[論文レビュー] Extracting Godl [sic] from the Salt Mines: Ethereum Miners Extracting Value

Julien Piet, Jaiden Fairoze+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 29, 2022

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 24

ひとこと要約

本論文はMEV抽出を定量化する検出器と経験的パイプラインを開発し、マイナーがプライベート取引とリレーを通じてMEV利益の大半を獲得していることを示し、重大なセキュリティリスクを特定した。

ABSTRACT

Cryptocurrency miners have great latitude in deciding which transactions they accept, including their own, and the order in which they accept them. Ethereum miners in particular use this flexibility to collect MEV-Miner Extractable Value-by structuring transactions to extract additional revenue. Ethereum also contains numerous bots that attempt to obtain MEV based on public-but-not-yet-confirmed transactions. Private relays shelter operations from these selfsame bots by directly submitting transactions to mining pools. In this work, we develop an algorithm to detect MEV exploitation present in previously mined blocks. We use our implementation of the detector to analyze MEV usage and profit redistribution, finding that miners make the lion's share of the profits, rather than independent users of the private relays. More specifically, (i) 73% of private transactions hide trading activity or re-distribute miner rewards, and 87.6% of MEV collection is accomplished with privately submitted transactions, (ii) our algorithm finds more than $6M worth of MEV profit in a period of 12 days, two thirds of which go directly to miners, and (iii) MEV represents 9.2% of miners' profit from transaction fees. Furthermore, in those 12 days, we also identify four blocks that contain enough MEV profits to make time-bandit forking attacks economically viable for large miners, undermining the security and stability of Ethereum as a whole.

研究の動機と目的

• 歴史的なEthereumブロックにおけるMEVの抽出方法を調査し、プライベート取引とリレーに焦点を当てる。
• マイナーとボットまたはリレーが捕捉したMEV利益の割合を定量化する。
• MEV分配におけるプライベート取引とFlashbots風システムの役割を評価する。
• タイムバンドット攻撃の機会を含む、潜在的なセキュリティと安定性リスクを評価する。

提案手法

• プライベート取引を識別するために、リアルタイムの取引データを取得しメモリプールと突き合わせるカスタムEthereumノードを実装する。
• ブロック間転送グラフのサイクルを見つけることによりMEV機会を特定する汎用のアービトラージ/検出手法を開発する（アービトラージ、バックランニング、フロントランニングを捉える）。
• プライベート取引によるMEVの使用と利益再分配をタグ付け・分析する。Flashbotsおよび他のリレーからのデータを含む。
• 採掘されたブロックと関連転送を処理して、MEV利益とそれがマイナーとボット/プライベートアクター間でどのように分配されるかを定量化する。
• プライベート取引ベースのMEV活動を公開メモリプール活動と比較し、プライベートチャネルへの依存を評価する。
• MEV利益が十分に高いブロックを特定して、タイムバンドット攻撃の適合性を議論する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 採掘されたEthereumブロックにおけるMEV利益のうち、プライベート取引と公開取引のどちらがどの程度を占めるか？
• RQ2 彼らの検出器を用いて特定期間に検出できるMEV利益はどの程度で、誰がそれを捕捉しているか（マイナー対ボット/リレー）？
• RQ3 プライベートリレー（例：Flashbots）は、MEV分配とマイナー収益にどの程度影響を与えるか？
• RQ4 データに実証された経済的に実現可能なタイムバンドット攻撃の機会はあるか？

主な発見

• 73%のプライベート取引は取引活動を隠すか、マイナー報酬を再分配する。
• MEV収集の87.6%は私的に提出された取引で達成される。
• 検出器は12日間の期間でMEV利益が600万ドルを超え、そのうちの2/3が直接マイナーに渡っていた。
• MEVはマイナーの取引手数料収益の9.2%を占める。"
• 12日間で4ブロックにMEV利益が含まれ、ハッシュレートが10%以上のマイナーにとってタイムバンドットフォーキング攻撃を経済的に妥当なものにしていた。