More to Extract: Discovering MEV by Token Contract Analysis

Ce papier présente une nouvelle approche pour découvrir la valeur extractible maximale liée aux tokens (tMEV) en analysant les contrats intelligents de tokens via un pipeline combinant l'outil d'analyse statique tSCAN et le chercheur tSEARCH, démontrant ainsi des opportunités de profit dix fois supérieures à celles exploitées actuellement sur Ethereum.

L'essentiel

Voici une explication simple et imagée de ce papier de recherche, conçue pour être comprise par tout le monde, même sans connaissances techniques en blockchain.

🕵️‍♂️ Le Titre : Chasser le "Super-Argent" caché dans les contrats de Tokens

Imaginez que la blockchain (comme Ethereum) est une immense place de marché numérique où des millions de personnes échangent des objets virtuels (des "tokens") chaque seconde.

Sur cette place, il existe des "chasseurs" (des robots ou des traders intelligents) qui essaient de repérer des opportunités pour gagner de l'argent en devançant les autres. C'est ce qu'on appelle le MEV (Maximal Extractable Value).

Jusqu'à présent, les chercheurs pensaient que ces chasseurs ne pouvaient trouver d'argent que dans les marchés (les échanges de tokens). Ce papier dit : "Attendez ! Il y a de l'argent caché ailleurs, directement dans les magasins qui fabriquent les tokens eux-mêmes."

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🏭 L'Analogie : Le Magasin de Bonbons et le Marché

Pour comprendre le problème, imaginons deux éléments :

1. Le Marché (Le Pool AMM) : C'est un stand où vous échangez des pommes contre des oranges. Le prix change selon l'offre et la demande. Si quelqu'un achète beaucoup de pommes, le prix des pommes monte. C'est un marché "sensible".
2. Le Magasin de Bonbons (Le Contrat de Token) : C'est l'usine qui fabrique les bonbons.
   • Le problème : Certains de ces magasins ont une fonction étrange appelée "Rebase". Imaginez un magasin où, soudainement, le patron crie : "Doublez le nombre de bonbons que tout le monde possède !"
   • Si vous avez 10 bonbons, vous en avez maintenant 20. Si le stand a 100 bonbons, il en a maintenant 200.
   • Le piège : Dans certains cas, le prix sur le marché (le stand) ne change pas quand le nombre de bonbons double. Le stand continue d'acheter et de vendre au même prix, même si tout le monde a soudainement deux fois plus de bonbons.

💡 La Découverte : Le Vol "Sandwich"

Les auteurs du papier ont découvert une nouvelle façon de voler de l'argent en profitant de cette différence entre le Magasin (qui change la quantité) et le Marché (qui ignore le changement).

Voici comment fonctionne l'attaque, étape par étape, comme un sandwich :

1. Le Pain du bas (Avant) : Le chasseur voit qu'un "Rebase" (le doublement des bonbons) va bientôt arriver. Il achète immédiatement des bonbons sur le marché au prix actuel.
2. La Garniture (Pendant) : Le "Rebase" se produit. Tout le monde voit ses bonbons doubler. Le chasseur a maintenant deux fois plus de bonbons, mais le prix sur le marché n'a pas bougé (c'est le secret !).
3. Le Pain du haut (Après) : Le chasseur vend immédiatement ses nouveaux bonbons sur le marché. Comme le prix n'a pas changé, il vend le double de bonbons pour le double d'argent, réalisant un profit énorme sans risque.

En résumé : Le chasseur a utilisé la magie du magasin (le token) pour créer de la richesse instantanée, sans que le marché ne s'en aperçoive.

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🛠️ Les Outils : Comment les chercheurs ont trouvé ça ?

Pour prouver que c'est possible et pour aider les chasseurs à trouver ces opportunités, ils ont créé deux outils :

1. tSCAN (Le Détective Statique) :

   • C'est un robot qui lit le code des contrats de tokens (les usines) sans les exécuter.
   • Il cherche des fonctions cachées comme le "Rebase" qui modifient la quantité de tokens de tout le monde d'un coup.
   • Analogie : C'est comme un inspecteur qui parcourt les plans d'une usine pour trouver des boutons rouges cachés qui pourraient changer la production.

