[논문 리뷰] The Art of The Scam: Demystifying Honeypots in Ethereum Smart Contracts

Christof Ferreira Torres, Mathis Steichen외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 19.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 31인용 수 51

한 줄 요약

이 논문은 이더리움에서의 honeypot 사기를 체계적으로 분석하고, 심볼릭 실행과 휴리스틱으로 이를 탐지하는 HoneyBadger를 개발하며, 확산성, 기법, 수익성에 관한 대규모 발견을 보고한다.

ABSTRACT

Modern blockchains, such as Ethereum, enable the execution of so-called smart contracts - programs that are executed across a decentralised network of nodes. As smart contracts become more popular and carry more value, they become more of an interesting target for attackers. In the past few years, several smart contracts have been exploited by attackers. However, a new trend towards a more proactive approach seems to be on the rise, where attackers do not search for vulnerable contracts anymore. Instead, they try to lure their victims into traps by deploying seemingly vulnerable contracts that contain hidden traps. This new type of contracts is commonly referred to as honeypots. In this paper, we present the first systematic analysis of honeypot smart contracts, by investigating their prevalence, behaviour and impact on the Ethereum blockchain. We develop a taxonomy of honeypot techniques and use this to build HoneyBadger - a tool that employs symbolic execution and well defined heuristics to expose honeypots. We perform a large-scale analysis on more than 2 million smart contracts and show that our tool not only achieves high precision, but is also highly efficient. We identify 690 honeypot smart contracts as well as 240 victims in the wild, with an accumulated profit of more than $90,000 for the honeypot creators. Our manual validation shows that 87% of the reported contracts are indeed honeypots.

연구 동기 및 목표

• 이더리움 스마트 계약에서 honeypots를 정의하고 사용자 및 생태계에 대한 위험성을 제시한다.
• SMT 기반 탐지의 도전과제를 강조하는 honeypot 기법의 분류체계를 개발한다.
• 심볼릭 실행과 휴리스틱을 결합한 HoneyBadger 도구를 만들어 honeypot 계약을 탐지한다.
• 이더리움 바이트코드에 대한 대규모 분석을 수행하여 honeypot의 유병률과 영향을 정량화한다.

제안 방법

• 작동 수준(Ethereum Virtual Machine, Solidity 컴파일러, Etherscan 탐색기)별로 분류된 honeypot 기법의 분류체계를 구축한다.
• 바이트코드를 통해 CFG를 생성하는 심볼릭 실행과 Z3 SMT 해석기를 사용하여 경로를 분석하고 자금 흐름을 탐지하는 Python 기반 도구 HoneyBadger를 개발한다.
• 계약이 자금을 수신하고 이전할 수 있는지 여부를 판단하기 위해 현금 흐름 분석을 수행한다.
• 각 분류 기법에 연결된 휴리스틱으로 honeypot 탐지기를 구현한다(예: Balance Disorder, Inheritance Disorder, Skip Empty String Literal 등).
• 정밀도와 확장성을 평가하기 위해 이더리움 계약 데이터세트에서 HoneyBadger를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 이더리움 스마트 계약에서 honeypots가 사용하는 일반적인 기법은 무엇인가?
• RQ2 이더리움 블록체인에 honeypot 계약이 얼마나 만연해 있는가?
• RQ3 도구가 자동으로 honeypot 패턴을 높은 정밀도와 효율로 탐지할 수 있는가?
• RQ4 배치된 honeypots의 잠재적 수익성과 영향은 어느 정도인가?

주요 결과

• 야생에서 690개의 고유 honeypot 계약과 240명의 피해자를 확인했다.
• honeypot에서 얻은 누적 이익은 90,000달러를 초과했다.
• 수동 검증에서 보고된 계약의 87%가 honeypots임을 보였다.
• 유병률과 특성을 평가하기 위해 200만 개가 넘는 스마트 계약을 분석했다.
• HoneyBadger가 높은 정밀도와 효율적인 대규모 분석을 달성했다.
• 자동 honeypot 탐지를 가능하게 하는 분류 체계 및 도구 접근법을 제시했다.