Incentive Attacks on DAG-Based Blockchains with Random Transaction Selection
本文通过博弈论分析和模拟实验证明，基于DAG的区块链协议中随机交易选择策略不构成纳什均衡，贪婪矿工可通过偏离该策略组成矿池获利并损害吞吐量与去中心化。
2023-05-26 cs.CR
Flashback: Enhancing Proposer-Builder Design with Future-Block Auctions in Proof-of-Stake Ethereum
针对以太坊MEV威胁共识安全的问题，该研究将未来区块提议者纳入PBS博弈模型，提出更优的拍卖机制，经合成与真实数据验证可实现更高利润均衡，为PoS以太坊拍卖机制优化提供依据。
2024-05-15 cs.CR
Masquerade: Simple and Lightweight Transaction Reordering Mitigation in Blockchains
针对区块链中矿工等参与者通过交易重排序获取最大可提取价值（MEV）的问题，提出名为Masquerade的轻量MEV感知协议，引入用户可自愿购买的令牌实现严格按令牌编号排序，经仿真验证可降低攻击者MEV获利概率。
2023-08-29 cs.CR
There Will Be Spam: Characterizing State-Invariant Transactions and Speculative MEV
Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所）；University of Lisbon（里斯本大学）
研究以太坊、Optimism和Base上状态不变交易，发现投机性MEV是主要来源但非唯一，还有大量恶意活动。通过大规模测量，揭示此类交易占比及影响，提出减轻其影响可降资源消耗与交易成本，限制滥用。
2026-07-28 cs.CR
SoK: Preventing Transaction Reordering Manipulations in Decentralized Finance
以太坊点对点网络上的用户交易有被攻击的风险。构建去中心化金融（DeFi）的智能合约为以太坊区块链引入了一种新的交易排序依赖。因此，攻击者可以从前端和后端运行的事务中获利。最近出现了多种减轻事务重排序操纵的方法。然而，各种方法在减轻此类攻击方面的成功及其对整个区块链的影响在很大程度上仍未得到研究。在这个知识系统化（SoK），我们分类和分析国家的最先进的交易重排序操纵缓解计划。我们没有将我们的分析局限于一个方案在防止交易重排序攻击方面的成功，而是评估了它对区块链的全面影响。因此，我们能够提供一个完整的图片的优点和缺点，目前的缓解计划。我们发现，目前还没有一个方案能够完全满足区块链生态系统的所有需求。事实上，所有方法都在与区块链生态系统相关的至少一个领域表现出不令人满意的性能。
2022-09-21 cs.CR cs.DC
The Blockchain Imitation Game
本文提出区块链模仿博弈及通用模仿攻击方法 Ape，利用动态程序分析自动合成对抗性智能合约，并证明其既可获取巨额攻击利润，也可作为防御策略实时模仿并阻止 DeFi 攻击。
2023-03-31 cs.CR
Blockchain Transaction Simulation Phishing
Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院）；Rutgers University（罗格斯大学）；The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；Singapore Management University（新加坡管理大学）
研究人员发现交易模拟功能可被利用，提出SIMGUARD系统检测到4000余个相关钓鱼合约，致5700余名受害者损失约348万美元，暴露钱包防御漏洞并呼吁优化模拟机制。
2026-08-03 cs.CR
A2MM: Mitigating Frontrunning, Transaction Reordering and Consensus Instability in Decentralized Exchanges
自自动做市商（AMM）出现以来，基于区块链的交易所（DEX）的资产交易量大幅增加。然而，AMM及其分支在同一个区块链上竞争，通过吸引三明治攻击者和套利竞争，导致不必要的网络和块空间开销。此外，从概念上讲，区块链是一个数据库，我们没有理由将这个数据库划分为多个竞争的交易所，然后必然需要通过套利实现价格同步。本文表明，DEX套利和类似AMM之间的交易路由可以在智能合约中高效地、原子地在链上执行。这些见解引导我们创建一个新的AMM设计，一个自动套利做市商，短A2MM DEX。A2MM旨在联合多个AMM，以减少管理费用，成本并提高区块链安全性。关于Miner可提取值（MEV），A2MM作为一种分散的设计，供用户原子地收集MEV，减轻了集中式MEV中继服务的危险。我们表明，A2MM提供了基本的安全优势。首先，A2MM通过减少MEV的竞争性利用来加强区块链共识安全性，从而降低共识分叉的风险。A2MM减少了竞争性交易的网络层开销，改善了网络传播，从而减少了过时的区块，提高了区块链的安全性。通过交易路由，A2MM通过利用最小的有利可图的受害者投入来降低三明治攻击的掠夺性风险。A2MM还为交易者提供经济利益。来自竞争性交易的失败掉期交易占据了宝贵的区块空间，这意味着交易费用的上涨压力。我们的评估显示，A2MM释放了32.8%的AMM相关交易的块空间。预计A2MM的收入可以将掉期费用降低90%。
