If It Walks Like an Arbitrage: Protocol-Agnostic Detection with Decidable Structural Equivalence
Questo articolo presenta un sistema agnostico rispetto al protocollo e formalmente verificato che utilizza una forma canonica decidibile delle tracce delle transazioni di Ethereum per rilevare opportunità di arbitraggio tramite la rilevazione di cicli strutturali, ottenendo un alto grado di accordo con le piattaforme MEV di produzione pur identificando migliaia di rilevazioni esclusive senza fare affidamento su pattern specifici del protocollo.
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Sulla blockchain di Ethereum, il denaro si muove attraverso una complessa rete di contratti digitali. Ogni volta che un utente invia una transazione, viene eseguito uno script nascosto, che chiama altri programmi in una sequenza nidificata che può durare centinaia di passaggi. All'interno di questo ingranaggio invisibile, bot automatizzati scansionano costantemente le differenze di prezzo minime tra gli exchange digitali. Quando ne trovano una, eseguono una rapida serie di scambi per comprare a basso prezzo e vendere ad alto prezzo, catturando il profitto prima che il mercato si corregga da sé. Questa attività, nota come arbitraggio, è il motore dietro un massiccio settore chiamato Maximal Extractable Value (MEV), dove i bot competono per spremere ogni possibile centesimo di profitto dalla rete. Tuttavia, poiché questi bot utilizzano migliaia di contratti diversi e inventano costantemente nuovi modi per spostare denaro, individuarli è stato come cercare un ago specifico in un pagliaio che continua a cambiare forma. Gli strumenti esistenti spesso si basano sulla memorizzazione dei pattern specifici di exchange noti, il che significa che perdono qualsiasi cosa di nuovo o insolito.
Un team di ricercatori di Functori ha sviluppato un nuovo modo per vedere queste transazioni che non dipende dal conoscere i nomi dei contratti coinvolti. Invece di cercare pattern specifici, trattano ogni transazione come un oggetto strutturale che può essere semplificato in un'unica forma unica. Hanno costruito un sistema che prende il record grezzo di una transazione e la riscrive, passo dopo passo, eliminando il rumore della gerarchia delle chiamate finché non rimane solo l'essenziale flusso di fondi. Questo processo garantisce di produrre la stessa forma finale ogni volta, indipendentemente da quanto fosse complessa la transazione originale. Se due transazioni diverse producono la stessa forma finale, sono strutturalmente identiche. Ciò consente al sistema di identificare l'arbitraggio non riconoscendo un pattern noto, ma vedendo se i flussi di denaro formano un ciclo chiuso che parte e finisce con più valore di quanto ne avesse all'inizio. È un metodo che funziona indipendentemente dai token digitali utilizzati o dagli exchange specifici coinvolti.
I ricercatori hanno testato questo sistema su 220.000 blocchi della blockchain di Ethereum, coprendo un mese di attività nella fine del 2025. Hanno confrontato i loro risultati con Eigenphi, una piattaforma commerciale leader nel rilevamento dell'arbitraggio, e ArbiNet, un classificatore basato sul machine learning. Il nuovo sistema concordava con la piattaforma commerciale sull'83,5% delle transazioni rilevate, ma ha anche trovato 60.199 cicli di arbitraggio confermati che la piattaforma commerciale aveva mancato. Queste rilevazioni mancanti erano spesso scambi complessi a più fasi che coinvolgevano flash loan o percorsi insoliti che non rientravano nei pattern standard che lo strumento commerciale era stato addestrato a riconoscere. Il sistema ha inoltre identificato 245.497 transazioni che sembravano tentativi di arbitraggio ma che non hanno prodotto profitto, spesso perché i bot hanno perso una battaglia di offerte per la velocità della transazione o hanno pagato troppe commissioni. Questi tentativi falliti sono invisibili ai sistemi che guardano solo ai profitti riusciti, ma rivelano la vera entità della competizione che avviene sulla rete.
Per capire come funziona, immaginate i ricercatori che prendono una pallina di spago aggrovigliata che rappresenta una transazione e la sbrogliano sistematicamente. Non gli importa di cosa sia fatto lo spago o da dove provenga; gli interessa solo come si connettono le estremità. Se lo spago forma un anello in cui l'estremità si riconnette all'inizio, e l'anello contiene un guadagno netto di materiale, il sistema lo segnala come arbitraggio. Questo approccio è così robusto che lo stesso binario software, senza alcuna modifica, è stato in grado di girare su altre due blockchain, Arbitrum e Binance Smart Chain, producendo risultati validi. Il sistema si basa su un insieme di 15 regole che semplificano l'albero della transazione, fondendo i percorsi paralleli e concatenando i trasferimenti finché la struttura non collassa in un ciclo semplice o rivela che non esiste alcun ciclo. Poiché le regole sono matematicamente provate per terminare sempre e produrre sempre lo stesso risultato, il rilevamento è corretto per costruzione.
Lo studio ha anche rivelato che molte transazioni segnalate come arbitraggio da altri sistemi erano in realtà falsi positivi. Quando i ricercatori hanno ispezionato manualmente 200 transazioni che solo la piattaforma commerciale aveva segnalato, hanno scoperto che il 63,5% di esse non conteneva affatto un flusso ciclico di fondi. Si trattava di semplici trasferimenti o operazioni di rendimento (yield harvesting) che sembravano arbitraggio solo perché l'altro sistema cercava specifiche firme di eventi piuttosto che la struttura sottostante. Al contrario, il nuovo sistema ha trovato cicli di arbitraggio genuini che altri strumenti avevano mancato perché erano nascosti all'interno di complessi contratti di routing. I ricercatori hanno verificato manualmente 500 transazioni e non hanno trovato falsi positivi nel loro livello confermato, il che significa che ogni transazione che hanno etichettato come un arbitraggio riuscito era effettivamente un ciclo profittevole.
Questo lavoro sposta il campo dalla dipendenza da pattern memorizzati a una comprensione fondamentale del flusso di valore. Dimostrando che ogni transazione ha una forma canonica unica, i ricercatori hanno creato una base in cui domande sulle famiglie di strategie e sul comportamento dei bot possono essere soddisfatte con certezza matematica. Hanno dimostrato che l'arbitraggio non è solo una collezione di trucchi noti, ma una proprietà strutturale dei flussi di fondi che può essere rilevata senza conoscere i protocolli specifici coinvolti. La capacità del sistema di scoprire strategie nascoste e tentativi falliti suggerisce che il vero volume di trading automatizzato sulla blockchain è significativamente più alto di quanto precedentemente misurato, guidato da un ecosistema diversificato di bot che operano in modi che gli strumenti standard di pattern-matching non possono vedere. Le scoperte offrono una nuova lente per l'analisi forense, consentendo agli investigatori di tracciare l'esatto percorso dei fondi e comprendere la meccanica dell'estrazione del profitto con un livello di chiarezza precedentemente impossibile.
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