If It Walks Like an Arbitrage: Protocol-Agnostic Detection with Decidable Structural Equivalence
यह शोध पत्र एक प्रोटोकॉल-अज्ञेय (protocol-agnostic), औपचारिक रूप से सत्यापित प्रणाली प्रस्तुत करता है जो संरचनात्मक चक्र पहचान (structural cycle detection) के माध्यम से आर्बिट्राज अवसरों का पता लगाने के लिए एथेरियम ट्रांजेक्शन ट्रेसेस के एक निर्णय योग्य कैनोनिकल रूप (decidable canonical form) का उपयोग करता है, जो प्रोटोकॉल-विशिष्ट पैटर्न पर निर्भर हुए बिना हजारों विशेष डिटेक्शन की पहचान करते हुए उत्पादन MEV प्लेटफॉर्म के साथ उच्च सहमति प्राप्त करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
एथेरियम ब्लॉकचेन पर, पैसा डिजिटल कॉन्ट्रैक्ट्स के एक जटिल जाल के माध्यम से चलता है। हर बार जब कोई उपयोगकर्ता लेनदेन (ट्रांजैक्शन) भेजता है, तो एक छिपा हुआ स्क्रिप्ट चलता है, जो अन्य प्रोग्रामों को कॉल करने वाली एक नेस्टेड श्रृंखला का अनुसरण करता है जो सैकड़ों चरणों तक चल सकती है। इस अदृश्य मशीनरी के भीतर, ऑटोमेटेड बॉट्स लगातार डिजिटल एक्सचेंजों के बीच कीमतों के सूक्ष्म अंतर को स्कैन करते रहते हैं। जब उन्हें एक अंतर मिलता है, तो वे कम में खरीदने और अधिक में बेचने के लिए व्यापार की एक तीव्र श्रृंखला निष्पादित करते हैं, जिससे बाजार के खुद को ठीक करने से पहले ही लाभ प्राप्त किया जा सके। यह गतिविधि, जिसे आर्बिट्राज (arbitrage) कहा जाता है, मैक्सिमल एक्सट्रैक्टेबल वैल्यू (Maximal Extractable Value) नामक एक विशाल उद्योग का इंजन है, जहाँ बॉट्स नेटवर्क से एक-एक पैसे का लाभ निकालने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। हालाँकि, क्योंकि ये बॉट्स हजारों अलग-अलग कॉन्ट्रैक्ट्स का उपयोग करते हैं और पैसे को स्थानांतरित करने के नए तरीके लगातार आविष्कार करते हैं, उन्हें पहचानना एक ऐसे बदलते हुए घास के ढेर में विशिष्ट सुई खोजने जैसा रहा है जो अपना आकार बदलता रहता है। मौजूदा उपकरण अक्सर ज्ञात एक्सचेंजों के विशिष्ट पैटर्न को याद रखने पर निर्भर करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे किसी भी नई या असामान्य चीज़ को मिस कर देते हैं।
फंक्टोरी (Functori) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन लेनदेन को देखने का एक नया तरीका विकसित किया है जो शामिल कॉन्ट्रैक्ट्स के नामों पर निर्भर नहीं करता है। विशिष्ट पैटर्न खोजने के बजाय, वे प्रत्येक लेनदेन को एक संरचनात्मक वस्तु (structural object) के रूप में देखते हैं जिसे एक एकल, अद्वितीय आकार में सरल बनाया जा सकता है। उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो लेनदेन के कच्चे रिकॉर्ड को लेता है और उसे चरण-दर-चरण फिर से लिखता है, कॉल पदानुक्रम (call hierarchy) के शोर को हटाते हुए, जब तक कि केवल धन का आवश्यक प्रवाह शेष न रह जाए। यह प्रक्रिया गारंटी देती है कि मूल लेनदेन कितना भी जटिल क्यों न हो, वह हर बार एक ही अंतिम आकार उत्पन्न करेगा। यदि दो अलग-अलग लेनदेन एक ही अंतिम आकार उत्पन्न करते हैं, तो वे संरचनात्मक रूप से समान हैं। यह सिस्टम को आर्बिट्राज को केवल एक ज्ञात पैटर्न को पहचानने के बजाय, यह देखकर पहचानने की अनुमति देता है कि क्या धन का प्रवाह एक बंद लूप में है जो उस मूल्य से अधिक के साथ शुरू और समाप्त होता है जो इसके पास शुरुआत में था। यह एक ऐसी विधि है जो इस बात पर काम करती है कि कौन से डिजिटल टोकन उपयोग किए जा रहे हैं या कौन से विशिष्ट एक्सचेंज शामिल हैं।
शोधकर्ताओं ने अपने सिस्टम का परीक्षण एथेरियम ब्लॉकचेन के 220,000 ब्लॉक्स पर किया, जिसमें 2025 के अंत में एक महीने की गतिविधि शामिल थी। उन्होंने अपने परिणामों की तुलना ईजनफी (Eigenphi), जो आर्बिट्राज का पता लगाने वाला एक अग्रणी वाणिज्यिक प्लेटफॉर्म है, और आर्बीनेट (ArbiNet), एक मशीन-लर्निंग क्लासिफायर के साथ की। नया सिस्टम पता लगाए गए लेनदेन में से 83.5% पर वाणिज्यिक प्लेटफॉर्म के साथ सहमत था, लेकिन इसने 60,199 पुष्ट आर्बिट्राज चक्र भी खोज निकाले जिन्हें वाणिज्यिक प्लेटफॉर्म मिस कर गया था। ये छूटे हुए डिटेक्शन अक्सर फ्लैश लोन या असामान्य रूटिंग वाले जटिल, बहु-चरणीय ट्रेड थे जो उन मानक पैटर्न में फिट नहीं होते थे जिन्हें वाणिज्यिक टूल को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। सिस्टम ने 245,497 ऐसे लेनदेन भी पहचाने जो आर्बिट्राज के प्रयास की तरह दिखते थे लेकिन लाभ कमाने में विफल रहे, अक्सर इसलिए क्योंकि वे लेनदेन की गति के लिए बोली में हार गए या बहुत अधिक शुल्क चुकाया। ये विफल प्रयास उन सिस्टमों के लिए अदृश्य हैं जो केवल सफल लाभ देखते हैं, लेकिन वे नेटवर्क पर होने वाली प्रतिस्पर्धा के वास्तविक पैमाने को प्रकट करते हैं।
