Jinee (❖,❖)

퀴즈에 참여하고 퀴즈풀이 올리는걸 깜빡했었네요^^; 이번주 문제들은 블록체인 스마트 계약의 한계(데이터 오염 문제)와 이를 해결하기 위한 Rialo 및 REX의 검증 레이어와 기본 HTTPS기능에 대한 내용을 다루었어요. 1. 스마트 계약의 한계는 무엇인가요? (What is the limitation of smart contracts?) 정답: Cannot fix bad inputs 스마트 계약은 입력된 조건에 따라 자동 실행되는 코드일 뿐입니다. 입력되는 데이터 자체가 거짓이거나 오류가 있다면, 스마트 계약은 그 잘못된 데이터를 그대로 실행해 버리는 한계가 있습니다. 2. 온체인에서 잘못된 데이터가 사용되면 어떻게 되나요? (What happens if bad data is used onchain?) 정답: Same problems persist 블록체인 기술을 쓰더라도 입력 데이터가 쓰레기라면 결과도 쓰레기가 나옵니다 (Garbage In, Garbage Out). 즉, 기존 시스템의 데이터 오류 문제가 블록체인 상에서도 똑같이 반복됩니다. 3. 이러한 데이터 문제를 해결하기 위해 필요한 것은 무엇인가요? (What is needed to solve the data problem?) 정답: Infrastructure for direct data verification 단순히 블록체인 속도를 높이거나 토큰을 늘리는 것이 아니라, 소스 데이터가 진짜인지 직접 검증하고 가져올 수 있는 근본적인 인프라 시스템이 필요합니다. 4. "결정 레이어(Determination Layer)"란 무엇인가요? (What is a “determination layer”?) 정답: A system that verifies compliance independently 외부 데이터나 실행 결과가 규칙 및 규정에 맞는지 독립적으로 먼저 판단하고 검증해 주는 단계를 말합니다. 5. Rialo의 REX는 무엇을 가능하게 하나요? (What does Rialo’s REX enable?) 정답: Confidential and verifiable computation 설명: REX는 민감한 데이터의 프라이버시를 보호하는 동시에, 그 데이터가 올바르게 처리되었음을 외부에서 검증할 수 있는 환경을 제공합니다. 6. Rialo에서 어떤 단일 주체도 연산을 통제할 수 없도록 보장하는 것은 무엇인가요? (What ensures no single party controls computation in Rialo?) 정답: REX environment 설명: Rialo의 REX 환경은 분산된 보안 환경 내에서 연산이 실행되도록 설계되어 있어, 특정 한 기업이나 개인이 데이터를 임의로 조작하거나 통제할 수 없습니다. 7. Rialo의 네이티브 HTTPS는 무엇을 가능하게 하나요? (What does native HTTPS enable in Rialo?) 정답: Direct data access from source systems 설명: 웹에서 널리 쓰이는 HTTPS 프로토콜을 블록체인 엔진에 내장함으로써, 외부의 신뢰할 수 있는 원본 서버(API 등)로부터 중간 매개체 없이 데이터를 직접 안전하게 가져올 수 있습니다. 8. 강제 집행(Enforcement) 전에 필요한 첫 번째 요구사항은 무엇인가요? (What is the first requirement before enforcement?) 정답: Determining truth 설명: 스마트 계약으로 무언가를 강제 실행하기 전에, 먼저 실행 기준이 되는 데이터가 진짜인지(Truth) 판단하는 것이 선행되어야 합니다. 9. 스마트 계약 강제 집행(Enforcement)의 역할은 무엇인가요? (What is the role of smart contract enforcement?) 정답: Second piece 설명: 8번 문제와 이어지는 내용입니다. 첫 번째 단계가 데이터의 진위 파악(Determination)이라면, 스마트 계약은 이를 바탕으로 실행을 옮기는 '두 번째 단계(Second piece)'의 역할을 합니다. 10. Rialo가 가져오는 핵심 개선 사항은 무엇인가요? (What is the key improvement Rialo brings?) 정답: Verifiable compliance with real data Rialo는 실제 현실 세계의 데이터를 안전하게 가져와, 그것이 진짜인지 검증하고 규정에 맞게 처리할 수 있도록 블록체인의 고질적인 데이터 신뢰성 문제를 해결합니다. @RialoHQ @RialoKorea @silverwave1000 @ericargent31113 @itachee_x

[TermMax] AP 랭킹 30등 유지 @TermMaxFi AP는 계속 30등 유지하고 있네요. 포인트가 줄어드는것 같아서 한번 다시 예치해야겠어요. AP가 에어드랍에서 가장 중요하겠죠?

