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비트고(Bitgo) CEO, 100 BTC가 들어 있는 지갑에 자금을 입금하고, 앤트로픽(Anthropic)의 AI가 이를 훔쳐보라고 도전장을 내밀었다

비트고(Bitgo)의 마이크 벨셰(Mike Belshe) 최고경영자(CEO)는 당시 약 630만 달러 상당의 100 BTC를 공개된 지갑에 예치하고, 앤트로픽(Anthropic)의 ‘클로드(Claude)’ 모델들에게 이를 훔쳐보라고 제안함으로써, 인공지능 분야에서 가장 뜨거운 보안 논쟁 중 하나를 공개적인 비트코인 도전 과제로 전환했다. 이번 조치는 앤트로픽이 사이버 보안 평가 과정에서 자사의 여러 AI 모델이 공개 인터넷에 접속해 실제 운영 시스템과 상호작용했다는 사실을 공개한 데 따른 것이다.

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비트고(Bitgo) CEO, 100 BTC가 들어 있는 지갑에 자금을 입금하고, 앤트로픽(Anthropic)의 AI가 이를 훔쳐보라고 도전장을 내밀었다

주요 내용

  • 비트고(Bitgo)는 8월 1일 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 모델에 도전하기 위해 100 BTC를 예치했다.
  • 앤트로픽은 141,006회의 사이버 보안 테스트에서 3건의 AI 평가 실패 사례를 발견했다.
  • 8월 2일 현재 비트고의 100 BTC는 건드리지 않은 채 남아 있었으며, 앤트로픽은 이에 대해 침묵을 지키고 있다.

앤트로픽의 AI 공개 발표에 비트고 CEO가 반박

이 도전은 8월 1일, 벨셰(Belshe)가 사이버 보안 테스트 중 발견된 세 가지 사고를 설명한 앤트로픽의 발표에 직접 응답하면서 시작되었다. 앤트로픽은 평가 환경이 격리된 상태를 유지해야 했으나 실수로 온라인에 연결되면서 여러 클로드(Claude) 모델이 의도치 않게 공개 인터넷에 노출되었다고 설명했다.

벨셰는 이 결과를 AI 능력의 통제 불능을 입증하는 증거로 받아들이기보다는 테스트 환경 자체에 초점을 맞췄다. 이러한 사고는 특히 평가 시스템이 실제 인프라에 노출된 경우, 불가능한 기술적 돌파구라기보다는 대개 구성 오류에 기인하는 경우가 많다. 이를 실증하기 위해 그는 비트코인 주소에 정확히 100 BTC를 입금하고, 클로드에게 이 코인을 이동시켜 보라고 도전했다.

Bitcoin address screenshot.
벨셰가 X에 공유한 비트코인 주소 이미지.

이 지갑은 7월 31일에 자금을 수령했으며, 8월 2일 현재 블록체인 기록상 잔액은 여전히 전액 그대로 남아 있는 것으로 나타났다.

앤트로픽, 실제 보안 사고 3건 상세히 공개

앤트로픽의 보고서는 14만 1,000회 이상의 테스트 실행을 검토한 후 확인된 세 건의 별도 사이버 보안 평가 사고를 상세히 기술했다. 이 회사는 오해로 인해 테스트 환경이 인터넷에 연결된 상태에서, 세 가지 모델에 걸친 여섯 차례의 평가 세션이 예기치 않게 실제 조직과 상호작용했다고 밝혔다.

관련된 모델로는 Claude Opus 4.7, Claude Mythos 5, 그리고 미공개 내부 연구 모델이 포함되었다. 각 모델에는 가상의 컴퓨터 시스템 내부에 숨겨진 정보를 찾아내는 ‘캡처 더 플래그(Capture the Flag)’ 과제가 할당되어 있었다. 앤트로픽의 프롬프트에는 모델들이 인터넷 접속이 차단된 격리된 시뮬레이션 환경에서 작동한다고 명시되어 있었으나, 제3자 테스트 파트너인 이레귤러(Irregular)와 관련된 구성 오류로 인해 환경은 실제로 온라인 상태였다.

Claude는 훈련 중이라고 믿은 채 실제 시스템을 악용

앤트로픽은 가장 심각한 사례로 클로드 오푸스 4.7과 관련된 사건을 꼽았다. 이 모델은 가상의 과제를 완료하지 못한 후, 시뮬레이션된 회사와 동일한 이름을 가진 실제 웹사이트를 발견했다. 이후 취약한 비밀번호와 노출된 서비스를 악용해 인프라 인증 정보를 탈취하고, 수백 건의 기록이 포함된 운영용 데이터베이스에 접근했다.

이 회사는 모델이 해당 환경이 실제일 수 있음을 인식한 후에도 실제 시스템이 여전히 평가의 일부일 것이라고 판단하여 활동을 계속했다고 밝혔다. 침투 테스트를 수행해 본 사람이라면 누구나 테스트 경계가 불분명할 때 이러한 혼란이 훨씬 더 자주 발생한다는 사실을 알고 있다. 바로 이 때문에 적절히 격리된 환경은 평가 대상 소프트웨어만큼이나 중요하다. Anthropic은 해당 AI가 의도적으로 격리 구역을 벗어나거나 독자적인 목표를 추구한 것이 아니라, 할당된 임무를 완수하려 했을 뿐이라고 강조했다.

