Blockchain-based hierarchical smart contracts to prevent user profiling in decentralized energy trading systems 리뷰

블록체인의 투명성이 야기할 수 있는 프라이버시 침해 문제에 대응하여, 계층적인 스마트 컨트랙트 설계를 통해 데이터 접근 권한을 제어함으로써 사용자 프로파일링을 원천적으로 방지하는 기술적 해법을 제시한다.

논문 요약

  • 논문 제목: Blockchain-based hierarchical smart contracts to prevent user profiling in decentralized energy trading systems
  • 저자: M.A.P. Martins 외
  • 게재 학술지: ScienceDirect
  • 발행 연도: 2025
  • 핵심 요약: 분산형 P2P 에너지 거래 시스템에서 모든 거래 기록이 블록체인에 투명하게 공개될 경우, 사용자의 에너지 소비 패턴과 같은 민감한 정보가 노출되어 원치 않는 프로파일링에 악용될 수 있다. 이 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해, 정보의 종류와 접근 주체에 따라 데이터 공개 수준을 다르게 설정하는 ‘계층적 스마트 컨트랙트’ 아키텍처를 제안한다. 이를 통해 시스템의 운영에 필요한 최소한의 정보만 공개하면서도 개인의 프라이버시를 강력하게 보호하는 방법을 설계했다.

연구 배경

블록체인의 완전한 투명성은 데이터 분석을 통한 사용자 프로파일링이라는 프라이버시 문제를 필연적으로 동반하며, 이는 기술적으로 프라이버시를 보호하려는 노력(PET)을 촉진시킨다.

블록체인 기술의 핵심 가치는 ‘투명성’과 ‘불변성’에 있다. 모든 거래 기록이 공개적으로 검증 가능하기에 신뢰를 확보할 수 있다. 하지만 이 투명성은 양날의 검이다. 공개된 데이터를 분석하면, 특정 지갑 주소의 주인을 식별(De-anonymization)하고, 그의 모든 활동을 추적하여 상세한 **사용자 프로필(User Profile)**을 만들 수 있다. 특히 P2P 에너지 거래와 같은 분야에서는, 개인의 에너지 사용량이 그 사람의 생활 패턴(기상 시간, 외출 여부 등)을 그대로 드러내는 민감 정보가 될 수 있다.

이러한 배경 속에서, 블록체인 기술을 활용하여 오히려 프라이버시를 강화하려는 프라이버시 강화 기술(PET, Privacy-Enhancing Technology) 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 논문은 바로 이 흐름에 속한다. 블록체인의 투명성을 무조건적인 가치로 받아들이는 대신, **스마트 컨트랙트(Smart Contract)**의 프로그래밍 가능한 특성을 이용하여 ‘누가, 어떤 정보에, 어느 수준까지 접근할 수 있는지’를 정교하게 제어하는 새로운 가능성을 탐구한다. 즉, 블록체인을 단순한 공개 장부가 아닌, 프로그래밍 가능한 ‘데이터 금고’로 활용하여 투명성과 프라이버시 사이의 균형을 맞추려는 시도이다.

해결하려는 문제

P2P 에너지 거래와 같이 민감한 개인 정보가 포함될 수 있는 블록체인 시스템에서, 어떻게 하면 데이터의 유용성을 해치지 않으면서 사용자의 프라이버시를 최대한 보호할 수 있는가에 대한 시스템 구조적 해법을 제시한다.

블록체인 기반의 P2P 에너지 거래 시스템을 구축한다고 가정해보자. 시스템이 원활하게 작동하려면 A가 B에게 얼마만큼의 에너지를 얼마에 팔았는지에 대한 기록이 필요하다. 하지만 이 모든 정보가 전체 네트워크에 공개된다면, 제3자는 특정 사용자의 에너지 소비 습관을 쉽게 파악하여 “이 사람은 매일 아침 7시에 집을 나서는구나”와 같은 사적인 정보를 알아낼 수 있다. 이 논문이 해결하려는 문제는 바로 이 **’투명성의 역설’**이다. 시스템의 기능 구현을 위해 필요한 데이터 공개가 필연적으로 사용자의 프라이버시 침해로 이어지는 딜레마를 어떻게 해결할 것인가? 본 연구는 이 문제에 대한 해답으로, 알고리즘이나 정책이 아닌 **’계층적 스마트 컨트랙트’**라는 시스템 아키텍처 설계를 통해 해결책을 모색한다.

