DeFi钓鱼攻击中的资金追回机制与权限治理优化——以Venus Protocol事件为例

摘要

2025年9月,去中心化借贷协议Venus Protocol遭遇由朝鲜关联黑客组织拉撒路集团(Lazarus Group)发起的高级社会工程攻击。攻击者通过伪造安全审计流程,诱使高净值用户签署无限额资产授权(ERC-20 approve),进而窃取价值1350万美元的加密资产,并迅速尝试通过跨链桥与混币器转移资金。值得注意的是,Venus团队联合多家链上安全公司、中心化交易所(CEX)及流动性提供方,在12小时内完成地址标记、交易拦截、流动性抑制与部分资产回滚,最终实现绝大部分资金回收。本文系统分析该事件的技术路径、应急响应机制与治理干预手段,揭示当前DeFi生态在“人因安全”与“事后追索”方面的结构性短板。研究指出,尽管智能合约逻辑无漏洞,但用户授权界面模糊、缺乏撤销机制及治理响应延迟构成关键风险点。基于此,本文提出一套涵盖前端交互优化、授权生命周期管理、多签审批流程与跨协议情报共享的综合防御框架,并辅以Solidity与EIP-712签名示例说明技术可行性。案例表明,在充分利用链上透明度与多方协同的前提下,去中心化金融具备可操作的资产追索能力,为未来监管兼容性与用户信任重建提供实证基础。

关键词:DeFi安全;社会工程攻击;资产授权;资金追回;权限治理;链上协同

一、引言

去中心化金融(DeFi)的核心承诺在于消除中介依赖,通过代码执行金融逻辑。然而,这一范式将安全边界从传统服务器端扩展至用户终端与交互界面,使得“人”成为新的攻击面。近年来,针对DeFi用户的钓鱼攻击频发,其手法从早期的简单仿冒网站,演进为高度定制化的社会工程行动,常结合伪造邮件、日历邀请、PDF文档及可信域名,诱导用户主动签署恶意交易。此类攻击不依赖智能合约漏洞,却能绕过形式化验证与审计防线,造成重大资产损失。

2025年9月,BNB Chain上的主流借贷协议Venus Protocol披露一起典型事件:攻击者冒充安全审计方,诱使一名大型用户授予无限额代币授权,随即转移1350万美元资产。令人瞩目的是,该事件并未以用户永久损失告终,而是通过协议方、安全公司、CEX与做市商的快速协同,在极短时间内实现资金回收。这一结果挑战了“链上交易不可逆即无法追索”的普遍认知,凸显DeFi生态在应急响应与治理弹性方面的进步。

本文以该事件为研究对象,旨在回答三个核心问题:(1)攻击如何绕过现有安全防护?(2)资金追回的技术与治理机制如何运作?(3)如何从系统层面优化权限管理以预防类似事件?全文结构如下:第二部分还原攻击流程与社会工程细节;第三部分剖析多边协同的资金追回机制;第四部分识别当前授权模型的技术缺陷;第五部分提出可落地的防御框架并附代码示例;第六部分讨论监管与治理启示;第七部分总结。

二、攻击流程与社会工程策略

(一)初始接触与身份伪装

攻击始于一封看似来自“Venus Security Audit Team”的邮件,声称“为配合即将进行的第三方安全评估,请用户预先签署测试授权以验证钱包兼容性”。邮件包含以下要素以增强可信度:

使用近似官方域名(如 venus-audit[.]com);

引用真实审计机构名称(如 OpenZeppelin);

附带伪造的PDF文档,内含“审计时间表”与“操作指南”;

嵌入iCalendar (.ics) 文件,自动添加“Venus安全会议”至用户日历。

此类组合策略利用用户对“合规流程”的信任,降低警惕性。

(二)前端欺骗与权限授予

用户点击邮件链接后,被导向高保真仿冒DApp。该页面复刻Venus前端UI,仅在MetaMask弹窗中请求approve(address spender, uint256 amount),其中amount = type(uint256).max(即无限额授权)。由于多数钱包未清晰解释“无限额”的含义,用户误以为仅为一次性测试,遂签署交易。

// 攻击者诱导用户签署的交易数据(简化)

function approve(address spender, uint256 value) external returns (bool);

// 实际调用:approve(0x7fd8...202a, 115792089237316195423570985008687907853269984665640564039457584007913129639935)

一旦授权生效,攻击者即可调用transferFrom(victim, attacker, amount)任意转移资产,无需再次签名。

(三)资金分拆与跨链尝试

攻击者在数分钟内将vBNB分拆至多个中间地址,并尝试通过Multichain、Stargate等跨链桥转移至以太坊或Arbitrum,以规避BNB Chain监控。同时,部分资金流入Tornado Cash类混币器,意图切断追踪链路。

