컴퓨터 마우스 발명가에 대해 궁금해서 찾아보니..

컴퓨터 마우스의 발명가는 더글러스 엥겔바트(Douglas Engelbart)입니다.

엥겔바트는 1963년에 마우스의 원형을 만들고 1967년에 특허를 출원했는데, 안타깝게도 이 발명으로 거의 돈을 벌지 못했습니다. 특허는 당시 그가 소속된 스탠퍼드 연구소(SRI)에 귀속되었고, SRI가 이후 애플에 약 4만 달러 정도에 라이선스를 넘긴 것으로 알려져 있습니다. 엥겔바트 본인에게 돌아간 로열티는 사실상 없었습니다. 게다가 마우스가 본격적으로 상용화된 1980년대 중반(애플 매킨토시 등)에는 이미 특허 기간(당시 17년)이 만료된 상태였기 때문에, 마우스 시장이 폭발적으로 성장한 시기에는 특허 보호 자체가 없었습니다.

(GUI도 이분이 개발하셨다고하네요..)

오늘 NYT에서 나온 기사인데, 조사보도 기자 John Carreyrou가 1년간 취재한 끝에 비트코인 창시자 사토시 나카모토가 Adam Back이라고 주장하는 장문의 탐사보도입니다. 그냥 재미로 보셔도 좋을 것 같습니다 ㅎㅎ

• 사이퍼펑크 메일링 리스트(1997~1999)에서 Adam Back이 비트코인의 거의 모든 핵심 설계 요소(분산 네트워크, 프라이버시, 희소성, Hashcash+b-money 결합, 난이도 조정, 타임스탬프)를 비트코인 출시 10년 전에 이미 제안했다는 점을 근거로 제시

• 사토시가 활동하던 2008~2011년 동안 Back은 암호학 메일링 리스트에서 완전히 사라졌다가, 사토시가 은퇴한 직후(2011년 6월)부터 비트코인 커뮤니티에 등장 — 정확히 역순 패턴

• 문체 분석에서 Back이 유일한 최종 후보로 남음: 3만 4천 명의 메일링 리스트 사용자를 영국식 철자, 하이픈 오류, "it's/its" 혼용, "proof-of-work" 하이픈 표기, "partial pre-image" 등 사토시 특유의 문법 습관으로 필터링한 결과 Back 한 명만 모든 조건 충족

• Back이 사토시로부터 받았다고 제출한 2008년 이메일의 메타데이터 제공을 거부했고, 대면 인터뷰에서 "I'm better with code than with words"라는 사토시 인용문에 대해 마치 본인이 쓴 것처럼 반응하는 슬립이 포착됨

• Back은 수차례 사토시임을 부인했지만, "Clearly I'm not Satoshi, that's my position"이라는 표현처럼 사실 진술보다는 수사적 입장에 가까운 부인이었고, 결정적 반증(코인 이동 등)은 제시하지 못함

글을 보다 보니 작년 재작년 사토시 나카모토가 누군지 ABC? HBO 특집 방송 기반으로 미처 날뛰었던 밈코인장이 생각나네요

일본의 제3 야당(의석 비율 6%)인 국민민주당(여당의 과반 붕괴로 어느정도 정책 주도권을 쥐고 있는 당이라고 합니다)의 다마키 유이치로 대표의 web3 관련 발표가 오늘 있었다는데 별 내용은 없고 마지막 문장이 흥미롭네요. [출처]

• 암호자산대신 '디지털 자산'으로 명칭 변경
• 2028년부터 분리과세 적용은 너무 늦음
• 개인적으로 주목하고 있는 것은 '하이퍼리퀴드'

당 대표의 입에서 하이퍼리퀴드라는 말이 나오는게 신기하기도 하고, 또 너야 하이퍼리퀴드?

11분전 따끈따끈한 리포트가 나왔네요

리눅스 재단에서 'Open Source and the Future of AI'라는 리포트를 발간했습니다! 26년 2월에 있던 포럼의 토론 기반으로 작성했다고 합니다. 시간 들여서 전문(26p 분량) 읽어보셔도 좋을 것 같습니다!

곧 전문을 읽어볼 예정이지만, AI 통해서 핵심 내용만 뽑아봤습니다.

