作为一般用户，可以通过设置较低的交易滑点和较高的Gas费来应对抢先交易。
本文旨在全面解析广泛存在于以太坊区块链上的攻击行为：Front-Running，通过对其原理的研究，寻找最有效的解决方案，最终帮助DeGate用户避免这一严重有损他们利益的攻击行为。
Front-Running和Mempool
简单来说，Front-Running是指在一笔正常交易等待打包的过程中，抢跑机器人通过设置更高Gas费用抢先完成攻击交易，以此攫取用户利益的攻击行为。而Mempool是一组已经广播到网络中并等待被打包进区块的以太坊交易，它是Front-Running可以实施的前提，抢跑机器人通过不断扫描Mempool中的交易，来分析发现可攻击的目标。下图是一个Mempool浏览器，可以通过设置各种筛选项订阅Mempool中的交易，并查看这些交易的全部详细信息。
在所有Front-Running中，最典型最具危害性的就是针对AMM交易的SandwichAttacks，除此以外还有针对套利、清算交易、闪电贷等利用系统漏洞获利的抢跑攻击，攻击者数量众多，且由自动化脚本控制，永远不知疲倦，因此任何有利可图的交易都会遭受他们的饱和攻击，几乎没有幸免的可能。
Beosin：Avalanche链上Platypus项目损失850万美元攻击事件解析:2月17日，据区块链安全审计公司Beosin旗下Beosin EagleEye安全风险监控、 预警与阻断平台监测显示，Avalanche链上的Platypus项目合约遭受闪电贷攻击，Beosin安全团队分析发现攻击者首先通过闪电贷借出4400万USDC之后调用Platypus Finance合约的deposit函数质押，该函数会为攻击者铸造等量的LP-USDC，随后攻击者再把所有LP-USDC质押进MasterPlatypusV4合约的4号池子当中，然后调用positionView函数利用_borrowLimitUSP函数计算出可借贷余额，_borrowLimitUSP函数会返回攻击者在MasterPlatypusV4中质押物品的价值的百分比作为可借贷上限，利用该返回值通过borrow函数铸造了大量USP（获利点），由于攻击者自身存在利用LP-USDC借贷的大量债务（USP），那么在正常逻辑下是不应该能提取出质押品的，但是MasterPlatypusV4合约的emergencyWithdraw函数检查机制存在问题，仅检测了用户的借贷额是否超过该用户的borrowLimitUSP（借贷上限）而没有检查用户是否归还债务的情况下，使攻击者成功提取出了质押品（4400万LP-USDC）。归还4400万USDC闪电贷后， 攻击者还剩余41,794,533USP，随后攻击者将获利的USP兑换为价值8,522,926美元的各类稳定币。[2023/2/17 12:12:32]
接下来，我们重点对三明治攻击进行分析。
Beosin解析Reaper Farm遭攻击事件：_withdraw中owner地址可控且未作任何访问控制:8月2日消息，据 Beosin EagleEye 安全舆情监控数据显示，Reaper Farm 项目遭到黑客攻击，Beosin 安全团队发现由于_withdraw 中 owner 地址可控且未作任何访问控制，导致调用 withdraw 或 redeem 函数可提取任意用户资产。攻击者（0x5636 开头）利用攻击合约（0x8162 开头）通过漏洞合约（0xcda5 开头）提取用户资金，累计获利 62 ETH 和 160 万 DAI，约价值 170 万美元，目前攻击者（0x2c17 开头）已通过跨链将所有获利资金转入 Tornado.Cash。[2022/8/2 2:54:18]
SandwichAttacks
真实攻击案例
首先我们来看一个真实的三明治攻击案例。
上图可见，三笔交易在同一个区块被打包，两笔攻击交易中间夹着一笔正常交易。其具体流程如下：
用户首先发起一笔正常交易，用237000.705USDC买入DG，设置GasPrice为40.5Gwei；
