ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยในระบบของตลาดการทำนายรุ่นถัดไปและวิธีการป้องกันของ ExVul

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา ตลาดพยากรณ์กำลังอยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านจากการทดลองแบบนอกกรอบไปสู่โครงสร้างพื้นฐานทางการเงินหลัก ข้อมูลสนับสนุนแนวโน้มนี้: ปริมาณการซื้อขายรายเดือน ของ Polymarket สูงกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ สหรัฐในช่วงการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐฯ ปี 2567 โดยมีปริมาณการซื้อขายสะสมมากกว่า 5 พันล้านดอลลาร์ สหรัฐ และ Kalshi ซึ่งเป็นตลาดซื้อขายอนุพันธ์ที่ปฏิบัติตามกฎระเบียบ ก็ได้รับเงินทุนมากกว่า 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ จาก Sequoia Capital

ด้วยการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของเงินทุน รูปแบบผลิตภัณฑ์จึงพัฒนาจากการเดิมพันไบนารีแบบง่ายๆ ไปสู่อนุพันธ์ทางการเงินที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น แนวคิดใหม่ๆ เช่น "การทำนายความสนใจ" "ตลาดผลกระทบ" และการเดิมพันกีฬาเสมือนจริง ล้วนเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง ตลาดการทำนายในปัจจุบันเป็นระบบทางการเงินที่ใช้เงินทุนจริงในการกำหนดราคาความน่าจะเป็น อิทธิพล และความสนใจของมนุษย์ในรูปแบบที่ซับซ้อน

อย่างไรก็ตาม ระบบใดก็ตามที่ "ฮาร์ดโค้ด" ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนของเกมลงในสัญญาอัจฉริยะย่อมมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยในมิติที่สูงขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ บทความนี้จากมุมมองด้านความปลอดภัยของ Web3 ได้สรุปความเสี่ยงด้านความปลอดภัยหลักๆ ที่ตลาดการทำนายอาจเผชิญอย่างเป็นระบบ นำเสนอกลยุทธ์การป้องกันโดยอิงจากกรณีศึกษาจริง และแนะนำบริการด้านความปลอดภัยระดับมืออาชีพที่ ExVul สามารถนำเสนอให้กับโครงการตลาดการทำนายได้

I. การคาดการณ์ความเสี่ยงด้านความมั่นคงหลักที่ตลาดต้องเผชิญ

1. ช่องโหว่ของสัญญาอัจฉริยะ: ภัยร้ายที่ซ่อนอยู่ในบริบททางธุรกิจที่ซับซ้อน

ตลาดการทำนายพึ่งพาสัญญาอัจฉริยะอย่างมากในการจัดการตรรกะที่ซับซ้อน เช่น การดูแลกองทุน การเดิมพัน การชำระราคา การคำนวณอัตราต่อรอง การจ่ายค่าธรรมเนียม และการแบ่งสินทรัพย์แบบมีเงื่อนไข (เช่น Trump-BTC/Kamala-BTC) หากสัญญามีช่องโหว่ ผู้โจมตีสามารถขโมยเงินโดยตรง บิดเบือนผลลัพธ์ของตลาด หรือแม้แต่ล็อกเงินไว้ถาวรได้

ความเสี่ยงทั่วไป ได้แก่:

- การโจมตีแบบ Reentrancy และการละเมิดการอนุญาต/การมอบหมายสิทธิ์อาจนำไปสู่การโอนเงินที่เป็นอันตรายได้

- ตรรกะการเคลียร์และการชำระเงินได้รับการออกแบบมาไม่ดี และการจัดการเงื่อนไขขอบเขต (การยกเลิกเหตุการณ์ เหตุการณ์ระยะยาวที่ไม่ถูกกระตุ้น) ยังขาดอยู่

- ความไม่สมดุลระหว่างการหล่อและการทำลายสินทรัพย์ที่มีเงื่อนไข ส่งผลให้เกิดการหล่อมากเกินไป ขายน้อยเกินไป หรือใช้จ่ายซ้ำ

- สูตรกำหนดราคาสำหรับสัญญาถาวรและ AMM ไม่ได้รับการดำเนินการอย่างเข้มงวด ส่งผลให้ราคาออราเคิลและสถานะของกลุ่มสภาพคล่องมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

- สิทธิ์ในการอัปเกรดหรือสัญญาพร็อกซีไม่ได้รับการเข้มงวดและอาจถูกผู้ปฏิบัติการหรือผู้โจมตีนำไปใช้ในทางที่ผิดได้

กรณีในโลกแห่งความเป็นจริง: "ช่องโหว่การตัดทอนความแม่นยำ" ในการจับคู่คำสั่งซื้อทำให้มีการถอนเงินจากคำสั่งซื้อที่รอดำเนินการอย่างต่อเนื่อง

