DeFi 합성의 경제적 안전성에 관한 형식 기반 프레임워크

DeFiScreener는 대규모 스마트계약 함수와 호출 시퀀스에서 취약점을 사전 탐지하는 자동화 프레임워크다. 역사적 공격 사례를 학습한 LLM과 몬테카를로 트리 검색을 활용해 98.55% 재현율과 84.30% 정밀도로 DeFi 공격을 식별한다.

본 논문은 익명성 암호자산의 발신자 추적 불가능성이 거래 동기화에 미치는 영향을 분석한다. 선형·상수 익명 자산 이전 객체(LUAT·CUAT)를 형식화하여 합의 계층에서 위치를 규정했으며, LUAT의 합의 수는 2, CUAT는 익명성 강도에 따라 무한

Gasp는 옵티미스틱 롤업 기술을 활용한 DeFi 전용 레이어2 솔루션으로, 브리지 없이 가스비 없는 크로스체인 스왑을 제공한다. EigenLayer의 재스테이킹 ETH로 계산 정확성을 보증하고 Themis 아키텍처로 MEV를 최소화하며, 프루프오브리

본 연구는 지속가능 암호자산과 녹색금융 시장 간 시간변화 연계성과 COVID-19·러우크라이나 전쟁 등 시장 충격 시 헤징 성과를 분석했다. TVP-VAR 모형과 다변량 GARCH 모형을 활용한 결과, 지속가능 암호자산은 녹색금융 시장과의 연계성이 낮