三、资金追回的多边协同机制

(一)链上告警与地址标记

Venus监控系统在检测到异常大额approve后,立即触发告警。安全合作伙伴PeckShield与SlowMist在1小时内将攻击者地址加入黑名单,并通过API推送至Arkham、Nansen等链上分析平台。这些平台随即向集成其服务的CEX(如Binance、OKX)发送实时通知。

(二)CEX冻结与跨链拦截

Binance风控系统接收到威胁情报后,对攻击者地址实施双向冻结:禁止其向交易所充值,同时阻止从交易所提现至该地址。更重要的是,当攻击者尝试通过Binance Bridge跨链时,系统自动拒绝交易,理由为“目标地址列入高风险名单”。

(三)流动性抑制与滑点控制

做市商WOO Network与Kyber在接到通知后,临时调整其流动性池参数,对涉及攻击者地址的交易施加极高滑点(>50%),使其难以通过DEX匿名兑换。此外,1inch聚合器启用了“恶意地址过滤”模块,自动排除包含黑名单地址的路由路径。

(四)协议层回滚与治理干预

最关键一步来自Venus自身的治理响应。团队发起紧急提案(VEP-2025-09),授权白帽地址对攻击者钱包执行“强制清算”。尽管攻击者未实际抵押资产,但提案临时将被盗资产视为“无效头寸”,允许协议没收并返还:

// 简化版治理授权的强制回收函数

function emergencyRecover(address stolenAsset, address victim) external onlyGovernance {

require(isEmergencyMode, "Not in emergency");

IERC20(stolenAsset).transfer(victim, IERC20(stolenAsset).balanceOf(attackerAddress));

}

该操作依赖于社区快速投票(2小时内通过),体现了DAO治理在危机中的决策效率。

四、授权模型的技术缺陷分析

(一)无限额授权的滥用风险

ERC-20标准中的approve函数设计初衷是提升用户体验(避免频繁签名),但uint256 max的使用使其成为安全黑洞。一旦授权,用户无法通过链上操作撤销,除非再次调用approve(spender, 0)——而多数用户不知此操作存在。

(二)前端权限描述缺失

当前主流钱包在显示授权请求时,仅展示“Allow [地址] to spend your [代币]”,未说明额度是否为无限、是否可被用于任意数量转移。更严重的是,对于Permit2(EIP-2612)等签名授权,用户甚至看不到交易细节,仅需点击“Sign”。

(三)缺乏撤销窗口与延迟机制

传统金融转账设有“冷静期”,而DeFi交易一经签名即生效。若引入可配置的延迟执行(如Safe{Wallet}的Guard模块),用户可在签署后若干分钟内撤销高风险操作,将显著降低钓鱼成功率。

五、防御框架与技术实现

(一)用户侧:授权仪表板与定期清理

建议所有DeFi用户部署授权管理工具,如Revoke.cash,定期扫描并撤销冗余无限额授权:

// 用户撤销特定授权的Web3调用

await tokenContract.approve(maliciousSpender, 0, { from: userAddress });

(二)协议侧:可撤销授权与风险UI

采用EIP-7715(Human-Readable Approvals)标准,在签名前以自然语言提示风险:

“您将允许 0x7fd8... 转移您所有的 vBNB(当前价值 $13.5M)。此授权无法自动过期,需手动撤销。”

同时,在前端集成风险评分系统,对新地址、高频交互等行为标红警示。

(三)交易延迟与多签审批

对高额资金迁移,部署“延时执行+双人审批”机制。例如,使用Safe{Wallet}的模块化设计:

// Safe Wallet 模块示例:设置15分钟延迟

function executeTransaction(

address to,

uint256 value,

bytes memory data,

Enum.Operation operation,

uint256 safeTxGas

) public payable virtual override {

require(block.timestamp >= submissionTime + 900, "Delay not elapsed");

// ... 执行 ...

}

此外,引入“人机双审”流程:用户需同时确认URL真实性(人工)与权限差异(机器比对历史签名)。

(四)行业级情报共享

建立基于W3C DID或libp2p的P2P消息总线,实现跨协议黑名单实时同步。例如,当Aave标记某地址为恶意,Uniswap、Compound等可自动加载并拦截相关交易。

六、监管与治理启示

此次成功追回表明,“去中心化”不等于“无法追索”。只要链上数据透明、元数据协同充分,多方可在不破坏去中心化原则的前提下实现资产保护。这为监管机构提供了新思路:与其强制DeFi协议嵌入KYC,不如推动行业自律建立共享风控基础设施。

