1) \cdot 2\sigma^2 = 2(n-f-1)\sigma^2$

임의의 비잔틴 노드 $b \in \mathcal{B}$에 대해, 제출한 기울기 $\mathbf{g}_b$가 $\mu$에서 멀리 떨어져 있다면 최소 $n-2f$개의 정직한 노드(전체 $n-f$개에서 해당 비잔틴 기울기에 우연히 가까울 수 있는 최대 $f$개의 정직한 노드를 제외)에 대해 $\|\mathbf{g}_b - \mathbf{g}_j\|^2 \gg 2\sigma^2$입니다.

따라서 비잔틴 기울기가 충분히 벗어나면 그 Krum 점수는 정직한 노드보다 높아져 선택되지 않습니다.

요약하면 Krum 알고리즘은 $f < \frac{n-1}{2}$ 조건에서 비잔틴 공격을 견딜 수 있으며, 선택된 기울기가 정직한 기울기의 근방에 있음을 보장하여 모델 학습의 수렴을 보장합니다. $\square$

정리 2 (좌표별 중앙값 집계의 수렴). 기울기 전처리와 $f < \frac{n}{2}$ 아래에서, 좌표별 중앙값 집계를 사용하는 SGD 알고리즘은 $L$-매끄럽고 $\mu$-강볼록인 목적 함수 $F(\theta)$에 대해 선형 수렴률을 가집니다.

$\mathbb{E}[F(\theta_t) - F(\theta^*)] \leq (1 - \eta\mu)^t [F(\theta_0) - F(\theta^*)] + \frac{\eta L \sigma^2}{2\mu}$

여기서 $\theta^*$는 최적해이고 $\sigma^2$는 정직한 기울기 분산의 상한입니다.

증명 개요: 좌표별 중앙값 집계는 각 차원에 독립적으로 중앙값 연산을 적용합니다: $[\mathbf{g}_{med}]_j = \text{median}(\{[\mathbf{g}_1]_j, [\mathbf{g}_2]_j, ..., [\mathbf{g}_n]_j\})$.

$f < \frac{n}{2}$일 때, 중앙값 연산은 각 차원에서 최소 $\lceil \frac{n+1}{2} \rceil - f > 0$개의 정직한 노드 기여를 포함합니다.

중앙값의 통계적 성질에 따르면, 기저 분포가 대칭(정규 또는 유사)일 때 중앙값은 기댓값의 불편 추정량입니다. 비대칭인 경우에도 분산이 $\sigma^2$으로 유계인 분포에서는 중앙값과 평균의 편차 역시 유계입니다.

$L$-매끄러움과 $\mu$-강볼록성의 성질을 이용하면 SGD 업데이트가 다음을 만족함을 보일 수 있습니다.

$\mathbb{E}[\|\theta_{t+1} - \theta^*\|^2] \leq (1 - \eta\mu)^2 \mathbb{E}[\|\theta_t - \theta^*\|^2] + \eta^2 \mathbb{E}[\|\mathbf{g}_{med} - \nabla F(\theta_t)\|^2]$

귀납법과 위의 중앙값 성질에 의해 최종 수렴률을 도출할 수 있습니다. $\square$

시스템 구현에서 Bitroot는 여러 방어 메커니즘을 결합합니다.

1. Multi-Krum: 단일 최적 기울기를 선택하는 대신 $m$개의 최적 기울기를 선택해 이후 집계에 사용함으로써 결과의 대표성을 높입니다.
2. 좌표별 중앙값 필터링: Krum으로 필터링된 기울기 집합에 좌표별 중앙값 알고리즘을 적용하여 이상치를 추가로 걸러냅니다.
3. 동적 장애 허용 계수: 네트워크 규모와 과거 공격 빈도에 따라 $f$ 값을 동적으로 조정하여 보안과 효율의 균형을 맞춥니다.
4. 기울기 클리핑: 기울기 노름이 임계값 $\tau$를 넘지 않도록 제한하여 극단적 기울기가 모델에 과도한 영향을 미치는 것을 방지합니다.

이러한 메커니즘의 결합을 통해 Bitroot 분산 학습 시스템은 최대 33%의 노드가 비잔틴인 환경에서도 안정적인 학습 과정을 유지할 수 있습니다. 실험에 따르면 방어 메커니즘이 없을 때와 비교해 비잔틴 환경에서 92% 이상의 학습 정확도를 유지합니다.

시스템 방어 파라미터:

• 방어 능력: 최대 33%의 악성 노드 견딜 수 있음
• 장애 허용 메커니즘:
  • 동적 노드 참여/이탈: 지원(라운드당 ≤10%)
  • 체크포인트 간격: 100라운드마다 자동 생성
  • 장애 복구 시간: <30s

8.4 성능 벤치마크와 확장성

8.4.1 확장성 분석

Bitroot 분산 학습 시스템은 다양한 규모의 클러스터에서 종합적인 확장성 테스트를 거쳤으며, 결과는 우수한 선형 확장 특성을 보여줍니다.

표 8.1: 다양한 규모의 클러스터에서 1B 파라미터 모델을 학습한 성능 데이터(하이브리드 병렬 전략 기반)

8.4.2 중앙집중형 학습과의 비교

Bitroot 탈중앙화 학습 시스템을 주류 중앙집중형 학습 솔루션과 동일한 총 GPU 수 조건에서 비교했습니다.

표 8.2: 탈중앙화 학습 시스템과 중앙집중형 학습 시스템의 비교(7B 파라미터 모델 학습)

결과는 Bitroot 탈중앙화 학습 시스템이 중앙집중형 시스템 처리량의 약 75-80%를 달성하면서도 총 학습 비용(컴퓨팅 가격 반영)을 약 40% 줄이고, 모델 품질은 사실상 동일하게 유지(정확도 차이 <0.2%)함을 보여줍니다.

8.5 응용 사례 연구: 탈중앙화 대규모 모델 학습

Bitroot 분산 학습 시스템은 여러 실제 대규모 모델 학습 프로젝트에 성공적으로 적용되어 기술적 실현 가능성과 이점을 입증했습니다.

1. 실험 사례: 1B 파라미터 대규모 모델 학습

   • 참여 노드: 128개의 독립 학습 노드
   • 학습 데이터: 500GB 텍스트 데이터(혼합 코퍼스)
   • 학습 구성:
     • 8비트 양자화 학습
     • 하이브리드 병렬 전략(8-way 데이터 병렬, 4-way 모델 병렬, 4-way 파이프라인 병렬)
     • ZeRO-3 옵티마이저
   • 성능 결과:
     • 학습 처리량: 68,500 samples/sec
     • 총 학습 시간: 16시간 45분
     • 최종 모델 퍼플렉시티: 8.92 (중앙집중형 학습의 8.87과 사실상 동등)
     • 학습 비용: 38% 절감

2. 대규모 비전 파운데이션 모델 학습

   • 모델 규모: 5B 파라미터 비전 Transformer
   • 학습 데이터: 2억 1천만 장의 이미지
   • 노드 구성: 350개 분산 노드
   • 성능 데이터:
     • 학습 속도: 초당 52,000장 이미지 처리
     • GPU 활용률: 평균 83%
     • 통신 최적화: 8비트 LARS 옵티마이저와 기울기 압축 사용
     • 최종 모델 품질: ImageNet 정확도 83.7% (중앙집중형 학습의 83.9%와 동등)

이러한 사례 연구는 Bitroot 분산 학습 시스템이 모델 품질을 유지하면서 학습 비용을 크게 줄여, 진정한 탈중앙화 AI 모델 학습을 실현할 수 있음을 보여줍니다.

9. 분산 추론 네트워크: 고성능 글로벌 서비스 프레임워크

Bitroot는 혁신적인 분산 추론 프레임워크를 설계하여 고동시성, 저지연, 자원 최적화된 AI 서비스 배포를 실현했습니다. 전통적인 중앙집중형 API 제공자와 달리, Bitroot 프로토콜은 모든 노드가 학습된 모델을 배포하고 글로벌 추론 서비스를 제공할 수 있게 하며, 고급 분산 기술과 경제적 인센티브 메커니즘을 통해 추론의 진정한 민주화를 달성합니다.

