합법적 브라우저 암호화폐 마이닝 - 타당성 연구 및 분석

목차

1. 서론

브라우저 기반 암호화폐 마이닝은 웹 콘텐츠의 잠재적 수익화 대안으로 등장했으며, 코인하이브의 JavaScript 마이너가 2017년 9월에 출시되었습니다. 초기 기대에도 불구하고, 이 기술은 크립토재킹(사용자의 동의 없이 장치에서 마이닝을 수행하는 행위)으로 인해 악명을 얻었습니다. 본 연구는 적절한 사용자 동의 메커니즘을 갖춘 합법적 브라우저 마이닝의 타당성을 검토합니다.

2. 연구 방법론

본 연구는 코인하이브를 사용하여 모네로 암호화폐를 마이닝하는 실험용 온라인 블로그(hippocrypto.me)를 통해 18세부터 55세까지의 자원 참가자 107명을 대상으로 진행되었습니다.

2.1 실험 설정

본 연구는 브라우저 마이닝과 전통적인 디스플레이 광고를 비교하여 데스크톱 및 모바일 플랫폼에서의 사용자 선호도, 수익 창출, 사용자 경험을 측정했습니다.

2.2 사용자 연구 설계

참가자들에게 두 가지 수익화 방법을 제시하고 선호도에 대해 설문을 실시했으며, 특히 동의 메커니즘과 사용자가 조정 가능한 해시율에 주목했습니다.

3. 기술 프레임워크

브라우저 마이닝은 JavaScript를 활용하여 웹 브라우저에서 직접 암호화 해싱을 수행하며, 방문자의 컴퓨팅 자원을 이용합니다.

3.1 암호화폐 마이닝 알고리즘

본 연구는 ASIC 저항성 특성과 CPU 마이닝에 적합하다는 이유로 선정된 CryptoNight 알고리즘을 사용한 모네로(XMR) 마이닝에 중점을 두었습니다.

3.2 브라우저 마이닝 구현

코인하이브의 JavaScript 라이브러리는 명시적인 사용자 동의가 필요하는 AuthedMine 변형으로 구현되었으며, 마이닝 작업 시작 전에 동의를 요구합니다.

4. 결과 및 분석

본 연구는 브라우저 마이닝의 사용자 수용도와 경제적 타당성에 대한 중요한 통찰력을 밝혀냈습니다.

4.1 수익 비교

현재 브라우저 마이닝은 전통적 광고 대비 46배 적은 수익을 생성합니다. 그러나 ASIC 저항성 마이닝 구현으로 인해 이 격차는 줄어들 것으로 예상됩니다.

4.2 사용자 경험 지표

참가자의 60% 이상이 채굴된 암호화폐의 절반을 받을 경우 광고보다 브라우저 마이닝을 선호했으며, 이는 생태계 내 사용자 참여의 중요성을 나타냅니다.

5. 독자적 분석

Venskutonis 등의 타당성 연구는 합법적 수익화 대안으로서 브라우저 기반 암호화폐 마이닝에 대한 중요한 검토를 대표합니다. 그들의 연구는 윤리적으로 적절한 동의 메커니즘과 함께 구현될 때, 브라우저 마이닝이 전통적 광고 모델에 대한 실행 가능한 대안을 제공할 수 있음을 보여줍니다. 사용자의 60%가 암호화폐의 절반을 받을 경우 광고보다 마이닝을 선호한다는 발견은 사용자 참여와 소유권이 수용률을 극적으로 증가시키는 행동 경제학 원칙과 일치합니다.

기술적으로, 본 연구에서 모네로를 선택한 것은 ASIC 저항성 특성과 일치하며, 비트코인의 SHA-256 알고리즘에 비해 브라우저 기반 CPU 마이닝에 더 적합하게 만듭니다. 이 접근 방식은 분산화와 접근성을 우선시하는 개인정보 보호 중심 암호화폐의 철학을 반영합니다. 전통적 광고 대비 46배의 수익 격차는 상당하지만, 진화하는 암호화폐 시장과 개선되는 마이닝 효율성 내에서 맥락화되어야 합니다.