ระหว่างการตรวจสอบเลเยอร์การจับคู่ของ Opinion Labs วิศวกรค้นพบการโจมตีแบบแม่นยำที่เป็นตัวแทนได้อย่างแม่นยำ ช่องโหว่ประเภทนี้ไม่ได้อาศัยการควบคุมการเข้าถึงหรือการจัดการ Oracle แต่ใช้ประโยชน์จากพฤติกรรมการตัดทอนของการหารจำนวนเต็มเพื่อแสวงหาผลประโยชน์จากผู้ที่ทำการสั่งซื้ออย่างน่าเชื่อถือ

สูตรการจับคู่โดยทั่วไปมีดังนี้:

ความแข็งแกร่ง

> takingAmount = makingAmount * takerAmount / makerAmount;

-

เมื่อผู้โจมตีส่งค่า `makingAmount` ที่เล็กมากอย่างต่อเนื่อง (เล็กพอที่จะตัดผลลัพธ์ให้เหลือ 0 ในการหารจำนวนเต็ม) ระบบจะเข้าสู่สถานะอันตราย:

- `takingAmount = 0` — ผู้โจมตีไม่จำเป็นต้องจ่ายโทเค็นใดๆ ในการทำธุรกรรมนี้

อย่างไรก็ตาม `makingAmount` จะยังคงถูกหักจากยอดคงเหลือคำสั่งซื้อที่ค้างชำระของผู้ผลิต

การส่งคำขอสั่งซื้อ "ธุรกรรมขั้นต่ำ" ซ้ำๆ กันจะทำให้ผู้โจมตีสามารถลดเงินทุนของผู้ที่ทำการสั่งซื้อได้อย่างต่อเนื่องและไม่มีความเสี่ยง

เส้นทางการโจมตีสามารถสรุปได้ดังนี้:

1. ผู้โจมตีเลือกเป้าหมายในการวางคำสั่งซื้อ โดยสร้างพารามิเตอร์การสั่งซื้อด้วย `makingAmount` ที่เล็กมากและ `takerAmount` ที่ค่อนข้างใหญ่

2. เนื่องจากการตัดจำนวนเต็ม `takingAmount` จึงกลายเป็น 0 ในระหว่างการคำนวณ

3. ตรรกะการจับคู่ยังคงถือว่าธุรกรรม "สำเร็จ" และโอน `makingAmount` จากบัญชีผู้สร้างไปยังผู้โจมตี

4. ผู้โจมตีจะดำเนินการเรียกธุรกรรมเล็กๆ น้อยๆ เหล่านี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่าหลายร้อยหรือหลายพันครั้ง จนในที่สุดก็ทำให้สมุดคำสั่งซื้อทั้งหมดว่างเปล่า

ในสถานการณ์การทำนายตลาด ปัญหาประเภทนี้ถือเป็นอันตรายอย่างยิ่งเนื่องจาก:

- หนังสือสั่งซื้อมักจะมีสภาพคล่องสูง (หุ่นยนต์ผู้สร้างตลาด, LP มืออาชีพ);

- โครงสร้างสินทรัพย์ที่มีเงื่อนไข (โทเค็นใช่/ไม่ใช่) และตำแหน่งรวม (เช่น Trump-BTC / Kamala-BTC) ช่วยให้มีหนังสือคำสั่งซื้อที่กระจัดกระจายและมีจำนวนมากขึ้น

การทำธุรกรรมที่มีความถี่สูงและจำนวนเงินน้อยถือเป็นส่วนหนึ่งของพฤติกรรมการซื้อขายปกติ และยากยิ่งกว่าที่จะตรวจพบความผิดปกติด้วยตาเปล่า

ดังนั้น ในระบบตลาดการทำนายที่จริงจัง การดำเนินการจำนวนเต็มทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการจับคู่และการชำระเงินควร:

- กำหนดขีดจำกัดการเติมขั้นต่ำเพื่อปฏิเสธการซื้อขายขนาดเล็กที่มากเกินไปซึ่งใช้เฉพาะสำหรับ "การล่าความแม่นยำ" เท่านั้น

- ตรวจสอบ `takingAmount > 0` / `makingAmount > 0` บนเส้นทางวิกฤตอย่างชัดเจน มิฉะนั้นให้ `revert` โดยตรง

- ดำเนินการทดสอบฟัซขนาดใหญ่และเงื่อนไขขอบเขตบนโมดูลการจับคู่ โดยให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับการรวมกันของ "ปริมาณที่น้อยมาก/ราคาที่สูงมาก"

มิฉะนั้น สิ่งที่อาจดูเหมือนปัญหาเล็กน้อยอย่าง "ข้อผิดพลาดในการปัดเศษ" อาจกลายเป็นตู้ ATM ที่ไม่ได้รับอนุญาตในสายตาของผู้โจมตีได้

มาตรการป้องกัน:

- ดำเนินการตรวจสอบความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะระดับมืออาชีพสำหรับโมเดลธุรกิจตลาดการทำนาย ครอบคลุมถึงกระแสเงินสด เครื่องจักรสถานะ โมเดลการอนุญาต และโหมดความล้มเหลว

- ดำเนินการตรวจสอบอย่างเป็นทางการและทดสอบแบบจำลองกับค่าคงที่ที่สำคัญ (การอนุรักษ์เงินทุน การโต้ตอบสินทรัพย์ 1:1 ยอดคงเหลือหลังการชำระบัญชี ฯลฯ)

- นำส่วนประกอบโอเพนซอร์สที่สมบูรณ์กลับมาใช้ใหม่ให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ (โทเค็นมาตรฐาน การควบคุมการเข้าถึง กรอบงานการอัปเกรด) เพื่อหลีกเลี่ยงการประดิษฐ์ล้อขึ้นมาใหม่และนำปัญหาใหม่ๆ เข้ามา

- ดำเนินการทดสอบฟัซขนาดใหญ่และจำลองการโจมตีทางเศรษฐกิจใน Testnet และสภาพแวดล้อมแบบฟอร์ก ครอบคลุมเส้นทางการชำระเงินและการคืนเงินภายใต้เงื่อนไขที่รุนแรง

- ใช้การอัปเกรดที่ควบคุมได้และกลไกการปิดฉุกเฉิน และการจัดการลายเซ็นหลายรายการ + การล็อคเวลา

2. การโจมตีแบบ Oracle: การจัดการจากราคาสู่ "ความสนใจ"

ตลาดการทำนายแบบดั้งเดิมจะอาศัยการทำนายเพื่อให้ราคาและผลลัพธ์ของเหตุการณ์ภายนอก ในขณะที่การทำนายความสนใจในตลาดการทำนาย 2.0 มักจะรวมข้อมูลอินพุตต่างๆ เช่น ข้อมูลโซเชียลมีเดีย แนวโน้มการค้นหา (เช่น Google Trends) และแหล่งข่าวด้วย

สิ่งนี้ทำให้เกิดทั้งปัญหาเก่าและความท้าทายใหม่:

ราคา/ผลลัพธ์ Oracle:

- การจัดการราคาฟีดในระยะสั้นโดยใช้สินเชื่อแฟลช

- แหล่งข้อมูลจะกระจุกตัวอยู่ในระบบแลกเปลี่ยนหรือสถาบันเดียว และหากมีพฤติกรรมที่เป็นอันตรายหรือมีการหยุดทำงาน ก็จะส่งผลโดยตรงต่อการชำระเงิน

- บริดจ์ข้อความ L2 → L1 มีข้อบกพร่องหรือถูกโจมตี ส่งผลให้มีการรายงานผลลัพธ์ที่ผิดปกติ

เรียนคุณ Oracle:

- การจัดการข้อมูลโซเชียลมีเดียผ่านการคลิกหลอกลวง การโจมตี Sybil และบัญชีบอท

- ใช้ตลาดการทำนายขนาดเล็กที่ไม่มีสภาพคล่องเพื่อเพิ่ม "อินพุตความสนใจ" พื้นฐานด้วยต้นทุนต่ำ

- การเชื่อมโยงหลายแพลตฟอร์ม: การจัดการข้อมูลบนแพลตฟอร์มหนึ่งอาจส่งผลกระทบต่อการชำระดัชนีของแพลตฟอร์มอื่นได้

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง: ในปี 2025 แผนที่สงครามของ Polymarket ต้องเผชิญกับข้อโต้แย้งอย่างรุนแรงเนื่องจากการพึ่งพาผู้ให้บริการข้อมูลเพียงรายเดียว

ในเหตุการณ์นี้ แหล่งการตั้งถิ่นฐานเพียงแห่งเดียวที่ Polymarket ใช้ (แผนที่ ISW) ได้ทำเครื่องหมายพื้นที่พิพาทเป็น "แนวหน้าการรุก/การเปลี่ยนแนวการรบ" อย่างกะทันหันประมาณหนึ่งชั่วโมงก่อนตลาดจะปิด ส่งผลให้ราคาตลาดถูกดำเนินการทันที อย่างไรก็ตาม การทำเครื่องหมายดังกล่าวถูกยกเลิกทันทีหลังจากการตั้งถิ่นฐานในตลาดเสร็จสิ้น

นักติดตามชุมชนชี้ให้เห็นว่า:

- ในเวลานั้น นักวาดแผนที่อิสระไม่มีใครทำเครื่องหมายพื้นที่ดังกล่าวว่าถูกครอบครองหรือมีการเปลี่ยนแปลง