다계층 추론 아키텍처

Bitroot 추론 네트워크는 혁신적인 계층적 설계를 채택하여 작업 요구사항에 따라 추론 전략을 동적으로 조정합니다.

1. 모델 슬라이싱과 분산 실행: 대규모 Transformer 모델(예: 100B+ 파라미터)을 여러 하위 모듈로 지능적으로 슬라이싱하여 서로 다른 노드에 분산해 협력 실행합니다. Bitroot는 노드 간 통신 프로토콜을 최적화하여 중간 활성값 전송 지연을 최소화하고 저지연 분산 추론을 보장합니다.

2. 적응형 정밀도와 연산 경로: 시스템은 요청 유형, 목표 지연, 사용 가능한 컴퓨팅 자원에 따라 최적의 실행 전략을 실시간으로 선택합니다.

   • 고정밀 경로: 전체 모델 추론으로 최고 정확도를 제공합니다.
   • 가속 경로: 지식 증류 모델(예: DeepSeek의 경량화 추론 모델, 1.5B-70B 파라미터 범위)을 사용해 저지연 응답을 구현합니다.
   • 전문가 혼합 경로: 도메인 특화 요청에 대해 전문화된 도메인 전문가 모델을 활성화하여 특화도를 높입니다.

3. 계층적 캐시 시스템: 3계층 추론 캐시를 구현합니다.

   • L1: 핫 요청 결과 캐시, 밀리초 수준 응답
   • L2: 중간 표현 캐시, 자주 사용되는 프롬프트와 컨텍스트의 중간 상태 저장
   • L3: 분산 모델 가중치 캐시, 대규모 모델 로딩 시간 최적화

고신뢰성 추론 보장

탈중앙화 환경에서 추론 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 Bitroot는 다계층 검증 메커니즘을 도입했습니다.

1. 다중 검증 합의: 주요 추론 요청을 여러 독립 노드에 분산해 실행하고, 가중 다수결(Weighted Majority Voting) 방식으로 최종 출력을 결정합니다. 시스템은 각 노드의 과거 정확도와 일관성 기록에 따라 노드별 가중치를 동적으로 조정합니다.

2. 영지식 증명 검증: 노드가 계산 정확성에 대한 영지식 증명을 제공하여, 값비싼 계산을 반복하지 않고도 지정된 모델 버전으로 전체 추론 과정을 실제로 수행했음을 증명합니다.

3. 온체인 증명 기록: 모든 추론 호출의 핵심 메타데이터(입력 해시, 출력 해시, 검증 증명)를 온체인에 저장하여 변조 불가능한 감사 추적을 구현합니다. 중요한 트랜잭션 의사결정이 관련된 시나리오에서는 블록체인 타임스탬프에 기반한 결정적 추론 확인 메커니즘을 지원합니다.

4. 프라이버시 보존 추론: 민감한 데이터 시나리오를 위해 연합 추론 모드를 지원합니다.

   • 입력 데이터를 로컬에서 암호화한 뒤 샤드 단위로 처리합니다.
   • 노드가 안전한 다자간 계산(MPC Inference)으로 공동으로 출력을 생성합니다.
   • 동형 암호 기술로 중간 계층 활성값을 보호합니다.
   • TEE(신뢰 실행 환경) 내 모델 실행을 지원하여 중간 값의 유출을 방지합니다.

경제적 인센티브와 서비스 품질 보장

Bitroot는 정교하게 설계된 추론 경제를 구축했습니다.

1. 품질 기반 인센티브 메커니즘: 노드 보상은 다차원 평가에 기반합니다.

   • 응답 시간(Response Time, RT): 추론 요청을 받은 시점부터 반환까지의 지연
   • 컴퓨팅 정확도(Compute Accuracy, CA): 검증인 노드와 과거 일관성에 기반한 점수
   • 서비스 가용성(Service Availability, SA): 노드의 가동 시간과 응답률

2. 자원 최적화 차익거래: 노드는 알고리즘과 하드웨어 최적화로 경쟁력을 높일 수 있습니다.

   • 추론 양자화(INT8/INT4)를 구현해 계산 오버헤드를 줄입니다.
   • 배칭 전략을 최적화해 GPU 활용률을 극대화합니다.
   • 전용 추론 가속기(예: 커스텀 ASIC 또는 FPGA)를 배치합니다.
   • 네트워크 토폴로지를 최적화해 통신 지연을 줄입니다.

3. 동적 가격 시스템: 추론 수수료는 시장 수요와 공급에 따라 실시간으로 조정됩니다. 피크 시간에는 보상을 자동으로 높여 더 많은 노드의 참여를 유도함으로써 서비스 품질을 보장합니다. 우선순위 차등 가격을 지원하여 긴급 요청은 추가 요금을 지불하고 최우선 처리를 받을 수 있습니다.

위에서 설명한 혁신적 아키텍처를 통해 Bitroot 분산 추론 네트워크는 탈중앙화 환경에서 중앙집중형 클라우드 서비스에 필적하거나 능가하는 성능 지표를 달성하면서도 더 강력한 프라이버시 보호, 검열 저항성, 개방형 접근성을 제공합니다. 이러한 돌파구는 AI 추론을 특권적 자원에서 폭넓게 접근 가능한 공공 인프라로 전환하여 차세대 탈중앙화 AI 애플리케이션에 완전히 새로운 가능성을 열어줍니다.

10. 완전한 AI 스택 통합

Bitroot의 목표는 저수준 하드웨어 자원부터 고수준 애플리케이션 로직까지 전 체인에 걸쳐 AI 생태계를 지원하는 완전한 엔드투엔드 AI 스택 인프라를 제공하는 것입니다. 이 스택은 다음을 포함합니다.

• 기반 블록체인 네트워크: 탈중앙화 저장, 프로그래밍 가능한 합의, 병렬 실행 환경을 제공합니다(자세한 내용은 6장 참조).
• AI 데이터 계층: 블록체인을 통해 데이터 출처, 사용 라이선스, 시장 거래를 기록하고, IPFS/Filecoin 같은 탈중앙화 저장 네트워크와 온체인 검증을 결합하여 대규모 데이터셋의 신뢰할 수 있는 관리를 실현합니다.
• 모델 마켓플레이스 계층: 모델 등록과 거래를 위한 내장 플랫폼으로, 모델 가중치와 구조의 온체인 등록, 저작권 보호, 수익 분배를 지원합니다. 개발자는 사전 학습 또는 파인튜닝된 모델을 여기에 게시하고 프로토콜 토큰을 포함한 방식으로 상용화할 수 있습니다.
• 학습 및 추론 네트워크: 8장의 분산 학습 노드와 9장의 추론 노드로 구성되며, 컴퓨팅 임대, 작업 스케줄링, 계약 정산 등의 서비스를 제공합니다. 사용자는 API를 호출하듯 편리하게 학습이나 추론 작업을 시작할 수 있고, 온체인 스마트 컨트랙트가 작업 진행과 결과를 추적합니다.
• AI 에이전트-스마트 컨트랙트 상호작용 계층: Bitroot는 자율 학습 능력을 갖춘 AI 에이전트가 스마트 컨트랙트와 안전하게 상호작용할 수 있도록 전용 미들웨어 프로토콜을 설계했습니다(자세한 내용은 11장 참조). 예를 들어 AI가 온체인 에이전트로 거래 전략을 자동 실행할 수 있지만, 그 의사결정 과정과 수익 분배는 컨트랙트에 의해 구속됩니다.
• 보안 및 거버넌스 계층: TEE/MPC 보안 계산 메커니즘, 소셜 로그인과 멀티시그 아이덴티티 시스템(자세한 내용은 12장과 13장 참조), 탈중앙화 자율 조직(DAO) 거버넌스 프레임워크를 포함합니다. 모든 핵심 결정은 커뮤니티 투표로 이루어지며, 규칙과 파라미터 변경은 완전히 투명하고 감사 가능합니다.

전체 시스템 아키텍처: Web3-AI 공생 프레임워크

그림 5: 시스템 아키텍처 다이어그램

위 그림에서 볼 수 있듯이, Bitroot의 시스템 아키텍처는 Web3와 AI 기술의 깊은 융합과 상호 강화를 실현합니다. 이 아키텍처는 다음과 같은 핵심 특성을 가집니다.