同时,事件也暴露治理延迟风险。若Venus未能快速通过紧急提案,资金或已跨链流失。因此,DAO需预设“危机治理快车道”,如预授权白帽地址、设置自动暂停阈值等。

七、结语

Venus Protocol事件是一次社会工程攻击与多边协同防御的典型案例。它揭示了DeFi安全的新常态:最大威胁不在代码,而在人机交互界面;最大希望不在单点防护,而在生态协同响应。通过优化授权模型、引入延迟机制、强化前端提示与建立情报共享网络,DeFi可在保持开放性的同时,显著提升抗钓鱼能力。本案例不仅验证了链上资产追索的技术可行性,也为构建更具韧性的去中心化金融基础设施提供了实践路径。未来工作可进一步探索AI驱动的钓鱼检测、标准化撤销接口及跨链统一风控协议,以应对日益复杂的威胁环境。

编辑:芦笛(公共互联网反网络钓鱼工作组)

内容概要:本文详细介绍了如何在当地环境中部署由杭州深度求索公司开发的DeepSeek大语言模型,旨在帮助用户在其私有计算资源上利用这些强大的AI工具。文档首先提供了平台概述,接着逐步指导使用者做好软硬件准备,然后重点解释了安装Ollama框架作为底层支持结构,之后讲解选择和部署恰当规模的预训练DeepSeek模型版本的方法,还特别提到借助像ChatBox这样用户界面应用程序以加强人机交流体验的技术路径,并深入探讨根据不同硬件配置调整最佳性能设置的可能性及其必要时采取的性能调优措施,最后列出若干常见问题及解决方案。 适用人群:主要针对那些有兴趣将最先进的自然语言处理能力引入内部业务流程的企业IT专家、工程师或是研究员们,他们可能希望通过自托管的方式更好地保护敏感资料隐私性和安全性,或者出于科研目的而寻求对最新技术的第一手掌握。 使用场景及目标:对于想要深入了解大规模机器学习架构的人来说,在个人电脑或企业级服务器集群上构建完整的人工智能开发环境是一种极具教育意义的学习途径。同时这也有助于那些需要频繁迭代试验新想法的团队建立灵活可控的原型系统。 其他说明:考虑到DeepSeek本身处于持续快速发展阶段,官方提供的具体指南可能会随着软件版本的变化有所改动,请读者密切关注官方渠道发布的新消息并适当更新自己参照的步骤说明。此外,虽然这篇手册尽量覆盖全面,但由于技术问题千变万化,难免遇到未曾提及的情况;此时查阅项目主页文档或社区论坛将是寻找答案的好去处。
### 本地部署大型AI模型所需电脑硬件配置 #### 显存大小的重要性 对于大规模机器学习模型而言,显存容量至关重要。由于大模型的规模以及训练过程中使用的批量大小会直接影响到对显存的需求量,所以当涉及到更大尺寸的神经网络结构或是希望采用较大的批次来进行更高效的并行计算时,则需要配备有更多显存资源的图形处理器(GPU)[^1]。 #### 推荐的具体硬件规格 针对那些计划在个人计算机上实现较为复杂的自定义开发工作流——比如频繁修改架构、调整超参数等操作的人群来说,建议选用NVIDIA GeForce RTX 3090双卡组合方案。这种设置提供了总计48GB GDDR6X显存空间,在执行推理任务期间大约消耗30GB左右;而在进行精细化调优阶段则可能只需要约22GB即可满足需求[^3]。 #### 散热与供电考量 值得注意的是,高性能GPU设备长时间满负荷运转将会释放出大量的废热能量,这不仅会影响系统的稳定性还可能导致性能下降甚至损坏组件的风险增加。为此,应当采取有效的冷却措施来维持适宜的工作温度范围,例如安装额外风扇或者选择带有更好通风效果设计的产品型号。另外,还需确认所选电源单元能够持续稳定地提供充足电力供给整个平台正常运作,并留有一定余量以应对突发情况下的峰值功耗请求[^4]。 ```python # Python代码示例:检查当前环境中的CUDA版本是否兼容目标GPU import torch def check_cuda_compatibility(): if not torch.cuda.is_available(): print("No CUDA-compatible device found.") return False cuda_version = torch.version.cuda gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0) print(f"Detected GPU: {gpu_name}") print(f"CUDA Version Installed: {cuda_version}") # 假设这里有一个函数可以获取特定GPU的最佳CUDA版本号 recommended_cuda_version_for_gpu = get_recommended_cuda_version(gpu_name) if cuda_version != recommended_cuda_version_for_gpu: print( f"Warning! The installed CUDA version ({cuda_version}) may not be optimal for your GPU." ) return False print("Your setup appears to be compatible!") return True check_cuda_compatibility() ```
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