- ไม่มีรายงานจากบุคคลที่สามว่ากองทหารรัสเซียเข้าหรือรุกคืบ

- การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นในระหว่างหน้าต่างก่อนการชำระเงินที่มีความอ่อนไหวสูง

- การย้อนกลับเกิดขึ้นทันทีหลังจากการชำระเงินเสร็จสิ้น

- การดำเนินการทั้งหมดเกิดขึ้นที่ "จุดตัดที่สำคัญ" ที่ระบุไว้อย่างชัดเจนโดยเป้าหมายตลาด

สำหรับผู้ซื้อขาย นี่เทียบเท่ากับ "คำทำนายเพียงจุดเดียวสามารถเปลี่ยนชะตากรรมของตลาดได้ในชั่วโมงสุดท้าย"

ไม่ว่าจะมีเจตนาเป็นร้ายหรือไม่ เหตุการณ์นี้ก็แสดงให้เห็นได้อย่างชัดเจนว่า:

ตราบใดที่ยังคงใช้แหล่งข้อมูล Web2 เพียงแหล่งเดียว (โดยเฉพาะแผนที่สงคราม/พาดหัวข่าว/การตัดสินเหตุการณ์ที่แก้ไขด้วยตนเอง) ตลาดการทำนายอาจได้รับอิทธิพลจากแรงภายนอกในช่วงเวลาที่สำคัญที่สุด ซึ่งจะสร้างความเสี่ยงในการยุติข้อพิพาทในระบบ

ดังนั้น สำหรับตลาดการทำนายที่ขับเคลื่อนโดยเหตุการณ์ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งตลาดที่ต้องพึ่งพาองค์กรข่าวหรือการป้อนข้อมูลของมนุษย์ เช่น ตลาดที่เกี่ยวข้องกับภูมิรัฐศาสตร์ ภัยพิบัติ ความคิดเห็นของประชาชน การเลือกตั้ง และกีฬา) จะต้องหลีกเลี่ยงสถาปัตยกรรมแหล่งเดียว และควรนำสิ่งต่อไปนี้มาใช้:

- ผู้ให้บริการแผนที่หลายราย (ISW, AMK, OSINT, ชุมชนทางภูมิศาสตร์)

- การยืนยันโดยผู้สื่อข่าวหลายท่าน/OSINT

- ออราเคิลแห่งความหวังดีที่รวบรวมจากหลายแหล่ง

- ช่องทางการชำระหนี้ที่ล่าช้า ช่วยให้สามารถซักถามและอนุญาโตตุลาการกับชุมชนได้

ตลาดการทำนายตามเหตุการณ์สามารถรักษาความน่าเชื่อถือและความต้านทานต่อการจัดการได้โดยการหลีกเลี่ยง "ผู้มีอำนาจข้อมูลเพียงจุดเดียว" เท่านั้น

มาตรการป้องกัน:

- การรวบรวมหลายแหล่ง: ผลลัพธ์ของราคาและเหตุการณ์จะถูกรวบรวมโดยใช้ข้อมูลจากโอราเคิลหลายแห่ง การแลกเปลี่ยนหลายแห่ง และแหล่งข้อมูลข้ามสายโซ่ และค่าผิดปกติจะถูกลบออก

- แนะนำ "ต้นทุนการจัดการแบบฝังตัว" ให้กับอินพุตของออราเคิลที่ให้ความสนใจ: บังคับให้ผู้จัดการสร้างตำแหน่งจริงในตลาดการทำนายแบบไบนารี ทำให้ต้นทุนของการกระทำผิดเพิ่มขึ้น

- ใช้กลไกต่อต้านการฉ้อโกงและต่อต้าน Symania: ชื่อเสียงของบัญชี กราฟโซเชียล ขีดจำกัดความถี่ และ LLM เพื่อช่วยระบุรูปแบบที่ผิดปกติ

- ตรวจสอบสัญญา Oracle เอง: ว่าตรรกะการอัปเดต การควบคุมการเข้าถึง การหยุดชั่วคราว/การตัดวงจร และกลไกการอัปเกรดมีความปลอดภัยหรือไม่

- ตั้งค่าการป้องกันความล้มเหลว: เมื่อ Oracle ไม่ได้อัปเดตเป็นเวลานานหรือเกิดการชดเชยที่รุนแรง ให้หยุดการชำระเงินโดยอัตโนมัติหรืออนุญาตให้ลดตำแหน่งเท่านั้นเพื่อป้องกันการชำระบัญชีที่ผิดพลาด

3. การจัดการตลาด: เมื่อ "ต้นทุนการจัดการที่ฝังอยู่" ไม่เพียงพอที่จะป้องกันได้

ในทางทฤษฎี การใช้ราคาตลาดที่คาดการณ์ไว้เป็นข้อมูลออราเคิลอาจเพิ่มต้นทุนการจัดการได้ อย่างไรก็ตาม ในสภาพแวดล้อมจริง กลไกนี้อาจยังคงล้มเหลวได้ หากสภาพคล่องไม่เพียงพอ หรือความลึกของตลาดกระจุกตัวอยู่ในมือของผู้ดูแลสภาพคล่องเพียงไม่กี่ราย

