[論文レビュー] On the Just-In-Time Discovery of Profit-Generating Transactions in DeFi Protocols

Liyi Zhou, Kaihua Qin+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 3, 2021

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 39被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、グラフベースのサイクル検出とSMTベースの論理モデリングを用いて、リアルタイムで利益的で合成可能なDeFi取引を自動で発見する2つのツール、DeFiPoser-ARBおよびDeFiPoser-SMTを提示する。これらのツールは、それぞれ平均週間収益が191.48 ETH（76,592ドル）および72.44 ETH（28,976ドル）を達成し、一部の取引ではブロック報酬を800倍以上上回る結果をもたらした。これは、MEVに起因するフォークによってブロックチェーンのコンセンサスが脅かされる重大なリスクを示している。

ABSTRACT

In this paper, we investigate two methods that allow us to automatically create profitable DeFi trades, one well-suited to arbitrage and the other applicable to more complicated settings. We first adopt the Bellman-Ford-Moore algorithm with DEFIPOSER-ARB and then create logical DeFi protocol models for a theorem prover in DEFIPOSER-SMT. While DEFIPOSER-ARB focuses on DeFi transactions that form a cycle and performs very well for arbitrage, DEFIPOSER-SMT can detect more complicated profitable transactions. We estimate that DEFIPOSER-ARB and DEFIPOSER-SMT can generate an average weekly revenue of 191.48ETH (76,592USD) and 72.44ETH (28,976USD) respectively, with the highest transaction revenue being 81.31ETH(32,524USD) and22.40ETH (8,960USD) respectively. We further show that DEFIPOSER-SMT finds the known economic bZx attack from February 2020, which yields 0.48M USD. Our forensic investigations show that this opportunity existed for 69 days and could have yielded more revenue if exploited one day earlier. Our evaluation spans 150 days, given 96 DeFi protocol actions, and 25 assets. Looking beyond the financial gains mentioned above, forks deteriorate the blockchain consensus security, as they increase the risks of double-spending and selfish mining. We explore the implications of DEFIPOSER-ARB and DEFIPOSER-SMT on blockchain consensus. Specifically, we show that the trades identified by our tools exceed the Ethereum block reward by up to 874x. Given optimal adversarial strategies provided by a Markov Decision Process (MDP), we quantify the value threshold at which a profitable transaction qualifies as Miner ExtractableValue (MEV) and would incentivize MEV-aware miners to fork the blockchain. For instance, we find that on Ethereum, a miner with a hash rate of 10% would fork the blockchain if an MEV opportunity exceeds 4x the block reward.

研究の動機と目的

• 複数の相互接続されたプロトコルにまたがる、リアルタイムでの利益的で合成可能なDeFi取引の自動発見を目的とする。
• DeFiの動的でステートフルな環境において、アービトレッジおよび複雑な金融機会を特定する課題に対処することを目的とする。
• 利益的取引がブロックチェーンコンセンサスセキュリティに与える影響、特にマイナー抽出可能価値（MEV）およびフォークインセンティブを通じて定量化することを目的とする。
• 特にフラッシュローンを介して最小限の資本で実行可能な戦略の実現可能性と財務的妥当性を評価することを目的とする。
• 既存の高報酬攻撃（例：bZxの脆弱性）が、提案手法を用いることで事前に検出可能かつ定量可能であることを示すこと

提案手法

• DeFiPoser-ARBは、ブロックチェーンステートグラフにベルマン＝フォード＝ムーア法を適用し、アービトレッジ機会を表す負のサイクルを検出する。
• ツールは、最終評価の前に高収益取引経路の精査と検証のためのローカルサーチイテレーションを実行する。
• DeFiPoser-SMTは、シンボリック実行とSMTソルバを用いてDeFiプロトコルの論理モデルを構築し、複雑な非循環的取引シーケンスを検証する。
• 探索空間を削減するためにヒューリスティックなプルーニングを適用し、定理プローバーを用いて有効で利益的な取引シーケンスを生成する。
• 両ツールはリアルタイムで動作し、Ethereumブロックあたりの平均分析時間はDeFiPoser-ARBで6.43秒、DeFiPoser-SMTで5.39秒であり、13.5秒のブロック時間以内に収まる。
• 敵対的マイニング戦略をシミュレートするためにマルコフ決定過程（MDP）モデルが用いられ、マイナーがMEV抽出のためにチェーンをフォークする閾値を特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自動化されたツールは、複数の相互接続されたプロトコルにまたがるリアルタイムでの利益的で合成可能なDeFi取引を発見できるか？
• RQ2 グラフベースのサイクル検出（DeFiPoser-ARB）と記号的推論（DeFiPoser-SMT）は、アービトレッジおよび複雑な金融戦略をどの程度特定できるか？
• RQ3 このような戦略の財務的潜在能力は何か？また、それらを実行するために必要な資本はどの程度か？
• RQ4 利益的取引は、MEVおよびフォークインセンティブを通じてブロックチェーンコンセンサスセキュリティにどのように影響を与えるか？
• RQ5 合理的なマイナーがチェーンをフォークするためのMEV価値の閾値は何か？また、実世界の攻撃と比較してどうか？

主な発見

• DeFiPoser-ARBおよびDeFiPoser-SMTは、150日間の評価期間中に、それぞれ平均週間収益が191.48 ETH（76,592ドル）および72.44 ETH（28,976ドル）を達成した。
• 最高の単一取引収益は、DeFiPoser-ARBで81.31 ETH（32,524ドル）、DeFiPoser-SMTで22.40 ETH（8,960ドル）に達した。
• ツールは2020年2月に発生した既知のbZx攻撃を検出でき、その収益は0.48Mドルであり、発見までの69日間は利用可能であった。
• 最も利益の高い取引は、イーサリアムのブロック報酬を874倍以上上回り、極めて高いMEVの潜在能力を示している。
• ネットワークのハッシュレートの10％を保有するマイナーは、MEV機会がブロック報酬の4倍を超えるとチェーンをフォークするインcentiveを持つ。
• 最も利益の高い戦略は、フラッシュローンを用いる場合、1.00 ETH（400ドル）未満の資本で実行可能であり、高報酬戦略への参入障壁が低いことを示している。