1. 계층화된 분리 설계: 명확히 정의된 인터페이스와 책임 분리를 통해 각 계층을 다른 구성 요소에 영향을 주지 않고 독립적으로 업그레이드할 수 있어, 시스템의 유지보수성과 진화 능력을 크게 높입니다.

2. Web3-AI 브리징 메커니즘:

   • 합의 계층 브리징: 블록체인 합의 메커니즘과 AI 학습 합의가 상호 검증하여 참여 노드의 정직한 행동을 보장합니다.
   • 데이터 계층 브리징: 블록체인 원장이 AI 작업의 기록과 증명을 저장하고, AI 알고리즘이 블록체인에 데이터 분석 능력을 제공합니다.
   • 인센티브 계층 브리징: 토큰 경제 모델이 컴퓨팅 기여를 경제적 인센티브로 전환하며, AI 성능 지표가 보상 분배에 직접 영향을 미칩니다.

3. 양방향 강화:

   • Web3가 AI를 강화: 블록체인이 계산 증명, 탈중앙화 협업 프레임워크, 데이터 주권과 거래 메커니즘을 제공합니다.
   • AI가 Web3를 강화: AI가 블록체인에 지능형 의사결정, 컨트랙트 최적화, 보안 모니터링, 향상된 사용자 경험을 제공합니다.

EVM과 AI 컴퓨팅 작업의 깊은 통합 경로

Bitroot는 EVM과 AI 컴퓨팅 작업의 깊은 통합을 실현하여, 전통적 블록체인이 복잡한 계산을 지원하기 어려웠던 한계를 깨뜨립니다.

1. AI 명령어 집합 확장: 7장에서 소개한 고성능 EVM 엔진을 기반으로, Bitroot는 AI 연산 전용 명령어 집합(AIOpcode)을 확장했습니다.

   • MATMUL: 최적화된 행렬 곱셈 연산으로 다양한 정밀도(FP32/FP16/INT8)를 지원합니다.
   • ATTENTION: Transformer 어텐션 메커니즘의 효율적인 구현
   • RLHF: 인간 피드백 기반 강화학습 컴퓨팅 프리미티브
   • TENSOR_OPS: 기본 텐서 연산 집합(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈, 활성화 함수 등)

2. 컴퓨팅 브리징 메커니즘: 혁신적인 온체인/오프체인 하이브리드 실행 프레임워크가 블록체인에서 대규모 AI 계산을 실행하는 과제를 해결합니다.

   • 작업 분해: 스마트 컨트랙트가 복잡한 AI 컴퓨팅 작업을 검증 가능한 하위 작업으로 분해합니다.
   • 오프체인 계산: 하위 작업이 8장과 9장에서 설명한 분산 학습 및 추론 네트워크에서 실행됩니다.
   • 온체인 검증: 계산 증명과 핵심 결과를 온체인에서 검증하여 오프체인 계산의 정확성을 보장합니다.
   • 컨트랙트 트리거: 검증이 통과되면 후속 스마트 컨트랙트 실행이 자동으로 트리거되어 AI-블록체인 폐루프를 달성합니다.

3. 상태 채널 최적화: AI 학습 특유의 빈번한 파라미터 업데이트를 해결하기 위해 Bitroot는 전용 상태 채널을 설계하여 대량의 중간 계산을 오프체인으로 옮기고, 주요 체크포인트에서 상태 요약 체크포인트만 온체인에 올려 시스템 처리량을 크게 높입니다.

4. 다자간 보안 AI 컴퓨팅: 다자간 계산(MPC) 기술을 EVM 스마트 컨트랙트와 통합하여 데이터를 공유하지 않고도 협력 AI 학습과 추론을 실현하며, 금융과 의료 같은 프라이버시 민감 시나리오에 실행 가능한 해결책을 제공합니다.

전체 AI 스택의 통합 방식은 온체인 "칩" + 오프체인 네트워크 + 컨트랙트 허브의 삼위일체로 볼 수 있습니다. 온체인 계층은 검증, 정산, 인센티브를 담당하고, 오프체인 계층은 실제 컴퓨팅과 저장을 제공하며, 스마트 컨트랙트가 조정 센터 역할을 합니다. Bitroot 스택은 상호운용성과 조합 가능성을 모두 염두에 두고 설계되었습니다. 다른 블록체인과 전통적 시스템은 사이드체인 브리지나 API 게이트웨이를 통해 Bitroot의 AI 역량을 호출할 수 있고, Bitroot의 보안 기능(예: 모델 토큰화) 역시 다른 시나리오로 이전될 수 있습니다. 이러한 포괄적인 전 체인 통합은 Bitroot를 AI 생태계의 인프라이자 Web3 애플리케이션의 지능화를 이끄는 핵심 네트워크로 만듭니다.

AI와 Web3의 시너지 이점

Bitroot 아키텍처의 독특한 장점은 AI와 Web3 기술 간의 상호 강화 시너지를 실현하는 데 있습니다.

1. 탈중앙화 학습의 신뢰할 수 있는 검증: 학습 과정의 모든 핵심 단계를 블록체인 원장에 기록하여 누구나 모델 학습의 무결성과 공정성을 검증할 수 있고, 데이터 오염과 모델 백도어 공격을 방지합니다.

2. 컴퓨팅의 민주화와 공정한 분배: 블록체인의 토큰 경제가 컴퓨팅 제공자에게 인센티브를 제공하여, 파편화된 컴퓨팅 자원을 대형 데이터센터에 버금가는 컴퓨팅 풀로 집약하면서 수익이 기여도에 따라 공정하게 분배되도록 보장합니다.

3. 모델 지식재산권의 투명한 관리: 스마트 컨트랙트가 저작권 규칙과 수익 분배를 자동으로 집행하여, AI 모델 학습에서 "데이터 기여자"와 "알고리즘 제공자" 사이의 이익 분배 문제를 해결합니다.

4. 검열 저항적 모델 접근: 모델이 온체인에 올라가면 누구든 컨트랙트 규칙에 따라 접근하고 사용할 수 있으며, 중앙집중형 플랫폼의 통제와 제한에서 벗어나 AI의 민주화를 진정으로 실현합니다.

5. 검증 가능한 AI 의사결정 체인: 전체 AI 추론 과정을 기록하고 검증할 수 있어 중요 의사결정에 완전한 책임 추적을 제공하고 전통적 AI 시스템의 "블랙박스 문제"를 해결합니다.

이러한 아키텍처 설계를 통해 Bitroot는 현재 Web3와 AI 융합의 기술적 공백을 메울 뿐만 아니라 새로운 컴퓨팅 패러다임을 창출하여 차세대 지능형 애플리케이션의 토대를 마련합니다.

11. AI 에이전트와 스마트 컨트랙트의 안전한 상호작용

AI 에이전트가 다양한 애플리케이션에서 점점 더 큰 역할을 차지하면서, 온체인 스마트 컨트랙트와의 상호작용 보안을 보장하는 것이 특히 중요해졌습니다. Bitroot는 다음 핵심 질문을 해결하기 위해 AI-스마트 컨트랙트 상호작용 보안 프레임워크를 제안합니다. 즉 AI 출력을 어떻게 검증할 것인가, 악성 AI가 컨트랙트를 조작하는 것을 어떻게 방지할 것인가, AI 프라이버시를 어떻게 보호할 것인가입니다.

먼저 AI 행동의 정당성을 검증하는 증명 메커니즘을 도입합니다. AI 에이전트가 스마트 컨트랙트를 호출할 때는 반드시 자신의 행동에 대한 검증 가능한 증명을 첨부해야 합니다. 예를 들어 실행 전에 AI 모델이 결정을 내려야 하는 트랜잭션(예: 자동 거래 전략)의 경우, 에이전트는 신뢰 실행 환경(TEE) 안에서 자신의 결정이 사전 설정된 모델과 데이터에 기반해 생성되었음을 증명하는 증명을 생성해야 하며, 임의로 조작해서는 안 됩니다. 컨트랙트가 요청을 받으면 증명의 정당성을 검증한 뒤 후속 로직을 실행합니다. 이 과정은 영지식 증명에서 볼 수 있는 $\exists w: f(x,w)=y$ 구조와 유사하며, 다음을 보장합니다. 즉 내부 비밀 상태 $w$(예: 모델 가중치)가 존재하여 $f$(모델)가 입력 $x$에 대해 결정 $y$를 올바르게 출력한다는 것입니다. 검증을 통과한 $y$만 컨트랙트가 수용합니다.

