분산 AI 스웜의 시장 조기 경고 정보

암호화된 시스템에서 분산 AI 스웜에 의해 생성된 시장 조기 경고 정보

암호화된 시스템에서 분산 AI 스웜에 의해 생성된 시장 조기 경고 정보는 가격, 변동성 급증 또는 뉴스가 터지기 전에 취약한 시장 상황을 감지하는 새로운 접근 방식입니다. 단일 중앙 집중식 모델에 의존하는 대신, 스웜은 각각 시장 현실의 다른 조각—주문서 미세 구조, 유동성 풀, 스테이블코인 흐름, 크로스 체인 브리지, 거버넌스 이벤트, 사회적 조정 신호—를 감시하는 많은 전문 에이전트를 사용하여, 이러한 약한 신호를 강력한 조기 경고 관점으로 융합합니다.

적대자가 내러티브를 조작하거나 유동성을 스푸핑하거나 공격을 조정할 수 있는 암호화 및 DeFi의 경우, 암호화는 "필요한 것"이 아닙니다. 이는 스웜 지능이 알파를 유출하거나 참가자를 노출하지 않고도 실행 가능하게 만드는 층입니다. 이것이 바로 SimianX AI와 같은 시스템이 조기 경고 기능을 안전한 에이전트 기반 지능 스택으로 점점 더 자리 잡고 있는 이유입니다. 이는 지연 지표가 있는 대시보드가 아닙니다.

SimianX AI 분산 AI 스웜이 시장을 모니터링하는 모습 — 분산 AI 스웜이 시장을 모니터링하는 모습

현대 시장이 조기 경고를 요구하는 이유 (단순 예측이 아님)

많은 위기에서 가격은 후반 단계의 증상입니다. 초기 단계는 다음과 같은 모습입니다:

유동성 감소가 발생하는 동안 가격은 여전히 안정적으로 보임

자산 및 장소 간의 상관 구조 변화

더 안전한 담보로의 조용한 자본 회전

거버넌스 포획 또는 인센티브가 착취적 행동으로 기울어짐

정보 비대칭 확대 (내부자가 공개 데이터보다 먼저 반응함)

전통적인 접근 방식은 역사적 레이블에 대한 정확성을 최적화하기 때문에 종종 실패하지만, 가장 위험한 시나리오는 분포 외입니다. 조기 경고는 다른 목표입니다: 시장의 기본 역학에서 상태 전환을 감지하려고 합니다.

주요 요점: 조기 경고의 임무는 다음 촛대를 예측하는 것이 아닙니다. 게임의 규칙이 바뀌고 있는지 감지하는 것입니다.

조기 경고 vs. 예측 vs. 모니터링

능력	답변하는 질문	일반적인 출력	주요 약점
모니터링	“지금 무슨 일이 일어나고 있나요?”	대시보드, KPI	반응적
예측	“다음에 무슨 일이 일어나나요?”	가격/변동성 예측	체제 변화에 취약
조기 경고	“상황이 불안정해지고 있나요?”	위험 경고, 체제 플래그	다중 신호 융합 필요

SimianX AI 조기 경고 vs 예측 다이어그램 — 조기 경고 vs 예측 다이어그램

분산 AI 스웜이란 정확히 무엇인가?

분산 AI 스웜은 에이전트의 집단으로서:

서로 다른 데이터 소스와 시간 척도를 관찰합니다.

위험과 시장 상태에 대한 지역 신념을 유지합니다.

원시 데이터가 아닌 압축된 정보를 공유합니다.

조정을 통해 신념을 업데이트합니다 (합의, 투표, 시장 또는 베이지안 융합).

단일 모델과 달리, 스웜의 강점은 다양성에서 나옵니다:

서로 다른 모델 (변환기, GNN, 이상 탐지기, 인과 모델)

서로 다른 특징 (흐름, 유동성, 옵션 스큐, 온체인 행동)

서로 다른 시간 범위 (분, 시간, 일)

실용적인 정신 모델

스웜을 분산 연구 팀으로 생각해 보세요:

한 에이전트는 마이크로구조 전문가입니다.

또 다른 에이전트는 스테이블코인 및 담보 건강에 집중합니다.

또 다른 에이전트는 크로스 체인 브리지 유출을 추적합니다.

또 다른 에이전트는 거버넌스 및 개발자 활동을 감시합니다.

또 다른 것은 사회적 조정, 내러티브 및 잘못된 정보를 모니터링합니다.

각 에이전트는 오류가 있을 수 있습니다; 함께하면 그들은 회복력이 생깁니다.

SimianX AI 다중 에이전트 스웜 개념 일러스트 — 다중 에이전트 스웜 개념 일러스트

암호화가 1급 요구 사항인 이유

조기 경고 정보는 다음과 같은 경우 덜 유용해집니다:

유출되면 (다른 사람들이 앞서 나갑니다),

변조되면 (적들이 이를 오염시킵니다),

또는 민감한 데이터를 노출하면 (프라이버시 및 규정 준수 문제).