연구 모형

정보의 민감도와 접근 주체의 신뢰 수준에 따라 데이터 접근 권한을 다르게 부여하는 ‘다계층 스마트 컨트랙트 아키텍처’를 연구 모형으로 제안한다.

이 연구는 실제 데이터를 분석하는 대신, 프라이버시를 보호하는 새로운 시스템 구조를 설계하고 그 타당성을 설명하는 방식을 취한다. 제안된 연구 모형은 다음과 같은 ‘계층적 스마트 컨트랙트(Hierarchical Smart Contracts)’ 구조를 가진다.

  1. 최상위 계층 (Top-Level Contract): 가장 공개적인 정보를 담는 스마트 컨트랙트이다. 여기에는 거래가 발생했다는 사실 자체와 같이 최소한의 정보만 기록된다. 누구나 이 정보에 접근할 수 있지만, 이 정보만으로는 개인을 특정하거나 프로파일링하기 어렵다.
  2. 중간 계층 (Mid-Level Contract): 시스템 운영자나 규제 기관 등 신뢰할 수 있는 특정 주체만 접근할 수 있는 스마트 컨트랙트이다. 여기에는 집계된 데이터(예: 특정 지역의 총 에너지 거래량)나 익명화된 거래 내역이 포함될 수 있다.
  3. 최하위 계층 (Low-Level Contract): 거래 당사자들만 접근할 수 있는 가장 사적인 스마트 컨트랙트이다. 실제 거래량, 단가, 시간 등 민감한 정보가 모두 기록되지만, 오직 허가된 참여자만이 내용을 확인할 수 있다.

이처럼 데이터의 접근성을 금고처럼 여러 겹으로 설계함으로써, 시스템 전체의 투명성을 유지하면서도 개인의 민감 정보가 불필요하게 노출되는 것을 원천적으로 차단한다.

데이터 설명

본 연구는 실제 데이터셋을 활용하지 않았으며, 제안하는 시스템 내에서 처리되는 ‘에너지 거래 데이터’의 흐름과 접근 제어를 개념적으로 설명한다.

  • 출처: 논문에 구체적인 출처는 명시되지 않음. 이는 실제 데이터를 분석한 연구가 아니라 시스템 설계를 제안하는 연구이기 때문이다. 연구에서 다루는 데이터는 가상의 ‘P2P 에너지 거래 시스템’에서 발생하는 모든 온체인 데이터를 상정한다.
  • 수집 방법: 실제 시스템이 구현된다면, 데이터는 사용자의 에너지 미터기나 거래 앱에서 발생하여 사설 이더리움(Private Ethereum) 네트워크의 스마트 컨트랙트에 기록되는 방식으로 수집될 것이다.
  • 데이터 변수 설명: 이 논문은 데이터 자체보다는 데이터의 **’가시성(Visibility)’**을 제어하는 데 초점을 맞춘다. 시스템 내에서 다루어지는 변수들은 다음과 같이 논리적 그룹과 접근 계층으로 구조화할 수 있다.
    • 사용자 식별 정보 (User Identity)
      • 사용자 ID (User ID): 사용자의 고유 식별자. (접근: 최하위 계층)
      • 지갑 주소 (Wallet Address): 사용자의 블록체인 주소. (접근: 계층에 따라 다름)
    • 거래 원장 데이터 (Transactional Ledger Data)
      • 거래 ID (Transaction ID): 각 거래의 고유 식별자. (접근: 최상위 계층)
      • 거래 시간 (Timestamp): 거래가 발생한 시간. (접근: 중간/최하위 계층)
      • 거래량 (Energy Amount): 거래된 에너지의 양. (접근: 최하위 계층)
      • 거래 단가 (Price): 에너지 거래 가격. (접근: 최하위 계층)
    • 집계 및 통계 데이터 (Aggregated & Statistical Data)
      • 지역별 총 거래량 (Regional Volume): 특정 지역의 총 거래량. (접근: 중간 계층)
      • 시스템 총 거래량 (Total System Volume): 전체 시스템의 총 거래량. (접근: 최상위 계층)

