Reveal, Correct, Then Pay: Encrypted Mempools and Perpetual Funding Security

Sintesi Tecnica: Rivelare, Correggere, poi Pagare

Definizione del Problema
I mempool criptati sono progettati per mitigare il Valore Estraibile Massimale (MEV) nascondendo il contenuto delle transazioni fino a quando l'ordine di esecuzione non è fissato, prevenendo così attacchi di front-running e sandwich che dipendono dall'osservazione delle transazioni delle vittime. Tuttavia, questo documento identifica una vulnerabilità distinta nella manipolazione dello stato auto-generata, specificamente nel contesto del funding dei futures perpetui. In questi attacchi, l'avversario redige la transazione che distorce lo stato (ad esempio, il segnale di funding) e detiene simultaneamente un credito a valle (ricevendo il notovale) il cui payoff aumenta con tale distorsione.

Il problema centrale non è la latenza crittografica ma la latenza di reazione economica. In un design "commit-then-reveal" (impegno-poi-rivelazione), una volta che un batch è impegnato, nessuna nuova transazione può essere ammessa in quel batch. Anche se la decrittazione è istantanea, una transazione correttiva adattiva (ad esempio, un arbitrante che ripristina un prezzo) non può eseguire all'interno dello stesso batch impegnato perché dipende dal testo in chiaro rivelato. Ciò crea un gap di reazione discreto ($\delta$) in cui la distorsione persiste senza correzione. Inoltre, la crittografia può sopprimere la capitalizzazione del funding prevedibile nei prezzi di ingresso, permettendo agli attaccanti di entrare in posizioni riceventi a costi inferiori prima che la distorsione sia pienamente scontata nel prezzo.

Metodologia
Il documento costruisce un modello economico micro-fondato analizzando l'interazione tra le regole di ordinamento del protocollo e i meccanismi di correzione del mercato.

1. Modello del Protocollo: Gli autori definiscono una sequenza "Commit, Reveal, Execute, React" (Impegno, Rivelazione, Esecuzione, Reazione). Formalizzano la Barriera di Ordinamento (Lemma 1), dimostrando che, senza l'ammissione post-rivelazione o programmi contingenti pre-impegnati, le correzioni adattive calcolate dopo la rivelazione non possono essere eseguite nel batch impegnato.
2. Dinamiche di Correzione: Il settore della correzione è modellato come un insieme di arbitranti con arrivi di opportunità distribuiti secondo una legge di Poisson, impatto sul prezzo locale ($\ell$) e costi di inventario ($k_i$). Gli autori derivano due tassi di correzione:
   • $\rho_c$: il tasso di correzione durante la fase chiusa (limitato ai meccanismi pre-impegnati o nativi).
   • $\rho_p$: il tasso di correzione dopo il gap di reazione (inclusi gli ordinari cercatori adattivi).
     Il modello stabilisce che $\rho_p \geq \rho_c$, con una stretta disuguaglianza ogni volta che esiste una capacità adattiva ordinaria.
3. Distorsione e Payoff: La distorsione attesa in una finestra di funding è calcolata come funzione del gap di reazione $\delta$, dei tassi $\rho_c$ e $\rho_p$, e della lunghezza della finestra $W$. Ciò produce un fattore di risposta $g(\delta; \rho_c, \rho_p, W)$, che amplifica il valore dell'attacco.
4. Struttura a Due Ledger: Il modello separa il Ledger del Segnale (il tasso di funding) dal Ledger della Base Imponibile (il notovale ricevente). Analizza come la visibilità influenzi la capitalizzazione del funding prevedibile nei prezzi di ingresso tramite un coefficiente $\zeta$.
5. Indice di Sicurezza: Viene derivato un indice di sicurezza locale $\Gamma$ per determinare se un attacco è scalabile. Il documento confronta il valore atteso degli attacchi sotto regimi pubblici ($pub$) ed criptati ($enc$).