✅  @ritualnet #197 💚 If a Sovereign Agent is a digital worker that wakes up on a schedule to perform a task, then an Autonomous Agent is closer to a digital being that preserves its memory, identity, and continuity over time. True autonomy begins not with automation alone, but with persistence the ability to recover from failure, restore itself, and continue evolving. The future of AI will not be defined by programs that merely execute tasks, but by Autonomous Agents that live, grow, and participate on-chain. ◇ MyThoughts Personally, I believe Sovereign Agents represent the direction most AI agents are heading today. However, achieving a true AI economy and the emergence of digital life will require Persistent Agents. The ability to retain memory, recover from failures, and maintain long-term learning and relationships is what defines Autonomous Intelligence. Perhaps the future that Ritual envisions is ultimately a world of AI that never stops continuously learning, adapting, and evolving.

Say goodbye to API key theft! Most Web3 projects and AI services still rely on API keys. However, an API key is ultimately just a copyable password. Once exposed, anyone can use it, allowing attackers to gain the exact same permissions as legitimate users just by copying the key. Machine Bound Identity (MBI), which can be utilized within the Rialo ecosystem, is a new approach that fundamentally resolves this issue. The traditional method works like this: - An employee uses an API key to access resources. - If the key is leaked, the attacker gains the same permissions. - This leads to continuous costs for key rotation and security management. On the other hand, Machine Bound Identity trusts the machine itself, not a key. ✅ Only whitelisted machines can gain access ✅ There is no API key to steal in the first place ✅ Copyable credentials are completely eliminated ✅ Policy based access control becomes possible ✅ Permission management is handled at the machine level In short, unless an attacker physically infiltrates the server, it is impossible for them to steal permissions simply by copying a text string like an API key. This structure aligns perfectly with Rialo's vision for an automation centered, next generation infrastructure. Rialo is building an onchain environment that executes automatically without external bots through Reactive Transactions. When combined with technologies like Machine Bound Identity, automated agents and services can interact much more securely without the burden of API key management. In the age of AI agents, thousands or even tens of thousands of automated processes will be in motion. During that time, one of the greatest security threats may no longer be sophisticated hacking techniques, but rather leaked credentials. It is not about making API keys more secure. It is about eliminating API keys entirely. That might just be the direction future security is heading API 키 도난, 이젠 Bye~ 대부분의 Web3 프로젝트와 AI 서비스는 아직도 API 키에 의존합니다. 하지만 API 키는 결국 복사 가능한 비밀번호에 불과하기에 한 번 노출되면 누구나 사용할 수 있고, 공격자는 키만 복사하면 정상 사용자와 똑같은 권한을 얻을 수 있게 돼요. Rialo 생태계에서 활용될 수 있는 Machine Bound Identity(MBI) 는 이 문제를 근본적으로 해결하는 새로운 접근 방식입니다. 기존 방식은 다음과 같아요. - 직원 → API 키 → 리소스 - 키가 유출되면 공격자도 동일한 권한 획득 - 키 교체, 로테이션, 보안 관리 비용 지속 발생 반면 Machine Bound Identity는 "키"가 아닌 "머신 자체"를 신뢰합니다. ✅ 승인된 머신만 접근 가능 ✅ 훔칠 API 키 자체가 없음 ✅ 복사 가능한 자격 증명 제거 ✅ 정책 기반 접근 제어 가능 ✅ 머신 단위 권한 관리 즉, 공격자가 서버에 침입하지 않는 이상 단순히 문자열(API Key)을 복사해서 권한을 탈취하는 것이 불가능해집니다. 이러한 구조는 Rialo가 추구하는 자동화 중심의 차세대 인프라 와도 잘 맞아 떨어져요. Rialo는 Reactive Transactions를 통해 외부 봇 없이도 자동 실행되는 온체인 환경을 구축하고 있습니다. 여기에 Machine Bound Identity와 같은 기술이 결합된다면, 자동화된 에이전트와 서비스들이 API 키 관리 부담 없이 더 안전하게 상호작용할 수 있는 기반이 마련될 수 있어요. AI 에이전트 시대에는 수천, 수만 개의 자동화 프로세스가 움직이게 됩니다. 그때 가장 큰 보안 위협 중 하나는 더 이상 해킹 기술이 아니라 "유출된 자격 증명"일 수 있습니다. API 키를 더 안전하게 만드는 것이 아니라, API 키 자체를 없애는 것. 그것이 앞으로의 보안이 나아갈 방향일지도 모릅니다. @RialoHQ @RialoKorea @silverwave1000 @ericargent31113 @itachee_x

