The Anonymity Gap: Understanding Real Privacy in Shielded UTXO-based Protocols for DeFi
Este artículo introduce un marco de análisis unificado y no heurístico para cuantificar la privacidad en el mundo real en protocolos DeFi blindados basados en UTXO, revelando, mediante una evaluación de los despliegues de Railgun e Hinkal, que las restricciones de tokens públicos y las transiciones de estado históricas reducen significamente los tamaños de los conjuntos de anonimato, dejando a menudo muchas transacciones con una privacidad mínima o nula.
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En el mundo digital de las finanzas, ha existido durante mucho tiempo una paradoja: para utilizar un libro de contabilidad público que registra cada transacción, los usuarios deben encontrar una forma de ocultar sus movimientos. Durante años, la herramienta principal para esto fue el "mixer" (mezclador), un servicio digital que agrupaba los fondos de muchas personas, los mezclaba y permitía retirarlos de una manera que dificultaba saber quién aportó qué. Sin embargo, ha surgido una nueva generación de herramientas de privacidad que funciona de manera diferente. En lugar de simplemente mezclar depósitos y retiros, estos sistemas permiten que el dinero se mueva, se divida y se combine mientras permanece oculto dentro de un estado privado y seguro. Piense en ello no como una sola habitación donde todos se mezclan, sino como una vasta e invisible red de túneles donde los fondos pueden viajar, cambiar de manos y recombinarse antes de emerger finalmente de nuevo a la vista pública. La pregunta tanto para investigadores como para usuarios es si este nuevo sistema, más complejo, ofrece realmente una mejor privacidad, o si las mismas reglas que lo hacen funcionar también dejan tras de sí un rastro de pistas que pueden ser seguidas.
Un equipo de investigadores de instituciones que incluyen el University College London y la Universidad Tecnológica de Nanyang se propuso responder a esta pregunta examinando la historia real de estos protocolos de privacidad avanzados. Se centraron en dos sistemas importantes, Railgun y Hinkal, que operan a través de varias redes de blockchain diferentes. A diferencia de estudios anteriores que dependían de suponer comportamientos de los usuarios o buscar patrones en cómo la gente gasta dinero, este equipo construyó un método riguroso que observaba únicamente las reglas públicas y los datos visibles en la blockchain. Querían saber: si se toma una transacción donde el dinero sale del estado oculto y reingresa al mundo público, ¿cuántos puntos de partida posibles podría haber tenido ese dinero? Al rastrear el camino hacia atrás a través de la historia del sistema sin hacer suposiciones sobre quiénes son los usuarios, pudieron medir exactamente cuánto reduce el propio diseño del sistema el círculo de anonimato.
Los investigadores construyeron un mapa detallado de cómo funcionan estos sistemas, desglosando el proceso en tres capas. La primera capa involucra las notas, o tokens digitales, que representan el dinero oculto. La segunda capa involucra las pruebas criptográficas que verifican las transcciones sin revelar los detalles. La tercera capa es la transacción en sí, donde el dinero vuelve a ser visible. Desarrollaron un método para rastrear hacia atrás la historia de un retiro específico, aplicando una serie de filtros basados en la información pública disponible. Estos filtros incluyen verificar a qué árbol digital pertenece el dinero, verificar el momento en que ocurrió la transacción, asegurar que el tipo de activo coincida y confirmar que los montos sumen correctamente. Al aplicar estos filtros uno por uno, pudieron eliminar orígenes imposibles y reducir la lista de posibles direcciones de origen.
Cuando aplicaron este método a la historia completa en cadena de cuatro implementaciones de Railgun y cinco pools de Hinkal, los resultados revelaron una brecha significativa entre la privacidad teórica del sistema y la realidad de lo que se puede deducir. En promedio, el número de posibles direcciones de origen para una transacción disminuyó entre un 40% y un 59% en comparación con el número total de direcciones que eran teóricamente posibles en ese momento. En algunos casos, la reducción fue incluso más dramática. El estudio analizó 186,356 transacciones de gasto de desprotección (unshielding spend) donde el dinero fue retirado del estado oculto. Entre estas, 3,679 transacciones terminaron con un conjunto de anonimato de diez o menos direcciones posibles, incluyendo 1,228 singleton (direcciones únicas). Esto significa que, para un número significativo de usuarios, las reglas públicas del protocolo fueron suficientes para reducir los orígenes posibles a una sola dirección, sin necesidad de ninguna información externa o de suposiciones sobre el comportamiento.
El estudio identificó razones específicas por las cuales ocurre este estrechamiento. Un factor importante es el tipo de activo que se está utilizando. Cuando una transacción involucra un token específico, las reglas del sistema a menudo eliminan todos los demás tokens de la lista de posibilidades, reduciendo drásticamente el grupo de candidatos. Otro factor es la estructura de la transacción en sí. Si una transacción libera dinero al público mientras también crea nuevas notas ocultas, las restricciones matemáticas requeridas para equilibrar la ecuación pueden descartar muchas historias potenciales. Los investigadores también encontraron que la historia del pool importa; en sistemas donde el pool se divide en diferentes "árboles" o secciones, una transacción en una sección no puede extraer de la historia de otra, lo que efectivamente corta a la mitad el pool disponible de anonimato. Además, la profundidad de la historia de la transacción juega un papel: cuanto más atrás haya viajado el dinero a través de la red oculta, más puntos de partida potenciales acumula, lo que a veces puede debilitar la protección de la privacidad si el camino es demasiado complejo.
Los investigadores enfatizaron que sus hallazgos se basan estrictamente en las restricciones públicas de los protocolos, no en ningún intento de identificar individuos específicos o vincular direcciones con identidades del mundo real. No utilizaron heurísticas ni conjeturas sobre el comportamiento del usuario. En su lugar, trataron el sistema como un rompecabezas matemático donde las únicas pistas son las reglas escritas en el código y los datos registrados en el libro de contabilidad público. Este enfoque proporciona una base para comprender los límites inherentes de la privacidad de estos sistemas. El estudio muestra que, si bien estos protocolos ofrecen una forma poderosa de mantener la privacidad de los movimientos financieros, los mismos mecanismos que permiten transferencias ocultas complejas también crean un conjunto de restricciones públicas que pueden reducir significamente el número de orígenes posibles para una transacción.
Para los usuarios, las implicaciones son claras: la privacidad de una transacción depende en gran medida del activo específico que se esté utilizando, el momento del retiro y la estructura de la transacción en sí. Usar un activo común en un pool grande y activo podría ofrecer una mejor protección que usar un activo raro en un pool más pequeño. Para los diseñadores de estos sistemas, los resultados sugieren que preservar la continuidad del estado oculto a través de las actualizaciones y evitar divisiones innecesarias en la historia del pool podría ayudar a mantener un anonimato más fuerte. El estudio concluye que, si bien estos protocolos blindados representan una evolución importante en la tecnología de privacidad, no son inmunes al análisis. La naturaleza pública de la blockchain significa que las reglas del juego siempre son visibles, y un examen cuidadoso de esas reglas puede revelar el alcance real del anonimato proporcionado.
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