온체인 개인정보보호: "선택 사항"에서 "필수 사항"으로

ZKP(영지식 증명) : 진술의 유효성을 증명하는 방법으로, 유효성 자체 외의 다른 정보를 공개하지 않고 유효성을 증명함으로써 사용자가 세부 정보를 공개하지 않고도 지식이나 소유권에 대한 증명을 공개적으로 공유할 수 있도록 합니다.
MPC : 여러 참여자가 협력하여 데이터를 " 비밀 조각 "으로 분할하여 처리하는 암호화 프로토콜입니다. 어느 한 참여자도 전체 데이터를 볼 수 없습니다.
TEE : 하드웨어 기반 솔루션입니다. 프로세서 내부에 있는 안전한 " 블랙박스 "로, 데이터가 사용되는 동안 데이터를 격리하는 데 사용됩니다.
FHE : 복호화 없이 암호화된 데이터에 대한 직접적인 연산을 허용하는 암호화 방식.

시장은 " 익명성 "에서 " 기밀성 "으로 전환되었으며, 이는 투명한 블록체인에 필수적인 기능적 요소입니다.

 2025년 4분기에 온체인 개인정보 보호에 대한 관심이 급증했습니다. (출처: Dexu)

1.1. 프라이버시 역설

프라이버시 암호화폐의 역사는 2012년 바이트코인이 링 서명 기술을 제공하는 크립토노트를 출시하면서 시작되었고, 이 기술은 이후 2014년 모네로 에 의해 활용되었습니다. 간단히 말해, 프라이버시는 암호화폐에서 새로운 개념은 아니지만, 초기에는 프라이버시 암호화폐가 주로 이념적 추구 또는 규제 회피 수단, 그리고 악의적인 행위자들이 감시를 피하는 통로로 사용되었습니다. 과거 온체인 프라이버시 구현에 어려움이 있었던 주요 원인은 기술적 미성숙 , 분산된 유동성 , 그리고 규제 당국의 적대적 태도 세 가지였습니다.

역사적으로 암호화 기술은 높은 지연 시간 과 비효율성 으로 인해 비판을 받아왔습니다. 그러나 오늘날 Cairo 와 같은 개발자 도구(zkDSL)와 Halo2 와 같은 백엔드의 확산으로 더 많은 개발자들이 영지식 프로토콜(ZKP)을 활용할 수 있게 되었습니다. RISC-V 와 같은 표준 명령어 세트를 기반으로 zkVM(영지식 가상 머신)을 구축하는 추세는 이 기술을 다양한 애플리케이션에 걸쳐 확장 가능하고 조합 가능하게 만들고 있습니다. 모델 연산( MPC)은 더 이상 개인 키 분할에만 사용되는 것이 아닙니다 . MP-SPDZ를 통해 산술 회로(덧셈/곱셈)와 불리언 회로(XOR/AND)를 지원하여 범용 연산이 가능해졌습니다. GPU의 발전은 이러한 기술에 더욱 큰 이점을 제공했습니다. 예를 들어, H100과 Blackwell B200은 이제 기밀 연산을 지원하여 AI 모델을 TEE(Temporary Environment)에서 실행할 수 있게 되었습니다. FHE의 가장 큰 병목 현상인 부트스트래핑 지연 시간(즉, 암호화 계산에서 노이즈를 "새로 고침"하여 처리를 계속하는 데 걸리는 시간)이 2021년 약 50밀리초에서 2025년 1밀리초 미만으로 단축되어 FHE 암호화 스마트 계약의 실시간 배포가 가능해졌습니다.

 zkVM 반복 횟수 및 성능, 출처: Succinct, Brevis

더욱이, 프라이버시는 특정 블록체인에 국한되는 경우가 많아 사용자는 익명성을 확보하기 위해 기존의 활성 생태계를 이탈해야 하는데, 이는 거래 수수료와 자본 기회비용 측면에서 상당한 부담이 됩니다. 오늘날 Railgun과 같은 프라이버시 프로토콜은 DeFi 애플리케이션에 직접 통합되어 카피 트레이딩 및 MEV 인출로부터 사용자를 보호하는 프라이버시 기능을 제공합니다. Boundless, Succinct, Brevis 등의 프로토콜은 애플리케이션용 ZKP 서비스(ZKP as a Service)를 제공하고, Arcium과 Nillion은 MPC를 사용하여 프라이버시 보호 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 주며, Phala와 iExec은 블록체인을 벗어나지 않고 TEE 내에서 애플리케이션 데이터를 처리합니다 . 마지막으로 Zama와 Octra는 애플리케이션이 FHE 연산을 기본적으로 처리할 수 있도록 지원합니다.

