Riepilogo Tecnico: Attacchi Sandwich nei Mempool Privati degli L2

Problema

Gli attacchi sandwich, una forma prevalente di Maximal Extractable Value (MEV) su Ethereum Layer 1 (L1), coinvolgono un avversario che inserisce una transazione di front-run prima del trade della vittima e una transazione di back-run immediatamente dopo per catturare il profitto derivante dall'impatto sul prezzo. Sebbene i rollup di Layer 2 (L2) utilizzino spesso mempool privati gestiti da sequencer centralizzati per mitigare tali attacchi, le prime evidenze empiriche suggeriscono che i pattern di sandwich persistano anche in questi ambienti.

Il problema centrale affrontato da questo articolo è la discrepanza tra l'aspettativa teorica di redditività del sandwich e la realtà pratica della sua esecuzione sugli L2. Nello specifico, gli autori indagano se la rimozione dei mempool pubblici e l'assenza di inclusione atomica garantita (tramite mercati dei builder) rendano gli attacchi sandwich non redditizi o semplicemente probabilistici, e se gli esistenti euristici di rilevamento stiano identificando correttamente attacchi reali o confondendoli con arbitraggi benigni.

Metodologia

Modellazione Teorica

Gli autori estendono i modelli MEV esistenti al contesto degli L2 con mempool privati:

1. Modello di Redditività: Derivano una strategia ottimale di dimensionamento dell'attacco sia per i Constant Product Market Maker (CPMM) che per i Concentrated Liquidity Market Maker (CLMM, ad esempio Uniswap v3).
   • Nella "regime di piccoli trade" (tipico degli L2), dimostrano che la dimensione ottimale del front-run ($V_f$) è approssimativamente la metà della dimensione del trade della vittima ($V_v$) all'interno di un singolo tick di liquidità.
   • Per i CLMM, identificano che gli attaccanti possono beneficiare spingendo i trade oltre i confini dei tick verso regioni a minore liquidità, creando salti di profitto discreti.
2. Modello di Fattibilità di Esecuzione: A differenza di L1, dove i mercati dei bundle garantiscono l'inclusione atomica, gli L2 si affidano all'ordinamento del sequencer. Gli autori modellano la probabilità di successo della co-inclusione ($p_{co-inc}$) come funzione di:
   • Vincoli di batching: La probabilità che le transazioni di front-run, vittima e back-run cadano nello stesso micro-batch.
   • Politiche del Sequencer: Differenziazione tra l'ordinamento First-Come-First-Served (FCFS) e il Priority Gas Auction (PGA).
   • Latenza: La varianza di rete che influenza i tempi di arrivo.
   • Il modello conclude che le probabilità di co-inclusione sugli L2 sono basse (0,05–0,20), rendendo l'esecuzione intrinsecamente probabilistica piuttosto che deterministica.

Analisi Empirica

Gli autori hanno condotto uno studio empirico su larga scala utilizzando dati a livello di transazione da cinque principali rollup (Arbitrum, Base, Optimism, Unichain, ZKsync) da gennaio a settembre 2025.

1. Raccolta Dati: Hanno estratto log di eventi di swap, tracce di transazioni e dati di liquidità dei pool.
2. Euristici Raffinati: Per evitare falsi positivi comuni nel rilevamento ingenuo (che spesso identifica erroneamente router condivisi come singoli attori), hanno implementato una metodologia di attribuzione rigorosa:
   • Pre-filtraggio: Esclusione delle transazioni di arbitraggio atomico.
   • Attribuzione dell'Attore: Distinzione tra transazioni instradate attraverso infrastrutture condivise (assegnando l'EOA di finanziamento come attore) e quelle che utilizzano contratti esecutori personalizzati.
   • Pattern Matching: Identificazione di triple $(f, v, b)$ dove le gambe di front e back condividono lo stesso ID attore, differiscono dalla vittima e soddisfano specifici vincoli di ordinamento e direzione.
3. Controlli di Coerenza Economica: Hanno valutato le triple candidate rispetto alle firme teoriche:
   • Scaling: La dimensione del front-run scala proporzionalmente alla vittima ($V_f \approx V_v/2$)?
   • Matching: Le dimensioni di front e back sono strettamente corrispondenti?
   • Redditività: Calcolo del profitto lordo, del profitto netto dopo lo slippage e del profitto netto dopo le commissioni gas.

