[論文レビュー] Formal Analysis of Composable DeFi Protocols

Palina Tolmach, Yi Li+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2021

Formal Methods in Verification参考文献 27被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、通信順序的プロセス（CSP）を用いた形式的・プロセス代数的モデリング手法を提案し、DeFiプロトコルの合成的セキュリティおよび財務的性質を検証する。Curve Finance（DEX）とCompound（貸出プロトコル）に加え、USDCステーブルコインをモデル化し、モデル検査を用いてその相互作用における脆弱性（例：アービトラージによる損失、利益操作）を自動的に同定する。確認された違反は、ローカルなイーサリアムネットワーク上で検証された。

ABSTRACT

Decentralized finance (DeFi) has become one of the most successful applications of blockchain and smart contracts. The DeFi ecosystem enables a wide range of crypto-financial activities, while the underlying smart contracts often contain bugs, with many vulnerabilities arising from the unforeseen consequences of composing DeFi protocols together. In this paper, we propose a formal process-algebraic technique that models DeFi protocols in a compositional manner to allow for efficient property verification. We also conduct a case study to demonstrate the proposed approach in analyzing the composition of two interacting DeFi protocols, namely, Curve and Compound. Finally, we discuss how the proposed modeling and verification approach can be used to analyze financial and security properties of interest.

研究の動機と目的

• 合成可能なプロトコル間の意図しない相互作用に起因するDeFiにおけるセキュリティ脆弱性の増加リスクに対処すること。
• トークンやプールなどのDeFiコンポONENTの挙動を捉える形式的・合成的モデリング技術を開発すること。
• モデル検査を用いて、相互作用するDeFiプロトコル間での財務的およびセキュリティ的性質を自動で検証すること。
• 実世界のプロトコル（CurveとCompound）を対象に、その合成における特定の脆弱性を同定・検証すること。

提案手法

• 通信順序的プロセス（CSP）を用いて、トークン、プール、プロトコルなどのDeFiコンポonentを精確に挙動仕様化する。
• 定数積不変則を用いるDEXとしてのCurve Financeの挙動と、金利モデルを持つ貸出プロトコルとしてのCompoundの挙動をCSPで形式化する。
• 財務的およびセキュリティ的性質を時相論理仕様として定義し、モデル検査により検証する。
• PATモデルチェッカーを用いて到達可能性解析を実施し、さまざまなユーザー相互作用シナリオ下での性質を検証する。
• 形式的検証を可能にするためにスマートコントラクトの挙動を簡素化しつつ、重要な財務的ダイナミクスを保持する。
• 検出された違反をローカルにデプロイされたイーサリアムネットワーク上で検証し、モデルの結果が現実世界にどのように関連するかを確認する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 形式的プロセス代数的モデリングは、CurveやCompoundのようなDeFiプロトコルの合成に起因するセキュリティおよび財務的脆弱性を検出可能か？
• RQ2 アービトラージや価格影響といった市場ダイナミクスが、合成的DeFiシステムに意図しない結果をもたらす仕組みは何か？
• RQ3 モデル検査は、実行時監査に依存せずに、プロトコル相互作用における悪用可能な挙動をどの程度特定できるか？
• RQ4 提案手法のモデリングアプローチは、ガバナンスやリキクイディティマイニングといったより広範なDeFiメカニズムを捉えるために拡張可能か？
• RQ5 特定の財務的性質（例：利益・損失の上限）は、相互作用するDeFiプロトコルにおいて形式的に検証可能か？

主な発見

• モデル検査プロセスにより、2つの財務的性質の違反が同定された。1つはCurveの預け入れ参加者に対する最大損失に関連し、もう1つはCompoundの預け入れ参加者に対する最大利益に関連するもので、両者ともアービトラージ操作に起因する。
• PATにおける到達可能性解析から、攻撃者がCurveを介して価格操作を行うことで、Harvestから2400万ドルを抽出可能であることが判明し、モデルの現実世界への関連性が裏付けられた。
• モデルは、特定の相互作用パターン下で、Compoundの預け入れ参加者がアービトラージ取引に起因する価格インパクトにより10％を超える損失を被る可能性があることを検出している。
• 財務的インヴァリアントの違反は、ローカルにデプロイされたイーサリアムネットワーク上で確認され、モデルが実プロトコル挙動を正確にシミュレートできることを検証した。
• 本研究は、従来の個々のプロトコルに焦点を当てた監査では見逃される脆弱性を、合成的形式的検証が明らかにできることを示している。
• 本アプローチは初期検証にはスケーラブルであるが、より大きな合成構成では状態爆発の課題に直面しており、仮定・保証推論のような合成的検証手法の導入が不可欠であることが示唆された。