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区块链可提取价值量化分析:安全风险与经济影响

对区块链可提取价值(BEV)的全面分析显示,32个月内通过三明治攻击、清算和套利提取了5.4054亿美元,对区块链共识安全产生重大影响。
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BEV提取总额

5.4054亿美元

32个月期间

涉及地址数

11,289

BEV提取者

最高单次BEV

410万美元

616.6倍区块奖励

1. 引言

区块链可提取价值(BEV)代表了区块链激励结构的根本性转变,机会主义交易者从去中心化金融(DeFi)智能合约中提取货币价值。随着超过900亿美元锁定在DeFi协议中,涉及的金融利益十分巨大。BEV提取通过各种机制实现,包括三明治攻击、清算以及利用区块链交易透明性的套利机会。

核心问题在于信息不对称,矿工控制着区块中的交易排序,创造了价值提取的机会,这可能危及区块链安全。先前研究表明,当BEV机会超过区块奖励的4倍时,仅拥有10%算力的理性矿工就会分叉以太坊,这凸显了其严重的安全影响。

2. 区块链可提取价值框架

2.1 BEV分类

BEV可分为三种主要攻击向量:

  • 三明治攻击: 在价格敏感操作前后进行前置交易和后置交易
  • 清算: 利用借贷协议中的抵押不足头寸
  • 套利: 利用去中心化交易所之间的价格差异

2.2 经济影响分析

我们的分析揭示了惊人的BEV提取数据:

  • 三明治攻击:750,529次攻击,获利1.7434亿美元
  • 清算:31,057笔交易,提取8918万美元
  • 套利:1,151,448笔交易,产生2.7702亿美元

3. 技术方法

3.1 交易重放算法

我们开发了一种新颖的应用无关交易重放算法,无需理解底层逻辑即可替换未确认交易。该算法运行如下:

function replayTransaction(victim_tx, attacker_address) {
    // 监控内存池寻找有利可图的交易
    if (isProfitable(victim_tx)) {
        // 创建具有更高gas费的替换交易
        replacement_tx = createReplacementTx(victim_tx, attacker_address);
        replacement_tx.gasPrice = victim_tx.gasPrice * 1.1;
        
        // 提交到网络
        broadcast(replacement_tx);
        
        return estimateProfit(replacement_tx, victim_tx);
    }
}

该算法在32个月的区块链数据中产生了约57,037.32 ETH(3537万美元)的估计利润。

3.2 数学框架

BEV提取的盈利能力可以使用以下方程建模:

$$P_{BEV} = \sum_{i=1}^{n} (V_i \times \Delta p_i - C_{gas} - C_{risk}) \times S_i$$

其中:

  • $P_{BEV}$ = BEV总利润
  • $V_i$ = 机会$i$的交易价值
  • $\Delta p_i$ = 价格影响百分比
  • $C_{gas}$ = Gas成本
  • $C_{risk}$ = 风险成本(包括链重组风险)
  • $S_i$ = 成功概率

4. 实验结果

4.1 BEV提取统计

我们的全面分析涵盖了32个月的区块链数据,包括:

  • 49,691种不同的加密货币
  • 60,830个链上市场
  • 11,289个唯一地址参与BEV提取

不同类别的BEV分布显示,套利占比最大(51.2%),其次是三明治攻击(32.2%)和清算(16.5%)。

4.2 安全影响

中心化BEV中继系统的出现加剧了共识层攻击。这些系统导致:

  • 矿工围绕盈利中继服务进一步中心化
  • 交易排序透明度降低
  • 时间强盗攻击能力增强

我们的分析证实,BEV机会经常超过理性矿工被激励分叉链的临界阈值,最高BEV实例达到以太坊区块奖励的616.6倍。

5. 未来应用与研究方向

BEV生态系统持续发展,呈现多个新兴趋势:

5.1 缓解策略

  • 公平排序服务: 用于公平交易排序的密码学技术
  • 加密内存池: 保护隐私的交易提交机制
  • MEV拍卖系统: 交易排序权的透明市场

5.2 协议级解决方案

  • 用于交易隐私的门限加密
  • 敏感操作的承诺-揭示方案
  • 随机交易排序协议

5.3 研究机会

  • 跨链BEV提取分析
  • Layer-2解决方案漏洞
  • 抗MEV协议的形式化验证

原创分析

秦等人进行的这项开创性研究首次全面量化了区块链可提取价值,揭示了32个月内提取的5.4054亿美元的惊人规模。该研究展示了BEV如何从根本上改变区块链安全假设,创造了可能破坏共识机制的经济激励。单次BEV实例达到410万美元(以太坊区块奖励的616.6倍)的发现验证了关于矿工链重组激励的理论担忧。

应用无关交易重放算法的技术贡献代表了BEV提取方法的重大进步。与先前需要理解交易语义的方法不同,该算法在通用层面运行,可能实现更复杂的提取策略。这一发展类似于CycleGAN(Zhu等人,2017)中看到的对抗性机器学习技术的演进,其中领域无关方法通常产生更稳健的结果。

与美国证券交易委员会和Allen与Gale(1992)等学术研究人员研究的传统金融市场操纵相比,由于区块链的透明性,BEV展现出独特特征。虽然传统市场受信息不对称困扰,但区块链提供完美信息却在交易排序中创造了新的不对称。这与国际清算银行(2021)关于DeFi漏洞的发现一致。

安全影响尤其令人担忧。正如以太坊基金会关于共识安全的研究所指出的,驱动矿工行为的经济激励对工作量证明和权益证明系统都构成根本性威胁。中心化BEV中继系统的出现产生了额外的中心化压力,可能破坏区块链系统的去中心化理念。

未来的研究应聚焦于开发抗BEV的协议设计,可能从数据库系统中使用的差分隐私技术和安全多方计算中汲取灵感。BEV提取方法的快速演进表明协议设计者与价值提取者之间正在进行的军备竞赛,类似于网络安全中观察到的猫鼠游戏。

6. 参考文献

  1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
  2. Allen, F., & Gale, D. (1992). Stock-Price Manipulation. The Review of Financial Studies.
  3. Bank for International Settlements. (2021). DeFi risks and the decentralisation illusion. BIS Quarterly Review.
  4. Dwork, C., McSherry, F., Nissim, K., & Smith, A. (2006). Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data Analysis. Theory of Cryptography Conference.
  5. Ethereum Foundation. (2022). Ethereum Consensus Layer Security Analysis. Ethereum Research.
  6. Daian, P., et al. (2020). Flash Boys 2.0: Frontrunning, Transaction Reordering, and Consensus Instability in Decentralized Exchanges. IEEE Symposium on Security and Privacy.
  7. Torres, C. I., et al. (2021). Frontrunner Jones and the Raiders of the Dark Forest: An Empirical Study of Blockchain Extractable Value. Financial Cryptography.
  8. Qin, K., Zhou, L., & Gervais, A. (2021). Quantifying Blockchain Extractable Value: How dark is the forest? IEEE Conference on Security and Privacy.