If It Walks Like an Arbitrage: Protocol-Agnostic Detection with Decidable Structural Equivalence
本文提出了一种协议无关且经过形式化验证的系统，该系统利用以太坊交易轨迹的可判定规范形式，通过结构化环路检测来识别套利机会，在与生产级 MEV 平台保持高度一致的同时，在不依赖特定协议模式的情况下识别出数千个独有的检测结果。
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在以太坊区块链上，资金通过一个复杂的数字合约网络进行流动。每当用户发起一笔交易时，一段隐藏的脚本就会运行，调用其他程序，形成一个可能持续数百个步骤的嵌套序列。在这套隐形的机制内部，自动化机器人不断扫描不同数字交易所之间微小的价格差异。一旦发现，它们就会执行一系列快速交易，通过低买高卖来获取利润，在市场自我修正之前捕捉到这部分收益。这种被称为“套利”（arbitrage）的行为，是名为“最大可提取价值”（Maximal Extractable Value, MEV）这一庞大产业背 놓 的引擎，机器人通过这种方式竞争，试图从网络中榨取每一分可能的利润。然而，由于这些机器人使用了数千种不同的合约，并且不断发明新的资金转移方式，识别它们就像是在试图寻找一个形状不断变化的草堆中的特定针头。现有的工具通常依赖于记忆已知交易所的具体模式，这意味着它们会错过任何新颖或异常的情况。
Functori 的研究团队开发了一种全新的观察这些交易的方法，这种方法并不依赖于是否知道所涉及合约的名称。他们不再寻找特定的模式，而是将每一笔交易视为一个结构化对象，并将其简化为一个单一且唯一的形状。他们构建了一个系统，能够对交易的原始记录进行逐步重写，通过剥离调用层级的噪声，直到只剩下资金流动的本质。这个过程保证了无论原始交易多么复杂，最终都会生成相同的形状。如果两笔不同的交易产生了相同的最终形状，那么它们在结构上就是完全一致的。这使得该系统能够通过观察资金是否在闭环中流动——即起始点与终点相比是否增加了价值——来识别套利，而不是通过识别已知的模式。这种方法无论使用哪种数字代币或涉及哪些特定交易所，都同样有效。
研究人员在以太坊区块链的 220,000 个区块上测试了该系统，涵盖了 2025 年底一个月内的活跃情况。他们将结果与领先的商业平台 Eigenphi（用于检测套利）以及机器学习分类器 ArbiNet 进行了对比。新系统在检测到的交易中与该商业平台有 83.5% 的一致性，但它还额外发现了 60,199 个被该商业平台遗漏的确认套利循环。这些被遗漏的检测往往涉及复杂的、多步骤的交易，例如涉及闪电贷（flash loans）或不寻常路由的交易，这些交易并不符合该商业工具所训练的标准化模式。该系统还识别出了 245,497 笔看起来像是套利尝试但最终未能盈利的交易，这通常是因为机器人在竞价交易速度的过程中失败，或者支付了过高的费用。这些失败的尝试对于那些仅关注成功利润的系统来说是不可见的，但它们揭示了网络上竞争的真实规模。
为了理解其原理，可以想象研究人员正在对代表一笔交易的纠缠在一起的线团进行系统的解开。他们并不关心线是由什么材质制成的，也不关心线来自哪里；他们只关心线的两端是如何连接的。如果这根线形成了一个环，且末端连回了起点，并且环内包含净增的物质，系统就会将其标记为套利。这种方法非常稳健，在无需任何修改的情况下，相同的软件二进制文件就能在另外两条区块链 Arbitrum 和 Binance Smart Chain 上运行并产生有效结果。该系统依靠一套包含 15 条规则的机制来简化交易树，通过合并并行路径并将转账链条化，直到结构要么坍缩为一个简单的循环，要么显示不存在循环。由于这些规则在数学上被证明总能完成运行并始终产生相同的结果，因此这种检测在构建上是可靠的。
研究还表明，许多被其他系统标记为套利的交易实际上是误报。当研究人员手动检查 200 笔仅被商业平台标记的交易时，发现其中 63.5% 根本不包含循环资金流。这些交易只是简单的转账或收益收割操作，之所以看起来像套利，是因为其他系统是在寻找特定的事件特征而非底层结构。相反，新系统发现了被其他工具遗漏的真实套利循环，这些循环隐藏在复杂的路由合约之中。研究人员手动验证了 500 笔交易，发现其确认层级中没有任何误报，这意味着他们标记为成功套利的每一笔交易确实都是盈利性的循环。
这项工作将该领域从对已知模式的依赖转向了对价值流动的根本理解。通过证明每一笔交易都具有唯一的规范形式，研究人员为能够以数学确定性回答策略家族和机器人行为等问题奠定了基础。他们证明了套利不仅仅是已知技巧的集合，而是一种可以无需了解特定协议即可检测到的资金流的结构属性。该系统揭示隐藏策略和失败尝试的能力表明，区块链上自动交易的真实规模比此前测量的要高得多，这是由一个多样化的机器人生态系统驱动的，这些机器人以标准模式匹配工具无法察觉的方式运作。这些发现为取证分析提供了一个新的视角，允许调查人员追踪资金的确切路径，并以一种此前无法实现的清晰度来理解利润提取的机制。
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