XRP 원장, 노드 12% 제거에도 합의 불안... 간단한 조정으로 방어력 3배 증가

리플(XRP)의 핵심 기술인 XRP 원장(XRPL)의 합의 메커니즘이 특정 공격에 대한 복원력을 대폭 강화할 수 있는 새로운 연구 결과가 나왔다. 익명의 연구 논문(arXiv)에 따르면, 노드 당 몇 개의 추가적인 피어(peer) 연결만으로도 합의를 방해하기 위해 제거해야 하는 노드의 수를 크게 늘릴 수 있는 것으로 나타났다. 이는 잠재적인 공격에 대한 XRPL의 방어력을 3배 이상 높일 수 있다는 점에서 주목받고 있다.

XRPL의 합의 과정은 충분한 수의 신뢰할 수 있는 검증자(validator)가 서로의 메시지를 수신하는 데 의존한다. 이러한 메시지는 별도의 피어 투 피어(peer-to-peer) 네트워크를 통해 서버 간에 전달되는데, 추가적인 경로가 존재한다면 공격으로 인해 네트워크의 가장 바쁜 허브가 제거되더라도 검증자 간의 트래픽이 계속 흐를 수 있다.

지난 8월 26일에 공개된 arXiv 논문은 '무작위 K-아웃 증강(random K-out augmentation)'이라는 기법을 테스트했다. 여기서 K는 각 참여 노드가 무작위로 선택된 피어에 대해 생성하는 새로운 무방향 연결(undirected edge)의 수를 의미한다. 이 기법은 소수의 무작위로 분산된 링크를 생성하여 원래 네트워크의 더 많은 부분을 보존하면서 대체 경로를 만들 수 있다는 것을 그래프 수준에서 보여준다.

연구 결과에 따르면, 60%의 노드가 참여하고 K=2일 때, 가장 높은 연결도(degree)를 가진 노드를 대상으로 하는 공격 시 모델의 쿼럼(quorum, 정상적인 합의에 필요한 최소 노드 수) 실패 임계값은 11%에서 38%로 증가했다. 이는 공격자가 전체 노드의 38%를 제거해야 합의 실패가 발생할 수 있음을 의미한다. 또한, 중간 연결성(betweenness centrality, 가장 짧은 경로 상에 많은 노드가 존재하는 노드를 우선시하는 기준)에 따라 정렬된 공격에서는 이 임계값이 12%에서 33%로 상승했다.

이러한 수치적 증가는 상당한 수준이다. 예를 들어, 쿼럼 실패 임계값이 11%에서 38%로 증가했다는 것은 기존에는 전체 노드의 11%만 제거해도 합의가 불안정해질 수 있었던 상황에서, 이제는 38%까지 제거해야 같은 문제가 발생한다는 것을 의미한다. 이는 공격 난이도를 획기적으로 높이는 결과다.

이러한 변화는 기준치 대비 2.75배의 방어력 증가로 측정된다. 이 지표는 시뮬레이션된 노드 제거 후 모델의 검증자 중 80% 미만이 하나의 연결된 구성 요소(connected component)에 남아있게 되는 노드 제거 비율을 측정한다. 공격 비용은 아직 알려지지 않았다.

80% 및 100% 노드 참여율에서도 K=3의 경우, 논문에서 제시된 네트워크 및 쿼럼 테스트 전반에 걸쳐 더 침해적인 재배선(rewiring) 전략을 약 20~25회 반복했을 때 얻어지는 모델링된 견고성과 비슷하거나 이를 초과하는 수준을 보였다. K-아웃 증강은 원래 엣지 세트와 약 0.85의 Jaccard 유사성을 유지한 반면, 재배선 전략은 0.5 미만으로 떨어졌다. 이는 K-아웃 증강이 네트워크 구조를 덜 파괴하면서도 유사한 수준의 복원력을 제공함을 시사한다.

이 연구는 2022년 두 달간 수집된 1,290개의 시간별 스냅샷을 재사용하여 진행되었다. 데이터 세트의 평균 특성에 가장 가까운 그래프를 선택했으며, 952개의 노드, 15,070개의 엣지, 그리고 평균 연결도 31.7을 가진 대표적인 스냅샷을 생성했다.

이 역사적인 지도(map)는 또한 기준 임계값을 고정하는 역할을 한다. 2026년 8월 논문에서 이전의 견고성 연구는 약 20%의 노드를 표적 제거하면 네트워크 견고성이 손상되고, 약 9%의 노드를 제거하면 쿼럼 견고성이 손상된다는 것을 발견했다. 무작위 장애(random failures)는 훨씬 더 많은 노드 제거를 필요로 했다. 모든 백분율은 이전 그래프에 대한 공격 시뮬레이션을 설명한다.

검증자 배치(validator placement)는 두 번째 추상화(abstraction)를 도입한다. 데이터 세트에는 검증자가 식별되지 않았기 때문에, 각 메인 시뮬레이션은 34개의 검증자 노드를 무작위로 균등하게 선택하고 직접적인 표적에서 제외했다. 검증자 할당에 대해 고연결도 또는 저연결도 노드를 선호하는 민감도 테스트는 여전히 유지되었다.

이번 연구는 XRPL의 합의 메커니즘이 외부 공격에 대한 취약점을 개선할 수 있는 실질적인 방법을 제시한다. K-아웃 증강과 같은 간단한 조정은 기존 네트워크 구조를 크게 변경하지 않으면서도 방어력을 크게 향상시킬 수 있다. 이는 XRPL의 보안성과 안정성에 대한 신뢰도를 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. 하지만 이번 연구는 2022년의 네트워크 데이터를 기반으로 한 모델링 결과이므로, 현재의 XRPL 네트워크 상태에 대한 실제 복원력은 추가적인 검증을 통해 확인될 필요가 있다. 특히, 현재 진행 중인 시험에서는 토폴로지(topology) 커버리지, 검증자 배치, 대역폭, 개인 정보 보호 및 피어 수용성 등을 종합적으로 테스트해야 할 것이다.

이러한 기술적인 개선은 XRP의 시장 가치와 사용성에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 탈중앙화된 금융(DeFi) 생태계의 핵심 인프라로서 XRPL의 안정성은 매우 중요하며, 잠재적인 공격으로부터의 보호 강화는 투자자와 개발자 모두에게 안심을 줄 수 있는 요소다.

또한, 이 연구에서 사용된 시뮬레이션 코드와 입력 스냅샷 파일이 공개되었다는 점은 XRPL 커뮤니티의 투명성과 협업을 강조한다. 이러한 공개적인 접근 방식은 XRPL의 지속적인 발전과 보안 강화에 기여할 것이다.

결론적으로, XRPL은 노드 연결 방식을 약간 조정함으로써 합의 메커니즘의 견고성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 보여주었다. 이는 XRPL이 더욱 안전하고 탄력적인 블록체인 네트워크로 발전해 나가는 중요한 단계가 될 수 있다.