트레이더들은 $292 million 규모의 익스플로잇 이후 Kelp가 손실을 분담할 것으로 보지 않고 있다

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트레이더들은 $292 million 규모의 익스플로잇 이후 Kelp가 손실을 분담(socializing losses)할 가능성을 낮게 보고 있습니다. Polymarket은 프로토콜이 담보 부족 상태인 rsETH 공급을 어떻게 처리할지 고심하는 가운데, 시스템 전반의 재분배 가능성을 낮게 점치고 있습니다. 알아야 할 내용: - Polymarket 컨트랙트는 Kelp DAO가 $292 million 규모의 rsETH 익스플로잇으로 인한 손실을 모든 보유자에게 분산할 확률을 14%로 제시하고 있습니다. - 이번 해킹으로 20개 이상의 블록체인을 연결하는 LayerZero 기반 브리지에서 약 116,500 rsETH가 유출되었으며, 이로 인해 일부 rsETH는 담보가 부족해졌고 특정 사용자들은 사실상 일부만 담보된 토큰을 보유하게 되었습니다. - Bitfinex의 2016년 해킹 대응이나 파생상품 거래소의 자동 레버리지 축소(auto-deleveraging)와 유사한 시스템 전반의 손실 재분배를 구현하는 것은 기술적으로 복잡하고 정치적으로도 논란이 많습니다. 주말에 발생한 $292 million 규모의 익스플로잇으로 인한 손실을 Kelp DAO가 직접적인 피해자 외에 다른 사용자들에게까지 분담시킬 것인지에 대한 Polymarket 컨트랙트는 명확한 답변을 가리키고 있습니다. 즉, 그럴 가능성은 낮다는 것입니다. 베팅 참여자들은 Kelp가 "손실을 분담(socialize the losses)"하거나, 공격을 받지 않은 Ethereum상의 rsETH 보유자들에게 다른 체인 사용자들의 고통을 분담하도록 강제하는 메커니즘을 도입할 확률을 14%로 보고 있습니다. 공격자들은 20개 이상의 블록체인에서 토큰을 뒷받침하는 준비금을 보유하고 있던 LayerZero 기반 브리지에서 약 116,500 rsETH를 탈취했습니다. 이로 인해 시스템 일부는 담보 부족 상태가 되었으며, 일부 보유자들은 더 이상 ETH에 의해 완전히 뒷받침되지 않는 토큰을 소유하게 되었습니다. "손실 분담"은 Kelp가 손실을 피해를 입은 브리지와 연결된 사용자 및 프로토콜에 집중시키는 대신, Ethereum 메인넷의 보유자를 포함한 모든 rsETH 보유자에게 부족분을 재분배하는 것을 의미합니다. 이러한 접근 방식의 가장 널리 알려진 선례는 2016년 Bitfinex가 $60 million 규모의 해킹 이후 모든 사용자에게 손실을 부과하여 거래소 폐쇄를 피하기 위해 피해를 상호 분담했던 사례입니다. 최근에는 파생상품 거래소들이 보험 기금이 고갈되었을 때 수익 포지션을 강제로 축소하여 손실을 메우는 자동 레버리지 축소(ADL)를 통해 이 개념의 변형을 사용해 왔습니다. 10월 플래시 크래시 당시 일부 거래소에서 ADL 메커니즘이 작동하여 시장 중립 포지션까지 청산되면서 트레이더들이 위험에 노출되기도 했습니다. 이러한 조치는 드물고 논란의 여지가 있지만, 스트레스를 받는 시스템을 안정시키기 위한 최후의 수단으로 사용되어 왔습니다. Kelp의 상황은 더 복잡합니다. 이번 익스플로잇은 20개 이상의 체인에 걸쳐 rsETH를 뒷받침하는 준비금을 탈취했으며, 이로 인해 손실이 서로 다른 사용자 그룹과 플랫폼에 파편화되었습니다. 영향을 받은 네트워크의 보유자들은 담보 가치 하락에 직면한 반면, 다른 이들은 상대적으로 영향을 받지 않았습니다. 손실을 평준화하려는 어떠한 시도도 체인 간의 조정, 부채에 대한 명확한 회계 처리, 그리고 스스로 피해자라고 생각하지 않는 사용자들에게 손실을 부과하려는 의지가 필요합니다. 이러한 점 때문에 깔끔한 시스템 전반의 재분배는 기술적으로나 정치적으로 어려우며, 이것이 Polymarket 트레이더들이 이 문제에 회의적인 이유일 수 있습니다. 추가 정보 True Market Mean과 단기 보유자(Short-Term Holder) 원가는 다음 주요 움직임을 결정할 수 있는 $78.2K에서 $79.2K 사이의 중요한 범위를 형성하고 있습니다. 알아야 할 내용: - 현재 약 $78,200인 True Market Mean은 활발하게

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