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。
1inch：分配给解析器激励计划的1000万枚INCH已启动发放:1月26日消息，DEX聚合器1inch Network表示，此前分配给解析器激励计划的1000万枚INCH Token已启动发放，旨在激励更多1INCH利益相关者将其UnicornPower委托给解析器，同时补偿解析器为满足用户的Fusion订单而支付的Gas费用。
据悉，每个解析器收到的Token数量将取决于其网络份额，预计每周将分发25万枚1INCHToken。此前消息，去年12月，1inch宣布推出1inch Resolver激励计划，旨在为补偿解析器为满足用户的Fusion订单而支付的Gas费用。该计划于2022年12月24日启动，总计将发放1000万枚1INCH Token。[2023/1/26 11:30:44]
接下来，我们重点对三明治攻击进行分析。
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：
Cobo区块链安全团队公开0xDAO潜在盗币漏洞发现过程及技术细节解析:4月2日消息，0xDAO v2原计划上线前的几个小时，Cobo区块链安全团队启动对该项目的DaaS投前例行安全评估工作，随后在github开源的项目代码中发现了一个严重的安全漏洞。经评估，如果 0xDAO v2此时继续上线，该漏洞预计会造成数亿美金的资产损失。Cobo区块链安全团队立即启动应急预案，快速通过多个渠道联系到0xDAO项目方，提交该漏洞的完整攻击流程，紧急叫停了项目上线，随后协助0xDAO项目方对该漏洞进行了修复。
日前，0xDAO官方发布推文向Cobo区块链安全团队表示了感谢，并且表示会按照严重漏洞级别给予Cobo区块链安全团队漏洞赏金奖励。[2022/4/2 14:00:31]
用户首先发起一笔正常交易，用237000.705USDC买入DG，设置GasPrice为40.5Gwei；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。
马斯克：订阅了推特Blue的用户所看到的广告数量将减半:金色财经报道，特斯拉CEO马斯克表示，推特Blue的订阅费用为每个月8美元；订阅费用已经根据不同国家的购买力进行了调整；推特Blue的服务将包含回复、提及、搜索功能的优先使用，还将包括发布长视频、音频的功能；订阅了该服务的用户所看到的广告数量将减半。[2022/11/2 12:06:53]
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。
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%
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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。
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
动态 | EOSCanada 解析 B1 源代码解释相关期权兑现计划:据 IMEOS 报道，EOSCanada 发布文章解析 B1 源代码，以解释相关期权兑现计划。文中经过源代码分析得出结论，截至2019年1月1日，Block.one 可以赎回共计5879120个代币。分析结果认为，如果 Block.one 想要以小于其全部权重的票数进行投票，则他们必须赎回当前最大数量的代币。然后，他们必须将这些代币转移到一个单独的帐户，抵押，然后投票。截至撰写该文时（2019年3月中旬），这笔金额约为785万美元。因此，虽然 Block.one 以外的任何人都不知道他们投票的想法或他们想要用他们的代币做什么，但我们现在都能理解实际存在的限制。[2019/3/21]
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。
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