블록체인 기술이 ‘잘 만든 백서’에서 ‘진짜 기술’로 평가받는게 쉽진 않은 것 같은데... 특히 보안과 분산 컴퓨팅 분야에서는 더더욱 그런거 같음.
이번엔 Nillion이 학계에서도 실력을 인정받는 장면이 하나 나왔음.
Nillion의 핵심 기술 중 하나인 Fission 논문이 글로벌 보안 컨퍼런스 IEEE CNS에 정식 채택됐음.
IEEE CNS는 전통 학술 커뮤니티 중에서도 중상위권 보안 컨퍼런스로 평가받는 곳, 일반적인 Web3 행사나 기술쇼케이스와는 달리, 논문 검증과 심사 과정이 까다로운 정통 학술 컨퍼런스.
이번 채택은 Nillion 기술이 학계에서도 인정을 받기 시작했다는 시그널.
Fission은 무슨 기술?
기존 MPC 시스템의 문제는
"프라이버시 보호는 되지만 → 느리고 → 확장도 어려움"
Fission은 이걸 구조적으로 접근하여 풀어갔음.
- Precomputed Secret Sharing
- 불필요한 재연산 제거
- 속도와 보안, 확장성의 균형 재설계
쉽게 분산 처리를 하되, 데이터조각(Share)이 필요할 때마다 매번 재성성하지 않는 구조.
한마디로 그냥, “빠르고 안전한 분산 연산”을 Nillion 위에서 구현할 수 있게 만드는 핵심 기술.
내가 관심을 갖고 볼 수밖에 없는 Skillful AI 역시 Nillion 생태계에서 움직임..
단순한 챗봇 플랫폼이 아니고, Nillion의 Blind Compute 기술을 실제 적용한 대표 사례로, “AI를 안전하게 작동시키고 NFT로 소유·수익화까지 이어지는 구조”를 갖춘 Web3형 AI 생태계.
그렇다면 Nillion 기술이 실제로 어떻게 활용됐을까?
1. 민감 데이터 기반 RAG 연산 → Blind Compute로 실행
- RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조 기반으로, 유저가 업로드한 문서(PDF, 내부자료 등)를 참고해 AI가 응답을 생성함.
- 이때,문서는 Nillion의 nilDB에 암호화 저장되고 추론은 nilVM 상에서 ‘복호화 없이’ 실행됨
- 유저는 민감 문서 기반 챗봇을 구성하면서도 데이터 노출 위험이 전혀 없음
- 실제로 프라이빗 상담 챗봇, 내부 온보딩용 AI 등에서 사용 중
2. 개인화된 AI의 ‘기억(Memory)’도 보호
- 한번의 짧은 대화가 아니라, 유저의 성향, 선호, 과거 대화를 기억하는 개인화 에이전트를 만들 수 있음.
- 이 기억 데이터는 nilDB에 조각화된 상태로 저장
- AI가 기억을 불러와 응답할 때도 Blind Compute 방식으로만 접근
→ 기억하는 AI, 하지만 기억이 유출될 일은 없음
3. 게임/웹 SDK에도 프라이버시 보장
- Unity 및 Web SDK를 통해 게임 내 NPC나 브랜드봇 등 다양한 형태로 AI를 확장 가능하게 했고, 여기서 수집되는 유저 행동 기록, 채팅, 클릭 패턴도 Nillion 기반 분산 저장 + 프라이빗 연산으로 처리됨.
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