วิธีการจัดการทั่วไปได้แก่:

- การใช้เงินจำนวนมากในการสร้างตลาดแบบฝ่ายเดียวในตลาดการทำนายเบื้องต้น ทำให้เกิดสัญญาณความน่าจะเป็นที่ผิดพลาด

- ความร่วมมือข้ามแพลตฟอร์ม: เพิ่มความน่าจะเป็นของเหตุการณ์บางอย่างบน Polymarket จากนั้นวางเดิมพันครั้งใหญ่บนแพลตฟอร์มสัญญาถาวรที่เชื่อมโยงกับความน่าจะเป็นนั้น

- สร้างปริมาณการซื้อขายสูงผ่านบอทและการซื้อขายแบบล้างเพื่อกระตุ้นกลยุทธ์ของผู้ติดตาม

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง: ในช่วงการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐฯ ปี 2024 บัญชีวาฬที่รู้จักกันในชื่อ "Fred" ได้ปรากฏขึ้นบน Polymarket ซึ่งควบคุมตำแหน่งกว่า 30 ล้านดอลลาร์เพื่อเดิมพันผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจงเพียงฝ่ายเดียว เงินจำนวนมหาศาลนี้ไม่เพียงแต่เปลี่ยนแปลงอัตราต่อรองเท่านั้น แต่ยังสร้างสัญญาณที่เข้าใจผิดบนโซเชียลมีเดียว่า "อัตราการชนะเท่ากับผลสำรวจ" ซึ่งก่อให้เกิดข้อถกเถียงอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับการจัดการความคิดเห็นสาธารณะโดยเงินทุน นอกจากนี้ ตลาดทำนายผลเกิดใหม่หลายแห่งยังมักทำ "การซื้อขายแบบล้าง" ซึ่งผู้ใช้เดิมพันกันเองเพื่อสะสมคะแนน

มาตรการป้องกัน:

- ออกแบบกลไกค่าธรรมเนียมและการลื่นไถลที่เหมาะสม ต้นทุนของการทำธุรกรรมด้านเดียวขนาดใหญ่จะต้องเพิ่มขึ้นอย่างมาก

- ปรับใช้ระบบตรวจสอบพฤติกรรมที่ผิดปกติทั้งแบบออนเชนและออฟเชนเพื่อจำลองการไหลของเงินที่ผิดปกติและการเปลี่ยนแปลงดัชนีที่เกี่ยวข้อง

- แนะนำ "โหมดการป้องกัน" สำหรับดัชนีสำคัญ: เพิ่มข้อกำหนดมาร์จิ้นชั่วคราว จำกัดการเปลี่ยนแปลงตำแหน่งสูงสุด และอนุญาตให้ลดตำแหน่งได้เฉพาะในช่วงที่มีความผันผวนสูงเท่านั้น

- เพื่อชี้นำและกระตุ้นให้มีสภาพคล่องที่หลากหลายมากขึ้น ป้องกันไม่ให้จุดเดี่ยวๆ ถูกควบคุมโดย LP หรือผู้สร้างตลาดเพียงรายเดียว

4. การโจมตี DDoS และความเสี่ยงของชั้นโครงสร้างพื้นฐาน

ตลาดการทำนายไม่ใช่แค่สัญญา แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานไฮบริด Web3+Web2 ทั้งชุด: เว็บไซต์ส่วนหน้า, เกตเวย์ API, แบ็กเอนด์การจับคู่/การชำระเงิน, โหนดและ RPC, ตัวเรียงลำดับ L2 ฯลฯ ทั้งหมดนี้อาจกลายเป็นเป้าหมายของการโจมตีได้

สถานการณ์ความเสี่ยง:

- การโจมตี DDoS ในปริมาณมากที่มุ่งเป้าไปที่เว็บไซต์และเกตเวย์ API ป้องกันไม่ให้ผู้ใช้วางคำสั่งซื้อหรือดูแพลตฟอร์มการซื้อขาย

- การโจมตีที่กำหนดเป้าหมายไปที่โหนดหรือ RPC อาจทำให้เกิดความล่าช้าในการส่งธุรกรรมหรือการอัปเดต Oracle ล้มเหลว

- DoS ต่อ L2 Sequencer หรือบริดจ์ ซึ่งส่งผลต่อการชำระเงินข้ามสายโซ่และการโอนสินทรัพย์

มาตรการป้องกัน:

- ใช้ระบบการป้องกันหลายชั้นจากผู้ให้บริการคลาวด์ รวมถึงการป้องกัน DDoS, WAF, CDN และการจำกัดอัตรา

