Glitchy Bunnies (404bunnies) WL 발표

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NFT는 항상 손실이 가능한 자산이니 세일 디테일이 나오면 그때 고민해서 민팅하면 될것 같습니다! 일정이 나오면 안내드릴게요!

Rocket - MegaETH의 예측마켓

Rocket은 단순히 결과에 베팅하는 것이 아니라, 예측이 정확할수록 지속적으로 보상을 받는 재분배 시장(Redistribution Markets)을 온체인화.

투자 유치

• Rocket은 Electric Capital의 주도로 $1.5M 규모의 투자를 유치.
• 참여 투자사: Electric Capital (리드), Bodhi Ventures, Tangent, Amber Group 및 기타 전략적 투자자들이 참여.

Rocket의 주요 특징

• 바이너리 베팅 없음 (No binary bets): 단순히 '맞다/틀리다'로 끝나는 도박성 베팅.
• 청산 위험 제로 (Zero liquidation): 자산이 강제로 청산될 위험 없이 안전하게 참여 가능
• 무제한 상승 잠재력 (Uncapped upside): 설계 단계부터 예측의 정확도에 따른 무제한적인 수익 구조를 지향.
• 자본 효율성: 동일한 자본을 여러 예측 작업에 동시에 활용할 수 있음

웨잇리스트 등록 (이메일) | 자세한 프로젝트 소개

https://x.com/userocket_app/status/2003481579738345924

Cascade 코드 받았네요.
drop 시간에 코드 생성되면 채널에 배분하려고 계획중!

Blackhaven Docs가 공개되었네요. 알아두면 좋을 주요 내용들을 정리해보겠습니다.

Blackhaven이란?

Blackhaven은 MegaETH 생태계의 '공동 금고(Treasury)' 역할을 하는 프로젝트. 유저들이 자산을 예치하면 이를 영구적인 유동성으로 전환해 MegaETH 생태계를 키우고, 그 과정에서 발생하는 수익을 참여자들과 나누는 구조.

핵심 토큰 이해하기

· RBT (Reserve Backed Token): 금고에 쌓인 실제 자산들이 가치를 뒷받침하는 토큰. 금고 자산이 늘어날수록 RBT 한 개당 가치가 상승하는 구조.
· HVN (Governance Token): Blackhaven의 운영 방향을 결정하는 투표권 토큰.
· sHVN (Staked HVN): HVN을 스테이킹한 상태로, 거버넌스 참여와 함께 프로토콜 수익(수수료 등)을 배당받을 수 있는 권한을 가짐.

주요 투자 상품 (유저가 돈을 버는 방법)

Fixed-Term Bonds (채권)
· 내용: USDM(스테이블 코인)을 내고 RBT 토큰을 시장가보다 저렴하게(할인된 가격) 구매하는 방식.
· 특징: 구매한 RBT는 일정 기간에 걸쳐 서서히 지급됨 (Vesting)

RBT Notes (확정 이자형 예치)
· 내용: 보유한 RBT를 일정 기간 묶어두고 확정된 이자를 받는 상품.
· 특징: 예치 증서로 NFT를 받으며, 만기 시 NFT를 태우고 원금과 이자를 수령. 기간이 길수록 이율이 높아지지만, 중도 인출 시에는 원금 손실(최대 10%)과 이자 몰수가 발생할 수 있음.

Haven Protected Notes (HPN, 원금 보호 노트)
· 내용: USDM을 예치하고 이자를 받는 상품.
· 특징: 가장 큰 장점은 원금이 100% 보장된다는 점. 언제든 원금을 찾아갈 수 있으며, 만기까지 보유하면 추가 수익을 얻음

가격 방어 시스템: BAM (Backing Arbitrage Module)

유저들이 RBT 가치 하락을 걱정하지 않도록 자동 조절 장치가 작동.
· RBT 가격이 실제 가치보다 높을 때: 프로토콜이 RBT를 발행/판매하여 그 수익을 금고에 쌓음. (금고 강화)
· RBT 가격이 실제 가치보다 낮을 때: 금고 자금으로 시장에서 RBT를 사들여 소각. (공급량 감소로 가격 부양)
=> 결과: 시간이 지날수록 RBT의 하한선(Floor Price)이 계속해서 높아지는 구조를 지향.

Blackhaven만의 특별한 점

· 자체 DEX 운영: MegaETH 위에서 초고속 거래가 가능한 거래소를 직접 운영하며, 여기서 발생하는 거래 수수료는 다시 금고와 sHVN 홀더에게 돌아감.
· MegaETH 생태계 장악: 금고에 쌓이는 MEGA 토큰을 스테이킹하여 생태계 내 영향력(투표권)을 행사하고, 외부 프로젝트로부터 수익을 공유 받아 금고 가치를 높임.

요약: 유저가 얻는 이점

· 할인 구매: 채권을 통해 RBT를 싸게 구매가능.
· 안전한 수익: HPN을 통해 원금 손실 걱정 없이 이자를 노릴 수 있음
· 수익 공유: HVN을 스테이킹(sHVN)하면 금고 성장에 따른 배당을 받음
· 가치 상승: BAM 시스템 덕분에 보유한 RBT의 내재 가치의 우상향에 대한 기대감

주의사항 (리스크)

· 스마트 컨트랙트 위험: 보안 감사를 받지만 버그 가능성은 늘 존재.
· 전략 리스크: 금고 자금을 운용하는 외부 디파이 프로토콜에 문제가 생길 경우 수익률에 영향을 줄 수 있음.

https://docs.blackhaven.xyz/overview

이민자 출신인 우리 부모님이 암호화폐는 사기이고 고향에서 금을 사 오는 게 가치가 더 높다고 말씀하신 게 맞았나 봐요.