둘째, Bitroot는 통제 가능한 모델 공개를 지원합니다. 투명성이 보장되어야 하는 일부 시나리오에서는 스마트 컨트랙트가 정의한 방식에 따라 AI 모델이 중간 단계나 신뢰도를 외부에 출력하도록 요구할 수 있습니다. 온체인 기록과 결합된 이 설계는 "블랙박스 의사결정"을 방지하고 AI 결정의 설명 가능성을 높입니다. 예를 들어 DeepSeek-R1 모델은 추론 추적을 출력할 수 있으며, Bitroot는 이 추적을 추가 트랜잭션 메타데이터로 온체인에 올려 추론 과정을 완전히 감사할 수 있게 합니다.

셋째, 악성 AI 방지 대책입니다. Bitroot에서 AI 에이전트는 사전 등록하고 토큰을 스테이킹해야 하며, 에이전트가 규칙을 위반하면(예: 위조 증명 제출) 스테이크가 몰수됩니다. 스마트 컨트랙트는 다자간 검증 모드를 설정할 수 있습니다. AI 결정이 중대한 영향을 미치는 경우 여러 서로 다른 에이전트가 독립적으로 계산하고 교차 검증하도록 요구할 수 있으며, 다수가 동의할 때만 효력이 발생합니다. 이는 비잔틴 장애 허용 메커니즘과 유사하며 고가치 거래 시나리오에 적용할 수 있습니다.

마지막으로 Bitroot는 스마트 컨트랙트의 다중 전략 병렬 실행에 대한 네이티브 지원을 활용합니다. 예를 들어 서로 다른 버전의 모델이나 서로 다른 하이퍼파라미터를 가진 병렬 모델을 사용해 출력을 비교함으로써 보안과 견고성을 높입니다. 또한 AI 에이전트가 체인과 상호작용할 때의 데이터 형식과 서명 규약을 규정한 AI 컨트랙트 인터페이스 표준을 개발하여, Bitroot 네트워크에 연결하는 모든 AI 시스템이 동일한 보안 인터페이스를 따를 수 있게 했습니다.

요약하면, Bitroot는 신뢰 컴퓨팅 증명, 컨트랙트 감사, 경제적 인센티브 메커니즘의 결합을 통해 AI 에이전트와 스마트 컨트랙트의 협업을 위한 완전한 보안 보장 프레임워크를 제공합니다. 이는 AI-컨트랙트 실행의 신뢰 비용을 낮출 뿐만 아니라 비정상적인 AI 행동에 대한 시스템의 대응 능력을 크게 강화합니다.

12. 대규모 모델 데이터 관리

대규모 모델을 학습하고 사용하려면 학습 데이터셋, 모델 가중치, 추론 시점의 입출력 데이터를 포함한 막대한 양의 데이터를 관리해야 합니다. Bitroot는 이 데이터를 효율적이고 안전하게 관리하기 위해 다음 전략을 채택합니다.

• 온체인 메타데이터 인덱싱: 모델 데이터와 학습 데이터 자체는 탈중앙화 저장 네트워크에 저장하지만, 모든 핵심 메타데이터(파일 해시, 버전 번호, 크기, 버전 간 차이 등)는 온체인에 기록합니다. 이렇게 하면 데이터 자체를 온체인에 올릴 필요 없이 누구나 블록체인을 통해 데이터의 무결성을 조회하고 검증할 수 있습니다.
• 샤딩 저장과 청크 다운로드: 대규모 모델은 일반적으로 기가바이트에서 테라바이트 규모로 저장됩니다. Bitroot는 모델 가중치를 독립적으로 다운로드 가능한 작은 청크로 나누고, 노드 네트워크가 분산 캐싱과 전송을 제공합니다(BitTorrent와 유사). Merkle 트리 같은 검증 메커니즘을 사용하면 노드는 청크를 다운로드하는 즉시 정확성을 검증할 수 있습니다.
• 접근 제어와 암호화: 사설 또는 민감한 모델(예: 기업 맞춤형 모델)의 경우 데이터 청크를 암호화하여 저장하고 권한이 있는 노드만 복호화할 수 있습니다. Bitroot는 다자간 보안 계산과 임계값 암호화로 모델 키의 안전한 공유를 실현합니다. 예를 들어 키를 N개 조각으로 나누고 N/2개의 서명이 있어야 잠금을 해제하도록 하여, 단일 지점 유출이 무효가 되도록 보장합니다.
• 데이터 추적성과 감사: 모든 데이터 접근 및 수정 작업은 온체인에 흔적을 남기며, 변조 시도는 되돌릴 수 없이 기록됩니다. 신뢰 실행 환경의 도움으로 데이터 사용 과정을 보안 하드웨어 내에서 감사할 수 있어, 노드가 학습 데이터를 사적으로 은닉하거나 삭제하는 것을 방지합니다.
• 버전 관리와 스냅샷: 모든 모델 학습 실행 또는 업데이트는 신구 모델 파라미터 간 해시 차이를 포함한 스냅샷을 온체인에 생성합니다. 사용자는 모델의 이력을 쉽게 추적할 수 있고, 서로 다른 버전의 성능 향상을 비교할 수도 있습니다. 컨트랙트는 버전별로 다른 권리를 강제할 수 있습니다(예: 초기 버전은 오픈소스 라이선스를 따라야 하고, 이후 버전은 상용 라이선스 적용).

이러한 온체인/오프체인 결합 데이터 관리 전략은 효율성과 보안의 균형을 맞춥니다. 온체인 계층은 검증과 거버넌스 기능을 보장하고, 오프체인 계층은 대규모 데이터의 저장과 전송을 담당합니다. 이렇게 함으로써 Bitroot는 학습 데이터 가져오기부터 모델 반복, 모델 배포까지 완전한 데이터 수명주기를 지원하여 대규모 모델 애플리케이션에 견고한 기반을 제공할 수 있습니다.

13. 컴퓨팅 보안 시스템

블록체인에서 실행되는 AI 컴퓨팅의 신뢰성과 공격 저항성을 보장하기 위해, Bitroot는 다계층 컴퓨팅 보안 시스템을 구축했습니다.

13.1 검증 가능한 컴퓨팅 프레임워크

Bitroot는 전체 계산을 반복하지 않고도 계산 집약적인 AI 작업의 결과를 효율적으로 검증할 수 있는 완전한 검증 가능 컴퓨팅(Verifiable Computation, VC) 프레임워크를 구현했습니다. 이 프레임워크는 최신 영지식 증명 기술과 형식 검증 방법에 기반합니다.

정의 1 (검증 가능 컴퓨팅). 검증 가능 컴퓨팅 기법 $\mathcal{VC}$는 사중항 $(KeyGen, Prove, Verify, Compute)$입니다.

• $KeyGen(1^{\lambda}, f) \rightarrow (pk, vk)$: 보안 파라미터 $\lambda$와 함수 $f$에 기반해 증명 키 $pk$와 검증 키 $vk$를 생성합니다.
• $Compute(pk, x) \rightarrow y$: 키 $pk$를 사용해 입력 $x$에 대한 함수 $f$의 결과 $y$를 계산합니다.
• $Prove(pk, x, y) \rightarrow \pi$: 계산 결과 $y = f(x)$에 대한 증명 $\pi$를 생성합니다.
• $Verify(vk, x, y, \pi) \rightarrow \{0,1\}$: 결과 $y$가 실제로 입력 $x$에 대한 함수 $f$ 계산의 올바른 결과인지 검증합니다.

이 프레임워크는 다음과 같은 핵심 특성을 가집니다.

