Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu các khối xây dựng DeFi như AMM, nhóm thanh khoản, oracle và flash loan, đồng thời sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giải thích cơ chế và soạn thảo kịch bản
- Có thể phân biệt rằng hầu hết rủi ro DeFi là lỗ hổng logic kinh tế/kinh doanh, không phải lỗi mã và trí tuệ nhân tạo yếu trong lỗ hổng kinh tế ban đầu
- Có thể hiểu rằng an ninh kinh tế được chứng minh bằng mô phỏng chứ không phải bằng suy nghĩ và việc nghiện lời tiên tri là điểm mong manh nhất.
DeFi (Tài chính phi tập trung) là miền có giá trị cao nhất và bị tấn công nhiều nhất của Web3. Sàn giao dịch, giao thức cho vay, nhóm thanh khoản—tất cả đều chạy dưới dạng mã và tất cả đều chuyển hàng triệu đô la trong một môi trường thù địch. Trong phần này, chúng tôi sẽ sử dụng AI làm trợ lý phân tích giao thức; Chúng ta sẽ học cách hiểu tính thanh khoản, giá cả, MEV và các cuộc tấn công kinh tế cũng như AI hữu ích và không đầy đủ trong lĩnh vực bối cảnh này.
Các khối xây dựng cơ bản của DeFi
- AMM (Nhà tạo lập thị trường tự động): Một cơ chế trao đổi đặt giá theo công thức (ví dụ: x·y=k) thay vì khớp người mua và người bán.
- Nhóm thanh khoản: Một quỹ chung nơi người dùng gửi token và giao dịch diễn ra.
- Hình thức cho vay: Vay có tài sản thế chấp; Thanh lý xảy ra khi giá trị tài sản thế chấp giảm.
- Oracle: Nguồn dữ liệu đưa giá của thế giới bên ngoài vào giao thức — phần phụ thuộc quan trọng nhất và dễ vỡ nhất của DeFi.
- Khoản vay nhanh: Khoản vay được thực hiện không cần thế chấp trong một giao dịch và được hoàn trả trong cùng một giao dịch; Nó có cả công dụng hợp pháp và công cụ tấn công.
MEV và các cuộc tấn công kinh tế
MEV (Giá trị có thể trích xuất tối đa - giá trị được cơ quan có thẩm quyền trích xuất để đặt hàng/thêm/xóa giao dịch) là một loại rủi ro dành riêng cho DeFi. Các giao dịch đang chờ xử lý xuất hiện trong nhóm công khai (mempool); Khả năng hiển thị này mở ra cơ hội cho các cuộc tấn công sau:
- Chạy trước: Nhìn thấy một giao dịch có lợi nhuận và chèn giao dịch của chính mình vào trước giao dịch đó.
- Tấn công bánh sandwich: Thực hiện các giao dịch trước và sau khi nạn nhân mua hàng và thu lợi từ chênh lệch giá.
- Thao túng Oracle: Đánh lừa giao thức bằng cách thay đổi ngay lập tức giá của một nhóm, thường là bằng một khoản vay nhanh.
Những cuộc tấn công này phát sinh không phải từ "lỗi" của mã mà từ khả năng khai thác của thiết kế kinh tế. Đây là lúc AI gặp khó khăn nhất: AI giỏi quét mã kỹ thuật thường không thể phát hiện ra lỗ hổng kinh tế cụ thể theo giao thức.
Lưu ý: Phần lớn các lỗ hổng DeFi không phải là "lỗi mã" mà là lỗ hổng logic kinh tế/kinh doanh. Quá trình quét mã tiêu chuẩn của AI bỏ sót những điều này; Đây là lĩnh vực đòi hỏi chuyên môn, mô phỏng và mô hình hóa nhiều nhất của con người.
Vai trò của AI trong phân tích DeFi
1. Mô tả cơ chế. AI có khả năng giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản cách thức hoạt động của một giao thức phức tạp (ví dụ: AMM dựa trên đường cong). Điều này giúp nhập nhanh vào phân tích.
2. Tạo một kịch bản/phản giả thuyết. “Ở mức giá nào thì giao thức nợ này sẽ rơi vào khủng hoảng thanh lý?” AI tạo ra các bản thảo kịch bản với các câu hỏi như; chúng được kiểm tra bằng mô phỏng.