데이터 분석

실증적인 데이터 분석 대신, 제안된 시스템 아키텍처가 기존의 완전 공개형 시스템에 비해 어떻게 사용자 프로파일링을 효과적으로 방지할 수 있는지에 대한 이론적 분석과 시나리오 기반의 평가를 수행한다.

이 논문은 머신러닝 모델이나 통계적 분석을 수행하지 않는다. 대신 시스템 설계에 대한 정성적, 이론적 분석에 집중한다. 분석 과정은 다음과 같이 설명할 수 있다.

  1. 위협 모델 정의 (Threat Model Definition): 먼저, 악의적인 제3자가 어떤 정보를 얻고 싶어하고(예: 특정인의 생활 패턴), 어떤 수단을 사용할 수 있는지(예: 공개된 블록체인 데이터 전체 분석) ‘위협 모델’을 정의한다.
  2. 시나리오 비교 분석 (Scenario-based Comparison): 두 가지 시나리오를 비교한다.
    • 시나리오 1 (기존 방식): 모든 거래 정보가 단일 스마트 컨트랙트에 투명하게 공개되는 시스템.
    • 시나리오 2 (제안 방식): 본 논문에서 제안한 계층적 스마트 컨트랙트 시스템.
  3. 프라이버시 효과 평가 (Privacy Impact Assessment): 정의된 위협 모델이 각 시나리오에 얼마나 효과적인지를 이론적으로 평가한다. 시나리오 1에서는 제3자가 모든 데이터를 분석하여 쉽게 사용자를 프로파일링할 수 있는 반면, 시나리오 2에서는 핵심 정보가 최하위 계층에 격리되어 있어 프로파일링에 필요한 데이터를 확보하는 것이 불가능함을 논증한다. 즉, 데이터 분석이 아닌 ‘시스템 분석’을 통해 연구의 유효성을 증명한다.

핵심 결과

스마트 컨트랙트의 데이터 접근 제어 기능을 계층적으로 설계함으로써, 블록체인 기술의 탈중앙성과 신뢰성을 유지하면서도 강력한 사용자 프라이버시 보호가 가능한 시스템을 구축할 수 있다.

이 연구의 핵심 결과는 ‘설계를 통한 프라이버시 보호(Privacy by Design)’ 원칙을 블록체인 시스템에 성공적으로 적용할 수 있는 구체적인 청사진을 제시했다는 것이다. 논문은 블록체인 기술이 단순히 모든 것을 공개하는 기술이 아니라, 오히려 ‘누가 무엇을 볼 수 있는지’를 코드 레벨에서 정교하게 통제할 수 있는 강력한 프라이버시 도구가 될 수 있다는 사실을 증명했다. 계층적 스마트 컨트랙트라는 아이디어를 통해, P2P 거래의 효율성과 개인 정보 보호라는 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있는 현실적인 아키텍처를 제시한 것이 가장 큰 성과이다.

시사점

블록체인 데이터의 가치는 단순히 ‘있다’는 사실이 아니라, ‘어떻게 접근 가능하게 설계되었는가’에 따라 결정되며, 이는 기술의 투명성과 프라이버시가 대립이 아닌 조화의 관계가 될 수 있음을 보여준다.