 레일건 TVL, 출처: DefiLlama

블록체인이 초기에 정당성을 확보하려면 투명성이 필수적이었습니다 . 진정한 개발자들은 해커, 자금 세탁업자, 기타 불법 행위자들과 거리를 두어야 했습니다. 이러한 환경에서 개인정보 보호 기능은 부정직한 행위자들의 도구로 빠르게 인식되었습니다. 토네이도 캐시(Tornado Cash)와 같은 프로젝트는 개인정보 보호에 민감한 사용자들을 끌어들였지만, 이러한 사용자들의 자금이 불법 행위자들의 자금과 섞이게 되어 사용자의 무죄를 입증할 수 없게 만들었습니다. 그 결과 규제 당국의 강력한 제재가 이어졌습니다. 거래소들은 운영 허가를 받기 위해 믹서(mixer)에서 유입된 자금을 동결하고 문제가 있는 개인정보 보호 토큰을 상장 폐지했습니다. 벤처 캐피털과 기관 투자자들은 규제 당국의 감시를 두려워하여 이러한 토큰에 투자하기를 꺼렸습니다. 온체인 개인정보 보호는 업계에서 "범죄" 기능으로 간주되었습니다. 하지만 오늘날 토네이도 캐시에 대한 경제 제재는 해제되었습니다. 업계는 "규정 을 준수하는 개인정보 보호(compliant privacy )"라는 개념을 중심으로 모여들었고, 사용자가 감사자나 규제 당국에 " 보기 키(viewing key )"를 제공하여 자금 출처 거래를 해독할 수 있도록 " 가시적인 데이터 (visible data)"를 설계하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 토네이도 캐시와 지캐시(Zcash)에서 찾아볼 수 있습니다.

 제재가 토네이도 캐시 펀드 자금 흐름에 상당한 영향을 미쳤습니다. 출처: Dune

2. 개인정보보호 기술의 현재 활용 사례

초기의 어려움이 개인정보 보호가 중요하지 않다는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 간단한 질문을 스스로에게 해보세요. " 오늘 당신의 커피 구매 습관이 당신의 10년 투자 내역 전체에 공개되는 것을 원하시겠습니까? " 대부분의 사람들은 아니라고 대답하겠지만, 현재 블록체인 시스템은 바로 그런 일을 하고 있습니다. 암호화폐 관련 법규가 발전하고 더 많은 기관들이 참여함에 따라, 이러한 새로운 기관 투자자들은 이 문제를 재검토하고 있습니다. 다행히 2025년에는 개인정보 보호 기술의 도입이 이념보다는 기능적 유용성에 의해 더 주도될 것입니다 .

2.1. 블록 트랜잭션

Zcash는 " 공개 데이터 " 설계를 활용하여 보호된 자금의 공급량을 2025년 초 12%에서 현재 약 29%로 늘렸습니다. 이러한 수요 증가는 ZEC 토큰에 대한 투기적 관심 증가와 거래를 공개하지 않으려는 자연스러운 욕구 등 여러 요인이 복합적으로 작용한 결과입니다. 거래 보호 메커니즘은 커밋먼트-널리파이어(Commitment-Nullifier, KN) 방식 이라고 하며, 송신자는 보호된 자금 풀을 제출할 수 있습니다. 네트워크는 ZKP를 사용하여 제출된 자금을 검증하고 이중 지출을 방지하며, 수신자를 위해 새로운 보호된 자금 풀을 생성합니다.

 Zcash에서 ZEC 공급이 차단되었습니다. 출처: ZecHub

가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나인 암호화폐 네오뱅크들은 Fuse , Avici , Privily 처럼 사용자들을 위한 개인정보 보호 중심의 거래 구현을 적극적으로 모색하고 있습니다. 이는 일부 프로토콜이 온체인 거래를 숨기기 위해 서로 다른 방법을 사용하고 있음에도 불구하고 나타나는 현상입니다.