2021-06-18 cs.CR
DAG-Oriented Protocols PHANTOM and GHOSTDAG under Incentive Attack via Transaction Selection Strategy
为了应对单链PoW区块链固有的处理吞吐量瓶颈，有几个提议已经用单链代替了有向无环图（DAG）。在这项工作中，我们研究了两个显着的DAG为导向的设计。我们专注于PHANTOM（及其优化GHOSTDAG），它提出了一个自定义的事务选择策略，可以提高网络的吞吐量。然而，相关的工作缺乏一个彻底的调查角落的情况下，偏离协议的交易选择策略。因此，我们构建了一个自定义模拟器，扩展了开源模拟工具，以支持多个链，并使我们能够调查这种角落的情况。我们的实验表明，与诚实的矿工相比，偏离所提出的交易选择策略的恶意行为者获得了更多的利润。此外，它们对PHANTOM（和GHOSTDAG）的处理吞吐量有不利影响，因为相同的交易包含在不同链的多个块中。最后，我们发现，不遵循交易选择策略的多个矿工被激励创建一个共享的矿池，而不是独立挖矿，这对去中心化产生了负面影响。
2021-09-02 cs.CR cs.DC
Custody Protocols Using Bitcoin Vaults
比特币\textit{covenant}是一种对未来比特币交易实施条件的机制。比特币\textit{vault}是一种特定类型的契约交易，它对将资金控制权转移到热钱包实施时间锁定，但能够立即将资金转移到深度冷恢复钱包中。本文演示了如何将比特币保险库集成到托管协议中，并演示了该协议的安全属性。该保险库使用具有安全密钥删除的预签名事务来实现（如\cite{Swambo2020cov}中所提出的）。它表明，金库保管协议，使钱包所有者指定其所需的平衡之间的内在权衡的安全性和可访问性的比特币持有通过调整时间锁的长度。它还表明，钱包所有者通过在众多金库交易中划分资金来增加对风险管理的控制。虽然完全防止盗窃是不现实的，但最有可能的盗窃场景（危及热钱包）严重限制了攻击者的盈利能力，从一开始就阻止了盗窃企图。所提出的架构旨在通过冗余和容错功能提供深度防御，以及通过硬件和软件层的多样性进行类突破的对策。最后，该架构采用检测（瞭望塔）和响应系统，通过第二种类型的契约交易，即推到恢复钱包交易，从尝试或部分盗窃中实现故障安全恢复。
2020-05-24 cs.CR
Quantifying Blockchain Extractable Value: How dark is the forest?
比特币等无需许可的区块链在金融服务方面表现出色。然而，机会主义交易者通过所谓的区块链可提取价值（BEV）从去中心化金融（DeFi）智能合约中提取货币价值。最近出现的集中式BEV中继器将BEV描绘为一个积极的额外收入来源。由于BEV被定量地证明会恶化区块链的共识安全性，BEV中继器通过激励理性的矿工分叉链来危及账本安全。例如，如果BEV机会超过块奖励的4倍，则具有10%哈希率的理性矿工将分叉以太坊。然而，相关工作目前缺乏对过去BEV提取的定量见解，以客观地评估BEV的实际风险。在这项工作中，我们允许通过从三明治攻击，清算和分散的外汇套利中提取美元来量化BEV风险。我们估计，在32个月的时间里，BEV获得了5.4054亿美元的利润，在捕获49，691个加密货币和60，830个链上市场时分配给11，289个地址。我们发现的最高BEV实例达到410万美元，是以太坊区块奖励的616.6倍。此外，虽然从业者社区已经讨论了广义交易机器人的存在，但据我们所知，我们是第一个提供具体算法的人。我们的算法可以取代未经确认的交易，而无需了解受害者交易的底层逻辑，我们估计在过去32个月的区块链数据中，受害者交易已经产生了57，037.32 ETH（3537万美元）的利润。最后，我们形式化并分析了新兴的BEV中继系统，其中矿工从集中式中继服务器而不是点对点（P2P）网络接受BEV交易。我们发现，这种中继系统加…
2021-12-10 cs.CR
Buck You: Designing Easy-to-Onboard Blockchain Applications with Zero-Knowledge Login and Sponsored Transactions on Sui
本文构建区块链应用，展示 Sui 的零知识登录、赞助交易与存储返利如何降低新手管理私钥和支付 Gas 的门槛。
2024-04-05 cs.CR cs.HC
A Study of MEV Extraction Techniques on a First-Come-First-Served Blockchain
本文研究以太坊上的 MEV 提取技术在 Algorand 这类先到先得区块链上的适用性，发现套利 MEV 主要通过回跑待处理交易实现，并论证网络阻塞攻击可被搜索者用作 FCFS 网络中的排序提取手段。