• 개발자 역할 변화: 코딩 AI가 인간보다 빠르고 정확해지면서, 프로그래머는 구현자가 아닌 문제 정의·품질 판단을 담당하는 "architect/taste maker"로 전환 중. 인력 감축이 아닌 생산성 폭발로 귀결될 전망.

• 에이전트 신뢰·신원 체계 공백: 에이전트 간 통신에 인증·암호화 등 기본 보안이 거의 없고, 행동 책임에 대한 법적 선례도 부재. 표준 없이는 벤더 거부·생태계 파편화 위험.

• 규제 산업 도입의 전제조건: 에이전트 자동화 전에 암묵적 업무 프로세스의 체계적 문서화가 선행되어야 하며, 최종 의사결정 책임은 반드시 인간이 보유해야 함.

• 오픈소스 = 에이전틱 AI의 컨트롤 플레인: MCP·PyTorch·Kubernetes·Ray·Goose 5대 프로젝트가 엔터프라이즈 AI 인프라의 핵심. 벤더 종속 방지, 보안 감사, 워크플로 커스터마이징에 필수.

• 추론 과정(reasoning trace) 감사가 핵심: 블랙박스 출력만 검증하는 건 불충분. 오픈 모델은 내부 의사결정 경로를 투명하게 검사 가능해, 프로프라이어터리 대비 엔터프라이즈 신뢰 확보에 유리.

하나 더 있습니다! 29분전 따끈따끈하게, Franklin Templeton, Virtual, PL Capital 등에서 투자받은 t54.ai에서 Agentic Risk Standard (ARS)를 발표했네요

앞선 리눅스 재단 보고서 포스팅에서도 언급했듯이, 신뢰 및 인증 체계는 에이전틱 커머스의 가장 큰 숙제라고 생각합니다. t54.ai는 이러한 숙제를 해결하는 주된 플레이어 중 하나라고 생각해왔었는데, 조만간 해체분석하고 정리해보겠습니다!

ARS에 대한 자세한 내용은 Quantifying Trust: Financial Risk Management for Trustworthy AI Agents라는 페이퍼에 30pg 분량으로 자세히 정리되어있네요. 구글 딥마인드, 마이크로소프트, 컬럼비아, 버츄얼스가 같이 작성했습니다. 간략하게 훑어보자면

[문제 상황]

모델 정렬(alignment)이 아무리 좋아도 LLM은 본질적으로 확률적(stochastic)이라 실패 가능성을 0으로 만들 수 없는데, 이 "실패했을 때 누가 책임지고 어떻게 보상하는가"에 대한 정산(settlement) 레이어가 없다 (보험이 없다)

[해법]

전통 금융의 리스크 배분 메커니즘(에스크로, 담보, 보험, 청산소)을 에이전트 거래에 그대로 적용

• Fee Track (수수료): 에스크로 방식. 결과 검증 후에만 에이전트에게 수수료 지급.

• Principal Track (원금): 트레이딩처럼 실행 전에 자금이 나가야 하는 경우, 언더라이터가 리스크를 평가·가격화(premium Π)하고, 에이전트에게 담보(collateral D)를 요구. 실패 시 보상 의무를 짐.

[드는 생각]

• 버츄얼스의 ERC-8183이 떠오르는 에스크로 기반 방식

• 언더라이터쪽 메커니즘이 상당히 궁금해지네요, 언더라이터같은 평가자가 (1) 결탁을 하거나 (2) malicious한 행동을 하는 경우를 어떻게 해결하는지가 이러한 방식의 키포인트라고 생각하는데 한번 살펴봐야겠습니다

ERC-8211: Biconomy와 이더리움 재단이 공동 개발한 온체인 에이전트를 위한 Smart Batch 실행 표준

현재 이더리움의 배치 실행(ERC-4337, EIP-5792)은 서명 시점에 모든 파라미터가 고정되는 정적 구조를 갖습니다. 그래서 스왑 후 받은 토큰을 즉시 렌딩에 넣고 싶어도, 슬리피지로 실제 수령액이 달라지면 트랜잭션이 리버트되거나 잔액이 남는 문제가 있었고, 이를 위해 별도로 우회 방법을 구현하곤 했습니다. ERC-8211은 실행 시점에 값을 결정하고, 조건을 검증하는 방식으로 바꾸려는 시도입니다.