2.2. 고성능 실행 환경

총 예치 자산(TVL) 기준으로 ZK-2 레이어 네트워크는 2025년까지 20% 성장할 것으로 예상되며, 이더리움의 레이어 1 네트워크에 비해 훨씬 저렴한 실행 환경을 제공합니다. 레이어 2 네트워크는 네트워크상의 모든 트랜잭션을 작은 데이터 덩어리로 패키징하여 분류기로 전송하고, 분류기는 이를 통해 증명을 생성한 후 검증을 위해 하위 레이어 1 네트워크로 전송합니다.

 주요 ZK-2 레이어 네트워크의 응용 분야: TVL 변동 추세, 출처: DefiLlama

오늘날의 ZK는 Aztec 기반의 개인정보 보호 스마트 계약 및 ZK 체인과 이더리움 간의 유동성을 통합하는 ZKsync Interop 과 같은 포괄적인 내장 개인정보 보호 기능을 제공합니다.

2.3. MEV 보호

개인정보를 숨기는 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 최대 추출 가능 가치 (MEV)를 방지하는 것입니다. 블록체인의 투명한 특성으로 인해 악의적인 봇은 공개된 멤풀에서 거래 내역을 확인 전에 볼 수 있으며, 선제적 거래 또는 "샌드위치" 거래를 통해 이익을 추출할 수 있습니다. Flashbot SUAVE 는 암호화된 멤풀을 통해 블록 생성 프로세스를 탈중앙화하고 있으며, 블록 생성자가 거래를 포함하기로 확정할 때까지 거래는 암호화된 상태로 유지됩니다. Unichain 또한 레이어 2 네트워크에서 거래가 선제적으로 처리될 수 없도록 TEE 기반 블록 생성 방식을 도입했습니다.

 Flashbot Protect로 연결되는 거래 비율, 출처: Dune

2.4. 기타 사용 사례

앞서 언급한 주요 예외 사항들을 제외하고, 개발자들은 최적화 및 더 나은 사용자 경험을 위해 애플리케이션에 온체인 개인정보 보호 기능을 구현하는 방안을 적극적으로 모색하고 있습니다.

주문장 : 제임스 윈이나 마치 빅 브라더 같은 하이퍼리퀴드의 고래 투자자들은 빈번하게 청산 추격에 직면합니다. 하이퍼리퀴드의 설립자들은 투명성이 시장 조성자들에게 공정한 경쟁 환경을 제공하고 스프레드를 좁히는 데 기여한다고 믿지만, 고래 투자자들이 선두 주자가 되거나 그들과 반대 방향으로 거래하는 것은 상당한 손실로 작용합니다. 이러한 상황에서 아스터는 숨겨진 주문장과 2026년 출시 예정인 새로운 쉴드 모드와 같은 개인 정보 보호 기능을 제공할 기회를 포착했습니다.
신원 확인 : 신규 은행 계좌 신청이나 ICO(초기 코인 공개) 참여와 같은 특정 활동에는 신청자의 신원 확인이 필요합니다. idOS 와 같은 프로토콜을 사용하면 사용자는 KYC 정보를 한 번만 업로드하고 다른 호환 프로토콜에서 원활하게 재사용할 수 있습니다. zkPass는 사용자의 세부 정보를 공개하지 않고 웹2 자격 증명을 제공하며, World ID는 홍채 해싱을 통해 사용자의 신원을 증명하고, ZKPassport는 사용자의 기기에서 정보가 유출되지 않고 신원을 확인합니다.
- 미국 증권거래위원회(SEC) 위원장 폴 앳킨스는 많은 유형의 ICO가 증권으로 간주되어 SEC의 관할권 밖에 있다고 밝혔습니다. 그의 이러한 입장은 향후 ICO 자금 조달을 더욱 활성화시켜 암호화폐 관련 고객확인(KYC) 절차에 대한 수요를 증가시킬 수 있습니다.
크로스체인 브리지 : 블록체인 역사 전반에 걸쳐 크로스체인 브리지는 악용될 소지가 다분했습니다. 예를 들어, 로닌 브리지(Ronin Bridge)와 멀티체인(Multichain)은 개인 키 유출로 각각 6억 2,400만 달러와 1억 2,600만 달러의 손실을 입었습니다. ZK 기반 크로스체인 브리지는 신뢰 가정을 최소화하고 , 증명이 생성 및 검증되면 즉각적인 결정성을 제공하며, 거래량이 증가함에 따라 확장성과 비용 효율성을 제공합니다. 폴리헤드라 네트워크(Polyhedra Network)는 zkBridge를 사용하여 30개 이상의 체인을 연결하며, 레이어제로 V2 스택에 "DVN"으로 통합될 수 있습니다.
AI : ZK는 출력이 예상 입력에 기반하여 생성되고 특정 모델에 의해 처리되었는지 검증하는 데 도움을 줍니다. Giza는 검증된 생성 출력을 기반으로 관리되지 않는 에이전트가 복잡한 DeFi 전략을 실행할 수 있도록 지원합니다. Phala는 Intel SGX 인클레이브를 사용하여 AI 에이전트에 개인 키와 같은 민감한 정보를 안전하게 저장합니다.