- การปรับใช้ผู้จำหน่ายหลายภูมิภาคและหลาย RPC ออกแบบด้วยการสำรองข้อมูลอัตโนมัติ

- แยกอินเทอร์เฟซการชำระเงินที่สำคัญและการป้อนราคาจากการเข้าถึงของผู้ใช้ทั่วไป และกำหนดระดับการป้องกันที่แตกต่างกัน

- ดำเนินการฝึกซ้อม DDoS และตรวจสอบแผนการตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉินเป็นประจำ และออกแบบ "โหมดการลดประสิทธิภาพ" ไว้ล่วงหน้า (เช่น อนุญาตให้ชำระบัญชีเท่านั้นหรือเข้าถึงแบบอ่านอย่างเดียว)

5. การตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้และการควบคุมการเข้าถึง: มากกว่าแค่ปัญหาการเข้าสู่ระบบ

ในแพลตฟอร์มตลาดการทำนาย ปัญหาการอนุญาตจะมีความละเอียดอ่อนมากกว่าใน DApps ทั่วไป เนื่องจาก:

- ผู้ดูแลระบบอาจมีสิทธิ์ในการอนุญาตต่างๆ เช่น การเริ่มต้นการชำระเงิน การแก้ไขพารามิเตอร์ การเพิ่ม/ลบตลาด และการจัดการบัญชีดำและบัญชีขาว

- ในโมดูลการกำกับดูแล คนกลุ่มน้อยอาจแก้ไขแหล่งข้อมูลโอราเคิล โครงสร้างค่าธรรมเนียม และแม้แต่ควบคุมกองทุนได้ "อย่างถูกกฎหมาย" ผ่านข้อเสนอการกำกับดูแล

มาตรการป้องกัน:

- การอนุญาตบนเครือข่าย: ใช้กระเป๋าเงินลายเซ็นหลายรายการ + การล็อคเวลาเพื่อจัดการการดำเนินการตามสัญญาที่สำคัญและป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตจากบุคคลเพียงคนเดียว

- สำหรับการดำเนินการเบื้องหลัง: เปิดใช้งานการตรวจสอบสิทธิ์หลายปัจจัย (MFA) การควบคุมการเข้าถึงแบบละเอียด และต้องการการอนุมัติจากบุคคลสองคนสำหรับการดำเนินการที่ละเอียดอ่อน

- ตรวจสอบการจัดสรรสิทธิ์อนุญาตและล้างบัญชีที่ไม่ได้ใช้งานและบัญชีที่มีสิทธิ์พิเศษสูงที่ไม่ได้ใช้งานเป็นเวลานานเป็นประจำ

- ทีมกำกับดูแลได้นำ "ช่วงเวลาพักความคิด" และกลไกการเตือนล่วงหน้าจากชุมชนมาใช้ เพื่อให้มีเวลาตอบสนองเพียงพอสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ

6. ความปลอดภัยในการผสานรวม Web2 API: "การป้องกันจุดเข้า" สำหรับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

ตลาดการทำนายมักจะต้องเชื่อมต่อกับบริการ Web2 จำนวนมาก เช่น API ข้อมูลกีฬา ผู้ให้บริการข้อมูลทางการเงิน บริการ KYC/AML เกตเวย์การชำระเงิน ข้อมูลทางสังคมและความคิดเห็นสาธารณะ เป็นต้น อินเทอร์เฟซเหล่านี้แต่ละอันแสดงถึงพื้นผิวการโจมตีที่อาจเกิดขึ้นได้

- การตรวจสอบสิทธิ์ที่อ่อนแอหรือการอนุญาตมากเกินไปนำไปสู่การใช้ API ของบุคคลที่สามในทางที่ผิด

- การโจมตีแบบ Man-in-the-middle อาจทำให้การตอบสนองของ API เสียหาย ส่งผลให้เกิดการชำระเงินที่ไม่ถูกต้องหรือค่าเมตริกที่ผิดเพี้ยน

- SDK ของบุคคลที่สามถูกวางยาพิษ ทำให้เกิดการโจมตีห่วงโซ่อุปทาน

มาตรการป้องกัน:

- ดำเนินการประเมินความปลอดภัยอย่างเป็นระบบและสร้างแบบจำลองภัยคุกคามสำหรับการบูรณาการ Web2 ทั้งหมด: วิธีการตรวจสอบสิทธิ์ ขอบเขตการอนุญาต การตรวจสอบการโทรกลับ และการป้องกันการเล่นซ้ำ

- บังคับใช้การป้องกันขั้นพื้นฐาน เช่น HTTPS/mTLS, การลงนามคำขอ, Nonce + timestamp และ IP whitelisting

- การแยกชั้นกลาง: ข้อมูล Web2 จะเข้าสู่ชั้นการตรวจสอบภายใน/การจำกัดอัตราก่อน จากนั้นจึงเข้าสู่ตรรกะทางธุรกิจหลัก