यह कैसे काम करता है, इसे समझने के लिए कल्पना करें कि शोधकर्ता एक लेनदेन का प्रतिनिधित्व करने वाले धागे के उलझे हुए गोले को व्यवस्थित रूप से सुलझा रहे हैं। उन्हें इस बात की परवाह नहीं है कि धागा किस चीज से बना है या वह कहाँ से आया है; उन्हें केवल इस बात की परवाह है कि सिरे कैसे जुड़ते हैं। यदि धागा एक लूप बनाता है जहाँ सिरा वापस शुरुआत से जुड़ जाता है, और लूप में सामग्री का शुद्ध लाभ होता है, तो सिस्टम इसे आर्बिट्राज के रूप में चिह्नित करता है। यह दृष्टिकोण इतना मजबूत है कि समान सॉफ्टवेयर बाइनरी, बिना किसी बदलाव के, दो अन्य ब्लॉकचेन, आर्बिट्रम (Arbitrum) और बाइनेंस स्मार्ट चेन (Binance Smart Chain) पर चलने और वैध परिणाम देने में सक्षम थी। सिस्टम नियमों के एक सेट पर निर्भर करता है जो लेनदेन के पेड़ (transaction tree) को सरल बनाता है, समानांतर पथों को मिलाता है और हस्तांतरणों को एक साथ जोड़ता है जब तक कि संरचना या तो एक सरल चक्र में ढह न जाए या यह प्रकट न कर दे कि कोई चक्र मौजूद नहीं है। चूंकि नियम गणितीय रूप से सिद्ध हैं कि वे हमेशा समाप्त होंगे और हमेशा एक ही परिणाम देंगे, इसलिए डिटेक्शन संरचनात्मक रूप से सुदृढ़ (sound by construction) है।
अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि कई लेनदेन जिन्हें अन्य प्रणालियों द्वारा आर्बिट्राज के रूप में चिह्नित किया गया था, वास्तव में गलत सकारात्मक (false positives) थे। जब शोधकर्ताओं ने मैन्युअल रूप से उन 200 लेनदेन का निरीक्षण किया जिन्हें केवल वाणिज्यिक प्लेटफॉर्म ने ही चिह्नित किया था, तो उन्होंने पाया कि उनमें से 63.5% में धन के चक्रीय प्रवाह का कोई अस्तित्व ही नहीं था। ये सरल स्थानांतरण या यील्ड हार्वेस्टिंग ऑपरेशन थे जो केवल इसलिए आर्बिट्राज की तरह दिखे क्योंकि दूसरा सिस्टम संरचना के बजाय विशिष्ट इवेंट सिग्नेचर को देख रहा था। इसके विपरीत, नए सिस्टम ने वास्तविक आर्बिट्राज चक्र खोजे जिन्हें अन्य उपकरणों ने मिस कर दिया था क्योंकि वे जटिल रूटिंग कॉन्ट्रैक्ट्स के भीतर छिपे हुए थे। शोधकर्ताओं ने 500 लेनदेन का मैन्युअल रूप से सत्यापन किया और अपने पुष्ट स्तर (confirmed tier) में कोई गलत सकारात्मक नहीं पाया, जिसका अर्थ है कि उन्होंने जिस भी लेनदेन को सफल आर्बिट्राज के रूप में लेबल किया था, वह वास्तव में एक लाभदायक लूप था।
यह कार्य क्षेत्र को ज्ञात पैटर्न पर निर्भरता से हटाकर धन के प्रवाह की मौलिक समझ की ओर ले जाता है। प्रत्येक लेनदेन के लिए एक अद्वितीय, कैनोनिकल रूप को सिद्ध करके, शोधकर्ताओं ने एक आधार तैयार किया है जहाँ रणनीति परिवारों और बॉट व्यवहार के बारे में प्रश्नों का उत्तर गणितीय निश्चितता के साथ दिया जा सकता है। उन्होंने प्रदर्शित किया कि आर्बिट्राज केवल ज्ञात ट्रिक्स का संग्रह नहीं है, बल्कि फंड फ्लो का एक संरचनात्मक गुण है जिसे विशिष्ट प्रोटोकॉल को जाने बिना पता लगाया जा सकता है। सिस्टम की छिपी हुई रणनीतियों और विफल प्रयासों को उजागर करने की क्षमता यह सुझाव देती है कि ब्लॉकचेन पर स्वचालित ट्रेडिंग का वास्तविक वॉल्यूम पहले के मुकाबले काफी अधिक है, जो बॉट्स के एक विविध पारिस्थितिकी तंत्र द्वारा संचालित है जो उन तरीकों से काम करते हैं जिन्हें मानक पैटर्न-मैचिंग टूल नहीं देख सकते। ये निष्कर्ष फोरेंसिक विश्लेषण के लिए एक नया लेंस प्रदान करते हैं, जिससे जांचकर्ताओं को धन के सटीक पथ को ट्रैक करने और लाभ निष्कर्षण के यांत्रिकी को स्पष्टता के साथ समझने की अनुमति मिलती है जो पहले असंभव था।
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