3. Nhắc nhở các kiểu tấn công đã biết. AI gợi lên mô hình của các cuộc tấn công DeFi trong quá khứ (thao túng oracle, tái xuất hiện, vòng xoáy thanh lý) giống như một danh sách kiểm tra.
4. Dự thảo phương án mô phỏng. AI có thể đưa ra kế hoạch để thử nghiệm những kịch bản nào; nhưng bản thân việc mô phỏng được thực hiện bằng công cụ (Foundry, Tenderly).
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Giao thức DeFi này có an toàn không?
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: Nhà phân tích giao thức DeFi. Kiểm tra cơ chế giao thức dưới đây. Hãy xem xét từng vectơ tấn công kinh tế sau đây: thao túng oracle (với khoản vay nhanh), sandwich/chạy trước, vòng xoáy thanh lý, hiệu ứng rút thanh khoản. Đối với mỗi vectơ: cách kích hoạt, điều kiện cần có, tác động có thể xảy ra. Đây là những giả thuyết được kiểm tra BẰNG MÔ PHỎNG; Đừng nói chắc chắn "an toàn/không an toàn". TẠO mã tấn công thực tế; Mô tả rủi ro chỉ nhằm mục đích phòng thủ.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Mô tả cơ chế:
Giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản, từng bước một, cơ chế định giá/thanh khoản của giao thức này: điều gì xảy ra khi người dùng thực hiện giao dịch, giá được xác định như thế nào, có những yếu tố phụ thuộc bên ngoài nào? Đánh dấu phần bạn chưa hiểu hoặc để trống.
2) Bề mặt tấn công kinh tế:
Lập bản đồ bề mặt tấn công kinh tế của giao thức này: những giả định nào có thể được khai thác trong oracle, thanh khoản, tài sản thế chấp, thanh lý, quản trị? Viết mỗi rủi ro kèm theo một điều kiện ("điều gì sẽ xảy ra nếu"). Trình bày nó như một giả thuyết để được xác nhận bằng mô phỏng.
3) Kịch bản căng thẳng:
Hãy xem xét các tình huống sau: nếu mã thông báo thế chấp giảm 50%, nếu giá oracle chênh lệch 30% trong giây lát, nếu 80% thanh khoản bị rút, giao thức sẽ như thế nào? Viết ra hiệu ứng dây chuyền của mỗi kịch bản. Không yêu cầu độ chính xác bằng số; Chỉ định rằng mô phỏng là cần thiết.
4) Khớp mẫu tấn công trong lịch sử:
Thiết kế của giao thức này có chịu các điều kiện tương tự với các kiểu tấn công DeFi đã biết không (ví dụ: oracle nguồn đơn, giá mở flash loan)? Chỉ ra những điểm tương đồng nhằm mục đích phòng thủ; Đừng thực hiện bước khai thác, nó sẽ chỉ tạo ra một điểm chú ý.
Ba trường hợp nhỏ (theo số lượng)
Trường hợp 1 - Rủi ro Oracle được phát hiện sớm. Một nhóm đang thiết kế một giao thức nợ mới. Trong phần giải thích về cơ chế, YZ đã đưa ra giả thuyết rằng “giá được lấy từ một nhóm duy nhất và có thể bị thao túng bằng các khoản vay nhanh”. Nhóm đã xác nhận điều này trong mô phỏng và chuyển sang TWAP + đa nguồn. Ước tính tổn thất đã tránh được: toàn bộ giá trị bị khóa của giao thức. Bài học: AI có giá trị trong việc gợi lên các mô hình đã biết.
Trường hợp 2 - AI đã bỏ sót lỗ hổng ban đầu. Trong một giao thức khác, lỗ hổng này là một lỗi kinh tế đặc biệt do sự tương tác của hai cơ chế (phần thưởng + thanh lý). AI tìm thấy từng cơ chế một cách “hoàn hảo”; Không thể nhìn thấy sự tương tác. Người lập mô hình và mô phỏng con người đã bị bắt. Bài học: mặc dù các thành phần đều đúng nhưng tính kinh tế của tổng thể lại là điểm mù của AI.