3. 핵심 DeCC 생태계 분류

온체인 프라이버시는 일반적으로 분산형 기밀 컴퓨팅 네트워크 (DeCC)를 의미합니다. 시장에서는 종종 기본 프라이버시 기술에 따라 프로토콜을 분류하지만, 각 프라이버시 스택에는 장단점이 있으며, 점점 더 많은 프로토콜이 프라이버시 솔루션에 하이브리드 방식을 채택하고 있습니다. 따라서 프라이버시 블록체인, 프라이버시 미들웨어, 프라이버시 애플리케이션으로 분류하는 것이 가장 적절합니다.

 핵심 DeCC 생태 분류

3.1. 프라이버시 블록체인

'프라이버시 블록체인' 범주에는 합의 또는 실행 환경에 개인정보 보호 메커니즘이 내장된 레이어 1 및 레이어 2 네트워크가 모두 포함됩니다. 이러한 네트워크의 핵심 과제는 ' 크로스체인 장벽 '입니다. 기존 블록체인에서 새로운 블록체인으로의 마이그레이션을 경제적으로 실현 가능하게 만들 만한 킬러 애플리케이션이 없다면, 사용자와 유동성을 유치하는 것은 매우 어렵습니다. 프라이버시 레이어 1 네트워크 토큰은 일반적으로 네트워크 보호를 위한 담보 및 가스 토큰으로 사용되기 때문에 ' 레이어 1 네트워크 프리미엄 '이 부여됩니다.

3.1.1 레이어 1 사이버 프라이버시의 유산과 진화

Zcash는 역사적으로 개인 정보 보호에 중점을 둔 비트코인과 같은 암호화폐로 자리매김해 왔습니다. 이 네트워크는 이중 주소 시스템을 특징으로 하여 사용자가 공개 거래와 비공개 거래를 전환할 수 있도록 하며, 규정 준수를 위해 거래 내역을 해독할 수 있는 "보기 키"를 제공합니다.

이 프로토콜은 작업증명(PoW) 합의 방식에서 크로스링크(Crosslink)라는 하이브리드 모델 로 전환 중이며, 2026년에는 지분증명(PoS) 요소를 통합하여 나카모토 합의 방식의 초기 확률적 결정론보다 더 빠른 결정성을 제공할 예정입니다. 2024년 11월 반감기 이후, 다음 반감기는 2028년 11월에 발생할 것으로 예상됩니다.

반면, 모네로는 링 서명, 스텔스 주소, 링 CT를 사용하여 각 거래를 보호하는 기본 개인정보 보호 방식을 유지합니다. 이러한 설계 선택으로 인해 대부분의 거래소는 2024년에 XMR 토큰을 플랫폼에서 상장 폐지했습니다. 또한, 모네로는 2025년에 큐빅(Qubic)으로부터 여러 차례 해시레이트 공격을 받아 18개 블록에 걸친 구조 조정과 약 118건의 확정된 거래 삭제를 겪었습니다.

Secret Network은 2020년부터 Cosmos SDK를 기반으로 구축된 TEE(스레드 실행 환경) 기반의 개인정보 보호 계층 네트워크이며, 접근 제어를 위한 뷰 키 기능을 포함합니다. Secret은 독립적인 블록체인으로서의 입지를 다질 뿐만 아니라 EVM 및 IBC 블록체인을 위한 TEE 서비스도 제공합니다. 또한, AI 분야에서 기밀 컴퓨팅을 제공하고 임계값 기반 기밀 컴퓨팅(FHE)을 네트워크에 통합하는 방안을 모색하는 데 집중하고 있습니다.

