데이터는 5차 산업혁명을 이끄는 '신석유'로 잘 알려져 있다. 금융, 의료, 사물 인터넷(IoT)과 같은 데이터 집약적 부문에 대한 의존도가 높아짐에 따라 신뢰의 문제가 가장 중요해졌다. 데이터와 이벤트를 다룰 때 신뢰는 다각적인 문제이며, 핵심 구성 요소 중 하나는 데이터 검증이다.

여기서는 데이터 정확성, 무결성, 개인정보 보호를 보장하기 위해 데이터 확인 방법이 필수적인 이유와 점점 더 데이터에 의존하는 세상에서 이러한 방법이 신뢰를 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠다.

데이터 검증의 진화

데이터 검증은 수동 방식에서 자동화된 암호화 기술로 전환되면서 크게 발전했다. 과거에는 데이터 검증이 주로 수동 확인이나 간단한 데이터베이스 쿼리에 의존했는데, 이는 특정 작업에는 효과적이지만 보안 및 효율성 측면에서 부족한 경우가 많았다.

반면 오늘날의 고급 방법은 블록체인과 분산 시스템의 강력한 보안 및 무결성 기능을 활용한다. 이러한 최신 기술은 데이터의 유효성을 검사하고 변조 및 무단 액세스로부터 데이터를 보호하는 암호화 방법을 사용한다. 웹3 기술은 데이터 검증에 새로운 차원을 제공하여 모든 조작이나 손상이 투명하고 추적 가능하도록 보장하는 불변의 기록을 제공한다. 또한 분산형 접근 방식은 신뢰를 단일 엔터티에 중앙 집중화하는 대신 네트워크 전체에 분산시켜 데이터 검증 프로세스의 전반적인 무결성과 신뢰성을 향상시킨다.

신뢰 구축에 있어 검증의 역할

데이터 정확성이 중요하다. 데이터의 작은 오류라도 사소한 불편함부터 치명적인 오류까지 발생할 수 있으며, 이는 부정확한 분석이나 잘못된 비즈니스 결정으로 이어질 수 있다. 데이터 검증은 품질 관리 메커니즘의 역할을 하여 정확한 데이터만 사용되도록 보장한다.

데이터 무결성을 유지하는 것은 즉각적인 정확성 그 이상이다. 이는 수명주기 전반에 걸쳐 데이터의 일관성과 신뢰성을 보장하는 것이다. 검증 방법은 데이터가 원래 상태에서 변경되지 않고 원본 지점과 일관되게 유지되어 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다.

데이터 프라이버시는 검증이 필수적인 또 다른 영역이다. 효과적인 검증 프로세스는 조직이 GDPR, HIPAA 등과 같은 복잡한 규정을 준수하는 데 도움이 되어 법적, 재정적 영향의 위험을 크게 줄일 수 있다. 분산화된 검증 프로세스는 필요한 표준에 따라 데이터가 처리 및 저장되도록 보장하여 또 다른 신뢰 계층을 추가할 수 있다.

또한 AI의 등장으로 데이터 검증에 새로운 차원이 생겼다. 기업이 그림자 속에서 작동하거나 여러 당사자와 단체가 고유한 신뢰 없이 상호 작용하는 복잡한 알고리듬과 AI 모델에 의존함에 따라 이는 점점 더 중요해지고 있다. 그러면 검증은 모든 참가자가 공유 데이터와 프로세스에 자신있게 의존할 수 있도록 보장하는 다리가 되어 각 계산이 독립적이고 투명하게 확인되는 환경을 조성하고 분산형 신뢰 모델을 육성한다.

데이터 시대 검증의 미래

블록체인 및 분산 컴퓨팅과 같은 기술 발전은 데이터 검증에 혁명을 일으키고 있으며 데이터 집약적인 부문에서 신뢰를 구축하는 새로운 방법을 창출하고 있다.

실제로 우리는 검증된 컴퓨팅의 시작점에 있다. 여기서 중요한 데이터 작업은 정확성 증명과 불변의 결과 기록을 제공하는 네트워크에서 처리된다. 이를 통해 데이터 생산자와 소비자는 데이터가 생성, 변환 및 사용될 때 "관리 연속성"을 문서화할 수 있다. 이러한 종류의 증거를 통해 데이터 가치 사슬의 모든 참여자 사이에 직접적인 관계가 없더라도 데이터와 이를 기반으로 하는 AI 모델을 신뢰할 수 있다.

예를 들어, 금융 서비스 및 DeFi 플랫폼은 사용자 신원의 신뢰성 보장, 의심스러운 활동에 대한 거래 모니터링, 엄격한 KYC(Know Your Customer) 및 AML(자금 세탁 방지) 규정 준수와 같은 고유한 과제에 직면해 있다.

검증된 컴퓨팅 플랫폼은 거래 플랫폼의 무결성과 투명성을 향상시킨다.

① 감사 추적을 통해 KYC 프로세스 강화 : 이제 고급 검증 기술은 신원 확인, 규정 준수 보장, 특히 제3자 서비스가 관련된 경우 고객 온보딩 및 검증 프로세스에 대한 신뢰 구축을 위한 전체 감사 추적을 제공한다.

② 사기 탐지를 위한 AI 활용 : 금융 거래에 AI와 기계 학습 알고리즘을 통합하면 사기 예방에 혁신이 일어났다. 이러한 기술을 사용하면 의심스러운 활동에 대한 거래를 실시간으로 모니터링하여 철저하고 검증 가능한 사기 방지 조치를 보장할 수 있다.

③ 스마트 계약 보호 : 스마트 계약은 효율성과 투명성을 위해 금융 애플리케이션에서 점점 더 많이 사용되고 있다. 독립적인 검증 기술은 특히 금융 결제 및 계약 업데이트에서 스마트 계약이 의도한 대로 작동하도록 보장하여 금융 거래의 무결성을 보호하는 데 중요한 역할을 한다.

④ 규정 준수 및 재무 데이터 정확성 : 투명한 검증은 투자자 및 규제 기관에 보고된 재무제표 등 재무 데이터의 정확성을 인증하여 규제 준수 및 투자자 신뢰를 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

⑤ 금융 시스템의 안정적인 데이터 교환 : 백엔드 시스템과 블록체인 플랫폼 간에 교환되는 데이터는 정확하고 일관되어야 한다. 검증 기술은 특히 백엔드 시스템과 스마트 계약 간의 데이터 교환의 정확성이 원활하고 오류 없는 운영의 핵심인 암호화폐 거래와 같은 영역에서 이러한 데이터 교환의 신뢰성을 보장한다.

신뢰는 새로운 화폐

데이터 검증은 이러한 신뢰를 구축하는 초석이며, 우리가 사용하고 의존하는 데이터가 변경되지 않고 안전하다는 것을 보장한다. 앞으로 나아갈수록 고급 검증 방법의 역할은 더욱 기초가 되어 데이터 시대에 신뢰 구축의 중요성이 더욱 공고해질 것이다. 데이터가 새로운 석유라면 신뢰는 새로운 통화이다.