비트고(Bitgo)의 수탁 설계, 위험 수위 높여

벨셰가 제기한 문제는 AI가 취약한 비밀번호나 잘못 구성된 서버를 악용할 수 있는지 여부를 묻는 것을 훨씬 뛰어넘는다. 해당 비트코인은 비트고의 기관용 보관 플랫폼 내에 보관되어 있으며, 이 플랫폼은 단일 장애 지점에 의존하는 대신 서명 권한을 여러 개의 독립적인 키에 분산시키는 다중 서명(multi-signature) 또는 다자간 연산(multi-party computation) 기술을 활용한다.

Bitcoin address transfer screenshot
벨셰가 공유한 주소 이체 데이터는 다중 서명이 적용되었음을 보여준다.

이러한 방식으로 구축된 시스템은 단일 취약점만으로는 자금을 이동시킬 수 없도록 설계되었다. 공격자는 키 관리, 승인 정책, 하드웨어 보호 장치, 운영 통제 장치를 정확한 순서대로 우회해야 하므로, 이는 노출된 테스트 환경을 악용하는 문제와는 근본적으로 다르다. 출처 보고서에 따르면, 이러한 시스템을 침해하려면 여러 독립적인 계층을 동시에 공격해야 한다.

블록체인이 최종 답을 제시할 것

기밀 조사 뒤에 숨겨져 있는 많은 사이버 보안 주장들과 달리, 이 실험은 완전히 공개되어 있습니다. 누구나 비트코인 블록체인에서 해당 지갑을 모니터링하여 코인이 이동했는지 여부를 즉시 확인할 수 있습니다.

이번 도전은 또한 벨셰가 AI 보안에 대한 선정적인 서사에 대해 제기해 온 광범위한 비판을 이어가는 것이다. 2026년 초, 그는 앤트로픽(Anthropic) 모델이 독자적으로 국가안보국(NSA)의 기밀 시스템을 침해했다는 널리 퍼진 해석에 이의를 제기하며, 해당 보도들이 실제 외부 침해가 아닌 승인된 내부 훈련을 잘못 묘사했다고 주장했다. 그의 최근 도전은 가설적인 논쟁을 투명하고 측정 가능한 테스트로 대체함으로써 동일한 패턴을 따르고 있다.

논쟁의 범위가 이제 인공지능을 넘어 확장되고 있다

이번 사건은 통제된 연구 환경 내에서 수행되는 시연과, 정교한 공격자를 견딜 수 있도록 설계된 운영 시스템에 대한 공격 사이의 격차가 점점 커지고 있음을 보여준다.

암호화폐 업계에 있어 이번 도전은 기관급 보관 아키텍처에 대한 공개 시연 역할도 한다. 도난이 성공할 경우, AI의 능력과 고보안 비트코인 저장 방식 모두에 대한 의문이 즉시 제기될 것이다. 만약 지갑이 무사히 지켜진다면, 지지자들은 이것이 잘못 구성된 테스트 환경을 악용하는 것과 기업급 보관 시스템을 무력화하는 것 사이의 차이를 재확인해 준다고 주장할 가능성이 높다.

비트고(Bitgo) 임원의 이 도전은 최근 콜드카드(Coldcard) 해킹 사건이 계속해서 전개되는 가운데 나왔으며, 일요일 동부 표준시 오후 8시 기준 총 손실액은 1,431.97 BTC에 달했다. 콜드카드 사건은 또한 이번 침해 사고가 궁극적으로 인적 오류, 운영상의 실수, 혹은 펌웨어 취약점을 발견하는 데 AI가 어떤 역할을 했는지를 포함해 전혀 다른 원인에서 비롯된 것인지에 대한 추측을 부추기고 있다.

이제 관심은 앤트로픽(Anthropic)과 해당 지갑으로 쏠리고 있다

8월 2일 현재, 앤트로픽은 벨셰의 구체적인 도전에 대해 공개적으로 응답하지 않았으며, 100 BTC는 발신 거래 없이 공개된 주소에 그대로 남아 있다. 이로 인해 더 넓은 기술 업계가 이번 사건이 실제로 무엇을 보여줬는지에 대해 논쟁을 벌이는 동안, 블록체인은 객관적인 결과판 역할을 하고 있다.

향후 전개는 앤트로픽의 평가 환경에 대한 추가적인 기술적 분석, 이 도전에 대한 회사의 대응, 또는 비트코인 자체의 움직임에서 비롯될 것으로 보인다. 그때까지 벨셰의 내기는 AI 안전성에 대한 복잡한 논의를, 공개적으로 검증 가능한 답을 가진 단순한 질문으로 전환시켰다. 바로 “오늘날의 AI가 암호화폐 업계의 기관용 보관 시스템을 무력화할 수 있는가?”라는 질문이다.

이 기사는 AI를 사용하여 영어에서 번역되었습니다. 영어 원본이 권위 있는 출처이며, 자동 번역에는 특히 법률 및 규제 용어에서 부정확한 내용이 포함될 수 있습니다.