캔톤 네트워크는 골드만삭스, JP모건 체이스, 시티 벤처스, 블랙스톤, BNY, 나스닥, S&P 글로벌 등 월가 거물들의 지원을 받고 있습니다. 이 네트워크는 Daml 원장 모델 이라는 독창적인 개인정보 보호 기능을 통해 수조 달러 규모의 실물 자산(RWA)을 도입하도록 설계된 레이어 원 블록체인입니다. Daml 원장에 참여하는 당사자는 자신의 서브넷에 연결된 원장의 일부만 볼 수 있습니다. 이 모델은 거래에 관련된 당사자만 검증할 수 있도록 하며, 관련 없는 당사자는 거래의 존재 자체를 알 수 없습니다 .

Aleo 는 독자적인 Rust 기반 언어인 Leo를 사용하여 코드를 ZK 회로로 컴파일하는 ZK 레이어 1 네트워크입니다. 사용자는 트랜잭션 실행 증명을 오프체인에서 생성하거나(또는 채굴자에게 비용을 지불하여 생성하도록 함), 암호화 증명만 네트워크로 전송합니다.

Inco는 FHE(Fully Helicapacity)를 위한 레이어 1 네트워크 로서의 입지를 구축하는 동시에, 크로스체인 브리지 및 메시징 프로토콜을 통해 다른 체인에 FHE 서비스를 제공합니다. 이러한 기능을 통해 Inco는 자체적인 DeFi 시스템을 처음부터 구축할 필요 없이 풍부한 유동성을 제공할 수 있습니다.

Octra 는 고성능 FHE 레이어 1 네트워크 입니다. Octra는 자체 개발한 Hypergraph FHE(HFHE) 라는 암호화 기술을 처음부터 구현하여 연산 중 병렬 처리를 가능하게 했으며, 테스트넷에서 최대 17,000 TPS의 처리량을 달성했습니다.

마인드 네트워크는 FHE 검증자 네트워크의 보안을 강화하기 위해 EigenLayer와 같은 리스태킹 프로토콜을 활용합니다. 이 프로토콜은 종단 간 암호화된 인터넷(HTTPZ)을 구축하고 AI 에이전트가 암호화된 데이터를 처리할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

3.1.2. ZK 레이어 2 네트워크

ZKsync는 단순한 확장성을 넘어 Prividium, ZKsync Interop, Airbender와 같은 포괄적인 솔루션을 구현하는 방향으로 발전해 왔습니다. Prividium을 통해 기업은 이더리움을 최종 안전한 결제 수단으로 사용하면서도 비공개로 거래를 실행할 수 있습니다. Airbender는 1초 미만의 속도로 ZK 증명을 생성할 수 있는 고성능 RISC-V zkVM 증명기입니다. ZKsync Interop을 사용하면 사용자는 ZK 체인에 담보를 제공하고 이더리움에서 자산을 빌릴 수 있습니다.

스타크넷(Starknet)은 높은 처리량 확장을 위해 STARK(Scalable Transparent Knowledge Arguments)를 활용하며, 네이티브 계정 추상화 기능을 제공합니다. 스타크넷의 각 계정은 스마트 계약이므로, 계정 계약을 통해 보이지 않는 거래를 실행할 수 있습니다. 또한, 이 팀은 Zcash를 기반으로 하는 레이어 2 네트워크인 Ztarknet을 제안하여 Zcash의 익명성을 활용하는 스마트 계약 플랫폼을 제시했습니다.

Aztec은 이더리움 기반의 네이티브 프라이버시 레이어 2 네트워크 로, UTXO와 유사한 티켓팅 시스템을 사용하여 암호화된 데이터를 처리하고 계정 기반 시스템을 사용하여 공개 데이터를 처리합니다. Aztec의 Noir 기반 아키텍처는 클라이언트 측 증명 또는 프라이버시 실행 환경 (PXE)에 의존하며, 사용자는 자신의 기기에서 ZK 증명을 로컬로 생성한 후 네트워크로 전송합니다.