사용자 경험 관점에서, 조정 가능한 해시율에 대한 연구의 강조는 중요한 인간-컴퓨터 상호작용 원칙을 반영합니다. 사용자 제어를 우선시하는 프로그레시브 웹 앱 디자인 패턴과 유사하게, 이 접근 방식은 자원 활용의 투명성 필요성을 인정합니다. 이 연구는 웹 수익화 대안에 대한 더 넓은 논의에 기여하며, 특히 PageFair의 2023년 광고 차단 보고서에 따르면 광고 차단기 사용이 연간 11% 성장하는 상황에서 관련성이 높습니다.

Brave의 Basic Attention Token이나 Web Monetization API와 같은 다른 대체 수익화 모델과 비교할 때, 브라우저 마이닝은 더 직접적인 암호화 기반을 제공합니다. 그러나 에너지 효율성과 모바일 장치 성능 측면에서 과제가 남아 있습니다. WebAssembly의 향후 발전과 개선된 JavaScript 엔진은 마이닝 효율을 크게 향상시켜 전통적 광고와의 수익 격차를 해소할 가능성이 있습니다.

6. 기술적 구현

6.1 수학적 기초

암호화폐 마이닝은 작업 증명을 통해 암호화 퍼즐을 해결하는 과정을 포함합니다. 마이닝 난이도는 네트워크 해시레이트를 기반으로 조정됩니다:

$Difficulty = \frac{Target}{2^{208}}$

블록을 찾는 예상 시간은 다음과 같이 계산할 수 있습니다:

$E[T] = \frac{D \cdot 2^{48}}{65535 \cdot H}$

여기서 $D$는 난이도이고 $H$는 해시율입니다.

6.2 코드 구현

사용자 동의를 포함한 기본 코인하이브 마이닝 구현:

// 명시적 사용자 동의로 AuthedMine 초기화
if (userConsentGranted) {
    var miner = new CoinHive.Anonymous('SITE_KEY', {
        throttle: 0.5, // 사용자 조정 가능 스로틀
        threads: 2     // 조정 가능 스레드 수
    });
    
    // 동의 후에만 마이닝 시작
    miner.start();
    
    // 수익 공유 구현
    miner.on('found', function() {
        allocateUserReward(0.5); // 사용자에게 50% 할당
    });
}

7. 향후 적용 분야

브라우저 마이닝 기술은 웹사이트 수익화를 넘어 다음과 같은 잠재적 적용 분야를 가집니다:

• 소액 결제 시스템: 구독費 없이 콘텐츠별 접근 결제
• 프로그레시브 웹 앱: PWA를 위한 대체 수익 모델
• 교육 플랫폼: 블록체인 기술 학습 중 마이닝
• 분산형 콘텐츠 네트워크: P2P 네트워크에 통합된 마이닝

향후 발전에는 WebAssembly 최적화를 통한 향상된 에너지 효율성, 모바일 특화 마이닝 알고리즘, Web Monetization API와 같은 신규 웹 표준과의 통합이 포함될 수 있습니다.

8. 참고문헌

1. Venskutonis, S., Hao, F., & Collison, M. (2018). On legitimate mining of cryptocurrency in the browser – a feasibility study. arXiv:1812.04054
2. Narayanan, A., et al. (2016). Bitcoin and Cryptocurrency Technologies. Princeton University Press.
3. Coinhive Documentation. (2017). JavaScript Mining Library.
4. PageFair. (2023). Ad Blocking Report: Global Usage Statistics.
5. Monero Project. (2023). CryptoNight Algorithm Specification.
6. Zhu, J.Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV.
7. W3C Web Monetization Working Group. (2023). Web Monetization API Specification.