2024-01-15 cs.CR
SoK: MEV Countermeasures: Theory and Practice
本文系统化了MEV对策的理论与实践，提出了30种对策的分类法，并实证研究了基于MEV拍卖的解决方案，同时开发了Mempool Guru系统分析以太坊内存池数据，揭示了MEV拍卖平台的审查行为及其影响。
2023-10-20 cs.CR
Tracing the Shadows: Automatic Tracking and Analysis of Crypto Money Laundering via Transaction Semantic Analysis
Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
研究针对加密货币洗钱问题，提出AMLGuard语义感知框架，结合静态规则分析与LLM推理，对复杂DeFi交易语义分析，实现非法资金流追踪，在真实案例评估中取得高精度召回率，有效应对加密货币洗钱。
2026-07-22 cs.CR
Flash Boys 2.0: Frontrunning, Transaction Reordering, and Consensus Instability in Decentralized Exchanges
区块链，特别是智能合约，承诺创造公平透明的交易生态系统。不幸的是，我们表明这一承诺尚未实现。我们记录并量化了区块链系统中套利机器人的广泛和不断增长的部署，特别是在去中心化交易所（或“DEX”）中。就像华尔街的高频交易员一样，这些机器人利用了DEX的低效率，支付高额交易费用，并优化了网络延迟，以实现前端，即，预测并利用普通用户的DEX交易。我们研究了DEX套利机器人在一系列交易中的广度，这些交易为这些机器人带来了可量化的收入。我们还研究了机器人的盈利策略，重点关注区块链特定的元素。我们观察到机器人参与我们称之为优先天然气拍卖（PGA）的活动，竞争性地抬高交易费用以获得优先顺序，即，早期的区块位置和执行，为他们的交易。PGA提出了一个有趣的和复杂的新的连续时间，部分信息，博弈论模型，我们正式和研究。我们发布了一个交互式门户网站http：//frontrun.me/，为社区提供PGA的实时数据。我们还表明，支付的高费用优先级交易排序的共识层安全构成了系统性风险。我们解释说，这种费用只是DEX及其他行业普遍现象的一种形式-我们称之为矿工可提取价值（MEV）-这会带来具体的，可衡量的，共识层的安全风险。我们的经验表明，MEV对今天的以太坊构成了现实的威胁。我们的工作突出了智能合约中交易排序依赖性所带来的巨大而复杂的风险，以及传统形式的金融市场剥削如何适应和渗透区块链经济。
2019-04-10 cs.CR cs.GT
DAG-Sword: A Simulator of Large-Scale Network Topologies for DAG-Oriented Proof-of-Work Blockchains
本文提出离散事件模拟器 DAG-Sword，用于模拟基于 DAG 的 PoW 区块链大规模网络，揭示恶意重复交易策略对 PHANTOM 和 GHOSTDAG 吞吐量的影响，并给出节省内存的复合 mempool 结构。
2023-11-08 cs.CR
Improving the Accuracy of Transaction-Based Ponzi Detection on Ethereum
RMIT University（皇家墨尔本理工大学）；Monash University（莫纳什大学）
本文针对以太坊庞氏骗局检测，提出利用时间序列特征改进基于交易的方法，新增63个时间序列特征，使F1分数较现有工作提升高达30%。
2024-07-18 cs.CE cs.CR cs.LG
Unstable Throughput: When the Difficulty Algorithm Breaks
在工作量证明区块链中，难度算法通过动态调整区块难度来响应矿工不断变化的计算能力，从而达到维持稳定交易吞吐量的关键目的。可能经历严重哈希率波动的区块链需要快速适应挖掘难度的难度算法。然而，如果没有仔细的设计，该系统可能会被矿工使用跳币策略来操纵区块难度以获利。这种矿工行为会导致不可靠的系统，因为交易处理不稳定。我们提供了一个实证分析，比特币现金的困难算法设计如何导致块解决时间的周期性作为一个正反馈循环的结果。作为回应，我们数学推导出一个困难的算法，使用负指数过滤器，禁止形成正反馈，并表现出额外的理想属性，如历史不可知论。我们在模拟采矿环境中将所描述的算法与比特币现金的算法进行了比较，并验证了前者可以消除交易吞吐量的严重振荡。
2021-04-30 cs.CR cs.PF
DeFi and NFTs Hinder Blockchain Scalability