1. 완전성(Completeness): 임의의 입력 $x$에 대해 $y = f(x)$이고 $\pi$가 정직한 증명자가 생성한 것이면 $Verify(vk, x, y, \pi) = 1$입니다.
2. 건전성(Soundness): 임의의 확률적 다항 시간 공격자 $\mathcal{A}$에 대해 무시할 수 있는 함수 $negl(\lambda)$가 존재하여 $Pr[(x, y, \pi) \leftarrow \mathcal{A}(pk, vk): y \neq f(x) \wedge Verify(vk, x, y, \pi) = 1] \leq negl(\lambda)$입니다.
3. 영지식성(Zero-Knowledge): 임의의 입력 $x$에 대해 $\mathcal{S}(vk, x, f(x))$의 분포와 실제 증명 $\pi$가 계산적으로 구별 불가능한 다항 시간 시뮬레이터 $\mathcal{S}$가 존재합니다.
4. 간결성(Succinctness): 증명 크기는 $|\pi| = poly(\lambda, log(|f|))$이고, 검증 시간은 $poly(\lambda, |x|, |y|, log(|f|))$입니다.

그림 6: 컴퓨팅 보안 시스템

정리 1 (Bitroot VC의 보안성). 랜덤 오라클 모델에서 Bitroot의 검증 가능 컴퓨팅 프레임워크는 계산적 보안을 충족합니다. 즉 임의의 확률적 다항 시간(PPT) 공격자가 실제 계산을 알지 못한 채 유효한 증명을 위조하는 데 성공할 확률은 무시할 수 있습니다.

증명 개요: 기저 zk-SNARK 시스템의 보안성으로 환원합니다. 무시할 수 없는 확률로 유효한 사기 증명을 생성할 수 있는 공격자 $\mathcal{A}$가 존재한다고 가정하면, 기저 zk-SNARK의 지식 건전성(knowledge-soundness) 가정을 깨뜨리는 알고리즘 $\mathcal{B}$를 구성할 수 있어 모순이 됩니다. 상세한 환원은 타원 곡선 페어링 상의 이산 로그 문제의 난해성과 지식 추출기의 존재에 의존합니다. $\square$

기술 구현 파라미터:

1. 영지식 증명(ZKP) 기술:

   • 프로토콜 선택: zk-SNARK (Groth16, PLONK)
   • 곡선 파라미터: BN254 곡선, 128비트 보안
   • 증명 크기: 192바이트(상수 크기)
   • 검증 시간: <10ms (온체인 검증)
   • 증명 생성 시간: 1억 파라미터 모델당 ~30s

2. 증명 내용과 생성 과정:

알고리즘 1: 계산 증명 생성

Input: model M, input data D, computation result R, auxiliary data aux
Output: zero-knowledge proof π

1. Preprocessing stage:
   Convert the computation task into an arithmetic circuit C
   Run KeyGen(1^λ, C) → (pk, vk)

2. Computation representation:
   Construct the execution trace T = {(s₀, s₁, ..., sₙ)}
   where s₀ is the initial state and sₙ is the final state

3. Proof generation:
   a. Compute intermediate values:
      Encode the state transitions: ∀i∈[1,n]: sᵢ = δ(sᵢ₋₁, wᵢ)
      where δ is the state-transition function and wᵢ is the witness at step i

   b. Build the polynomial constraint system:
      Q = {(sᵢ₋₁, sᵢ, wᵢ) | ∀i∈[1,n]}

   c. Generate the proof:
      π = Prove(pk, (M,D), R, Q, aux)

4. Return π

알고리즘 2: 계산 증명 검증

Input: verification key vk, digest of the model and data H(M,D), computation result R, proof π
Output: verification result b∈{0,1}

1. Verification stage:
   b = Verify(vk, H(M,D), R, π)

2. Return b

13.2 컴퓨팅 보상 및 페널티 메커니즘

Bitroot의 컴퓨팅 보상 시스템은 다요소 점수 메커니즘을 사용하여 고품질·고효율 컴퓨팅 기여가 공정하게 보상되도록 합니다. 동시에 악성 또는 저품질 기여에는 페널티를 부과하여 네트워크의 컴퓨팅 품질을 유지합니다.

정의 2 (컴퓨팅 기여 점수 함수). 컴퓨팅 기여 점수 함수 $\mathcal{S}: \mathcal{N} \times \mathcal{T} \rightarrow \mathbb{R}^+$는 노드 $n \in \mathcal{N}$이 작업 $t \in \mathcal{T}$에 기여한 정도를 양의 실수로 매핑하여 기여의 가치를 나타냅니다.

작업 $t$에 대한 노드 $n$의 기여 점수는 다음과 같이 계산됩니다.

$\mathcal{S}(n, t) = \mathcal{B}(t) \cdot \mathcal{P}(n, t) \cdot \mathcal{Q}(n, t) \cdot \mathcal{R}(n) \cdot \mathcal{C}(t)$

여기서 $\mathcal{B}(t)$는 작업 $t$의 기본 보상, $\mathcal{P}(n, t)$는 성능 계수, $\mathcal{Q}(n, t)$는 품질 계수, $\mathcal{R}(n)$은 노드 $n$의 평판 계수, $\mathcal{C}(t)$는 네트워크 혼잡 조정 계수입니다.

정리 2 (인센티브 양립성). Bitroot의 보상 메커니즘에서 임의의 노드 $n$에 대해 정직한 행동은 엄격한 우월 전략입니다. 즉 임의의 작업 $t$에 대해:

$\mathbb{E}[\mathcal{U}(n, t \mid \text{honest})] > \mathbb{E}[\mathcal{U}(n, t \mid \text{dishonest})]$

여기서 $\mathcal{U}(n, t \mid a)$는 전략 $a$ 아래에서 노드 $n$이 작업 $t$를 완료하여 얻는 기대 효용을 나타냅니다.

증명 개요: 단일 라운드 게임과 반복 게임에서 노드의 행동 전략을 고려합니다.

단일 라운드 게임에서 노드가 부정직한 행동(예: 잘못된 결과 제출 또는 계산 일부 생략)을 선택할 때:

• 영지식 증명 기반 검증 메커니즘은 부정행위가 적발될 확률을 $p_{detect} \approx 1 - negl(\lambda)$로 만듭니다.
• 적발되면 노드는 페널티를 받으며, 손실에는 현재 작업 보상과 평판 하락이 포함됩니다: $\mathcal{L}_{penalty} = \mathcal{B}(t) + \Delta\mathcal{R}(n)$
• 적발을 회피하더라도 부정직한 행동은 결과 품질에 영향을 주어 품질 계수를 낮춥니다: $\mathcal{Q}(n, t \mid \text{dishonest}) < \mathcal{Q}(n, t \mid \text{honest})$

이 요소들을 결합하면 단일 라운드 게임에서 다음이 성립함을 보일 수 있습니다. $\mathbb{E}[\mathcal{U}(n, t \mid \text{dishonest})] = (1 - p_{detect}) \cdot \mathcal{S}(n, t \mid \text{dishonest}) - p_{detect} \cdot \mathcal{L}_{penalty}$

$p_{detect} \approx 1$이고 $\mathcal{L}_{penalty} > 0$이므로: $\mathbb{E}[\mathcal{U}(n, t \mid \text{dishonest})] < \mathcal{S}(n, t \mid \text{honest}) = \mathbb{E}[\mathcal{U}(n, t \mid \text{honest})]$

반복 게임 시나리오에서는 평판 계수의 누적 효과를 고려하면, 부정직한 행동으로 인한 장기적 평판 손실이 정직한 전략과 부정직한 전략의 효용 격차를 더욱 벌려 정직한 행동이 엄격한 우월 전략임을 보장합니다. $\square$

구체적 구현에서는 다음 공식을 사용합니다.

Algorithm 3: Compute Reward Evaluation
Input: node ID, task ID, computation result, performance data
Output: reward amount R

1. Base reward:
   R_base = task_complexity(task ID) × compute_resources(node ID)

2. Performance score:
   T_ref = reference_completion_time(task ID)
   T_actual = actual_completion_time(node ID, task ID)
   S_perf = min(1.5, max(0.5, T_ref / T_actual))

3. Quality score:
   S_qual = validation_score(computation result) ∈ [0,1]

4. Reputation factor:
   F_rep = get_node_reputation(node ID) ∈ [0.5, 1.5]

5. Reward computation:
   R = R_base × S_perf × S_qual × F_rep

6. Network adjustment:
   R_adj = R × get_network_congestion_factor()

13.3 다자간 검증과 합의 메커니즘

컴퓨팅 작업의 정확성을 보장하기 위해 시스템은 분산 검증 전략을 채택하며, 작업의 가치와 중요도에 따라 서로 다른 수준의 검증 메커니즘을 사용합니다.