👤 “Why are builders preparing for applications that don’t exist yet?” 🐱 “Because infrastructure determines what becomes possible later. People often evaluate infrastructure based on today’s applications. But builders have to think about tomorrow’s requirements. Years ago, few people imagined millions of people streaming video simultaneously from their phones. Yet the infrastructure that made those experiences possible had already been built. We think the same pattern is happening again. AI agents, real-time coordination, machine-to-machine interactions, and entirely new forms of digital experiences may place demands on systems that current infrastructure wasn’t originally designed to support. As builders, our responsibility isn’t only solving today’s problems. It’s anticipating tomorrow’s constraints before they become everyone’s problems. Because by the time users ask for a new experience, the foundations needed to support it should already exist. Infrastructure isn’t just built for the present. It’s built for futures that haven’t arrived yet.” @RialoHQ @itachee_x @silverwave1000 @RialoKorea

AI는 이제 현실 세계로 나오고 있습니다 — @axisrobotics 가 흥미로운 이유 몇 년 전까지만 해도 AI는 주로 화면 속에서만 존재했습니다. 질문에 답을 하고, 이미지를 만들고, 번역을 하고, 문서를 작성하는 것이 AI의 역할이었습니다. 하지만 최근 AI 산업은 새로운 단계로 넘어가고 있습니다. 이제 AI는 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어 실제 세상에서 움직이고 행동하는 존재가 되려고 합니다. 바로 피지컬 AI(Physical AI)입니다. 사람들은 흔히 로봇의 미래를 이야기할 때 더 좋은 하드웨어와 더 강력한 AI 모델을 떠올립니다. 하지만 실제로 로봇이 발전하기 위해 가장 중요한 것은 생각보다 단순합니다. 바로 데이터입니다. ChatGPT가 인터넷에 존재하는 방대한 텍스트를 학습하며 발전했듯이, 로봇 역시 수많은 행동 데이터를 학습해야 합니다. 물건을 집는 방법. 물건을 옮기는 방법. 방향을 회전시키는 방법. 장애물을 피하는 방법. 사람에게는 너무나 자연스러운 행동이지만 로봇에게는 모두 학습해야 하는 새로운 경험입니다. 그리고 이러한 경험이 많아질수록 로봇은 더 똑똑해질 수 있습니다. AXIS Robotics는 바로 이 부분에 집중하고 있는 프로젝트입니다. AXIS Robotics는 누구나 참여할 수 있는 플랫폼을 통해 로봇이 학습할 수 있는 데이터를 구축하고 있습니다. 사용자는 플랫폼에서 다양한 작업을 수행하게 됩니다. 처음에는 단순히 물건을 옮기고 배치하는 작업처럼 보일 수 있습니다. 하지만 조금 더 깊게 생각해보면 이러한 작업 하나하나가 미래 로봇이 학습하게 될 실제 행동 데이터가 될 수 있습니다. 저 역시 최근 AXIS Robotics를 직접 경험해보며 여러 작업을 수행해봤습니다. 처음에는 단순히 물체를 원하는 위치로 이동시키는 것이 전부일 것이라고 생각했습니다. 하지만 직접 해보니 예상보다 훨씬 정교한 작업들이 많았습니다. 물건을 정확한 위치에 배치해야 하는 경우도 있었고, 방향을 맞춰야 하는 경우도 있었습니다. 특히 물체를 90도 회전시키는 작업은 생각보다 쉽지 않았습니다. 사람이라면 무의식적으로 수행하는 행동이지만 로봇 입장에서는 위치와 방향을 모두 이해해야 하기 때문입니다. 이러한 경험을 통해 로봇이 현실 세계를 이해하는 과정이 얼마나 복잡한지 조금은 체감할 수 있었습니다. AI의 발전 속도는 이미 놀라운 수준에 도달했습니다. 하지만 앞으로는 단순히 더 똑똑한 AI보다 실제 세상에서 행동할 수 있는 AI가 더욱 중요해질 가능성이 높습니다. 자율주행차, 물류 로봇, 가정용 로봇, 산업용 로봇까지. 결국 모든 로봇은 데이터를 통해 학습해야 합니다. AXIS Robotics는 이러한 미래를 위한 데이터 인프라를 구축하려는 시도를 하고 있으며, 누구나 그 과정에 직접 참여할 수 있다는 점이 인상적입니다. 미래의 로봇은 어느 날 갑자기 등장하지 않습니다. 오늘 우리가 만드는 데이터가 미래 로봇의 능력이 됩니다. AI가 인터넷 데이터를 학습하며 성장했다면 다음 세대의 로봇은 인간의 행동 데이터를 학습하며 성장하게 될 것입니다. AXIS Robotics는 바로 그 변화의 시작점 중 하나가 될 수 있다고 생각합니다. #AxisRobotics #PhysicalAI #AI #Robotics #RobotLearning

