[論文レビュー] The Blockchain Imitation Game

Kaihua Qin, Stefanos Chaliasos+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 31, 2023

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、EVMベースのブロックチェーンを対象とした一般化された模倣攻撃手法Apeを紹介している。Apeは動的プログラム解析を用いて、被害者の論理を事前に把握しないまま、悪意あるスマートコントラクトを自動合成し、利益を上げる取引をリアルタイムでフロントランニング可能にする。1年間の期間で、Apeはイーサリアム上で1億4896万ドル、BSC上で4270万ドルを回収できた可能性があり、またそれぞれのチェーンで13件および22件の既知のDeFi攻撃を成功裏に模倣した。これは、悪意ある攻撃としての可能性と、防御的ホワイトハット侵入防止メカニズムとしての可能性の両方を示している。

ABSTRACT

The use of blockchains for automated and adversarial trading has become commonplace. However, due to the transparent nature of blockchains, an adversary is able to observe any pending, not-yet-mined transactions, along with their execution logic. This transparency further enables a new type of adversary, which copies and front-runs profitable pending transactions in real-time, yielding significant financial gains. Shedding light on such "copy-paste" malpractice, this paper introduces the Blockchain Imitation Game and proposes a generalized imitation attack methodology called Ape. Leveraging dynamic program analysis techniques, Ape supports the automatic synthesis of adversarial smart contracts. Over a timeframe of one year (1st of August, 2021 to 31st of July, 2022), Ape could have yielded 148.96M USD in profit on Ethereum, and 42.70M USD on BNB Smart Chain (BSC). Not only as a malicious attack, we further show the potential of transaction and contract imitation as a defensive strategy. Within one year, we find that Ape could have successfully imitated 13 and 22 known Decentralized Finance (DeFi) attacks on Ethereum and BSC, respectively. Our findings suggest that blockchain validators can imitate attacks in real-time to prevent intrusions in DeFi.

研究の動機と目的

• EVMベースのブロックチェーンにおいて、被害者の取引論理やコントラクト動作の事前知識なしに、一般化されたリアルタイムのスマートコントラクト模倣攻撃が可能かどうかを調査すること。
• 認証やオブスクリューションなどの一般的な保護機構を回避できるように、悪意あるスマートコントラクトを自動合成するシステムを設計・実装すること。
• 実世界の期間を想定し、イーサリアムやBSCのような主要なDeFiプラットフォームにおけるこのような模倣攻撃の財務的影響を評価すること。
• 模倣技術が防御的ホワイトハット侵入防止システムとして再利用可能かどうかを検討すること。具体的には、攻撃を模倣し、盗難資金を返還することで、攻撃を検知・無効化する仕組みを提供すること。

提案手法

• Apeは、保留中の取引からのデータフローをトレースすることで、重要な実行パスやコントラクト依存関係を特定する動的タンタ分析を採用している。
• プログラム合成を用いて、認証などのアクセス制御を回避しながら、被害者の取引論理を再現する新しい悪意あるスマートコントラクトを自動生成している。
• EVMレベルのインストルメンテーションを活用することで、リアルタイムの分析と実行を可能にし、従来の記号実行の時間的制約を克服している。
• 保護されたまたはオブスクリュードされた被害者のコントラクトを置き換えるために、即座に新しいコントラクトを合成・デプロイし、正しい呼び出しと収益の回収を保証している。
• 被害者のABIやソースコードへのアクセスを必要としないため、クローズドソース、オブスクリュード、または認証済みのスマートコントラクトを標的とすることができる。
• 取引実行の動的制御フローダイアグラム（DCFG）を分析することで、フェイクローン攻撃やAMMアービタージュを含む複雑なDeFiワークフローのエンドツーエンドの模倣を可能としている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 EVMベースのブロックチェーンにおいて、被害者の取引論理やコントラクトソースコードの事前知識なしに、一般化されたリアルタイムの模倣攻撃を構築することは可能か？
• RQ2 タンタ分析やプログラム合成といった動的プログラム解析技術は、収益を上げるフロントランニングを実現するための自動化された悪意あるコントラクト生成をどの程度可能にするか？
• RQ3 このような模倣攻撃が、イーサリアムやBSCのような本番ブロックチェーンで1年間の期間にわたり、どの程度の財務的利益をもたらすか？
• RQ4 同じ模倣メカニズムを、攻撃を模倣し、盗難資金を返還することで、実際に発生しているDeFiの悪意ある攻撃を検知・無効化する防御的ホワイトハット侵入防止システムとして再利用可能か？
• RQ5 認証や基本的なオブスクリューションといった一般的な保護メカニズムは、このような一般化された模倣攻撃に対してどの程度の効果を示すか？

主な発見

• 1年間（2021年8月〜2022年7月）の期間に、Apeはイーサリアムで1億4896万ドル、BNBスマートチェーン（BSC）で4270万ドルの利益を獲得できた可能性がある。
• Apeはイーサリアムで13件、BSCで22件の既知のDeFi攻撃を成功裏に模倣し、複雑で相互作用的な攻撃パターンの再現能力を示している。
• 動的解析を用いたリアルタイム動作により、記号実行の性能制限を克服し、短い時間枠の中でも実用的なフロントランニングを可能としている。
• ソースコードやABIへのアクセスを必要としないため、認証や基本的なオブスクリューションを回避し、被害者の論理を再現する新しいコントラクトを合成することで、これらの保護機構を効果的に回避できる。
• 本研究では、ブロックチェーンのバリデーターがApeに類似したメカニズムを防御的ホワイトハット戦略として活用し、攻撃を模倣して盗難資金を返還することで、攻撃を検知・無効化できる可能性が示された。
• オブスクリューション技術はApeの攻撃を遅らせるが、完全に防げず、ガスコストを増加させるため、一般化された模倣攻撃に対する単独の防御手段としては不十分であることが明らかになった。