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How to Serve Your Sandwich? MEV Attacks in Private L2 Mempools

Este artigo demonstra que, embora os ataques de sanduíche sejam lucrativos na Ethereum L1, eles são amplamente raros, não lucrativos e frequentemente identificados incorretamente em mempools de L2 privados devido a restrições de execução e políticas de sequenciamento que tornam tais ataques probabilísticos em vez de determinísticos.

Autores originais: Krzysztof Gogol, Manvir Schneider, Jan Gorzny, Claudio Tessone

Publicado 2026-01-28

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CC BY 4.0

Autores originais: Krzysztof Gogol, Manvir Schneider, Jan Gorzny, Claudio Tessone

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

Imagine o blockchain como um mercado digital gigante e movimentado onde as pessoas negociam tokens digitais (como trocar USDC por USDT). Neste mercado, existem "bots" (programas automatizados) que tentam obter lucros rápidos observando o que os outros estão prestes a fazer.

O Ataque Clássico de "Sanduíche" (A Forma Antiga)

No mercado principal (Ethereum Layer 1), esses bots agem como fabricantes de sanduíches implacáveis.

A Vítima: Uma pessoa comum posta uma ordem grande para comprar algo. Todos podem ver essa ordem na "fila de espera" pública (mempool).
O Ataque: O bot vê isso chegando. Ele compra rapidamente o item antes da vítima (a fatia de pão de cima), elevando o preço. Então, a ordem grande da vítima entra, comprando ao novo preço, mais alto. Finalmente, o bot vende imediatamente o item depiós da vítima (a fatia de pão de baixo), lucrando com a alta do preço.
O Resultado: O bot obtém lucro e a vítima consegue um negócio pior. Como o mercado principal garante que essas três etapas aconteçam instantaneamente e na ordem exata, esse ataque é muito confiável e lucrativo.

A Nova Realidade: Filas "VIP" Privadas (Rollups de Camada 2)

O artigo investiga o que acontece quando esse mesmo ataque é tentado em mercados mais novos e rápidos chamados Rollups de Camada 2 (como Arbitrum, Base, Optimism). Esses lugares usam um sistema de "Mempool Privada".

Pense em uma Mempool Privada como um lounge VIP ou um leilão de olhos vendados.

Sem Visão Pública: Bots comuns não conseguem ver a ordem da vítima com antecedência. As ordens ficam escondidas do público até que um gerente central (o "Sequenciador") decida processá-las.
Sem Ordem Garantida: Mesmo que um bot presuma que uma vítima está chegando, ele não pode garantir que conseguirá comprar primeiro e vender por último. É como tentar furar a fila em um restaurante de fast-food onde o caixa (Sequenciador) decide quem vai a seguir com base em quem grita mais alto (gorjetas) ou quem chegou primeiro, mas a fila se move tão rápido e caoticamente que você não pode ter certeza de que conseguirá exatamente o lugar que deseja.

O Que os Pesquisadores Descobriram

Os autores, agindo como detetives digitais, analisaram milhões de transações desses mercados privados para ver se "ataques de sanduíche" estavam realmente acontecendo. Eles usaram uma lupa especial para distinguir entre ataques reais e negociações inocentes.

Aqui está o que eles descobriram, traduzido em termos simples:

1. Os "Sanduíches" Eram Majoritariamente Falsos
Eles encontraram milhares de padrões que pareciam sanduíches (uma compra, uma negociação da vítima, uma venda). No entanto, quando verificaram a matemática, 95% deles eram alarmes falsos.

Analogia: Imagine ver três pessoas paradas em uma fila de ônibus e assumir que elas são uma equipe coordenada. Mas, ao olhar mais de perto, elas são apenas três estranhos esperando por ônibus diferentes. Os "atacantes" não estavam realmente visando a vítima; eles estavam apenas fazendo suas próprias coisas ao mesmo tempo.

2. A Matemática Não Fecha
Para um ataque de sanduíche real valer a pena, o bot precisa ganhar mais dinheiro do que custa pagar as taxas e o slippage de preço (o custo de movimentar o mercado).

A Descoberta: Nesses canais privados, as "vítimas" geralmente negociavam valores pequenos (algumas centenas de dólares). O custo para executar o ataque era maior do que o lucro potencial.
Analogia: É como pagar US$ 5 em gasolina para roubar uma barra de chocolate de US$ 1. Mesmo que você consiga, você perde dinheiro. Os pesquisadores descobriram que o lucro mediano desses "ataques" era, na verdade, negativo. Os bots estavam perdendo dinheiro, em média.

3. O Problema do "Tempo" (Timing)
No antigo mercado público, o bot podia garantir que o sanduíche acontecesse em um único segundo. No novo mercado privado, o bot tem que adivinhar quando enviar suas ordens.