Midnight은 Cardano의 파트너 체인으로, Cardano의 스테이크 풀 운영자(SPO)를 활용하여 보안을 강화하는 동시에 자체 실행 레이어를 운영합니다. TypeScript 기반의 ZK 레이어 1 네트워크이며, 선택적 정보 공개 기능을 제공합니다. 안전한 스테이킹에는 ADA 토큰을 사용하고, 거버넌스 및 가스(DUST) 생성을 위한 스테이킹에는 마스크되지 않은 NIGHT 토큰을, 가스 토큰으로는 기본적으로 마스크된 DUST를 사용합니다.

Phala는 개인정보 보호를 위해 Intel SGX와 같은 TEE( Temporary Entity Equipment)를 활용합니다. 이 프로토콜은 AI 코프로세서 모드 로 전환되어 AI 에이전트가 TEE 내에서 실행되고 개인 키를 관리할 수 있게 되었으며, Succinct 및 Conduit와 협력하여 OP Succinct 스택을 사용하여 Polkadot 파라체인에서 이더리움 레이어 2 네트워크로 마이그레이션하고 있습니다.

Fhenix는 이더리움 생태계에 암호화 연산을 도입하는 최초의 fhEVM 레이어 2 네트워크 입니다. 이 체인에서 실행되는 트랜잭션은 트랜잭션 입력이 멤풀에서 암호화되므로 MEV로 보호됩니다.

3.2. 개인정보 보호 "미들웨어"

개인정보 보호 미들웨어 프로토콜은 개인정보 보호 서비스( PaaS ) 모델을 기반으로 작동하며, 증명 생성, 암호화 또는 검증을 위한 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 이 분야는 지연 시간, 비용 효율성 및 네트워크 지원 측면에서 경쟁이 매우 치열합니다.

RISC Zero 에서 개발한 "범용 ZK 연산 레이어"인 Boundless 는 탈중앙화된 ZK 증명 마켓플레이스 입니다. 이를 통해 모든 블록체인 또는 애플리케이션은 복잡한 증명 연산을 Boundless에 위탁할 수 있습니다.

Succinct Labs 는 Boundless의 직접적인 경쟁업체로서 고성능 증명 네트워크를 표방합니다. Succinct Labs는 zkVM(SP1) 에 해싱 및 서명 검증과 같은 일반적인 작업을 위한 전용 회로를 추가하여 증명 생성을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.

Brevis는 ZK 코프로세서 로서 스마트 계약이 신뢰 없이 모든 블록체인의 과거 데이터를 조회할 수 있도록 합니다. 이제 Brevis는 Pico를 통해 범용 zkVM으로 확장되었으며 , Pico에서는 고부하 처리를 위한 사전 컴파일 외에도 코프로세서를 전용 회로로 통합할 수 있습니다.

Arcium은 성능 조절이 가능한 MPC 솔루션으로, 모든 블록체인에서 애플리케이션을 지원하지만, 스테이킹, 노드 조정에는 Solana를 사용합니다.

Nillion은 애플리케이션을 위한 고성능 MPC 서비스 도 제공합니다. Nil Message Compute (NMC) 및 Nil Confidential Compute (nilCC)는 조각난 데이터를 연산 단계에서 서로 메시지를 주고받지 않고 연산할 수 있도록 지원하며, TEE 내에서 안전하게 유지됩니다 .

iExec RLC는 2017년부터 클라우드 컴퓨팅 리소스를 제공하는 오랜 dePIN 프로토콜이었습니다. 이제 iExec RLC는 TEE 기반 기밀 컴퓨팅 으로 초점을 옮겨 데이터 입력을 공개하지 않고 AI 모델을 학습시키거나 쿼리할 수 있도록 하며, 이더리움 및 아비트럼과 같은 블록체인에 개인 정보 보호 관련 작업을 제공합니다.

Marlin 또한 블록체인 CDN에서 기밀 컴퓨팅 계층 (Oyster)과 그 컴퓨팅 계층 위에 구축된 ZKP 마켓플레이스 (Kalypso)로의 대대적인 변혁을 거쳤습니다.

Zama는 fhEVM, TFHE-rs, Concrete 등을 구축하기 위한 선도적인 FHE 프로토콜이며, Fhenix 및 Inco와 같은 프로토콜에서 이러한 프로토콜을 사용합니다. Zama는 또한 기존 퍼블릭 블록체인에서 FHE를 서비스로 제공합니다. 최근 Kakarot을 인수하면서 zkVM에도 FHE를 통합할 계획입니다.