众所周知，许多经典的区块链的交易吞吐量都非常低，低至比特币臭名昭著的每秒7笔交易的限制。在区块链研究的第一个十年中，出现了各种各样的提高吞吐量的建议和实现。但并发性有多大可能呢？在早期，区块链主要用于用户之间的简单传输。然而，最近，去中心化金融（DeFi）和NFT市场已经完全改变了区块链上正在发生的事情。两者都是使用智能合约构建的，并获得了极大的普及。DeFi和NFT市场上的交易通常与相同的智能合约交互。我们相信这一发展已经改变了区块链的使用。在我们的工作中，我们对以太坊的交易图进行了历史分析。我们研究历史上交易之间有多少互动，现在有多少。我们发现，DeFi和NFT市场的兴起导致了交易图中“中心化”的增加。更多的交易现在是相互关联的：目前每个区块大约有200个交易，它们之间有4000个相互依赖关系。我们进一步发现，以太坊当前互连交易工作负载的并行化能力是有限的。目前，超过五倍的加速是不现实的。
2023-03-07 cs.CR cs.DC
Securing SMS Based One Time Password Technique from Man in the Middle Attack
电子商务中的金融交易安全性难以实现，并且存在用户通过互联网的机密数据可能被黑客访问的风险。不幸的是，与在线服务（如银行Web应用程序）进行交互通常需要一定程度的技术复杂性，而不是所有Internet用户都拥有。在过去的几年里，这些天真的用户越来越多地成为网络钓鱼攻击的目标，这些攻击是由旨在通过非法金融交易轻松获利的歹徒发起的。在本文中，我们提出了一个想法，以确保电子商务交易的网络钓鱼攻击。目前已有的一种方法是通过手机短信向注册用户发送一次性密码进行身份验证，防止网络钓鱼攻击，但这种方法容易受到中间人的攻击，本文提出了一种新的思想，与现有的使用一次性密码的在线支付系统相比，这种思想更加安全。在该机制中，OTP与安全密钥相结合，然后通过RSA算法来生成交易密码。此密码的副本保存在服务器端，并使用移动应用程序在用户端生成。因此，它不会通过不安全的网络传输，从而导致欺诈性交易。
2014-05-19 cs.CR cs.SI
FairDAG: Consensus Fairness over Multi-Proposer Causal Design
University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）；Deakin University（迪肯大学）
FairDAG通过基于DAG的共识协议提升交易排序的公平性和吞吐量，优于现有公平性协议。
2026-01-29 cs.CR cs.DB
Transaction Fee Mechanism Design
本文通过机制设计研究区块链交易费用机制，提出两种激励相容性条件，证明EIP-1559满足这些条件，并引入“无小费机制”作为替代方案。
2023-12-22 cs.CR cs.DC cs.DS
ADESS: A Proof-of-Work Protocol to Deter Double-Spend Attacks
本文提出 ADESS，通过识别竞争链的区块时序并要求攻击者投入指数增长算力，提高双花攻击成本，并证明可令任意交易价值下的攻击预期利润为负。
2023-09-25 cs.CR cs.GT
Track and Trace: Automatically Uncovering Cross-chain Transactions in the Multi-blockchain Ecosystems
本文提出专为DeFi设计的自动化双向跨链交易追踪工具ABCTRACER，结合事件日志挖掘、命名实体识别与信息检索技术，在12个主流跨链桥上实现91.75%的F1双向可追溯性，并成功应用于真实攻击与洗钱追溯。
2025-04-02 cs.CR cs.SE
Taming the Beast of User-Programmed Transactions on Blockchains: A Declarative Transaction Approach
本文提出声明式区块链交易框架，通过扩展原生交易类型减少对智能合约的依赖，并在BigchainDB上验证其性能优势。
2024-11-04 cs.CR cs.DB cs.DC
Mitigating Blockchain extractable value (BEV) threats by Distributed Transaction Sequencing in Blockchains
本文针对DeFi中的BEV威胁和交易排序不公平问题，提出结合分叉机制与AHP的分布式交易排序策略DTSS，并引入NADM优化参数，实验证明其能有效缓解BEV风险、提升交易公平性与系统安全性。
2025-03-08 cs.CE cs.CR cs.DC
An Incentive-Compatible Semi-Parallel Proof-of-Work Protocol
University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）
本文提出了一种基于投票的半并行 PoW 协议，通过降低激励攻击的盈利阈值和提高交易费用分配的公平性，提升了协议的激励兼容性和安全性。
2026-01-08 cs.CR cs.DC cs.DM
A Dataset of Uniswap daily transaction indices by network
本研究基于Uniswap在L1和L2网络上超5000万笔交易，构建每日指数数据集并开发开源Python框架，以分析DeFi采用、可扩展性、去中心化与财富分配，助力智能Web3生态。
2024-09-22 cs.CE cs.CR cs.CY
