미발표 연구 초고를 노출 없이 AI로 검증

무엇에 막혀 있나

수학 연구자들은 미발표 논문이 AI 학습 데이터로 무단 수집되거나 유출될 것을 우려하여 AI 활용을 주저합니다. 외부 서버에 아이디어가 기록되지 않는 안전한 검증 환경이 부족합니다.

무엇을 만드나

MathVault는 연구자의 단말에서 미발표 수식과 명제를 국소 암호화하고 난독화하여 AI API로 전송하는 보안 프록시입니다. Lean 4 공식 증명 코드 변환 시 민감한 독자 연구 데이터를 로컬 환경에서 분리 처리합니다. API 응답 완료 즉시 전송 로그와 임시 데이터를 완전히 파기하여 모델 학습용 수집을 원천 차단합니다.

누가 먼저 사나

OpenAI나 외부 AI 모델에 연구 노하우 유출을 두려워하는 대학 및 연구소 소속의 수학·물리학 연구원입니다.

어떻게 버나

연구실 단위 월 구독형 SaaS로 연 1,200달러(월 100달러)에 표준 엔터프라이즈 보안 게이트웨이 요금을 책정합니다.

시장 근거

기사에 규모 근거 없음.

초기 고객 100명

Mathstodon 등 학술 소셜 네트워크 및 대학 수학과 연구실 커뮤니티를 대상으로 로컬 보안 도구를 직접 홍보하여 100명의 초기 연구자 사용자를 확보합니다.

지금 하는 쪽이 유리한 이유

최근 수학자들의 OpenAI 무단 학습 의구심과 미발표 수식 유출 불안이 극대화된 시점에 맞춰 로컬 난독화 및 Lean 4 자동 연결 보안 기술을 제안합니다.

핵심 기능

• 수식 기호 로컬 난독화 처리
• 외부 프롬프트 저장 원천 차단
• Lean4 코드 로컬 검증 연동
• 학습 수집 여부 감사 리포트

이미 있는 대안

• 일반 LLM API 게이트웨이 — 학술 수식 난독화 및 formal proof 통합 미지원
• 로컬 LLM (Ollama) — 최신 고성능 추론 모델 성능 대비 부족

이 사업을 죽이는 것

• LLM API의 난독화 수식 이해도 저하로 인한 답변 정확도 감소
• OpenAI 등 빅테크의 연구자 전용 Zero-Data-Retention 요금제 자체 출시

첫 2주에 할 일

1. Mathstodon 활동 연구자 대상 데이터 유출 우려 설문 실시
2. Lean 4 기반 수식 난독화 로컬 프록시 MVP 개발
3. 수학자 10명 대상 테스트 진행 및 수식 복원율 평가

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