왔어요. 왔어요. 수요일이 왔어요. @Yaneul2ee 진행하는 한국 가라오케 함께 해요! 원하는 신청곡도 잘 불러주시고, 다른 친구들 노래도 들을수 있는 힐링타임입니다. 오늘은 무슨 노래를 신청할까요. 비도오니까 통기타 버전으로 갈까요 ㅋ 수요일 8시 함께해요~ @ritualnet @joshsimenhoff @Jez_Cryptoz @niraj @Kash_060 @whitesocks256 @mongdiny7 @ritualnet @ritualfnd @ritualnet_korea #Ritual

Minara는 어디까지 확장될까? 최근 @minara 업데이트들을 보면 단순 AI 트레이딩 도우미를 넘어, 점점 하나의 시장 분석 및 전략 연구 플랫폼으로 확장되고 있는 것 같습니다. Strategy Studio는 계속 확장되고 있습니다 최근 Strategy Studio에는 $MRVL (Marvell Technology) 자산이 새롭게 추가되었습니다. 이전에도 AMD, MU, INTC, SNDK, AVGO 등 다양한 주식 자산들이 추가되었는데, 이번 업데이트를 통해 지원 범위가 더욱 넓어졌습니다. 흥미로운 점은 단순히 종목을 추가하는 것이 아닙니다. 사용자는 자연어로 전략을 설명하고, AI가 전략을 생성하고, 백테스트를 진행하고, 페이퍼 트레이딩으로 검증할 수 있습니다. 기존에는 퀀트 전략 개발이 개발자나 전문 트레이더의 영역이었다면, Minara는 이러한 과정에 대한 진입 장벽을 낮추려는 방향성을 보여주고 있습니다. GitHub를 보면 더 흥미롭습니다 Minara는 GitHub를 통해 다양한 전략 예제를 공개하고 있습니다. 단순 이동평균 전략부터 추세 추종 전략, 모멘텀 전략, 변동성 기반 전략까지 사용자가 직접 연구와 실험에 활용할 수 있는 다양한 템플릿들이 제공되고 있습니다. 개인적으로는 이 부분이 상당히 인상적이었습니다. 대부분의 플랫폼은 결과만 보여주지만, Minara는 전략 연구 과정 자체를 사용자에게 개방하려는 모습이 보였기 때문입니다. 스포츠 데이터도 Minara 안으로 들어오고 있습니다 최근 공개된 업데이트 중 가장 관심 가는 것은 스포츠 데이터였습니다. World Cup 2026 일정 팀 통계 선수 데이터 Prediction Market 관련 데이터 알림 Workflow 등이 Minara에 연결되기 시작했습니다. 처음에는 단순 스포츠 기능처럼 보였습니다. 하지만 조금 더 생각해보면 이것 역시 "데이터 → 분석 → 의사결정"이라는 Minara의 방향성과 연결됩니다. 결국 시장이든 스포츠든 중요한 것은 정보를 수집하고 해석해 더 나은 판단을 내리는 과정이기 때문입니다. AI Agent와의 연결도 흥미롭습니다 최근 Minara 팀은 Claude 기반 도구인 Fable 활용 사례도 공유했습니다. 공개된 데모를 보면 자연어 명령을 활용해 전략을 생성하고 시장을 분석하는 흐름을 보여주고 있습니다. 아직 초기 단계이지만, 앞으로는 사용자가 차트를 직접 분석하는 것보다 AI Agent에게 목표를 설명하고, AI가 전략 생성과 분석을 보조하는 형태가 점점 늘어날 수도 있어 보입니다. Minara는 단순히 "어디로 갈까?"를 예측하는 AI가 아니라, 데이터 분석 → 전략 생성 → 검증 → 실행 준비까지 연결하는 플랫폼으로 확장되고 있다는 점입니다. 그리고 최근의 업데이트들은 그 방향이 점점 더 선명해지고 있다는 신호처럼 보입니다. #MinaraAI