A Descoberta: Como o Sequenciador ordena as transações de forma aleatória ou por taxa, o bot frequentemente falha em fazer com que as negociações de "antes" e "depois" ocorram no mesmo bloco.
Analogia: É como tentar pegar uma folha específica que está caindo com duas redes. No mercado antigo, você poderia segurar as redes perfeitamente. No novo mercado, o vento é tão caótico que você geralmente perde a folha, ou as redes não se fecham ao mesmo tempo.

A Conclusão Final

O artigo conclui que ataques de sanduíche são raros, pouco lucrativos e amplamente inexistentes nesses marketplaces privados de Camada 2.

Por quê? A natureza "privada" da fila impede que os bots vejam a vítima, e a falta de ordenação garantida torna o ataque arriscado demais para valer o custo.
O Equívoco: Muitas pessoas assumem que, como esses ataques acontecem na rede principal do Ethereum, eles estão em todos os lugares. Este artigo prova que essa suposição está errada para esses marketplaces privados específicos. O "sanduíche" é majoritariamente um mito neste ambiente; o que parece um ataque é, geralmente, apenas atividade de negociação normal e inofensiva.

Em resumo: o bot "fabricante de sanduíches implacável" mudou para um novo restaurante, mas a cozinha é tão caótica e os pedidos tão pequenos que o bot está apenas parado ali, confuso e perdendo dinheiro.

Resumo Técnico: Ataques de Sanduíche em Mempools Privados de L2

Declaração do Problema

Ataques de sanduíche, uma forma prevalente de Valor Extraível Máximo (MEV) na Ethereum L1, envolvem um adversário posicionando uma transação de front-run antes de uma troca da vítima e uma transação de back-run imediatamente após para capturar o lucro do impacto de preço resultante. Embora os rollups de Camada 2 (L2) frequentemente empreguem mempools privados gerenciados por sequenciadores centralizados para mitigar tais ataques, evidências empíricas iniciais sugeriram que padrões de sanduíche persistem mesmo nesses ambientes.

O problema central abordado por este artigo é a discrepância entre a expectativa teórica de lucratividade de sanduíche e a realidade prática de execução de tais ataques em L2s: especificamente, os autores investigam se a remoção de mempools públicos e a ausência de inclusão atômica garantida (via mercados de builders) tornam os ataques de sanduíche não lucrativos ou meramente probabilísticos, e se as heurísticas de detecção existentes estão identificando genuinamente ataques ou confundindo-os com arbitragem benigna.

Metodologia

Modelagem Teórica

Os autores estendem os modelos de MEV existentes para o contexto de rollups L2 com mempools privados:

Modelo de Lucratividade: Eles derivam uma estratégia de dimensionamento de ataque ideal tanto para Criadores de Mercado de Produto Constante (CPMMs) quanto para Criadores de Liquidez Concentrada (CLMMs, ex: Uniswap v3).
- No "regime de pequenas trocas" (típico de L2s), eles mostram que o tamanho ideal do front-run ( $V_f$ ) é aproximadamente metade do tamanho da troca da vítima ( $V_v$ ) dentro de um único tick de liquidez.
- Para CLMMs, eles identificam que atacantes podem se beneficiar ao empurrar trocas através de fronteiras de ticks para regiões de menor liquidez, criando saltos de lucro discretos.
Modelo de Viabilidade de Execução: Diferente da L1, onde mercados de bundles garantem inclusão atômica, as L2s dependem do ordenamento do sequenciador. Os autores modelam a probabilidade de co-inclusão bem-sucedida ( $p_{co-inc}$ $p_{co - in c}$ ) como uma função de:
- Restrições de loteamento (batching): A probabilidade de as transações de front-run, vítima e back-run caírem no mesmo micro-lote.
- Políticas do Sequenciador: Diferenciando ordenamento de Primeiro a Chegar, Primeiro a Ser Servido (FCFS) e Leilão de Gás de Prioridade (PGA).
- Latência: Variância de rede afetando os tempos de chegada.
- O modelo conclui que as probabilidades de co-inclusão em L2 são baixas (0,05–0,20), tornando a execução inerentemente probabilística em vez de determinística.

Análise Empírica

Os autores realizaram um estudo empírico de larga escala usando dados de nível de transação de cinco grandes rollups (Arbitrum, Base, Optimism, Unichain, ZKsync) de janeiro a setembro de 2025.

Coleta de Dados: Eles extraíram logs de eventos de swap, traços de transação e dados de liquidez de pools.
Heurísticas Refinadas: Para evitar falsos positivos comuns em detecções ingênuas (que frequentemente identificam erroneamente roteadores compartilhados como um único ator), eles implementaram uma metodologia de atribuição rigorosa:
- Pré-filtragem: Excluindo transações de arbitragem atômica.
- Atribuição de Ator: Distinguindo entre transações roteadas através de infraestrutura compartilhada (atribuindo o EOA de financiamento como o ator) e aquelas que utilizam contratos executores customizados.
- Correspondência de Padrões: Identificando triplas $(f, v, b)$ onde as pernas de front e back compartilham o mesmo ID de ator, diferem da vítima e satisfazem restrições específicas de ordem e direção.
Verificações de Consistência Econômica: Eles avaliaram triplas candidatas contra assinaturas teóricas:
- Escalonamento: O tamanho do front-run escala proporcionalmente à vítima ( $V_f \approx V_v/2$ )?
- Correspondência: As pernas de front e back são intimamente parecidas em tamanho?
- Lucratividade: Calculando lucro bruto, lucro líquido após slippage e lucro líquido após taxas de gás.