구성요소는 아래와 같습니다.

• Fetcher: 실행 시점에 온체인 상태(잔액, 오라클 가격 등)를 읽어서 calldata에 주입
• Constraint: resolve된 값에 최소/최대 조건을 걸어 불충족 시 revert
• Predicate: 특정 온체인 조건이 참이 될 때까지 실행 대기

이를 통해 멀티스텝/크로스체인 디파이 전략을 별도 컨트랙트 배포 없이 TypeScript SDK로 작성하고, 서명 한 번으로 실행할 수 있게 됩니다.

딱히 에이전트만을 위한 표준은 아닌 것 같은데, 그냥 온체인 전략을 에이전트가 더 친숙한 TS로 짤 수 있게 해줘서 그런 것 같네요.

https://x.com/biconomy/status/2041516284635120108?s=20

Tether가 크로스플랫폼 AI 개발 및 배포를 위한 오픈소스 QVAC SDK를 출시했습니다.

자세한 내용 : https://qvac.tether.io/

베센트마저도 앤스로픽을 두려워하고 있습니다

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-10/anthropic-model-scare-sparks-urgent-bessent-powell-warning-to-bank-ceos?srnd=homepage-asia

x402의 upto 빌링 방식이 8시간 전 공개되었습니다 [링크].

3월 18일, ERC-20 Support 발표때 이미 도입이 예고된 방식이었습니다.

upto를 사용하면, 클라이언트가 최대 금액을 승인하고, 서버는 요청 종료 시 실제 사용된 금액만큼 정산됩니다.

이제 작년 9월 클라우드플레어가 x402 재단 설립과 함께 제안한 Deffered 방식정도가 남았네요.

Deffered 방식은 후불 청구서(후불+배치 청산) 방식으로, 서버는 사용량을 로그로 쌓아두고, 실제 정산은 배치 형식으로 한꺼번에 청구되는 구조입니다. 도입은 아직 인프라 문제로 쉽지 않아 보이긴합니다.

디퍼하니 스포츠역사상 최고의 선수 GOAT 쇼헤이 오타니가 떠오르네요

코인베이스에서 AI Products 어드바이저로 일하는 이 친구가 에이전트 투기장을 만들어왔네요.

사이트는 tradingarena.xyz로 로직도 간단합니다:

• 영어로 전략 작성(프롬프트)
• 모델 선택
• 리스크 한도 설정
• 24/7 거래 지켜보고 리더보드에서 경쟁

(1) 아직 에이전트는 29개
(2) 트레이딩하는 에이전트도 18개밖에 없을 뿐더러
(3) 코인베이스 계정이 필요하고
(4) 개발자도 실험적인 프러덕트라고 말한 만큼..

재미로 넘기시거나 등등 알아서 잘 보고 넘기시면 될 것 같습니다.

26 LLM routers are secretly injecting malicious tool calls and stealing creds. One drained our client $500k wallet. We also managed to poison routers to forward traffic to us. Within several hours, we can directly take over ~400 hosts. Check our paper: https://arxiv.org/abs/2604.08407

출처

• LLM 에이전트(Claude Code, Codex 등)는 OpenAI/Anthropic에 바로 붙지 않고 중간에 "LLM 라우터"라는 중개 서버를 끼워 쓰는 경우가 많은데(예로 들어 OpenRouter)

• 이 라우터는 요청·응답 JSON을 전부 평문으로 읽고 고칠 수 있는 합법적 중간자이지만, 모델이 실제로 뱉은 답과 클라이언트가 받는 답을 묶어주는 무결성 검증이 어디에도 없다고 합니다.

• 그래서 악성 라우터는 모델이 돌려준 curl 정상.sh | bash를 curl 공격자.sh | bash로 슬쩍 바꿔치거나, pip install requests를 타이포스쿼팅 패키지 reqeusts로 바꿔서 에이전트가 그대로 실행하게 만들 수 있다고 합니다(일종의 MITM 방식?)