动态 | 基于共治链的共治根域名解析架构发布:据光明网消息，在日前由国家互联网信息办公室指导、中国互联网络信息中心（CNNIC）主办的中国互联网基础资源大会上，中国互联网络信息中心主任曾宇发布了基于共治链的共治根域名解析架构。中国互联网络信息中心（CNNIC）作为我国国家顶级域名注册管理机构，负责国家网络基础资源的运行管理和服务，从2016年开始，开展区块链技术在域名领域应用的研究，验证了运用区块链技术进行域名数据管理的可行性。在此基础上，联合多家单位设计了基于共治链的共治根新型域名解析系统架构。[2019/7/3]
抢跑机器人检测到这笔有利可图的交易后，随即展开攻击，发起一笔买入交易，设定GasPrice为49.9Gwei，凭借Gas竞争机制成功抢跑用户的正常交易；
与此同时，机器人发出另一笔卖出交易，设置GasPrice同样为40.5Gwei，因为时间顺序的原因，紧贴着用户正常交易完成。
一次完美的抢跑攻击完成，算上手续费，机器人共赚取16448.012-16310.3-15.2-10.61=$111.9，而这种两笔攻击交易夹着一笔正常交易的攻击，就被形象的称为三明治攻击。
原理说明
为了更好的说明攻击原理，我们补充一些相关背景知识。
动态 | 日本Catabira推出基于区块链的数据解析平台:据Prtimes消息，日本信息服务商Catabira宣布推出基于区块链的商业服务级数据解析平台Catabira Insights For Blockchain，将利用区块链技术不可篡改的特性保证调查数据的真实性。[2018/11/8]
我们知道，现如今的主流DEX如Uniswap等，采用的都是AMM机制，其价格遵循恒定乘积公式。例如，在Uniswap中建立一个A代币与ETH的流动池，A数量为1000，ETH数量为100，则两者数量乘积为100000，当前A价格为0.1ETH。当Alice试图用10个ETH来池子里购买A时，他所得到的A的数量X，可以用下面的公式推导(注：为简化计算，以下均未考虑手续费)：
\*=100000，X=90.9
这笔交易中，A的价格为10/90.9=0.11，相比于原来A的价格，价格滑点为:
/0.1\*100%=10%
一笔交易就让币价产生了10%的滑点，可见越是流动性差的池子，遇到大额交易，越是容易产生滑点。而如果，能在用户正常的大额交易前，抢先买入A，再在用户正常交易后，将刚买入的A卖出，就可以获得一笔不菲的收益。沿用刚才的例子，假设在Alice的交易前，Bob抢先花5个ETH购买A，然后在Alice的交易完成后，Bob再把之前买入的A卖出，我们看看会有什么样的结果。
前美联储理事Kevin Warsh：从美国经济政策角度解析比特币价格波动: 前美联储理事、斯坦福大学胡佛研究所杰出访问学者Kevin Warsh今日撰文，从政府经济政策角度解读了比特币价格波动的原因。对于2017年BTC价格的狂飙，Warsh认为：1.特朗普上台后推出的减税等宽松政策持续刺激美国经济增长，继而带来的通货膨胀预期促使美国加息进度超预期，比特币成为规避法币贬值的避风港；2.特朗普政府贸易保护政策致使美元在2017年贬值12%，投资者寻求比特币规避贬值；3.据去年10月、11月调查，美国民众对政府的信任度下降14个百分点达到33%，而美元正是建立在公众对政府信任的基础上。而对于今年以来比特币价格的大幅波动，是因为投资者正在调整对政府政策的预期，新任美联储主席也在重新考虑如何更好地实施货币政策，同时也在考虑推出自己的加密货币。[2018/3/8]
首先是Bob的抢跑交易：
(1000-X)\*(100+5)=100000,X=47.62
即，Bob用5ETH购得47.62个A
接下来是Alice的正常交易，注意此时流动池中A的数量变为952.38，ETH的数量变为105：
(952.38-X)\*(105+10)=100000,X=82.81
最后Bob卖出47.62个A的交易，此时流动性中A的数量为869.57，ETH的数量为115：
\*=100000，Y=5.97
通过这一次抢跑攻击，Bob净赚5.97-5=0.97个ETH，而Alice净亏90.9-82.81=8.09个A，Bob通过使Alice蒙受更大的滑点损失来获得自己的收益！
当然，实际的抢跑攻击会更复杂，攻击者需要进行更精密的计算，以求实现以下两个目标：
让用户的交易结果无限逼近用户自己设置的最大滑点，以求达到理论上的最大套利空间
在手续费竞争力和收益之间取得平衡，尽可能的在与其他机器人的竞争中获胜
我们用图表来更好的描述这一过程：