암호화된 시스템은 프라이버시를 보호하는 협업을 제공합니다. 목표는:

에이전트가 공동으로 계산할 수 있습니다,

결과를 공유할 수 있습니다,

그러나 원시 입력은 보호됩니다.

세 가지 일반적인 안전한 계산 경로

1. MPC (안전한 다자간 계산)

당사자들이 입력을 드러내지 않고 함수 계산

강력한 프라이버시, 종종 더 높은 지연 시간과 복잡성

2. 동형 암호화 (HE)

암호화된 값에서 직접 계산

매우 강력한 프라이버시, 복잡한 모델에 대한 높은 계산 비용

3. TEE (신뢰할 수 있는 실행 환경)

보호된 구역에서 계산 실행

실용적이고 빠르지만 하드웨어 신뢰 가정에 따라 다름

설계 노트: 대부분의 실제 시스템은 하이브리드입니다—속도를 위한 TEE + 민감한 구성 요소를 위한 MPC/HE.

SimianX AI 암호화된 계산 파이프라인 — 암호화된 계산 파이프라인

암호화된 스웜 조기 경고를 위한 전체 아키텍처

생산 품질 시스템은 일반적으로 다음과 같은 계층을 포함합니다:

1) 데이터 계층 (다중 도메인 감지)

CEX 주문서, 거래, 자금 조달 비율

DEX 풀, 슬리피지 곡선, LP 구성

스테이블코인 공급/페그 메트릭 및 상환 활동

크로스 체인 브리지, 믹서, 대규모 지갑 이동

거버넌스 제안, 투표 권한 변화

사회적/뉴스 신호 (적대적 필터링 포함)

2) 에이전트 계층 (전문 모델링)

흐름 및 유동성을 위한 이상 탐지기

전염 및 거래 상대방 위험을 위한 그래프 모델

체제 전환 탐지를 위한 시퀀스 모델

선행 지표를 식별하기 위한 인과 프로브

조작 탐지기 (스푸핑, 세탁 활동, 시빌 패턴)

3) 조정 계층 (암호화된 융합)

메시지 전송: 신념, 신뢰, 증거 해시

합의 규칙: 적대자 하에서의 강력한 집계

스팸/노이즈에 대한 비율 제한 및 지분 기반 벌칙

4) 결정 계층 (실행 가능한 인텔리전스)

위험 점수 + “왜 지금” 설명

경고 라우팅: 헤징, 위험 감소, 전략 일시 중지

지속적인 개선을 위한 감사 로그 및 사후 분석

이것은 SimianX AI가 실제 거래 및 위험 워크플로우에 매핑할 수 있는 아키텍처 유형으로, 연구 데모가 아닌 운영 조기 경고 시스템으로 군집을 전환합니다.

SimianX AI 종단 간 아키텍처 다이어그램 — 종단 간 아키텍처 다이어그램

군집이 약한 신호를 강한 경고로 전환하는 방법

조기 경고는 불확실성 하의 집계 문제입니다. 강력한 파이프라인은 일반적으로 네 단계로 구성됩니다:

단계 A: 지역 증거 추출

각 에이전트는 다음을 생성합니다:

위험 가능성 (0–1),

신뢰 추정치,

그리고 소규모의 증거 특징 (원시 데이터 아님).

예: 유동성 에이전트는 다음을 출력할 수 있습니다:

위험=0.71, 신뢰=0.62

증거: “풀 깊이가 6시간 동안 28% 감소,” “유출 속도 증가,” “슬리피지 곡선 볼록성 상승”

단계 B: 보정 (과도하게 자신감 있는 에이전트 피하기)

에이전트는 다음에 대해 보정됩니다:

역사적 스트레스 창,

합성 공격,

그리고 체제 전환.

보정은 “항상 경고” 에이전트와 “절대 경고 없음” 에이전트를 줄입니다.

단계 C: 적대자 하에서의 강력한 융합

평균을 내는 대신, 강력한 융합은 다음을 사용할 수 있습니다:

잘린 평균,

중앙값 평균,

베이지안 모델 평균,

또는 신뢰와 과거 신뢰성을 기반으로 한 가중 합의.

강력한 융합 원칙: 일부 에이전트가 잘못되었거나 악의적이라고 가정하고 그에 따라 집계합니다.

단계 D: 체제 상태 추정

시스템은 시장 “상태 기계”를 유지합니다. 예:

정상 → 취약 → 불안정 → 위기

(회복 상태 포함)

경고는 상태 전환에서 발생하며, 단일 이상 현상에서는 발생하지 않습니다.

스웜 합의: “합의”의 진정한 의미

시장은 시끄럽습니다. 좋은 스웜은 만장일치의 합의가 필요하지 않습니다. 구조화된 합의가 필요합니다.