- ดำเนินการสแกนความปลอดภัยของห่วงโซ่อุปทานบนการอ้างอิงของบุคคลที่สาม ล็อคเวอร์ชัน และเปิดใช้งานแหล่งมิเรอร์ส่วนตัว

7. กระเป๋าเงิน Web3 และการจัดการคีย์: ความเสี่ยงสองต่อสำหรับผู้ใช้และทีมโครงการ

ความเสี่ยงด้านผู้ใช้:

เว็บไซต์ฟิชชิ่ง กระเป๋าสตางค์ปลอม และส่วนหน้าที่เป็นอันตรายหลอกล่อให้ผู้ใช้ลงนามธุรกรรมที่มีความเสี่ยงสูง

- ลายเซ็นใบอนุญาต/ใบอนุญาต 2 ที่ซับซ้อนอาจทำให้ผู้ใช้ให้โควตาไม่จำกัดโดยไม่รู้ตัว

ความเสี่ยงของโครงการ:

- การรั่วไหลของกระเป๋าสตางค์ Oracle Price Feed, ห้องนิรภัยของทีม และคีย์สมาชิกลายเซ็นหลายราย

- การกำหนดค่า MPC หรือกระเป๋าเงินฮาร์ดแวร์ที่ไม่ถูกต้องส่งผลให้เกณฑ์ลายเซ็นต่ำเกินไป

มาตรการป้องกัน:

- ในระดับ UI ให้ใช้ข้อความลงนาม EIP-712 ที่เป็นมาตรฐานและอ่านได้ให้มากที่สุดเพื่อลด "การลงนามโดยไม่ดูข้อมูล"

- การดำเนินการที่มีความเสี่ยงสูง (เช่น การอนุมัติแบบไม่จำกัด การดำเนินการแบบแบตช์ข้ามสัญญา) จะถูกทำเครื่องหมายไว้อย่างชัดเจนในส่วนหน้า และมีการเพิ่มการยืนยันรอง

- ควรจัดการคีย์การทำงานของโครงการโดยใช้กระเป๋าเงินฮาร์ดแวร์ HSM หรือ MPC ให้ได้มากที่สุดเพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงจากจุดล้มเหลวเดี่ยวที่เกี่ยวข้องกับกระเป๋าเงินร้อน

- รวมปลั๊กอินจำลองการซื้อขาย/ความปลอดภัยเพื่อให้ผู้ใช้ได้รับคำเตือนเกี่ยวกับความเสี่ยงก่อนลงนาม

8. การโจมตีส่วนหน้าและเลเยอร์การโต้ตอบ: สิ่งที่ถูกโจมตีไม่ใช่สัญญา แต่เป็นผู้ใช้

การโจมตีหลายๆ ครั้งไม่จำเป็นต้องทำลายสัญญา แต่สามารถเปลี่ยนเส้นทางผู้ใช้ไปยัง "ส่วนหน้าปลอม" ได้อย่างง่ายดาย

- การจี้ DNS, การปลอมโดเมน, การหลอกลวงใบรับรอง

- JS ด้านหน้าถูกฉีดด้วยสคริปต์ที่เป็นอันตราย ซึ่งจะเข้ามาแทนที่ที่อยู่สัญญาหรือพารามิเตอร์ธุรกรรมอย่างเงียบๆ

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง: ระบบนิเวศของ Augur พบเว็บไซต์/ฟรอนต์เอนด์ปลอมที่ใช้ข้อมูลตลาดปลอมหรือข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิดเพื่อล่อลวงผู้ใช้ให้เข้ามามีปฏิสัมพันธ์ ซึ่งเป็นกลยุทธ์ "ฟิชชิ่ง" ทั่วไปที่เพิ่มความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับลายเซ็นฝั่งผู้ใช้และการอนุมัติเงินทุน (ดู: https://thenextweb.com/news/augur-fake-data-bug?utm_source=chatgpt.com) เมื่อฟรอนต์เอนด์ตลาดทำนายถูกปลอมแปลงหรือถูกแทรกแซง ผู้ใช้จะเสี่ยงสูงที่จะโต้ตอบกับสัญญาหรือที่อยู่ที่ไม่ถูกต้องโดยไม่รู้ตัว

มาตรการป้องกัน:

- เปิดใช้งาน HSTS และ DNSSEC เพื่อตรวจสอบโดเมนปลอมและความผิดปกติของใบรับรอง

- ใช้ CSP ที่เข้มงวดและ Sub-Resource Integrity (SRI) เพื่อลดความเสี่ยงจากสคริปต์ของบุคคลที่สาม

- กระบวนการสร้างและไปป์ไลน์การปรับใช้จะต้องมีการควบคุมความปลอดภัยของห่วงโซ่อุปทาน (การลงนามโค้ด การแยกสภาพแวดล้อมการสร้าง)

9. ความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและข้อบังคับ: จุดตัดระหว่างความปลอดภัยและความถูกต้องตามกฎหมาย

ตลาดการทำนายมักจะขัดแย้งกับพื้นที่อ่อนไหว เช่น การพนัน อนุพันธ์ทางการเงิน และหลักทรัพย์ ซึ่งอาจก่อให้เกิดเส้นแดงด้านกฎระเบียบในประเทศต่างๆ ได้

- ในบางเขตอำนาจศาล แพลตฟอร์มอาจถือเป็นการพนันออนไลน์หรือการซื้อขายอนุพันธ์ที่ไม่ได้รับอนุญาต

- อาจต้องมีข้อกำหนดการปฏิบัติตามเพิ่มเติมเมื่อต้องจัดการกับเหตุการณ์ทางการเมือง การเลือกตั้ง หรือเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องอื่นๆ

ขั้นตอน KYC/AML ที่ไม่เพียงพออาจส่งผลให้เกิดข้อจำกัดด้านการรับส่งข้อมูลโดยธนาคาร ช่องทางการชำระเงิน และแม้แต่โครงสร้างพื้นฐานบนเชน

มาตรการป้องกัน:

- รวมมุมมองการปฏิบัติตามข้อกำหนดในระหว่างขั้นตอนการออกแบบผลิตภัณฑ์เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างตลาดข้อมูลและผลิตภัณฑ์ทางการเงิน

- ดำเนินการควบคุมการเข้าถึงตามภูมิภาค จำกัดหรือเพิ่ม KYC สำหรับผู้ใช้จากประเทศที่มีความเสี่ยงสูง

- แนะนำกลไกการกรองรายชื่อ AML/การคว่ำบาตรขั้นพื้นฐานเพื่อหลีกเลี่ยงการติดต่อทางธุรกิจกับนิติบุคคลที่มีความเสี่ยงสูง

- ในการออกแบบสัญญาอัจฉริยะและสถาปัตยกรรมแพลตฟอร์ม จะมีการสงวนพื้นที่ที่ปรับได้เพื่อรองรับกฎระเบียบในอนาคต

บทสรุป

ตลาดการทำนายกำลังเปลี่ยนจาก "การเดิมพันกับผลลัพธ์เพียงอย่างเดียว" ไปสู่โครงสร้างพื้นฐานทางการเงินที่ซับซ้อนมากขึ้น ตลาดเหล่านี้เริ่มให้ความสำคัญกับความสนใจ อิทธิพล และกรอบความคิดร่วมกัน ทำให้ตลาดมีความคิดสร้างสรรค์และมีความเสี่ยงมากขึ้น หากมาตรการรักษาความปลอดภัยได้รับการออกแบบมาไม่ดี ผู้โจมตีไม่เพียงแต่สามารถขโมยเงินทุนได้เท่านั้น แต่ยัง "ขโมยอนาคต" ได้อีกด้วย ด้วยการบิดเบือนข้อมูลพยากรณ์และโครงสร้างตลาดเพื่อบิดเบือนสัญญาณราคาที่ควรสะท้อนถึงข้อมูลที่แท้จริง

ExVul มุ่งหวังที่จะช่วยพยากรณ์โครงการตลาดสร้างรากฐานที่มั่นคงของความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือในขณะที่สร้างสรรค์นวัตกรรมผ่านการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างเป็นระบบ การประเมินการออกแบบกลไก การทดสอบการเจาะ และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

หากคุณกำลังสร้างผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับตลาดการคาดการณ์ (ไม่ว่าจะเป็นตลาดไบนารีแบบดั้งเดิม กีฬาเสมือนจริง ตลาดโอกาส หรือสัญญาแบบไม่จำกัดระยะเวลา) คุณสามารถทำงานร่วมกับทีมของคุณเพื่อวิเคราะห์สถาปัตยกรรมปัจจุบันและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นอย่างละเอียดถี่ถ้วน เราสามารถจัดหาโซลูชันด้านความปลอดภัยที่ปรับแต่งให้เหมาะกับการออกแบบเฉพาะของคุณได้

เกี่ยวกับเรา ExVul

ExVul เป็นบริษัทด้านความปลอดภัยของ Web3 ที่ให้บริการครอบคลุมการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ การตรวจสอบโปรโตคอลบล็อกเชน การตรวจสอบกระเป๋าเงิน การทดสอบการเจาะระบบ Web3 การให้คำปรึกษาด้านความปลอดภัย และการวางแผน ExVul มุ่งมั่นที่จะพัฒนาความปลอดภัยโดยรวมของระบบนิเวศ Web3 และยังคงเป็นผู้นำด้านการวิจัยความปลอดภัยของ Web3