정의 3 (검증인 노드 선택 함수). 검증인 노드 선택 함수 $\mathcal{V}: \mathcal{T} \times \mathcal{L} \times \mathcal{N} \times \Omega \rightarrow 2^{\mathcal{N}}$는 작업 $t \in \mathcal{T}$, 보안 수준 $l \in \mathcal{L}$, 노드 풀 $\mathcal{N}$, 난수 시드 $\omega \in \Omega$가 주어졌을 때 검증인 노드의 부분 집합 $V \subset \mathcal{N}$을 선택합니다.

그림 6: 고속 검증

알고리즘 4: 검증 가능한 난수 함수(VRF) 검증인 노드 선택

Input: task ID t∈𝒯, security level L∈{L1,L2,L3}, available node pool N⊆𝒩
Output: selected verifier node set V⊆N

1. Obtain a random seed:
   seed = H(latest_block_hash || t)
   where H is a secure hash function

2. Determine the number of verifier nodes:
   n = {
     L1: 1,  // low-value task
     L2: 3,  // medium-value task
     L3: 10  // high-value task
   }[L]

3. Select verifier nodes:
   V = ∅
   for i = 1 to n:
     combined_seed = H(seed || i)
     (randomness, proof) = VRF_Evaluate(sk, combined_seed)
     // VRF output ensures fairness
     node_index = randomness mod |N|
     V = V ∪ {N[node_index]}

4. Return V

정리 3 (검증의 공정성과 예측 불가능성). Bitroot의 VRF 기반 검증인 노드 선택 메커니즘은 다음 특성을 충족합니다.

1. 균등 분포: 임의의 노드 $n \in \mathcal{N}$에 대해 $Pr[n \in \mathcal{V}(t, l, \mathcal{N}, \omega)] = |\mathcal{V}(t, l, \mathcal{N}, \omega)| / |\mathcal{N}|$입니다.
2. 예측 불가능성: 블록 해시가 공개되기 전에는 어떤 다항 시간 공격자도 무시할 수 없는 확률로 검증인 노드 집합을 예측할 수 없습니다.
3. 조작 불가능성: 어떤 다항 시간 공격자도 트랜잭션 포함 순서를 조작하여 무시할 수 없는 확률로 검증인 노드 선택에 영향을 줄 수 없습니다.

증명 개요: 검증인 노드 선택은 검증 가능한 난수 함수(VRF)에 기반하며, 그 출력은 주어진 시드에 대해 결정적이지만 예측 불가능합니다. 균등 분포 특성은 모듈로 연산에서 비롯되고, 예측 불가능성은 최신 블록 해시의 예측 불가능성에 의존하며, 조작 불가능성은 VRF의 단일값성(single-valuedness) 특성에서 비롯됩니다. 상세한 증명은 블록체인의 합의 보안과 VRF의 암호학적 특성을 포함합니다. $\square$

알고리즘 5: 가중 투표 합의

Input: set of verification results R = {(node_ID_i, result_i, weight_i)}
Output: consensus result r, whether consensus was reached flag

1. Initialize the result-weight map: W = {}

2. Assign a weight to each verification result:
   for each (node_ID, result, weight) in R:
     result_hash = H(result)
     if result_hash ∉ W: W[result_hash] = 0
     W[result_hash] += weight

3. Find the result with the highest weight:
   (max_result, max_weight) = argmax_{r∈W} W[r]

4. Compute the consensus ratio:
   total_weight = ∑_{r∈W} W[r]
   ratio = max_weight / total_weight

5. Verify consensus:
   if ratio ≥ THRESHOLD(|R|):  // the threshold function depends on the number of verifier nodes
     return (decode(max_result), true)
   else:
     return (null, false)

13.4 공격 방어와 이상 탐지

시스템은 정적 방어와 동적 방어 전략을 결합한 다계층 공격 방어 메커니즘을 구현합니다.

그림 7: 다계층 공격 방어 메커니즘

알고리즘 6: 이상 탐지와 위협 대응

Input: network state S∈𝒮, historical data H, threshold parameters Θ
Output: set of mitigation measures M

1. Feature extraction:
   F = Extract_Features(S, H)

2. Anomaly scoring:
   // multi-dimensional anomaly detection
   scores = {}
   for metric m in the set of monitored metrics:
     μ_m = Mean(H[m])  // historical mean
     σ_m = StdDev(H[m])  // historical standard deviation
     Z_m = (S[m] - μ_m) / σ_m  // Z-score
     scores[m] = Z_m

3. Threat classification:
   threats = Classify_Threats(scores, Θ)

4. Generate response measures:
   M = ∅
   for threat t in threats:
     if t.type == "Sybil":
       M = M ∪ {increase_proof_difficulty(), alert_governance()}
     else if t.type == "Witch":
       M = M ∪ {enable_social_verification(), limit_new_nodes()}
     else if t.type == "DataPoisoning":
       M = M ∪ {isolate_suspicious_sources(), rollback_checkpoint()}
     else if t.type == "DDoS":
       M = M ∪ {rate_limiting(), distribute_services()}
     else if t.type == "ModelExtraction":
       M = M ∪ {analyze_request_patterns(), apply_differential_privacy()}

5. Return M

정리 4 (이상 탐지 효과의 한계). 다음 조건에서 Bitroot의 이상 탐지 시스템은 정상 행동에서 $\Delta$ 표준편차만큼 벗어난 이상을 탐지할 수 있으며, 오탐률은 $\alpha$ 이하, 미탐률은 $\beta$ 이하입니다.

$P(\text{false positive}) \leq \alpha = 2 \cdot \Phi(-\Delta)$ $P(\text{false negative}) \leq \beta = \Phi(\Delta - \delta/\sigma)$

여기서 $\Phi$는 표준 정규 분포의 누적 분포 함수, $\delta$는 이상의 실제 크기, $\sigma$는 모니터링 대상 지표의 표준편차입니다.

증명 개요: 다변량 통계 분석과 가설 검정 이론에 기반하여, 모니터링 지표가 대략 정규 분포를 따를 때 Z-점수를 이상 척도로 사용하면 오탐률과 미탐률에 대해 증명 가능한 상한을 얻습니다. 구체적으로 임계값을 $\mu \pm \Delta\sigma$로 설정하면, 이상이 없을 때 측정값이 이 구간을 벗어날 확률은 $2 \cdot \Phi(-\Delta)$이며, 이것이 오탐률의 상한입니다.

크기 $\delta$의 이상이 존재할 때 $\delta < \Delta\sigma$이면 미탐이 발생할 수 있으며, 그 확률 상한은 정규 분포의 성질로 계산할 수 있습니다. $\Delta$를 조정하면 오탐률과 미탐률 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다. $\square$

이상 탐지 지표:

13.5 보안 감사 메커니즘

시스템은 컴퓨팅 환경의 지속적인 보안을 보장하기 위해 포괄적인 보안 감사 프로세스를 구축합니다.

정의 4 (보안 감사 프레임워크). 보안 감사 프레임워크는 삼중항 $\mathcal{A} = (D, V, R)$이며, 여기서 $D$는 데이터 수집 메커니즘, $V$는 검증 규칙 집합, $R$은 대응 전략 집합입니다.

1. 계층적 감사 아키텍처:

   • 트랜잭션 수준: 모든 트랜잭션에 대한 실시간 보안 검사, 시간 복잡도 $O(1)$
   • 블록 수준: 모든 블록에 대한 기본 보안 검증, 시간 복잡도 $O(n)$, 여기서 $n$은 블록 내 트랜잭션 수입니다.
   • 주기적 수준: 1,000블록마다 심층 스캔, 시간 복잡도 $O(m \cdot n)$, 여기서 $m$은 검증 규칙 수입니다.
   • 네트워크 수준: 매월 네트워크 전체 보안 평가, 크로스체인 분석 포함

2. 형식 검증: 핵심 보안 속성에 대해 형식 검증을 수행합니다.