Guess my immigrant parents were right about crypto being a scam and buying gold from back home because it holds value

https://x.com/sayinshallah/status/2003680227491541326

Prediction Markets at Scale: 2026 Outlook

> This post examines how prediction markets have surged into the mainstream in 2025, with growth now constrained by regulatory hurdles rather than adoption.

> “The 2026 World Cup should be read not as a growth story, but as a stress test for liquidity, operations, and regulatory resilience under peak load.”

Source: https://insights4vc.substack.com/p/prediction-markets-at-scale-2026?triedRedirect=true

수상하네요?

왜케 다들 크리스마스에 살아있음을 증명하시는거죠

다른 날 뭐 하시려고요? 365일 텔레에 붙어있어라

Are Robust LLM Fingerprints Adversarially Robust?

작동 원리 (4대 주요 공격 및 취약점)

단순히 모델을 검증하는 것에 그치지 않고, 호스트가 모델의 성능(Utility)은 유지하면서 검증 시스템만 교묘하게 피하는 4가지 공격 시나리오를 제시

• 출력 억제 (Output Suppression): 암기 기반 기법들이 특정 단어나 패턴을 그대로 뱉어내는 성질을 이용. 모델이 답변을 생성할 때 특정 토큰이 나올 확률을 강제로 낮춰 검증 패턴을 지워버림.
• 출력 탐지 (Output Detection): 핑거프린트가 심어진 모델은 특정 질문에 과도하게 높은 확신을 보이는 경향이 있음. 이 확률값이 튀는 지점을 감지해 해당 단계에서만 선택적으로 출력을 조절함.
• 입력 탐지 (Input Detection): 내재적 방식은 주로 부자연스러운 프롬프트를 트리거로 사용함. 헬퍼 모델을 통해 입력값의 당혹도(Perplexity)를 계산하여, 이상한 질문이 들어오면 검증용 답변 대신 일반적인 답변을 내놓도록 우회함.
• 통계적 분석 (Statistical Analysis): 통계적 핑거프린트 기법이 가진 미세한 편향(Bias)을 식별함. 일반 모델과 비교해 특정 토큰이 선호되는 경향을 파악한 뒤, 이 편향을 제거해 검증을 무력화함.

벤치마크 상세 결과 (ModelPrints 테스트)

• 암기 기반 및 내재적 방식: Instructional FP, Chain&Hash, RoFL 등 10개 기법 중 대다수가 공격 성공률(ASR) 94~100% 를 기록하며 사실상 완파됨. 특히 모델 성능 저하는 10% 미만으로 매우 낮음.
• 통계적 방식: DSWatermark 같은 기법은 상대적으로 견고했으나, 여전히 65%의 공격 성공률을 보이며 약점이 드러남. (성능은 약 92% 수준으로 유지)
=> 종합 결론: 현재 인기 있는 대부분의 기법이 구조적 약점을 공유하고 있으며, 매우 단순하고 비용이 적게 드는 공격만으로도 검증을 피할 수 있음이 증명됨.

설계 권장 사항 (Robustness 가이드라인) - 향후 더 강력한 핑거프린팅을 만들기 위한 4가지 제언

• 통계적 자연스러움: 검증용 프롬프트(키)가 실제 유저의 질문과 구분이 불가능할 정도로 자연스러워야 함.
• 확신값 급증 방지: 특정 토큰에만 확률값이 쏠리는 현상을 피해 탐지 시스템을 우회해야 함.
• 유연한 검증: 문자열이 완벽히 일치해야만 검증되는 방식(Exact matching)은 지양해야 함.
• 글로벌 시그니처 배제: 모델 전체에 영향을 미치는 공통적인 통계적 특징을 피해야 분석 및 제거가 어려워짐.

향후 전망

• 오픈소스 벤치마크 제공: 연구진은 GitHub 를 통해 누구나 자신의 핑거프린팅 기법을 스트레스 테스트해 볼 수 있는 도구를 공개.
• 견고한 인증 체계로의 진화: 현재의 기법들을 '완성본'이 아닌, 더 강력한 공격 저항성을 가진 차세대 모델 출처 인증 시스템으로 가기 위한 '디딤돌'로 정의.

현재 모델 핑거프린팅 분야는 기법을 만드는 속도보다 이를 깨는 속도가 더 빨라 보이는 단계인듯 함.

센티언트가 Sera를 통해 크립토 에이전트의 실용성을 보여주기 위한 시도들을 하고 있다면, 이번 ModelPrints 연구는 AI 모델의 저작권과 출처 증명이라는 근본적인 보안 이슈에 대한 질문과 이에 대한 가이드라인 즉 방향성을 제시했다고 생각됨. 이러한 가이드라인을 따라서 공격을 이겨내는 더 강력한 핑거프린팅 표준이 센티언트 생태계에서 나올지가 주목해봐야할 포인트일듯

https://blog.sentient.xyz/posts/are-robust-llm-fingerprints-adversarially-robust