[论文解读] Condorcet Attack Against Fair Transaction Ordering

Vafadar, Mohammad Amin, Khabbazian, Majid|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2023

Blockchain Technology Applications and Security被引用 89

一句话总结

本文揭示了以太坊共识层中由矿工可提取价值（MEV）引发的系统性风险，特别是通过优先Gas拍卖（PGA）和套利机器人 frontrun 交易所导致。研究证明，来自纯粹套利机会和PGA费用的MEV可支持时间盗贼攻击，从而威胁区块链安全——实证验证了超过600万美元的抢跑经济，并表明MEV已超过区块奖励。

ABSTRACT

We introduce the Condorcet attack, a new threat to fair transaction ordering. Specifically, the attack undermines batch-order-fairness, the strongest notion of transaction fair ordering proposed to date. The batch-order-fairness guarantees that a transaction tx is ordered before tx' if a majority of nodes in the system receive tx before tx'; the only exception (due to an impossibility result) is when tx and tx' fall into a so-called "Condorcet cycle". When this happens, tx and tx' along with other transactions within the cycle are placed in a batch, and any unfairness inside a batch is ignored. In the Condorcet attack, an adversary attempts to undermine the system’s fairness by imposing Condorcet cycles to the system. In this work, we show that the adversary can indeed impose a Condorcet cycle by submitting as few as two otherwise legitimate transactions to the system. Remarkably, the adversary (e.g., a malicious client) can achieve this even when all the nodes in the system behave honestly. A notable feature of the attack is that it is capable of "trapping" transactions that do not naturally fall inside a cycle, i.e. those that are transmitted at significantly different times (with respect to the network latency). To mitigate the attack, we propose three methods based on three different complementary approaches. We show the effectiveness of the proposed mitigation methods through simulations, and explain their limitations.

研究动机与目标

• 调查套利机器人在去中心化交易所（DEX）中利用交易排序的范围与机制。
• 形式化并分析优先Gas拍卖（PGA），其中机器人通过Gas费用竞价竞争交易优先权。
• 证明MEV——尤其是来自订单优化费用的MEV——对以太坊共识层安全构成真实且可量化的威胁。
• 实证验证MEV可为分叉攻击和时间盗贼攻击提供资金支持，从而破坏区块链完整性。
• 发布实时仪表板（frontrun.me）和开源数据，以支持社区监控及对MEV动态的进一步研究。

提出的方法

• 作者分析以太坊交易子集，量化纯粹收入套利机会，识别出那些通过原子交易无条件获利的交易。
• 将PGA行为建模为连续时间、部分信息的博弈论系统，形式化机器人在竞争性Gas费用竞价中的策略。
• 使用 frontrun.me 仪表板的实证数据验证模型，显示在最小Gas价格略高的情况下收敛至合作均衡。
• 本文引入矿工可提取价值（MEV）概念，重点关注订单优化（OO）费用作为MEV的关键来源。
• 证明来自PGA和纯粹套利的MEV可支持时间盗贼攻击，即通过重写区块链历史来提取过去利润。
• 作者使用真实交易数据和模拟估算攻击可行性，包括51%攻击成本和MEV阈值。

实验结果

研究问题

• RQ1 套利机器人在多大程度上利用去中心化交易所（DEX）中的交易排序？该活动的可量化经济规模是多少？
• RQ2 机器人在优先Gas拍卖（PGA）中的行为如何？其策略能否被形式化为博弈论均衡？
• RQ3 来自PGA和纯粹收入套利的MEV是否可在以太坊共识层上支持分叉或时间盗贼攻击？
• RQ4 高水平MEV对区块链完整性与矿工行为构成哪些系统性安全风险？
• RQ5 协议层面细节（如矿工选择、P2P中继行为）如何影响智能合约的应用层安全与公平性？

主要发现

• 作者识别出迄今为止以太坊上纯粹收入套利机会的下限收益为600万美元。
• 优先Gas拍卖（PGA）表现出一种合作均衡，机器人仅以略高于最低Gas价格的水平出价，验证了形式化的博弈论模型。
• 仅来自PGA和套利的MEV已超过以太坊区块奖励，表明其是网络中占主导地位的经济力量。
• 本文实证证明，基于费用的分叉攻击在以太坊上是现实且可行的，24小时51%攻击的估计成本为178万美元。
• 高MEV使时间盗贼攻击成为可能，矿工可重写历史以从过去交易中提取利润，单次攻击潜在净收益达22万美元。
• 本研究揭示MEV对共识稳定性构成系统性威胁，当前以太坊交易量与MEV水平足以资助严重的网络攻击。