2. tSEARCH (Le Chasseur Actif) :

   • Une fois que tSCAN a trouvé les usines suspectes, tSEARCH surveille la place de marché en temps réel.
   • Dès qu'il voit une transaction qui déclenche un "Rebase", il calcule instantanément : "Si j'achète maintenant et que je revends après, combien vais-je gagner ?"
   • Si le profit est là, il envoie sa transaction pour voler l'opportunité avant les autres.

📊 Les Résultats : C'est énorme !

Les chercheurs ont testé leur système sur la vraie blockchain d'Ethereum :

• Ils ont trouvé 5 434 tokens qui ont ce genre de fonction "magique".
• En utilisant leur outil, ils ont pu extraire 10 fois plus d'argent que ce que les chasseurs actuels gagnent déjà.
• Cela signifie qu'il y a une immense quantité d'argent "dormant" que personne ne voit encore, simplement parce qu'on ne regardait pas du bon côté (les usines au lieu des marchés).

⚠️ Pourquoi c'est important ?

Ce papier n'est pas juste une théorie. Il montre que :

1. Les marchés ne sont pas sûrs : Même si un marché semble stable, il peut être manipulé par des changements dans les tokens qu'il échange.
2. Il faut surveiller les usines : Pour sécuriser la finance décentralisée, il ne suffit pas de regarder les échanges, il faut aussi auditer comment les tokens sont créés et modifiés.

En conclusion : Les auteurs ont ouvert une nouvelle boîte de Pandore. Ils ont montré qu'en combinant des usines de tokens bizarres avec des marchés qui ne réagissent pas assez vite, on peut créer des machines à imprimer de l'argent. Leur but est d'informer le monde pour que ces failles soient corrigées et que le système devienne plus juste et plus sûr pour tout le monde.

Résumé technique

Titre : More to Extract: Discovering MEV by Token Contract Analysis

Auteurs : Jiaqi Chen, Yuzhe Tang, Yue Duan (Syracuse University, Singapore Management University)

1. Problématique

La recherche actuelle sur la Valeur Extractible Maximale (MEV) se concentre principalement sur deux axes :

1. L'analyse des contrats de la couche application (ex. : pools de DEX comme Uniswap).
2. L'analyse des contrats d'attaquants.

Cependant, ces approches négligent une source majeure de MEV : les contrats de jetons (Token Contracts) eux-mêmes, en particulier ceux qui implémentent des mécanismes de contrôle de l'offre non standard.

L'article identifie un nouveau type de MEV, appelé tMEV (Token MEV), qui émerge de la combinaison de :

• Fonctions de contrôle de l'offre de jetons (Token Supply Control - TSC) : Des fonctions non standard (comme le rebase d'AMPL) qui ajustent les soldes de tous les détenteurs de jetons simultanément.
• Échanges à prix insensibles (Price-Insensitive Exchanges - PITEX) : Des pools de liquidité ou des protocoles de prêt où le prix d'échange ne dépend pas du solde du pool (contrairement aux AMM classiques comme Uniswap V2).

Le problème central : Les outils existants (comme Nyx, Foray, DeFiTainter) échouent à détecter ces opportunités car ils ne modélisent pas les dépendances inter-couches (entre le contrat de jeton et le contrat d'application) qui ne se manifestent qu'à l'exécution (runtime), ou ils se limitent aux fonctions standard de transfert (ERC-20).

2. Méthodologie

Les auteurs proposent un pipeline complet de découverte de tMEV composé de deux outils principaux : tSCAN et tSEARCH.

A. tSCAN : Analyse Statique des Contrats de Jetons

tSCAN est un outil d'analyse statique conçu pour identifier les fonctions TSC dans les contrats de jetons.

• Définitions formelles :
  • TSC-1 (Changement d'offre) : Une transition d'état qui modifie l'offre totale de jetons.
  • TSC-2 (Mises à jour synchronisées multi-comptes) : Une transition qui met à jour les soldes de plusieurs comptes simultanément selon la même formule (ex. : nouveau_solde = ancien_solde * facteur).
• Fonctionnement :
  1. Construction d'un Graphique de Dépendance Système de Jetons (tSDG) : Il capture les dépendances de contrôle et de données intra et inter-procédurales.
  2. Découverte de chemins d'exécution (tPath) : L'algorithme remonte depuis la fonction balanceOf pour identifier les chemins de données qui relient les appels de fonctions (comme rebase) aux mises à jour des soldes.
  3. Génération de contraintes statiques : Identification des chemins réalisables qui modifient les soldes de multiples comptes.

