[論文レビュー] DeFiRanger: Detecting Price Manipulation Attacks on DeFi Applications

Siwei Wu, Dabao Wang+6 more|arXiv (Cornell University)|Apr 30, 2021

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 36被引用数 30

ひとこと要約

DeFiRanger は Ethereum の取引から高レベルの DeFi セマンティクスをキャッシュフローツリーとセマンティック・リフティングを介して回復し、DeFi アプリへの直接および間接的な価格操作攻撃を検出します。$350M$ 件を超える取引を評価し、432 件の実世界の攻撃を発見しました。

ABSTRACT

The rapid growth of Decentralized Finance (DeFi) boosts the Ethereum ecosystem. At the same time, attacks towards DeFi applications (apps) are increasing. However, to the best of our knowledge, existing smart contract vulnerability detection tools cannot be directly used to detect DeFi attacks. That's because they lack the capability to recover and understand high-level DeFi semantics, e.g., a user trades a token pair X and Y in a Decentralized EXchange (DEX). In this work, we focus on the detection of two types of new attacks on DeFi apps, including direct and indirect price manipulation attacks. The former one means that an attacker directly manipulates the token price in DEX by performing an unwanted trade in the same DEX by attacking the vulnerable DeFi app. The latter one means that an attacker indirectly manipulates the token price of the vulnerable DeFi app (e.g., a lending app). To this end, we propose a platform-independent way to recover high-level DeFi semantics by first constructing the cash flow tree from raw Ethereum transactions and then lifting the low-level semantics to high-level ones, including token trade, liquidity mining, and liquidity cancel. Finally, we detect price manipulation attacks using the patterns expressed with the recovered DeFi semantics. We have implemented a prototype named ool{} and applied it to more than 350 million transactions. It successfully detected 432 real-world attacks in the wild. We confirm that they belong to four known security incidents and five zero-day ones. We reported our findings. Two CVEs have been assigned. We further performed an attack analysis to reveal the root cause of the vulnerability, the attack footprint, and the impact of the attack. Our work urges the need to secure the DeFi ecosystem.

研究の動機と目的

• コードの脆弱性検出を超える DeFi 価格操作攻撃の検出の必要性を喚起する。
• 生の Ethereum 取引から高レベルの DeFi セマンティクスを回復するプラットフォームに依存しない手法を開発する。
• スケールで直接および間接的な価格操作攻撃を検出する実用的なシステム（DeFiRanger）を提案する。
• 大規模な取引データに対してセマンティクス回復の正確性と実世界の攻撃検出を評価する。
• 脆弱な DeFi アプリに対する根本原因と影響を理解するための攻撃分析を提供する。

提案手法

• 生の Ethereum 取引からキャッシュフローツリー（CFT）を構築し、トークン転送とコントラクト間の相互作用を表現する。
• 関連するトークン転送アクションに焦点を当てるため、不要な内部取引を枝刈りする（トークン転送を原始操作とする）。
• CFT から流動性マイニング、流動性のキャンセル、取引などの高レベルの DeFi アクションを回復するためのセマンティックリフティングを実行する。
• DeFi アクションを定義し、回復したセマンティクスから価格操作攻撃（直接および間接）を検出するためのパターンベースの規則を適用する。
• 正確な CFT 構築のために内部状態と実行順データを収集するよう修正した Ethereum ノードをデプロイする。
• Etherscan に対するセマンティクス回復を評価し、数億件単位の取引で大規模な攻撃検出を行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 低レベルの Ethereum 取引からどのように高レベルの DeFi セマンティクスを回復して DeFi 攻撃に対する防御を可能にできるか？
• RQ2 プラットフォームに依存しないセマンティックリフティングのアプローチは、DeFi アプリの直接および間接的な価格操作攻撃の両方を検出できるか？
• RQ3 野外での現実世界の攻撃とゼロデイ攻撃の大規模検出における DeFiRanger の有効性はどの程度か？
• RQ4 検出された価格操作事案の共通の根本原因と攻撃の痕跡は何か？

主な発見

• DeFiRanger は $350,823,625$ 件を超える取引から野外で現実世界の価格操作攻撃を432件検出しました。
• 攻撃は4つの既知のセキュリティ事件と5つのゼロデイ事件に属し、総損失は約 $39M$ USD。
• セマンティックリフティングは Etherscan より多くの DeFi セマンティクスを識別し、偽陰性率が低く、DeFi アクションのカバー範囲が改善されていることを示しています。
• 報告後に2件の CVE が割り当てられ、実用的なセキュリティ影響を示しています。
• 攻撃分析は、根本原因としてインターフェースのアクセス制御不足と価格依存の不安定さを含むことを明らかにし、攻撃者は成熟した追跡可能な戦略を示しています。