Principais Contribuições

Medição Empírica: Este é o primeiro levantamento sistemático da atividade de sanduíche em L2 usando heurísticas de ligação de atores rigorosas e análise de eventos de swap, em vez de inferência de transferência de ERC20.
Extensão Teórica: O artigo fornece um modelo formal para o dimensionamento ideal de sanduíche em CLMMs e quantifica as restrições de execução impostas por mempools privados, demonstrando que o sanduíche em L2 é probabilístico.
Análise de Viabilidade: Estabelece que a ausência de garantias de inclusão atômica limita significativamente o valor esperado de ataques de sanduíche, muitas vezes tornando-os não lucrativos mesmo quando o dimensionamento economicamente ideal é tentado.

Resultados

1. Prevalência e Falsos Positivos

Alta Taxa de Falsos Positivos: Heurísticas ingênuas superestimam vastamente a atividade de sanduíche. Em todos os rollups estudados, mais de 95% das "triplas de sanduíche" sinalizadas falham nos testes de consistência econômica.
Falta de Correlação: Sanduíches genuínos exigem que as trocas de front/back escalem com a vítima. Os dados mostram correlações fracas entre os tamanhos de troca da vítima e do atacante (ex: correlação vítima-front tão baixa quanto 0,03 na Optimism) e uma correspondência pobre entre as pernas de front e back (a mediana das razões back/front frequentemente desvia significativamente de 1,0).
Confusão com Arbitragem: A maioria dos padrões detectados é melhor explicada por arbitragem cíclica ou transações não relacionadas coincidindo no mesmo bloco, em vez de direcionamento coordenado à vítima.

2. Lucratividade

Retornos Líquidos Negativos: A mediana do P&L (lucro e perda) líquido para sanduíches candidatos é negativa em todas as redes.
- Exemplo: Na Base, o P&L líquido mediano é de -$2,23 USD; na Arbitrum, é de -$0,80 USD.
Lucros Brutos Insignificantes: Mesmo antes de contabilizar gás e slippage, os lucros brutos medianos são ínfimos (na ordem de $0,001 USD).
Limiares: A modelagem teórica indica que, para um sanduíche ser lucrativo em L2s dada a baixa probabilidade de co-inclusão, os tamanhos de troca da vítima devem exceder $1,5k–$ 3k. No entanto, os tamanhos medianos de troca da vítima observados foram tipicamente entre $200 e$ 1.200, caindo abaixo do limiar de lucratividade.

3. Comportamento de Bots

Baixa Eficiência: Endereços sinalizados como atacantes de sanduíche exibem uma "eficiência de sanduíche" extremamente baixa (a participação dos sanduíches em seu volume total de transações), frequentemente abaixo de $10^{-3}$ .
Atividade Generalista: A maioria dos bots sinalizados está engajada em estratégias mais amplas de arbitragem ou market-making, sendo os padrões de sanduíche subprodutos acidentais em vez do objetivo primário.

Significância e Conclusões

O artigo desafia a suposição predominante de que os ataques de sanduíche na Ethereum L1 se generalizam para ambientes L2. Os autores concluem que:

O Sanduíche é Raro e Não Lucrativo: Nas atuais L2s com mempools privados, os ataques de sanduíche estão amplamente ausentes, são não lucrativos e indistinguíveis de fluxos de arbitragem neutros.
Proteções Estruturais são Acidentais: A falta de sanduíches não se deve a proteções estruturais inerentes contra MEV, mas sim aos mempools privados, ao sequenciamento centralizado e à prevalência de trocas de baixo valor.
Refinamento de Medição: Os métodos de detecção atuais superestimam significativamente a atividade de MEV. A medição precisa requer a distinção entre ataques genuínos direcionados à vítima e arbitragem benigna, particularmente em contextos de mempool privado.
Implicações de Política: As políticas de sequenciamento e os mecanismos de defesa não devem simplesmente herdar as suposições da L1. À medida que os ecossistemas evoluem para mempools públicos ou leilões de fluxo de ordens, a fronteira de viabilidade para o sanduíche pode mudar, exigindo uma reavaliação dos riscos econômicos.

O estudo sugere que, embora o quadro teórico para ataques de sanduíche permaneça válido, as restrições práticas de execução das arquiteturas de rollup atuais neutralizam efetivamente sua lucratividade.