用户在A点，打算投入in_amount(user)个USDT购买ETH，这笔交易正常会把当前状态推向B，同时用户设置了最大滑点为B(max_slippage)；
抢跑机器人监测到这笔交易，先于用户交易之前，进行了一笔in_amount(robot)个USDT的买入交易，将当前状态推到A'；
用户的交易随后执行，达到其设置的最大滑点B(max_slippage)；
抢跑机器人把步骤2中买入的ETH卖出，状态达到C点，得到out_amount(robot)个USDT
抢跑机器人获得收益out_amount(robot)-in_amount(robot)-手续费
解决方案
既然我们已经看到了Front-Running的杀伤力，那我们有什么办法阻止抢跑攻击呢？
作为一般用户，应对Front-Running可以有以下几种手段：
设置较低的交易滑点，比如0.1%，这会让抢跑机器人缺少可盈利的空间。?缺点：滑点过低导致大额交易十分容易失败，且失败的交易仍然需要支付高昂手续费。
提高gas费用，这会增加机器人的攻击成本。缺点：这同样也增加了自己的交易成本。
可以看出，以上解决方案都是无奈之举，且有各种不足，幸运的是，有很多团队认识到了Front-Running的危害性，并提出了不少有建设性的解决方案。首先通过对捕猎全过程的分析，我们可以得出结论，要实现Front-Running，需要几个要素：
Transaction公开性：可以在Mempool中获取交易的详细信息
以太坊交易执行机制：可以通过gas竞争的方式抢先完成交易
AMM交易曲线机制：恒定乘积机制可以造成较大滑点
那么反制手段就是分别在这几个要素上做文章。
Transaction公开性
既然机器人是通过分析Mempool中的交易来决定是否发起攻击，那么我们将交易信息直接加密，让机器人看不到或者看不懂不就好了？
社区中就有人提议使用零知识证明技术zk-SNARKs来达成上述目标，即运用zk-SNARKs将每笔交易的信息都加密隐藏起来，让机器人无从下手。
不过，目前该方案还不够成熟，存在需要消耗更高Gas费用和可能被利用来进行阻塞攻击，导致系统化整体liveness的缺陷。
以太坊交易执行机制
当前的以太坊交易执行机制是通过Gas竞争来完成的，即谁出的Gas费高，矿工就优先打包谁的交易，那么我们如果绕过这种机制，把交易发给矿工让其直接打包，就杜绝了抢跑机器人在中途攻击的可能性
所以一种类似于Layer0的方案也得到了一些应用，如星火矿池的Taichi服务，用户可以直接在MetaMask中设置Taichi的以太坊节点，这样交易就直接在没有出现在Mempool的情况下被打包了，但劣势是被打包的时效有一定的不确定性。
另外，如ArcherSwap类似理念的解决方案，构建了交易者和矿工之间的桥梁，交易者可以通过打赏的形式让矿工直接打包自己的交易，这就避免了被Front-Running的可能。虽然有那么点交保护费来避免被攻击的感觉，但也实实在在的降低了交易者的成本，而且有着不收取交易失败费用的优势。
AMM算法优化
在AMM机制下，大额交易产生过大的价格滑点，是Front-Running的利润空间，如果有一种AMM机制可以减少大额交易对后续交易价格的影响，就可以有效防止Front-Running攻击。早在2018年，Vitalik在以太坊技术社区中提供了一个方案，当发生兑换交易时，交易池价格不会立刻调整成真实价格，而是在若干分钟内，缓慢的趋向真实价格，这就好像交易池凭空多出了很多流动性一样，因此我们将这种技术称之为VitrualBalance技术。这种新机制，可大大压缩套利者的利润空间，有效防御Front-Running攻击，同时还可以增加流动性做市商的收益，可谓一举多得，1inch的mooniswap就是这个方案的一个实现版本。
增加流动性
此外，还有种思路，就是尽可能的加大交易池中特定价格区间的流动性，流动性越大，滑点越小，当流动性大到一定程度的时候，抢跑机器人就丧失了盈利空间，Uniswap的V3版本的聚焦流动性特性，就是在这方面做出的努力。
展望未来
我们有理由相信，在各个团队坚持不懈的努力之下，随着各种解决方案的持续演进，以及新一代AMM、以太坊二层等技术的相继落地，很快我们就可以为用户提供一个更公平更安全的链上交易环境。
撰文：DeGate
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