Contributi Chiave

1. Misurazione Empirica: Questa è la prima misurazione sistematica dell'attività di sandwich sugli L2 utilizzando euristici di collegamento dell'attore rigorosi e analisi degli eventi di swap piuttosto che l'inferenza dei trasferimenti ERC20.
2. Estensione Teorica: Il documento fornisce un modello formale per il dimensionamento ottimale del sandwich nei CLMM e quantifica i vincoli di esecuzione imposti dai mempool privati, dimostrando che il sandwiching sugli L2 è probabilistico.
3. Analisi di Fattibilità: Stabilisce che l'assenza di garanzie di inclusione atomica limita significativamente il valore atteso degli attacchi sandwich, rendendoli spesso non redditizi anche quando si tenta un dimensionamento economicamente ottimale.

Risultati

1. Prevalenza e Falsi Positivi

• Alto Tasso di Falsi Positivi: Gli euristici ingenui sovrastimano enormemente l'attività di sandwich. In tutti i rollup studiati, oltre il 95% delle "triple sandwich" segnalate fallisce i controlli di coerenza economica.
• Mancanza di Correlazione: I veri sandwich richiedono che i trade di front/back scalino con la vittima. I dati mostrano correlazioni deboli tra le dimensioni dei trade della vittima e dell'attaccante (ad esempio, la correlazione vittima-front è bassa come 0,03 su Optimism) e un scarso matching tra le gambe di front e back (il rapporto mediano back/front devia significativamente da 1,0).
• Confusione con l'Arbitraggio: La maggior parte dei pattern rilevati è meglio spiegata dall'arbitraggio ciclico o da transazioni non correlate che coincidono nello stesso blocco piuttosto che da un coordinato targeting della vittima.

2. Redditività

• Rendimenti Netti Negativi: Il PnL netto mediano per i candidati sandwich è negativo su tutte le catene.
  • Esempio: Su Base, il PnL netto mediano è di -2,23 USD; su Arbitrum, è di -0,80 USD.
• Profitti Lordi Insignificanti: Anche prima di considerare gas e slippage, i profitti lordi mediani sono trascurabili (dell'ordine di 0,001 USD).
• Soglie: La modellazione teorica indica che per essere redditizio sugli L2, data la bassa probabilità di co-inclusione, i volumi di swap della vittima devono superare i 1,5k–3k. Tuttavia, i volumi mediani di swap della vittima osservati erano tipicamente tra 200 e 1.200 USD, scendendo al di sotto della soglia di redditività.

3. Comportamento dei Bot

• Bassa Efficienza: Gli indirizzi segnalati come attaccanti sandwich mostrano un'efficienza di sandwich estremamente bassa (la quota di sandwich nel loro volume totale di transazioni), spesso inferiore a $10^{-3}$.
• Attività Generalista: La maggior parte dei bot segnalati è impegnata in strategie più ampie di arbitraggio o market-making, con pattern simili al sandwich che sono sottoprodotti accidentali piuttosto che l'obiettivo primario.

Significato e Conclusioni

Il documento mette in discussione l'assunto prevalente secondo cui gli attacchi sandwich su Ethereum L1 si generalizzano agli ambienti L2. Gli autori concludono che:

1. Il Sandwiching è Raro e Non Redditizio: Sugli attuali L2 con mempool privati, gli attacchi sandwich sono ampiamente assenti, non redditizi e indistinguibili dai flussi di arbitraggio neutri.
2. Le Protezioni Strutturali sono Incidentali: La mancanza di sandwich non è dovuta a protezioni strutturali intrinseche contro l'MEV, ma piuttosto ai mempool privati, al sequencing centralizzato e alla prevalenza di swap di basso valore.
3. Raffinamento della Misurazione: Gli attuali metodi di rilevamento sovrastimano significativamente l'attività MEV. Una misurazione accurata richiede di distinguere tra veri attacchi mirati alla vittima e arbitraggi benigni, particolarmente nei contesti di mempool privati.
4. Implicazioni Politiche: Le politiche di sequencing e i meccanismi di difesa non dovrebbero semplicemente ereditare le assunzioni di L1. Man mano che gli ecosistemi evolvono verso mempool pubblici o aste di flusso d'ordine, la frontiera di fattibilità per il sandwiching potrebbe spostarsi, rendendo necessaria una rivalutazione dei rischi economici.

Lo studio suggerisce che, sebbene il quadro teorico per gli attacchi sandwich rimanga valido, i vincoli pratici di esecuzione delle odierne architetture rollup ne neutralizzano efficacementamente la redditività.