   • 계산 정확성: 계산 결과 $y$가 실제로 입력 $x$에 대한 함수 $f$의 결과임을 증명합니다.
   • 데이터 무결성: 데이터가 전송 및 저장 과정에서 변조되지 않았음을 증명합니다.
   • 탈중앙화 보장: 시스템에 중앙집중적 통제 지점이 없음을 증명합니다.
   • 인센티브 양립성: 시스템의 경제 모델이 사용자의 정직한 행동을 유인함을 증명합니다.

복잡도와 성능 지표:

• 검증 가능 증명 검증 비용: 증명당 0.5-1.5ms CPU 시간
• 다자간 검증 자원 오버헤드: 단일 노드 검증 대비 +15-35%
• 보안 모니터링 정확도: >99.99%
• 공격 대응 시간: 탐지 <3s, 완화 <10s

이 컴퓨팅 보안 프레임워크는 효율성을 희생하지 않으면서 AI 컴퓨팅 결과의 정확성과 프라이버시 보호를 최대한 보장하여, 블록체인상 AI 애플리케이션에 핵심 신뢰 보장을 제공합니다.

14. 신뢰 실행 환경

Bitroot의 핵심 아키텍처는 신뢰 실행 환경(Trusted Execution Environment, TEE) 기술을 통합하여 온체인 AI 컴퓨팅과 민감 데이터 처리에 하드웨어 수준의 보안 보장을 제공합니다. 이 장에서는 TEE의 보안 보장을 형식적으로 정의하고, 분산 AI 컴퓨팅에서의 이론적 토대를 설명합니다.

14.1 형식적 보안 모델

정의 1 (신뢰 실행 환경). 신뢰 실행 환경은 오중항 $\mathcal{E} = (Setup, Attest, Seal, Compute, Verify)$이며, 여기서:

• $Setup(1^\lambda) \rightarrow (pk, sk)$: TEE를 초기화하고 공개-개인 키 쌍을 생성합니다.
• $Attest(sk, P) \rightarrow \sigma_P$: 프로그램 $P$에 대한 검증 가능한 증명 $\sigma_P$를 생성합니다.
• $Seal(sk, data) \rightarrow c$: 하드웨어 보호 키로 데이터를 암호화하여 암호문 $c$를 생성합니다.
• $Compute(P, in, c) \rightarrow (out, \sigma_{out})$: 격리된 환경에서 프로그램 $P$를 실행하여 출력과 증명을 생성합니다.
• $Verify(pk, P, in, out, \sigma_{out}) \rightarrow \{0,1\}$: 계산 결과의 무결성과 진위성을 검증합니다.

TEE는 세 가지 핵심 보안 속성을 제공합니다.

1. 격리 실행(Isolated Execution): 프로그램 $P$가 실행 중에 외부 환경의 간섭을 받지 않음을 보장합니다. 형식적으로:

   임의의 외부 환경 $\mathcal{E}$와 프로그램 $P$에 대해 $\mathcal{E}$는 $P$의 실행 결과에 영향을 줄 수 없습니다. 즉: $\forall \mathcal{E}, P, in: Compute(P, in) = P(in)$

2. 원격 증명(Remote Attestation): 원격 검증자가 프로그램 $P$가 실제로 TEE 내에서 실행되었음을 확인할 수 있게 합니다. 형식적으로:

   증명 성공 확률: $Pr[Verify(pk, P, in, out, \sigma_{out}) = 1] = 1$, 단 $out$이 실제로 $P(in)$의 결과이고 정당한 TEE에 의해 생성된 경우에 한합니다.

3. 봉인 저장(Sealed Storage): 호스트 시스템이 침해되더라도 데이터의 기밀성을 보호합니다. 형식적으로:

   임의의 확률적 다항 시간 공격자 $\mathcal{A}$에 대해 무시할 수 있는 함수 $negl(\lambda)$가 존재하여: $Pr[\mathcal{A}(c) = data] \leq negl(\lambda)$, 여기서 $c = Seal(sk, data)$입니다.

정리 1 (TEE 보안). 격리 실행, 원격 증명, 봉인 저장 속성이 주어지면, Bitroot의 TEE 프레임워크는 악성 호스트 환경에서도 AI 컴퓨팅의 기밀성, 무결성, 진위성을 보장할 수 있습니다.

증명 개요: 첫째, 격리 실행은 호스트 운영체제가 공격자의 통제를 받더라도 TEE 내에서 실행되는 AI 모델이 올바른 결과를 생성할 수 있음을 보장합니다. 둘째, 원격 증명 메커니즘은 검증자가 진정한 TEE의 계산과 위조된 결과를 신뢰성 있게 구별할 수 있게 합니다. 마지막으로 봉인 저장은 모델 파라미터와 학습 데이터의 기밀성을 보장합니다. 이 세 가지 보호가 함께 호스트 수준 공격에 대한 보안 장벽을 형성합니다.

구체적으로, AI 컴퓨팅의 보안을 훼손할 수 있는 공격자 $\mathcal{A}$가 존재한다고 가정하면, 그러한 공격자는 위 세 가지 보안 속성 중 최소 하나를 깨뜨려야 합니다. 하드웨어 TEE의 보안 가정과 표준 암호학적 난해성 가정 아래에서 그러한 침해의 확률은 무시할 수 있으며, 이를 통해 시스템의 보안이 증명됩니다. $\square$

14.2 분산 AI 컴퓨팅에서의 TEE 활용

Bitroot는 다양한 유형의 보안 보장을 실현하기 위해 여러 TEE 기술을 사용합니다.

1. 하드웨어 격리 실행 도메인:

   • 기술 구현: Intel SGX [1], ARM TrustZone [2], AMD SEV [3] 등의 TEE 기술을 지원합니다.
   • 격리 수준: 물리적 수준의 하드웨어 격리를 제공하여 운영체제 및 하이퍼바이저 수준의 공격을 방어합니다.
   • 보안 지표: 격리 신뢰성을 나타내는 격리 척도 $\gamma \geq 0.99$
   • 이론적 근거: 하드웨어로 강제되는 강제적 접근 제어(MAC)와 메모리 암호화 엔진(MEE)에 기반해 최소 신뢰 컴퓨팅 기반(TCB)을 달성합니다.

2. 원격 증명 프로토콜: Bitroot는 온체인 검증을 보장하기 위해 엄밀히 형식화된 원격 증명 프로토콜을 구현합니다.

Algorithm 1: TEE Remote Attestation Protocol

Participants:
- Verifier V (an on-chain smart contract)
- Prover P (a TEE device)
- Root of Trust TR (the hardware manufacturer)

Setup phase:
1. TR generates a unique identity ID and an attestation key pair (sk_a, pk_a) for each TEE
2. TR registers the public key pk_a in a public key directory D
3. V obtains and verifies the authenticity of D

Attestation phase:
1. V generates a challenge nonce and sends it to P
2. P executes internally within the TEE:
   a. Measures the current environment E and program P → m = Hash(E||P)
   b. Generates an attestation report r = (ID, m, nonce)
   c. Signs the report using sk_a → σ = Sign(sk_a, r)
3. P sends (r, σ) to V
4. V verifies:
   a. Queries D to obtain pk_a = D[ID]
   b. Verifies the signature Verify(pk_a, r, σ) = 1
   c. Checks that the nonce matches
   d. Verifies whether the measurement m is in the whitelist W

Result:
- If all checks pass, V accepts P as a legitimate TEE
- Otherwise, V rejects it

정리 2 (원격 증명의 보안). 위 원격 증명 프로토콜은 랜덤 오라클 모델에서 다음과 같은 보안 보장을 제공합니다.

1. 완전성: P가 정당한 프로그램을 실행하는 정당한 TEE이면 V는 항상 수용합니다.
2. 건전성: P가 정당한 TEE가 아니거나 승인되지 않은 프로그램을 실행 중이면 V는 압도적인 확률로 거부합니다.
3. 재전송 방지: nonce가 존재하므로 과거 증명 메시지를 재사용할 수 없습니다.