Trường hợp 3 - Kế hoạch mô phỏng tiết kiệm thời gian. Một nhà phân tích đã soạn thảo 15 kịch bản căng thẳng khác nhau vào AI thay vì lên kế hoạch thủ công; sau đó chạy nó tại Foundry. Kế hoạch giảm từ 1 ngày xuống còn 2 giờ; nhưng việc giải thích kết quả và quyết định là của con người. Bài học: Kế hoạch AI, biện pháp phương tiện, quyết định của con người.
Tính tất yếu của mô phỏng
Trong DeFi, tính bảo mật không được chứng minh bằng “suy nghĩ”; Nó được thử nghiệm bằng mô phỏng. Sự mạnh mẽ về mặt kinh tế của một giao thức có thể được hiểu bằng cách chạy các kịch bản về giá, thanh khoản và tấn công khác nhau về mặt số lượng. AI có thể lập kế hoạch và soạn thảo mã của các mô phỏng này; nhưng chính các công cụ và con người tạo ra và diễn giải kết quả. Tuyên bố "có thể bền" do AI đưa ra không phải là kết quả mô phỏng và không thể được trình bày như vậy.
Mẹo: Khi nhận được đánh giá rủi ro DeFi từ AI, bạn nên hỏi từng giả thuyết “tôi nên kiểm tra điều này bằng mô phỏng nào?” Hãy biến nó thành một câu hỏi. Tuyên bố bảo mật không thể kiểm tra không phải là sự đảm bảo trong DeFi.
Những lỗi thường gặp
- Quét thâm hụt kinh tế như một lỗi mã. Rủi ro DeFi chủ yếu nằm ở logic kinh doanh.
- Tin tưởng AI sẽ nói "an toàn" và bỏ qua quá trình mô phỏng. Kiểm tra là cần thiết.
- Xác thực từng thành phần một và bỏ qua tương tác. Nền kinh tế tổng thể là rất quan trọng.
- Tin tưởng Oracle từ một nguồn duy nhất. Thảm họa DeFi phổ biến nhất.
- Bỏ qua MEV/chạy trước. Quên thực tế của mempool công cộng.
- Tạo mã khai thác. Chỉ có phân tích phòng thủ là hợp pháp.
Tóm lại
- DeFi là một không gian có giá trị cao và thù địch; Rủi ro chủ yếu nằm ở logic kinh tế/kinh doanh.
- MEV, thao tác chạy trước, sandwich và oracle là các loại tấn công dành riêng cho DeFi.
- AI mạnh về giải thích cơ chế, soạn thảo kịch bản; Thâm hụt kinh tế ban đầu là yếu.
- An ninh kinh tế được chứng minh bằng sự mô phỏng chứ không phải bằng suy nghĩ; Kế hoạch AI, biện pháp phương tiện.
- Sự phụ thuộc của Oracle là điểm dễ bị tổn thương nhất của DeFi; yêu cầu nhiều tài nguyên và TWAP.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn AMM hoặc giao thức cho vay (có tài liệu rõ ràng). Áp dụng lời nhắc "mô tả cơ chế" và "bề mặt tấn công kinh tế" cho AI. Đối với mọi giả thuyết rủi ro mà AI tạo ra, “tôi sẽ kiểm tra giả thuyết này bằng mô phỏng nào?” Trả lời câu hỏi. Sau đó, tìm báo cáo kiểm toán thực tế của giao thức đó và so sánh kết quả thực tế với các rủi ro được AI gắn cờ: AI đã nắm bắt được điều gì, đã bỏ sót điều gì?
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã thảo luận về rủi ro ở hai khía cạnh: mã + kinh tế.
- [ ] Tôi đã đánh giá MEV/chạy trước.
- [ ] Tôi cũng đã kiểm tra sự phụ thuộc của Oracle.
- [ ] Tôi đặt câu hỏi về sự tương tác của các thành phần (toàn bộ nền kinh tế).
- [ ] Tôi đã kết nối từng giả thuyết với một kế hoạch mô phỏng.
- [ ] Tôi đã thay thế "an toàn" của AI bằng mô phỏng.
- [ ] Tôi chỉ phân tích với mục đích phòng thủ.