• 또 다른 수법은 그냥 지나가는 트래픽에서 API 키, AWS 키, 이더리움 프라이빗 키를 조용히 긁어가는 건데, 연구진이 타오바오나 커뮤니티에서 긁어온 라우터 428개를 테스트해보니 9개가 실제로 악성 코드를 주입하고 있었고 1개는 연구진이 심어둔 이더리움 키를 보고 지갑을 그대로 드레인했다(질문한 그 부분, 실제 손실은 $50 미만 PoC 규모).

• 더 무서운 건 포이즈닝 실험인데, OpenAI 키 하나를 일부러 중국 커뮤니티에 흘렸더니 1억 토큰이 돌아갔고, 약한 디코이 라우터엔 440개 Codex 세션 중 401개가 이미 YOLO 모드(툴 자동 승인)라 정교한 트릭도 필요 없이 단순 주입만으로 남의 개발자 머신에서 임의 코드 실행이 가능한 상태였다고 합니다

• LLM 공급망에서의 MITM 공격은 언젠가 누가 파겠거니 했는데, 마침 제대로 측정한 연구가 나왔네요

• 포이즈닝 실험 파트를 보면 트위터에 시드 구문 뿌려놓고 "이 돈 가져가주세요" 하던 허니팟 공격이 자연스럽게 겹쳐 떠오르는..

논문 하니 떠오르는 슬픈 이야기가 있는데..

#1
22년 학부 2학년 당시, 탑 티어 컨퍼런스에 단독 제1저자로 논문을 게재하겠다는 목표를 세웠습니다. 이를 위해 기존 연구의 방향성을 다른 플랫폼에 적용 및 확장하는 아이디어를 기획하여 교수님을 설득했었고, 본격적인 연구에 착수했었습니다.. 당시 이런 논문 플로우의 연구를 진행하면 되지 않을까 생각했었습니다.

당시 저는 연구실의 첫 번째 인원이었기에 참고할 만한 사수, 그리고 22년도여서 LLM 같은 툴에게서 큰 도움을 받을 수 없는 환경이었지만, 진짜 열심히 관련 논문들 다읽고 정리하고 몇 달간 밤낮없이 연구에 매진했었습니다. 특히 교수님께서 열심히 도와주셔서(황XX 교수님 사랑합니다) 집요하게 연구의 완성도를 높인 결과, 최종적으로 2023년 CCS 에 단독 1저자(교신저자로 교수님을)로 논문을 제출했었습니다.

#2
• 제출 마감일은 23년 5월 4일
• 모집병 입대일은 23년 4월 3일

모든 데이터셋과 관련 자료를 교수님께 넘기고 입대했었는데, 당시 여자친구도 없었어가지고 논산에서 주어지는 통화 시간을 부모님 여자친구가 아닌 교수님께 전화걸어서 논문에 대해 이야기했었습니다

(교수님은 스팸인줄알고 안받다가 마지막주? 행군끝나는 주에 받으셨습니다..)

#3
그리고 얼리리젝은 피하고, 이상하게도 총 4명의 리뷰어에게서 리뷰탈을 받았습니다. 결과는 4/4/3/2
(제가 알기로 4/4/4/3정도가 어셉이었다고합니다. 사이클이 뒤로갈수록 빡세지는감도있고 CCS였어가지고..)

그래서 2점을 준 리뷰어의 리뷰탈을 보니, 너무 억까가 아닌가 싶었는데 가장 기억에남는 리뷰가 이거였습니다

화이트리스트(whitelist)이거 용어 선택 잘못한거다 요즘 allowlist만쓴다 너 단어선택 잘해라

하도 어이없어서 당시 옆에있던 흑인 미군친구에게 whitelist가 잘못된 용어냐고 물어보니 그냥 조용히하고 밥이나 먹으러 가자고했었습니다..

#4
뭐 솔직히 그 2점이 3점이었어도 리젝이었겠지만, 결국 최종 리젝당했습니다. 그리고 군기간동안 WWW와 같은 컨퍼런스에게도 도전해봤지만

• 데이터셋이 너무 outdated해졌음(당시 군 복무였어가지고 차후 연구가 힘든 상황)
• 디스코드 측에서 policy update를 해가지고 윤리적 리스크도 존재

그래서 2년 동안 고통받다가, 전역 후 어찌어찌하다보니 흘러갔고 결국 저 논문은 제 한글 졸업논문 발사대로 사용되었습니다.