B. Identification des Échanges à Prix Insensibles (PITEX)

Le système identifie les pools où le prix reste stable malgré les changements de solde du pool. Cela inclut :

• Les protocoles de prêt (Aave, Compound) où les taux sont fixes.
• Les pools Uniswap V3/V4 dans des ticks inactifs ou lors d'échanges spécifiques où le prix est déterminé par des réserves internes et non par le solde direct du contrat.

C. tSEARCH : Moteur de Recherche MEV

tSEARCH est un "searcher" (chasseur de MEV) qui utilise les sorties de tSCAN pour générer des transactions rentables.

• Phase Offline : Génération de contraintes statiques basées sur les modèles TMEV (ex. : sandwich autour d'un événement TSC).
• Phase Online :
  1. Surveillance du mempool pour détecter les transactions victimes (déclencheurs TSC).
  2. Concrétisation des contraintes : Les arguments symboliques sont remplacés par les données d'exécution réelles (états de la blockchain, soldes).
  3. Résolution : Utilisation du solveur Z3 pour trouver les séquences de transactions maximisant le profit.
  4. Sélection du modèle optimal : Comparaison de plusieurs modèles (Sandwich, Arbitrage) pour choisir le plus rentable.

3. Contributions Clés

1. Nouveau problème de recherche : Introduction du concept de tMEV, focalisé sur la composition de jetons non standard (TSC) et d'échanges à prix insensibles (PITEX), un domaine ignoré par la littérature précédente.
2. Nouvelle approche technique :
   • tSCAN : Premier outil capable de détecter automatiquement les fonctions de contrôle de l'offre non standard via l'analyse de graphes de dépendance.
   • tSEARCH : Un système de recherche capable de gérer des séquences de transactions complexes impliquant à la fois des contrats de jetons et des contrats d'application.
3. Modèles de TMEV : Définition formelle de nouveaux templates d'attaque, notamment le "Sandwich de Rebase" (D1+) où un attaquant profite d'un rebase en utilisant un pool à prix fixe, ce qui annule l'effet de dilution habituel.

4. Résultats Expérimentaux

Les auteurs ont évalué leur système sur des données réelles d'Ethereum Mainnet.

• Rentabilité : La simulation montre que tSEARCH extrait 10 fois plus de profit que l'activité MEV observée actuellement sur Ethereum pour les mêmes pools.
  • Gain estimé : 2,28 millions de dollars extraits de 7 030 pools déployés.
• Découverte de Jetons TSC : Sur 22 279 contrats de jetons collectés, 5 434 ont été identifiés comme des jetons TSC, révélant une grande diversité de mécanismes (déclencheurs explicites, implicites, etc.).
• Précision de tSCAN :
  • Taux de faux positifs : 1,8 % (1 sur 53).
  • Taux de faux négatifs : 0,40 % (1 sur 247).
• Limites des outils existants : L'évaluation a démontré que l'outil Nyx (outil de référence pour la détection de vulnérabilités MEV) échoue complètement à détecter le cas D1+ (profitable) car il ne peut pas analyser les dépendances inter-couches (jeton vs pool) qui se résolvent uniquement à l'exécution.

5. Signification et Impact

• Sécurité DeFi : Cette recherche révèle une vulnérabilité structurelle sous-estimée dans les protocoles DeFi. Les fournisseurs de liquidités dans des pools "à prix insensibles" combinés à des jetons à rebase sont exposés à des risques de pertes invisibles pour les outils actuels.
• Évolution du MEV : Elle démontre que le MEV ne se limite plus aux simples arbitrages de prix ou aux attaques par sandwich classiques, mais s'étend aux propriétés mathématiques des contrats de jetons eux-mêmes.
• Responsabilité : Les auteurs ont suivi une divulgation responsable auprès de la communauté Uniswap et n'ont pas publié de code d'exploitation, se concentrant sur la sensibilisation aux faiblesses structurelles pour améliorer la résilience des protocoles.

En conclusion, cet article élargit considérablement le périmètre de la recherche sur le MEV en prouvant que l'analyse approfondie des contrats de jetons, souvent négligée, est la clé pour découvrir des opportunités de profit massives et des risques de sécurité critiques.