유용한 합의 신호

수렴: 많은 에이전트가 함께 위험을 상승시킵니다.

발산: 에이전트가 급격히 분리됩니다 (종종 체제 변화의 신호).

캐스케이드: 한 도메인의 위험이 다른 도메인을 촉발합니다 (흐름 → 유동성 → 변동성).

예시 합의 규칙 (개념적)

“취약”을 트리거하려면:

≥3개의 독립 도메인이 높은 위험을 보이고,

그 중 적어도 하나는 선도 도메인(흐름, 유동성, 신용)이며,

불일치가 증가하고 있습니다 (불확실성 증가).

이는 단일 채널 노이즈로 인한 잘못된 경고를 방지합니다.

합의 패턴	해석	조치
높은 수렴	강력한 신호	위험 감소 / 헤지
높은 발산	체제 전환 가능성	레버리지 축소, 스톱 폭 확대
국소적 이상 현상	가능한 조작	조사 및 모니터링

위협 모델: 암호화된 스웜이 게임하기 어려운 이유

모든 조기 경고 시스템은 적대자를 가정해야 합니다. 암호화 및 DeFi에서 위협 표면은 다음을 포함합니다:

데이터 오염 (가짜 거래량, 세탁 활동, 봇 스웜),

내러티브 공격 (조정된 허위 정보),

유동성 미라주 (거래를 유도하기 위한 일시적인 깊이),

거버넌스 포획 및 뇌물 수수,

오라클 조작 및 타이밍 공격.

군집이 공격 성공률을 줄이는 방법

중복성: 많은 에이전트가 독립적인 채널을 관찰

교차 검증: 한 에이전트의 이상 현상은 다른 에이전트와 일치해야 함

암호화된 조정: 공격자는 내부 신념을 쉽게 볼 수 없음

강력한 집계: 이상치와 시빌은 가중치가 줄어듦

보안 통찰: 공격자가 여러 독립 센서를 속여야 한다면, 조작 비용이 급격히 상승함.

SimianX AI 적대적 공격 방어 일러스트 — 적대적 공격 방어 일러스트

주요 조기 경고 신호 (시장 레이어별)

아래는 팀이 구현할 수 있는 실용적인 “신호 맵”입니다.

유동성 레이어 (종종 가장 초기)

주문서 깊이 감소

스프레드 확대 및 견적 후퇴

슬리피지 볼록성 증가

LP 집중도 상승

출금 대기열 증가 (해당되는 경우)

흐름 레이어 (조용한 자본 이동)

스테이블코인 유출 속도

“더 안전한 체인”으로의 브리지 유출

낮은 가격 영향으로 대규모 지갑 순매도 (배포)

고품질 자산으로의 담보 이동

변동성 및 파생상품 레이어 (위험 재가격 책정)

현물 이동 없이 스큐 심화

자금 조달 금리 불안정

풋으로의 미결제 약정 이동

암시적-실현 수익률 차이

거버넌스 및 프로토콜 레이어 (DeFi 특정)

투표 권한 집중

제안 스팸 및 긴급 변경

재무 drain 패턴

인센티브 드리프트 (배출이 수수료를 지배)

측정: 조기 경고 시스템 평가 방법

조기 경고는 예측과 다르게 측정해야 합니다.

핵심 지표

리드 타임: 시스템이 하락 전에 불안정을 얼마나 일찍 표시하는지

스트레스 하의 정밀도: 평온 시의 허위 긍정 대 스트레스 시의 진짜 긍정

레짐 탐지 정확도: 전환을 올바르게 식별하는 것

강건성: 적대적 노이즈 및 누락된 데이터 하의 성능

유용성: 행동으로 달성된 손실 감소 또는 변동성 감소의 정도

실용적인 평가 표

지표	"좋은" 모습	중요성
리드 타임	시간 → 일	헤지/위험 감소 시간
허위 경고 비율	낮고 안정적	운영자 신뢰
스트레스 재현율	높음	위기 회피
강건성 점수	공격 하에서도 안정적	생존 가능성
결정 향상	측정 가능	비즈니스 가치

운영자 현실: 신뢰할 수 있게 12시간의 리드 타임을 제공하는 보통 모델이 다른 모든 사람과 동시에 충돌을 감지하는 "스마트" 모델보다 더 나은 성과를 낼 수 있다.

경고를 행동으로 전환하기: 대응 플레이북

조기 경고 시스템은 결정을 이끌어낼 때만 가치가 있다.

경고 계층 (예시)

녹색 (정상): 기준 위험 한도 유지

노란색 (취약): 레버리지 감소, 위험 긴축, 모니터링

주황색 (불안정): 헤지, 담보 회전, 노출 감소

빨간색 (위기): 전략 일시 중지, 위험 종료, 자본 보존

행동 자동화 (가드레일 포함)

자동 헤지 조건:

신뢰도 > 임계값,