[논문 리뷰] On the Just-In-Time Discovery of Profit-Generating Transactions in DeFi Protocols

Liyi Zhou, Kaihua Qin외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 03.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 39인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 그래프 기반 순환 탐지와 SMT 기반 논리 모델링을 사용하여 실시간으로 수익성 있고 조합 가능한 DeFi 거래를 자동으로 탐지하는 두 가지 도구인 DeFiPoser-ARB와 DeFiPoser-SMT를 제시한다. 이 도구들은 평균 주간 수익으로 각각 191.48 ETH($76,592)와 72.44 ETH($28,976)를 생성하며, 일부 거래는 블록 보상의 800배 이상을 초월하여 MEV 기반의 포크로 인한 블록체인 합의의 심각한 위험을 드러낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 다양한 상호연결된 프로토콜 간에 실시간으로 수익성 있고 조합 가능한 DeFi 거래를 자동으로 탐지하는 것.
• DeFi의 동적이고 상태 기반 환경에서의 암호화 자산과 복잡한 금융 기회를 식별하는 데 도전하는 것.
• 수익성 있는 거래가 블록체인 합의 보안에 미치는 영향, 특히 마이너 추출 가능 가치(MEV)와 포크 유인성을 정량화하는 것.
• 특히 플래시 루프를 통해 최소 자본으로도 이러한 전략의 실현 가능성과 재정적 타당성을 평가하는 것.
• 기존의 고수익 공격(예: bZx 공격)이 제안된 방법을 사용해 사전에 탐지하고 정량화할 수 있었음을 보여주는 것.

제안 방법

• DeFiPoser-ARB는 블록체인 상태 그래프에 대해 벨먼-포드-무어 알고리즘을 적용하여 음수 순환( arbitrage 기회를 나타냄)을 탐지한다.
• 도구는 최종 평가 전에 고수익 거래 경로를 정밀화하고 검증하기 위해 국소적 탐색 반복을 수행한다.
• DeFiPoser-SMT는 기호 실행과 SMT 해결을 사용하여 DeFi 프로토콜의 논리 모델을 구축하고, 복잡한 비순환 거래 시퀀스를 검증한다.
• 검색 공간을 줄이기 위해 히우리스틱 프루닝을 적용하고, 정리 증명 기반 도구를 사용해 유효하고 수익성 있는 거래 시퀀스를 생성한다.
• 두 도구 모두 실시간으로 작동하며, 이더리움 블록당 평균 분석 시간은 DeFiPoser-ARB가 6.43초, DeFiPoser-SMT가 5.39초이며, 블록 시간 13.5초 이내다.
• 자기적 마이닝 전략을 시뮬레이션하고 MEV 추출을 위해 마이너가 블록체인을 포크할 임계점을 결정하기 위해 마르코프 결정 과정(MDP) 모델을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자동화된 도구들이 다양한 상호연결된 프로토콜 간에 실시간으로 수익성 있고 조합 가능한 DeFi 거래를 탐지할 수 있는가?
• RQ2 그래프 기반 순환 탐지(DeFiPoser-ARB)와 기호 추론(DeFiPoser-SMT)가 얼마나 정교하게 아르비트리지와 복잡한 금융 전략을 식별할 수 있는가?
• RQ3 이러한 전략의 재정적 잠재력은 얼마이며, 이를 이용하기 위해 필요한 자본은 얼마나 되는가?
• RQ4 수익성 있는 거래가 블록체인 합의 보안에 어떤 영향을 미치며, 특히 MEV와 포크 유인성 측면에서 어떻게 작용하는가?
• RQ5 합리적인 마이너가 블록체인을 포크할 만큼의 MEV 가치 임계점은 얼마이며, 실제 공격 사례와 비교해 볼 때 어떻게 다른가?

주요 결과

• DeFiPoser-ARB와 DeFiPoser-SMT는 150일 평가 기간 동안 각각 평균 주간 수익으로 191.48 ETH($76,592)와 72.44 ETH($28,976)를 창출한다.
• 가장 높은 단일 거래 수익은 DeFiPoser-ARB 기준 81.31 ETH($32,524), DeFiPoser-SMT 기준 22.40 ETH($8,960)에 달한다.
• 도구들은 2020년 2월에 발생한 알려진 bZx 공격을 탐지했으며, 이는 $0.48M의 수익을 올렸고, 발견되기 전 69일 동안 악용 가능했다.
• 최고로 수익성이 높은 거래는 이더리움 블록 보상의 874배를 초월하여 극도로 높은 MEV 잠재력을 입증한다.
• 네트워크 해시율의 10%를 보유한 마이너는 MEV 기회가 블록 보상의 4배를 초과할 경우 블록체인을 포크할 것이다.
• 대부분의 수익성 있는 전략은 플래시 루프를 사용할 경우 1.00 ETH($400) 이하의 자본으로도 구현 가능하여 고수익 전략의 진입 장벽이 낮음을 시사한다.