[논문 리뷰] The Blockchain Imitation Game

Kaihua Qin, Stefanos Chaliasos외 4명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 31.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 EVM 기반 블록체인을 대상으로 하는 일반화된 모방 공격 기법 Ape를 소개한다. Ape는 동적 프로그램 분석을 사용해 악성 스마트 컨트랙트를 자동으로 합성함으로써, 피해자의 논리에 대한 사전 지식 없이도 실시간으로 수익성 있는 거래를 앞서서 처리할 수 있다. 1년 동안 Ape는 이더리움에서 1억 4,896만 달러, BSC에서 4,270만 달러를 추출할 수 있었으며, 각 체인에서 각각 13건과 22건의 알려진 DeFi 공격을 성공적으로 모방하였다. 이는 악성 악용 수단으로서의 잠재력 뿐 아니라, 방어적 화이트해트 침입 방지 메커니즘으로서의 가능성을 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 피해자의 거래 논리나 컨트랙트 행동에 대한 사전 지식 없이도 EVM 기반 블록체인에서 일반화된 실시간 스마트 컨트랙트 모방 공격이 가능한지 조사한다.
• 인증 및 가시화와 같은 일반적인 보호 조치를 우회할 수 있는 악성 스마트 컨트랙트를 자동으로 생성하는 시스템을 설계하고 구현한다.
• 실제 세계의 시간 프레임 동안 주요 DeFi 플랫폼인 이더리움과 BSC에서 이러한 모방 공격이 초래하는 재정적 영향을 평가한다.
• 모방 기법이 방어적 수단으로서의 이중 용도 가능성을 탐색한다. 즉, 공격을 모방하고 훔친 자금을 환원함으로써 악성 DeFi 공격을 탐지하고 무력화하는 화이트해트 침입 방지 시스템으로서의 역할.

제안 방법

• Ape는 일시적 거래에서 데이터 흐름을 추적하기 위해 동적 타인트 분석을 사용하여 핵심 실행 경로와 컨트랙트 종속성을 식별한다.
• 프로그램 합성 기법을 활용해 피해자 거래의 논리를 재현하면서도 인증과 같은 접근 제어를 우회할 수 있는 새로운 악성 스마트 컨트랙트를 자동으로 생성한다.
• EVM 수준의 인스트루멘테이션을 활용해 실시간 분석과 실행을 가능하게 하여 전통적 기호적 실행의 시간 제약을 극복한다.
• 보호되거나 가시화된 피해자 컨트랙트를 대체하기 위해 실시간으로 새로운 컨트랙트를 합성하고 배포함으로써 정확한 호출과 수익 확보를 보장한다.
• 피해자의 ABI나 소스 코드에 접근할 필요 없이 작동하므로, 폐쇄 소스, 가시화된, 또는 인증된 스마트 컨트랙트를 모두 대상으로 할 수 있다.
• 거래 실행의 동적 제어 흐름 그래프(DCFG)를 분석함으로써 플래시 로안 공격과 AMM 아웃리어지 등 복잡한 DeFi 워크플로우의 종단 간 모방을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 EVM 기반 블록체인에서 피해자의 거래 논리나 컨트랙트 소스 코드에 대한 사전 지식 없이도 일반화된 실시간 모방 공격를 구축할 수 있는가?
• RQ2 타인트 분석과 프로그램 합성과 같은 동적 프로그램 분석 기법이 실시간으로 수익성 있는 앞서기 공격를 위한 자동화된 악성 컨트랙트 생성에 얼마나 효과적인가?
• RQ3 실제 블록체인인 이더리움과 BSC에서 이러한 모방 공격가 1년 동안 기대할 수 있는 재정적 이득은 어느 정도인가?
• RQ4 동일한 모방 메커니즘이 방어적 화이트해트 침입 방지 시스템으로 재사용될 수 있는가? 즉, 공격을 모방하고 훔친 자금을 환원함으로써 활성 DeFi 공격을 탐지하고 무력화하는가?
• RQ5 인증과 기본적인 가시화와 같은 일반적인 보호 조치는 이러한 일반화된 모방 공격에 대해 어느 정도 효과적인가?

주요 결과

• 1년 간의 기간(2021년 8월 ~ 2022년 7월) 동안 Ape는 이더리움에서 1억 4,896만 달러, BNB 스마트 체인(BSC)에서 4,270만 달러의 수익을 착취할 수 있었다.
• Ape는 이더리움에서 13건, BSC에서 22건의 알려진 DeFi 공격을 성공적으로 모방하여, 복잡하고 조합 가능한 공격 패tern을 재현할 수 있음을 입증했다.
• 실시간으로 동적 분석을 사용함으로써 기존 기호적 실행의 성능 한계를 극복하고, 짧은 시간 창에도 불구하고 실용적인 앞서기 공격를 가능하게 하였다.
• 소스 코드나 ABI 접근 없이도 피해자 논리의 복제를 통해 인증 및 기본적인 가시화와 같은 일반적인 보호 조치를 우회할 수 있다.
• 연구 결과, 블록체인 검증자는 Ape 유사 메커니즘을 방어적 화이트해트 전략으로 활용해 공격을 모방하고 훔친 자금을 피해자에게 환원함으로써 악성 공격를 탐지하고 무력화할 수 있음을 시사한다.
• 가시화 기법은 Ape를 늦출 수는 있지만 완전히 방지하지 못하며, 가스 비용을 증가시키므로 일반화된 모방 공격에 대한 단독 방어 수단으로서는 부적절하다.