Cysic은 ZKP 생성 속도를 높이는 물리적 하드웨어( ASIC )를 개발하여 증명 생성 시간을 분 단위에서 밀리초 단위로 단축합니다. 사용자는 ZK Air(소비자용) 또는 ZK Pro(산업용) ASIC을 사용하여 증명 생성을 요청할 수 있습니다.

3.3. 개인정보 보호 애플리케이션

이는 프라이버시 블록체인 및 프라이버시 미들웨어의 가장 큰 범주이며, 이 글에서 소개하는 목록은 그중 극히 일부에 불과합니다. 여기에 포함된 프로토콜들은 ZK, MPC, TEE 또는 MPC를 활용하여 제품의 사용자 경험을 개선합니다. 성공적인 애플리케이션은 복잡한 개인정보 보호 문제를 추상화하고 진정한 제품-시장 적합성 솔루션을 제공합니다.

토네이도 캐시는 최초의 탈중앙화 및 변조 방지 믹서 였습니다. 이 프로토콜은 2022년 미국 재무부의 제재를 받았으나, 2025년 초에 제재가 해제되었습니다. 그럼에도 불구하고, 규정을 준수하는 기업에게는 여전히 위험 부담이 큰 도구로 남아 있습니다.

Railgun은 비탈릭 부테린의 지지를 받은 것으로 널리 알려져 있습니다. 사용자의 " 금고 "를 Uniswap이나 Aave와 같은 DeFi 프로토콜 과 통합하여 Tornado Cash를 능가하는 자발적 정보 공개 보호 거래 솔루션을 제공합니다. 보호 대상 자산 규모는 Tornado Cash의 약 20%에 불과하지만, Tornado Cash의 잠재적 경쟁자로 널리 평가받고 있습니다.

월드 (구 월드코인)는 홍채 스캔을 통해 " 신원 증명 "을 구축하며, 생체 데이터는 암호화되고 네트워크로는 ZKP만 전송됩니다. 월드 ID는 로봇과 AI를 구분하는 효과적인 도구로 자리 잡았습니다.

zkPass는 타사 TLS 핸드셰이크를 사용하여 사용자가 개인 신원 및 미디어 프로필 데이터에 대한 증명을 생성할 수 있도록 함으로써 개인 정보를 공개하지 않고도 제한된 애플리케이션에 액세스할 수 있도록 합니다.

Privy는 사용자가 이메일이나 Web2 계정을 사용하여 탈중앙화 애플리케이션에 원활하게 로그인 할 수 있도록 지원하고, 사용자에게 MPC 지갑을 생성하며, 키를 사용자의 기기와 보안 서버 간에 분산 저장합니다. 이를 통해 번거로운 니모닉 구문 백업 과정이 사실상 사라지고 사용자 경험이 크게 향상됩니다.

Aster는 Brevis 와 협력하여 기존의 비공개 주문장 위에 개인정보 보호에 초점을 맞춘 거래를 제공하는 Aster Chain을 구축했습니다. 프로토콜 로드맵에 따르면 Aster Chain은 2026년 1분기에 출시될 예정입니다.

Malda는 무한한 증명을 활용하여 여러 블록체인에 걸쳐 사용자의 대출 포지션을 관리하는 통합 유동성 대출 프로토콜입니다.

히바치는 고빈도 분산형 무기한 거래를 제공하며, 온체인 검증을 위해 오프체인 중앙 제한 주문장(CLOB)을 증명하는 데 서컨트(Succinct)를 활용합니다.

Giza는 스마트 계약에 머신 러닝을 도입하여 예상되는 AI 모델의 검증 결과를 실행할 수 있도록 합니다. 이를 통해 AI 기반 DeFi 전략이 조작 없이 온체인에서 실행될 수 있습니다.

Sentient 는 개방형 AGI 플랫폼을 구축하고 기여자에게 보상을 제공하도록 설계된 전용 AI 레이어 네트워크(Polygon CDK 기반)입니다. AI 모델 소유자는 자체 AI 모델을 네트워크에 업로드하고 사용량에 따라 보상을 받습니다. 플랫폼의 모델은 특정 출력이 특정 모델에 의해 생성되도록 암호화 지문을 가지고 있습니다. 또한 Sentient는 AWS Nitro Enclaves를 활용하여 AI 모델 내에서 기밀 연산을 가능하게 하는 Sentient Enclaves 프레임워크를 구축하여 노드 운영자가 사용자 프롬프트 및 모델의 내부 상태에 접근할 수 없도록 보호합니다.

