[论文解读] How to Serve Your Sandwich? MEV Attacks in Private L2 Mempools

Krzysztof Gogol, Manvir Schneider+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 27, 2026

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一句话总结

论文分析在具有私有内存池的以太坊汇总（rollups）上的MEV三明治攻击，建立经济与执行可行性模型，并实证表明此类攻击罕见、往往无利可图，在当前私有内存池的二层（L2）中基本不存在。

ABSTRACT

We study the feasibility, profitability, and prevalence of sandwich attacks on Ethereum rollups with private mempools. First, we extend a formal model of optimal front- and back-run sizing, relating attack profitability to victim trade volume, liquidity depth, and slippage bounds. We complement it with an execution-feasibility model that quantifies co-inclusion constraints under private mempools. Second, we examine execution constraints in the absence of builder markets: without guaranteed atomic inclusion, attackers must rely on sequencer ordering, redundant submissions, and priority fee placement, which renders sandwiching probabilistic rather than deterministic. Third, using transaction-level data from major rollups, we show that naive heuristics overstate sandwich activity. We find that the majority of flagged patterns are false positives and that the median net return for these attacks is negative. Our results suggest that sandwiching, while endemic and profitable on Ethereum L1, is rare, unprofitable, and largely absent in rollups with private mempools. These findings challenge prevailing assumptions, refine measurement of MEV in L2s, and inform the design of sequencing policies.

研究动机与目标

• 理解在具有私有内存池的rollup上MEV三明治的可行性以提升理解。
• 将最优抢跑/回跑规模模型扩展到 CPMM 和 CLMM。
• 为私有内存池和概率性包含开发执行可行性框架。
• 在主要L2上进行三明治活动的实证测量并评估经济可行性。

提出的方法

• 为CPMM和CLMM下的受害者输入 V_v 相对的最优抢跑规模 V_f 构建经济模型。
• 推导在一个tick（CPMM）内及跨 CLMM ticks 的最优抢跑规模的命题。
• 给出在 FCFS 与 PGA 排序下的共包含概率的执行可行性模型。
• 创建一个实证流程来识别带有参与者归因与排序约束的三明治模式。
• 在有无Gas成本情况下计算净PnL，评估盈利性。

Figure 1: Density heatmaps of swap sizes (USD) for front, victim, and back legs. The top row plots back-run versus front-run swaps; a genuine sandwich would concentrate mass along the diagonal $b=f$ , yet observed densities scatter widely away from it. The bottom row plots victim versus front-run sw

实验结果

研究问题

• RQ1 在CPMM与CLMM模型下，私有内存池的rollup上三明治攻击的盈利性如何？
• RQ2 私有内存池的排序策略（FCFS 与 PGA）如何影响成功共包含的概率？
• RQ3 在主要L2 rollup中观测到的类似三明治模式是否在经济上一致且有利可图？
• RQ4 在L2数据中观察到的典型受害者交易量和攻击者-回跑关系是什么？

主要发现

• 经济性：最优抢跑规模大约是受害者交易在一个tick内的一半，CLMM 导致分段二次曲线利润，且在推进至更薄的流动性时出现边界。
• 执行性：私有内存池上的共包含概率较低（大约5%–20%），使同一块交易中的三明治具有概率性而非原子性。
• 实证：朴素启发式高估了三明治活动；大多数被标记的三元组在经济一致性检查中失败，中位净PnL为负。
• 盈利性：中位毛利润接近零，扣除滑点和Gas成本后净利润在所研究的L2中仍为负。
• 机器人活动：三明治攻击者数量有限且集中；许多机器人显示较低的三明治效率，暗示其他套利或做市活动占主导。
• 总体结论：在具有私有内存池的rollup中，三明治攻击罕见、无利可图，基本缺乏，与L1 MEV的一般结论相矛盾，挑战了L1的通用性观点。

Figure 2: Violin distribution of estimated net PnL in USD. The distributions are tightly centered around zero, with heavy tails, confirming that median profits are negligible and most candidate sandwiches are not profitable.