DeFi 위험 측정 프레임워크

본 논문은 2020년 이후 $94.5억 규모의 DeFi 운영 위험 사건을 분석하며, 은행과 달리 자본 의무가 없는 DeFi 프로토콜의 운영 위험 가격화 실패를 지적한다. 4개 핵심 부문(Lending, Bridge, Derivatives 등)의 꼬리

본 논문은 분산금융(DeFi)의 빠르게 변화하는 신용리스크를 감시하기 위한 AI 에이전트 시스템 DeXposure-Claw를 제시한다. 그래프 시계열 기초모델로 미래 노출 네트워크를 예측하고, 구조화된 증거 기반 의사결정 프레임워크로 감독 당국의 오경

양자컴퓨팅 위협에 대응하는 격자기반 완전동형암호(FHE)를 활용한 연합형 DeFi 프레임워크를 제시한다. 다수 은행이 암호화된 정보를 공유하여 금융 이력이 제한된 취약계층의 대출 포용성을 높이는 기술을 제안한다.

본 논문은 2024년 5월부터 2025년 5월까지 Yearn Finance와 Cian 등 주요 DeFi 수익 집계 프로토콜의 운영 메커니즘과 자본흐름을 분석했다. 수익 집계의 전략적 복잡성이 반드시 높은 수익률로 이어지지 않으며, 오히려 구조적 위험