The Anonymity Gap: Understanding Real Privacy in Shielded UTXO-based Protocols for DeFi
Questo articolo introduce un framework di analisi unificato e non euristico per quantificare la privacy reale nei protocolli DeFi basati su UTXO protetti, rivelando, attraverso una valutazione dei deployment di Railgun e Hinkal, che i vincoli dei token pubblici e le transizioni di stato storiche riducono significativamente le dimensioni dell'insieme di anonimato, lasciando spesso molte transazioni con una privacy minima o nulla.
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Nel mondo digitale della finanza, esiste da tempo un paradosso: per utilizzare un registro pubblico che registra ogni transazione, gli utenti devono trovare un modo per nascondere i propri movimenti. Per anni, lo strumento principale è stato il "mixer", un servizio digitale che raggruppava i fondi di molte persone, li rimescolava e permetteva di prelevarli in un modo che rendeva difficile capire chi avesse versato cosa. Tuttavia, una nuova generazione di strumenti di privacy è emersa operando in modo diverso. Invece di limitarsi a mescolare depositi e prelievi, questi sistemi permettono al denaro di muoversi, dividersi e fondersi rimanendo nascosto all'interno di uno stato privato e sicuro. Pensatelo non come una singola stanza dove tutti si mescolano, ma come una vasta rete invisibile di tunnel dove i fondi possono viaggiare, cambiare mani e ricombinarsi prima di emergere finalmente nella vista pubblica. La domanda per ricercatori e utenti è se questo nuovo sistema, più complesso, offra effettivamente una migliore privacy o se le stesse regole che lo rendono funzionante lascino dietro di sé una scia di indizi da seguire.
Un team di ricercatori provenienti da istituzioni tra cui l'University College London e la Nanyang Technological University si è posto l'obiettivo di rispondere a questa domanda esaminando la storia reale di questi protocolli avanzati di privacy. Si sono concentrati su due sistemi principali, Railgun e Hinkal, che operano attraverso diverse reti blockchain. A differenza di studi precedenti che si basavano su supposizioni sui comportamenti degli utenti o sull'osservazione di schemi nel modo in cui le persone spendono denaro, questo team ha costruito un metodo rigoroso che guardava solo alle regole pubbliche e ai dati visibili sulla blockchain. Volevano sapere: se si prende una transazione in cui il denaro lascia lo stato nascosto e rientra nel mondo pubblico, quanti possibili punti di partenza potrebbe aver avuto quel denaro? Tracciando il percorso a ritroso attraverso la storia del sistema senza fare ipotesi su chi siano gli utenti, potevano misurare esattamente quanto il design stesso del sistema restringa il cerchio dell'anonimato.
I ricercatori hanno costruito una mappa dettagliata del funzionamento di questi sistemi, scomponendo il processo in tre livelli. Il primo livello riguarda le "note", ovvero i token digitali che rappresentano il denaro nascosto. Il secondo livello riguarda le prove crittografiche che verificano le transazioni senza rivelarne i dettagli. Il terzo livello è la transazione stessa, dove il denaro torna finalmente visibile. Hanno sviluppato un metodo per tracciare a ritroso la storia di un prelievo specifico, applicando una serie di filtri basati sulle informazioni pubbliche disponibili. Questi filtri includono la verifica a quale albero digitale appartiene il denaro, la verifica del momento in cui è avvenuta la transazione, la conferma che il tipo di asset sia corrispondente e la conferma che gli importi tornino correttamente. Applicando questi filtri uno alla volta, potevano eliminare origini impossibili e restringere l'elenco dei potenziali indirizzi di partenza.
Quando hanno applicato questo metodo all'intera cronologia on-chain di quattro implementazioni di Railgun e cinque pool di Hinkal, i risultati hanno rivelato un divario significativo tra la privacy teorica del sistema e la realtà di ciò che può essere dedotto. In media, il numero di possibili indirizzi di partenza per una transazione è diminuito tra il 40% e il 59% rispetto al numero totale di indirizzi teoricamente possibili al momento. In alcuni casi, la riduzione è stata ancora più drammatica. Lo studio ha analizzato 1 देखते 36,356 transazioni di spesa "unshielding" (ovvero dove il denaro veniva prelevato dallo stato nascosto). Tra queste, 3.679 transazioni si sono concluse con un set di anonimato di dieci o meno possibili indirizzi, inclusi 1.228 "singleton" (indirizzi unici). Ciò significa che per un numero significativo di utenti, le sole regole pubbliche del protocollo sono bastate per restringere le origini possibili a un singolo indirizzo, senza bisogno di alcuna informazione esterna o supposizione comportamentale.
Lo studio ha identificato ragioni specifiche per cui questo restringimento avviene. Un fattore principale è il tipo di asset utilizzato. Quando una transazione coinvolge un token specifico, le regole del sistema spesso eliminano tutti gli altri token dall'elenco delle possibilità, riducendo drasticamente il pool di candidati. Un altro fattore è la struttura stessa della transazione. Se una transazione rilascia denaro nel mondo pubblico creando contemporaneamente nuove note nascoste, i vincoli matematici richiesti per bilanciare l'equazione possono escludere molte storie potenziali. I ricercatori hanno anche scoperto che la storia del pool è importante; nei sistemi in cui il pool è diviso in diversi "alberi" o sezioni, una transazione in una sezione non può attingere dalla storia di un'altra, tagliando efficacemento a metà il pool di anonimato disponibile. Inoltre, la profondità della storia della transazione gioca un ruolo: più indietro nel tempo il denaro è viaggiato attraverso la rete nascosta, più punti di partenza potenziali accumula, il che può talvolta indebolire la protezione della privacy se il percorso è troppo complesso.
I ricercatori hanno sottolineato che le loro scoperte si basano strettamente sui vincoli pubblici dei protocolli, non su alcun tentativo di identificare individui specifici o collegare indirizzi a identità reali. Non hanno utilizzato euristiche o supposizioni sul comportamento degli utenti. Al contrario, hanno trattato il sistema come un puzzle matematico in cui gli unici indizi sono le regole scritte nel codice e i dati registrati sul registro pubblico. Questo approccio fornisce una base per comprendere i limiti intrinseci di privacy di questi sistemi. Lo studio dimostra che, sebbene questi protocolli offrano un modo potente per mantenere privati i movimenti finanziari, i medesimi meccanismi che permettono trasferimenti nascosti complessi creano anche un insieme di vincoli pubblici che possono ridurre significativamente il numero di origini possibili per una transazione.
Per gli utenti, le implicazioni sono chiare: la privacy di una transazione dipende fortemente dall'asset specifico utilizzato, dal tempismo del prelievo e dalla struttura della transazione stessa. Utilizzare un asset comune in un pool grande e attivo potrebbe offrire una protezione migliore rispetto all'uso di un asset raro in un pool più piccolo. Per i progettisti di questi sistemi, i risultati suggeriscono che preservare la continuità dello stato protetto durante gli aggiornamenti ed evitare divisioni non necessarie nella storia del pool potrebbe aiutare a mantenere un anonimato più forte. Lo studio conclude che, sebbene questi protocolli protetti rappresentino una grande evoluzione nella tecnologia della privacy, non sono immuni all'analisi. La natura pubblica della blockchain significa che le regole del gioco sono sempre visibili, e un esame attento di tali regole può rivelare l'effettiva estensione dell'anonimato fornito.
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