Contributi Chiave

1. La Barriera di Ordinamento: Il documento isola una proprietà causale dei design commit-then-reveal dove l'impossibilità di ammettere transazioni post-rivelazione crea un gap di reazione economica discreto, indipendente dalla velocità di decrittazione.
2. Manipolazione del Gap di Reazione: Gli autori derivano il valore atteso esatto di un attacco di distorsione "one-shot". Dimostrano che il fattore di risposta $g$ è strettamente crescente rispetto al gap di reazione $\delta$ ogni volta che $\rho_p > \rho_c$. Di conseguenza, la crittografia può aumentare la redditività dell'attacco se l'attaccante mantiene una capacità di targeting sufficiente ($m$) e se il guadagno nella persistenza della distorsione supera la perdita di informazione.
3. Moltiplicatore di Privacy del Two-Ledger: Il documento introduce una decomposizione degli effetti della crittografia in tre componenti:
   • Cecità dell'Attaccante: Perdita della capacità di targeting ($m$).
   • Schermatura della Correzione: L'aumento della persistenza della distorsione dovuto al gap di reazione ($g$).
   • Schermatura della Capitalizzazione: La riduzione della capitalizzazione del prezzo di ingresso dovuta all'ingresso nascosto ($\zeta$).
     L'indice di sicurezza $\Gamma$ combina questi elementi, mostrando che la crittografia può essere dannosa se gli effetti di schermatura dominano l'effetto di cecità.
4. Regola di Funding Consapevole della Decrittazione: Il documento propone una specifica sequenza di protocollo: Reveal, Correct, Measure, Then Pay (Rivelare, Correggere, Misurare, poi Pagare). Ciò comporta l'inserimento di un buffer di reazione pubblico dopo la rivelazione ma prima che il segnale di funding venga misurato e le posizioni siano finalizzate.

Risultati

• Amplificazione del Valore dell'Attacco: Per gli attacchi auto-generati, la crittografia può aumentare il valore atteso della manipolazione. Nello specifico, se l'attaccante mantiene più di una frazione critica della sua capacità di targeting pubblico ($m_{enc}/m_{pub}$), l'aumento del fattore di risposta $g$ (dovuto al gap di rezione) e la riduzione dei costi di capitalizzazione possono superare la perdita di informazione.
• Soglie: Il documento deriva soglie esplicite. Ad esempio, in uno scenario senza correzione nella fase chiusa e con un gap di reazione pari al 10% della finestra di funding, il valore dell'attacco può aumentare di un fattore di ~3,24 se la capacità di targeting rimane invariata. La crittografia rimane dannosa se l'attaccante mantiene >56% della sua capacità di targeting pubblico in questo caso specifico.
• Canale di Capitalizzazione: Il canale della "base imponibile" si rivela un potente amplificatore. Se la visibilità pubblica causa l'80% del funding prevedibile di essere scontato nei prezzi di ingresso, ma la crittografia riduce questo valore allo 0%, la soglia affinché la crittografia sia dannosa scende significativamente (ad esempio, a ~11% di ritenzione del targeting).
• Inefficacia della Sola Decrittazione Rapida: I risultati dimostrano che ridurre la latenza crittografica (tempo di decrittazione) è necessario ma non sufficiente. Se il protocollo chiude l'ammissione prima della rivelazione, la barriera di ordinamento permane e il gap di reazione economica persiste.

Significato e Rivendicazioni
Il documento sostiene che i mempool criptati non riducono universalmente la manipolazione economica. Sebbene proteggano efficacementamente contro il MEV dipendente dalla vittima, possono involontariamente facilitare la manipolazione dello stato auto-generata, schermando le forze correttive del mercato e la capitalizzazione del prezzo di ingresso.

Gli autori sostengono che la sicurezza dei trasferimenti dipendenti dallo stato (come il funding dei perpetui) dipende dalla capacità dell'applicazione di adattarsi alla tabella di marcia informativa creata dalla crittografia. Concludono che la privacy delle transazioni e l'integrità del mercato sono compatibili solo quando l'applicazione è progettata per lo specifico schema informativo creato dalla crittografia. La soluzione proposta non è abbandonare la crittografia, ma comporla con meccanismi a livello di applicazione che permettano la correzione e la capitalizzazione dopo la rivelazione ma prima del pagamento, chiudendo efficacementamente il gap di reazione e ripristinando l'efficienza del mercato.