이 연구는 블록체인 기반 서비스를 구축하는 개발자나 기획자에게 중요한 실무적 시사점을 던진다. 첫째, 온체인 데이터를 다룰 때, 사용자의 프라이버시 문제를 초기 설계 단계부터 심각하게 고려해야 한다는 것이다. 둘째, 스마트 컨트랙트는 단순히 자산의 이동을 자동화하는 도구를 넘어, 데이터의 접근 권한을 관리하는 정교한 ‘데이터 거버넌스’ 도구로 활용될 수 있다는 점이다. 결국 이 논문은 미래의 블록체인 서비스들이 무조건적인 투명성을 내세우기보다는, 사용자가 자신의 데이터에 대한 통제권을 가질 수 있도록 돕는 ‘프라이버시 존중’ 아키텍처를 채택하는 것이 중요한 경쟁력이 될 것임을 암시한다.

인사이트

나의 데이터는 나의 허락 없이는 볼 수 없다.

이 논문이 그리는 미래는, 기업이 우리의 데이터를 분석하는 것이 아니라, 우리가 기업에게 데이터 열람 ‘권한’을 부여하는 세상이다. AI 빅데이터 마케터는 이러한 변화에 대비하여, 사용자의 프라이버시를 최우선으로 존중하는 새로운 방식의 CRM을 고민해야 한다.

  • 고객 페르소나 예시 (Web3 관점): “프라이버시 수호자 (The Privacy Guardian)”
    • 행동 특성: 이 사용자의 공개된 지갑 활동은 최소한으로 유지되거나, 의도적으로 파악하기 어렵게 만들어져 있다. 그는 자금 이동 시 토네이도 캐시와 같은 프라이버시 믹서를 사용하고, 대부분의 활동을 Aztec이나 Polygon Nightfall과 같은 프라이버시 중심의 L2 네트워크에서 수행한다. 그의 온체인 활동만으로는 그가 고래인지, 게이머인지, 개발자인지 프로파일링하는 것이 거의 불가능하다.
    • 해석: 이 사용자는 자신의 디지털 프라이버시를 매우 중요하게 생각하고, 이를 지키기 위해 적극적으로 행동하는 고도로 정교한 사용자이다. 그는 기업의 일방적인 타겟팅 대상이 되기를 거부하며, 자신의 데이터에 대한 완전한 통제권을 원한다.
  • 실질적인 마케팅 액션 제안 (프라이버시 중심의 Web3 CRM)
    1. 프라이버시 존중 마케팅: 이 ‘프라이버시 수호자’ 그룹을 직접적으로 타겟팅하려는 시도는 실패할 뿐만 아니라, 오히려 반감을 살 수 있다. 대신, “저희 프로토콜은 영지식 증명(ZK-proof) 기술을 활용하여 당신의 모든 거래 내역을 보호합니다”와 같이, 프라이버시 보호 기능을 핵심 가치로 내세우는 마케팅을 통해 이들이 자발적으로 우리 서비스를 찾아오게 만들어야 한다.
    2. 데이터 자기 주권 기반의 ‘옵트인(Opt-in)’ 프로그램: 이들에게 일방적으로 정보를 요구하는 대신, 선택권을 제공한다. “당신의 거래 패턴 데이터를 익명화하여 저희 서비스 개선에 활용할 수 있도록 허락해주시면, 그 대가로 프로토콜 수익의 일부를 보상으로 지급해 드립니다. 데이터 제공에 동의하시겠습니까?” 와 같이, 데이터 제공을 사용자가 직접 선택하고 그에 대한 가치를 보상받는 ‘데이터 조합’ 또는 ‘데이터 수익화’ 모델을 제안한다.
    3. 투명성 리포트(Transparency Report) 발행: 기업이 어떤 사용자 데이터를 수집하고, 어떻게 익명화하며, 어떤 목적으로만 사용하는지를 상세히 기술한 ‘투명성 리포트’를 정기적으로 발행한다. 이는 프라이버시를 중시하는 사용자 커뮤니티의 신뢰를 얻는 가장 효과적인 방법이다.

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