4. 현재 동향 및 미래 전망

4.1.1. 프라이버시 미들웨어의 등장

단일형 프라이버시 체인에서 모듈형 프라이버시 레이어로의 전환이 일어나고 있습니다. 프로토콜은 프라이버시 블록체인으로 마이그레이션할 필요 없이 이더리움이나 솔라나와 같은 기존 블록체인에 배포하여 스마트 계약을 통해 프라이버시 서비스를 이용할 수 있으므로 프로토콜 접근 장벽이 최소화됩니다 . 더욱이, 프라이버시 기능에 대한 수요 증가와 업계의 프라이버시 인식 제고로 인해 프라이버시 미들웨어는 궁극적인 수혜자가 될 것입니다. 자체적으로 연산 집약적이고 기밀성이 요구되는 컴퓨팅 프레임워크를 운영하는 것은 많은 스타트업 프로토콜에게 경제적으로 비현실적이기 때문입니다.

 Succinct에서 요청 및 완료된 검증 횟수, 출처: Dune

4.1.2. 하이브리드 솔루션

현재의 개인정보보호 강화 기술에는 한계가 있습니다. 예를 들어, ZKP는 암호화된 데이터에 대한 연산을 수행할 수 없고 , MPC는 참여자가 많을 경우 지연 시간 에 제약을 받을 수 있으며, TEE는 오류 주입 및 사이드 채널 공격 (공격자가 물리적 하드웨어에 접근하는 공격)에 취약하고, FHE 연산에서는 복잡한 계산에 시간이 오래 걸리고 누적된 노이즈 로 인해 데이터 손상 위험이 높습니다. 따라서 점점 더 많은 프로토콜이 개인정보보호 도구를 결합하거나 연산 최적화를 위해 전용 하드웨어를 설계하는 하이브리드 방식을 채택하고 있습니다.

4.1.3. 기밀성 및 검증 가능한 AI

모건 스탠리는 전 세계 AI 관련 투자 지출이 3조 달러에 달할 것으로 추산합니다. 2026년에도 AI 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상되는 가운데, 기밀성과 검증 가능성을 보장하는 AI는 2025년 주요 트렌드로 자리 잡았으며 2026년에는 더욱 확대될 것으로 전망됩니다. 의료 기록 이나 금융 기록과 같은 민감한 데이터를 활용한 기밀성 기반 모델 학습은 분산형 AI 분야에서 또 하나의 중요한 이정표가 될 수 있습니다.

5. 요약

'뷰 키'가 없는 프라이버시 토큰 시대가 막을 내릴지도 모릅니다. 업계에서는 이러한 ' 선택적 정보 공개 ' 방식이 완전한 타협안으로 받아들여질 것이라고 예상하고 있습니다. 만약 규제 당국이 나중에 이 방식을 거부한다면, 네트워크들은 익명성을 확보하기 위해 '규제 대상 허가형 블록체인'을 선택해야 할 수도 있습니다.

개인정보보호 기술의 발전은 수조 달러 규모의 전통 금융 시장을 활성화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 채권, 증권, 기업 급여 정보는 투명한 블록체인 상에서 존재할 수 없습니다. 이러한 프로토콜들이 2025년까지 안정성을 입증한다면, 2026년에는 앞서 언급한 네트워크 중 하나에서 최초의 주요 개인정보보호 강화 반응형 웹 자산(RWA) 시범 프로젝트가 시작될 것으로 예상합니다.

 지난 5년간 구글 트렌드에서 "블록체인 개인정보보호" 검색어 추이. 출처: 구글

블록체인 개인정보 보호에 대한 관심이 일시적으로 식 더라도, 애플리케이션 계층에서의 개인정보 보호 기능에 대한 수요는 꾸준히 증가할 것으로 예상되며 , 이는 사용자 경험을 크게 향상시키고 암호화폐에 익숙하지 않은 많은 사용자를 끌어들일 것입니다. 이는 온체인 개인정보 보호가 " 선택 사항 "에서 " 필수 사항 "으로 전환되는 중요한 시점입니다.