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# 프라이버시와 Confidential Truth

블록체인은 투명성을 기반으로 성장하지만, 현실 세계는 프라이버시를 기반으로 돌아갑니다. 기업 합병이나 공급망 지연을 다루는 예측시장은 온체인에 공개적으로 노출할 수 없는 민감한 데이터를 분석해야 합니다.

Cournot은 기반이 되는 원시 데이터를 공개하지 않고 사실을 검증하는 **"Confidential Truth"** 패러다임을 도입합니다.

### **영지식 입력(zkTLS)**

기존 오라클에서는 데이터를 검증하려면 데이터가 공개되어 있어야 합니다. 그래서 \_"페이팔에서 거래 확인을 받았는가?"\_나 *"내 개인 은행 잔고가 $1M을 넘는가?"* 같은 비공개 데이터를 기반으로 하는 마켓은 결과를 확정할 수 없습니다.

**zkTLS**를 통해 Collector 노드는 블라인드 공증인(blind notary) 역할을 합니다.

* 사용자가 자신의 브라우저에서 로컬로 증명을 생성합니다(클라이언트 측 증명(Client-Side Proving)).
* 증명은 다음을 확인합니다. *"이 데이터는 안전한 TLS 세션을 통해* [*paypal.com*](http://paypal.com)*에서 비롯되었으며, amount 필드 > 1000이다."*
* **프라이버시 보장**: Collector 노드는 \_증명\_을 검증하지만 \_내용\_은 절대 보지 않습니다. 민감한 개인 식별 정보(PII)는 사용자 기기를 절대 벗어나지 않습니다.

### **Eyes-Off Reasoning(무열람 추론): TEE 기밀 컴퓨팅**

입력이 비공개라 하더라도 이를 AI 모델에 보내면 일반적으로 모델 운영자가 볼 수 있습니다. 이러한 "추론 유출(Reasoning Leakage)"은 기관 사용 사례에서는 용납될 수 없습니다.

모든 Fast Path 추론은 **하드웨어 엔클레이브(Intel TDX / NVIDIA H100 컨피덴셜 컴퓨팅 같은 TEE)** 안에서 이루어집니다.

* **메모리 암호화**: AI 모델의 가중치와 사용자 입력 데이터는 메모리(RAM)에서 암호화된 상태로 유지됩니다. 물리 서버 소유자조차 추론 과정을 들여다볼 수 없습니다.
* **원격 증명(Remote Attestation)**: TEE는 다음을 증명하는 암호학적 인용(quote)을 생성합니다. *"나는 변조되지 않은 공식 Cournot Auditor 코드를 실행하고 있으며, 이 특정 암호화 입력을 처리했다."*

그 결과가 \*\*"Eyes-Off Reasoning"\*\*입니다. AI는 사안을 판단하지만, 어떤 사람도 증거를 보지 않습니다.

### **사용 사례: 비공개 예측시장(다크풀)**

이 프라이버시 아키텍처 덕분에 새로운 범주의 마켓인 기업 헤지가 가능해집니다.

* *시나리오:* 한 해운사가 자사 특정 화물 운송의 지연에 대비해 헤지하려 합니다.
* *메커니즘:* 해운사는 Cournot에서 예측시장을 개설합니다. 결과 확정은 해운사의 비공개 전사적 자원 관리(ERP) 데이터에 기반합니다.
* *프라이버시:* Cournot의 TEE 노드는 zkTLS를 통해 비공개 ERP API 피드를 수집하고, 지연 여부를 검증한 뒤 마켓을 정산합니다. **경쟁사는 운송 데이터를 절대 볼 수 없으며, 정산 결과만 볼 수 있습니다.**