증명 개요: 완전성은 프로토콜 정의에서 직접 따릅니다. 건전성은 디지털 서명의 위조 불가능성과 해시 함수의 충돌 저항성에 기반합니다. 구체적으로 증명을 위조하려면 (1) 서명을 위조하거나 (2) 프로그램에 대한 해시 충돌을 찾아야 합니다. 서명 기법의 보안성에 의해 위조 확률은 무시할 수 있는 $negl_1(\lambda)$이고, 해시 함수의 충돌 저항성에 의해 충돌 발견 확률은 무시할 수 있는 $negl_2(\lambda)$입니다. 전체 위조 확률은 $negl_1(\lambda) + negl_2(\lambda)$로 상한이 정해지며, 이 역시 무시할 수 있는 함수입니다. 재전송 방지는 nonce의 무작위성과 유일성에서 비롯됩니다. $\square$

14.3 암호화 컴퓨팅 지원

Bitroot TEE 환경은 완전한 암호화 컴퓨팅을 지원하여 모델과 데이터가 사용되는 전 과정에서 기밀성을 유지합니다.

1. 비밀 스마트 컨트랙트: 컨트랙트 로직과 상태를 다른 네트워크 참여자로부터 비공개로 유지하고, 검증 결과만 온체인에 올리는 것을 지원합니다.

2. 기밀 AI 모델 실행: 모델 가중치와 구조에 대한 엔드투엔드 보호를 제공합니다.

정의 2 (모델 기밀성). AI 모델 $M$의 기밀성은 다음과 같이 정의됩니다. 모델의 입력 $x$와 출력 $M(x)$가 주어졌을 때, 어떤 확률적 다항 시간(PPT) 공격자 $\mathcal{A}$도 동일한 입출력 동작을 가진 다른 모델 $M'$과 모델 $M$을 구별할 수 없습니다. 형식적으로:

$\forall \text{PPT } \mathcal{A}, |Pr[\mathcal{A}^{M(·)}(1^\lambda) = 1] - Pr[\mathcal{A}^{M'(·)}(1^\lambda) = 1]| \leq negl(\lambda)$

여기서 $\mathcal{A}^{M(·)}$는 공격자가 블랙박스 질의를 통해 모델 $M$에 접근할 수 있음을 나타냅니다.

TEE 환경에서는 다음과 같은 기밀 컴퓨팅 프로토콜이 구현됩니다.

Algorithm 2: Confidential Model Execution Protocol

Preconditions:
- The Model Owner (MO) holds an encrypted model Enc(M, k)
- The Data Owner (DO) holds input data x
- The TEE device has passed remote attestation

Protocol flow:
1. MO and DO establish sessions with the TEE via secure channels:
   - MO to TEE: secure transmission of key k
   - DO to TEE: secure transmission of data x

2. Computation within the TEE:
   a. Decrypt the model: M = Dec(Enc(M, k), k)
   b. Execute the computation: y = M(x)
   c. Generate an execution proof: π = Attest(sk, "M(x) = y")

3. Result distribution:
   - The TEE sends (y, π) to DO
   - DO verifies the validity of π
   - Optionally: an encrypted copy of result y is sent to MO

Security properties:
- Model confidentiality: DO cannot extract information about model M
- Input confidentiality: MO cannot obtain DO's original input x
- Result verifiability: both parties can verify that y is indeed the result of M(x)

정리 3 (기밀 컴퓨팅의 보안). 준정직(semi-honest) 모델에서 위 프로토콜은 모델 기밀성과 입력 기밀성을 보장하며, 결과의 검증 가능성을 제공합니다.

증명 개요: 본질적으로 이 프로토콜은 TEE 기반의 안전한 2자 계산 프로토콜을 구성합니다. 그 보안성은 TEE의 세 가지 핵심 보안 속성으로 환원할 수 있습니다. 구체적으로 모델 기밀성은 봉인 저장 속성에 의존하여 모델 파라미터가 TEE 내부에서만 보이도록 보장하고, 입력 기밀성은 격리 실행에 의존하여 입력 데이터가 유출되지 않도록 보장하며, 결과 검증 가능성은 원격 증명에 의존하여 결과가 실제로 올바르게 실행된 프로그램에서 나왔음을 보장합니다. 이 세 가지 보안 속성의 보장 아래에서 프로토콜이 안전한 2자 계산의 표준 시뮬레이션 보안 정의를 충족함을 보일 수 있습니다. $\square$

14.4 안전한 키 관리

TEE 환경은 내장된 안전한 키 생성 및 관리 기능을 제공하며, 다계층 키 보호 메커니즘을 구현합니다.

1. 키 계층 구조:

   • 루트 키(Root Key, RK): 하드웨어에서 파생되며 TEE를 절대 벗어나지 않습니다.
   • 파생 키(Derived Key, DK): 특정 목적을 위해 RK에서 파생된 키
   • 애플리케이션 키(Application Key, AK): 특정 애플리케이션 인스턴스를 위해 파생된 키

2. 분산 키 관리:

   • $(\textbf{t},\textbf{n})$ 비밀 공유 기법을 구현하여 키를 재구성하려면 최소 $t$개 노드의 협력이 필요합니다.
   • 노드 간 키 조각 전송은 ECDH 키 교환 프로토콜에 기반한 보안 채널을 사용합니다.
   • 키 교체 주기: 루트 키는 교체하지 않고, 파생 키는 30일마다, 애플리케이션 키는 세션마다 교체합니다.

3. 다자간 계산(MPC)과의 결합:

   • 서로 다른 보안 모델에서 상호 보완적 보호를 제공하는 하이브리드 TEE-MPC 기법을 구현했습니다.
   • 키 재료를 Shamir 비밀 공유로 서로 다른 TEE 노드에 분산하여 임계값 복호화를 달성합니다.

정리 4 (키 관리의 보안). Bitroot의 분산 키 관리 시스템은 최대 $t-1$개의 노드가 침해되더라도 키의 기밀성을 보장할 수 있습니다.

증명 개요: 비밀 공유 기법의 정보 이론적 보안성에 기반하면, $t$개 미만의 조각은 키에 대한 어떠한 정보도 담지 않습니다. 따라서 공격자가 키를 재구성하려면 최소 $t$개의 노드를 통제해야 합니다. 합리적으로 설정된 임계값 $t$(예: $n$개 노드 중 $t = \lfloor \frac{2n}{3} \rfloor + 1$로 설정)에서는 공격자가 키 보안을 훼손하려면 다수의 노드를 통제해야 하며, 이는 분산 네트워크에서 달성하기 어렵습니다. 나아가 키 조각이 TEE로 보호되므로 노드가 공격자에게 통제되더라도 키 조각을 추출하려면 TEE 보안을 깨뜨려야 하므로 보안 기준이 더욱 높아집니다. $\square$

14.5 TEE와 영지식 증명의 시너지

Bitroot는 TEE 기술과 영지식 증명(ZKP) 기술을 독창적으로 결합하여 이중 보안 계층을 구축했습니다.

1. TEE 가속 ZK 증명 생성:

   • TEE 환경을 사용해 ZK 증명 생성을 가속하여 성능을 3-5배 높입니다.
   • 증명 생성 과정의 프라이버시를 보장하여 중간 상태 유출을 방지합니다.

2. TEE 동작에 대한 ZKP 검증:

   • ZKP를 사용해 TEE 내부 실행의 정확성을 증명하여, 하드웨어 벤더에 대한 신뢰에 의존할 필요가 없습니다.
   • "이중 검증" 모델을 구현하여 보안 보장을 강화합니다.

TEE-ZKP 상호운용성은 다음과 같이 형식적으로 정의됩니다.

정의 3 (TEE-ZKP 상호운용 프로토콜). TEE-ZKP 상호운용 프로토콜은 삼중항 $(Setup, ProveInTEE, Verify)$입니다.

• $Setup(1^\lambda, C) \rightarrow (pk, vk)$: 회로 $C$에 대한 증명 키와 검증 키를 생성합니다.
• $ProveInTEE(pk, x, w) \rightarrow \pi$: 공개 입력 $x$와 비공개 증인 $w$에 대해 TEE 내부에서 영지식 증명 $\pi$를 생성합니다.
• $Verify(vk, x, \pi) \rightarrow \{0,1\}$: 공개 입력 $x$에 대한 증명 $\pi$의 유효성을 검증합니다.