저번주에 저는 @AbstractChain 에서 많은 활동을 하지는 못했습니다... 평소에 어떻게든 베이커리 10위 이내의 팀에 들어가려고 노력했으나.... 저번주에는 늦게 참여를 해서 그런지 아쉽게도 오늘의 xp 는 감소했네요 ㅜㅜ 그래도 꾸준히 한다면 계속 얻을 수 있는 xp 인 만큼 이번주는 다시 열심히 달려보겠습니다! 코인이 하락해도 앱스는 달린다!!!!

We talked about how dangerous API theft or key leakage risks can be last time. No matter how good your security is, the moment your API is compromised, a nightmare begins as all your assets and permissions are handed over. But it feels like a powerful brake has finally arrived to fundamentally solve this issue. In the past, an API key was equivalent to full permission. If a key leaked, an attacker could gain almost the same authority as a legitimate user. However, looking at Latch's policy engine test results shared by Rialo, Onlatch is taking a different approach. Before an AI agent takes any action, the policy engine verifies it first, ensuring that only allowed behaviors are executed. Looking at the actual dashboard, it is sharply blocking abnormal or unauthorized requests in real time, making up about 23% of total requests over 24 hours. Simply put, even if a hacker somehow steals my API or agent permissions, they can never cross the safety lines like spending limits and behavioral rules that I set in advance. It is basically a firewall that prevents damage at the source. Beyond just making smart AI, seeing Rialo build this kind of safely controllable infrastructure is truly reassuring. It feels like the real world adoption of agents is not that far away. 지난번에 API 도난이나 키 탈취 리스크가 얼마나 위험한지 이야기했었죠. 아무리 보안을 잘해도 API가 털리는 순간 내 자산과 권한이 통째로 넘어가는 악몽이 시작되니까요. 그런데 이 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 강력한 브레이크가 드디어 나온 것 같네요. 기존에는 API 키가 곧 권한이었습니다. 그래서 키가 유출되면 공격자는 정상 사용자와 거의 같은 권한을 가질 수 있었죠. 하지만 이번에 Rialo가 공유한 Latch의 정책 엔진 테스트 결과를 보니, Onlatch는 다른 접근을 하고 있습니다. AI 에이전트가 어떤 행동을 하기 전에 정책 엔진이 먼저 검증하고, 허용된 행동만 실행하는 방식입니다. 실제 대시보드를 보니까 24시간 동안 비정상적이거나 권한을 넘어서는 요청들을 23%나 실시간으로 칼같이 차단해내고 있네요. 쉽게 말해, 설령 해커가 내 API나 에이전트 권한을 어떻게든 훔쳐 가더라도 내가 미리 설정해 둔 안전선(지출 한도, 행동 규칙)을 절대 넘어설 수 없다는 뜻이에요. 피해를 원천 차단하는 방화벽이 생긴 셈이죠. 단순히 똑똑한 AI를 만드는 걸 넘어, 이렇게 안전하게 통제 가능한 인프라를 빌딩하는 리알로의 빌드업을 보니 참 든든합니다. 에이전트의 실생활 도입이 진짜 멀지 않은 것 같네요 @RialoHQ @RialoKorea @silverwave1000 @ericargent31113 @itachee_x