論文の概要: Position Paper: Denial-of-Service Against Multi-Round Transaction Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21169v1
- Date: Thu, 23 Apr 2026 00:25:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.220234
- Title: Position Paper: Denial-of-Service Against Multi-Round Transaction Simulation
- Title(参考訳): ポジションペーパー:マルチロードトランザクションシミュレーションに対するサービス拒否
- Authors: Yuzhe Tang, Yibo Wang, Wanning Ding, Jiaqi Chen, Taesoo Kim,
- Abstract要約: 本稿では, バンドルサービスに対する非対称なサービス拒否のオープンな問題について検討する。
我々はFlashbotsのバンドルサービスに対する回避的でリスクフリーで低コストなDoS攻撃を開発する。
我々の攻撃は高い成功率を達成し、建設業者の収入を大幅に減らし、生産を鈍化させます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 25.295343282778536
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In Ethereum, transaction-bundling services are a critical component of block builders, such as Flashbots Bundles, and are widely used by MEV searchers. Disrupting bundling services can degrade searcher experience and reduce builder revenue. Despite the extensive studies, the existing denial-of-service attack designs are ineffective against bundling services due to their unique multi-round execution model. This paper studies the open problem of asymmetric denial-of-service against bundling services. We develop evasive, risk-free, and low-cost DoS attacks on Flashbots' bundling service, the only open-source bundling service known to us. Our attacks exploit inter-transaction dependencies through contract state to achieve evasiveness, and abuse bundling-specific features, such as atomic block inclusion, to significantly reduce both capital and operational costs of the attack. Experimental results show that our attacks achieve high success rates, substantially reduce builders' revenue, and slow block production. We further propose mitigation strategies for the identified risks.
- Abstract(参考訳): Ethereumでは、トランザクションバンドルサービスは、Flashbots Bundlesのようなブロックビルダーの重要なコンポーネントであり、MEVサーチによって広く使用されている。
バンドルサービスの混乱は、サーチの体験を低下させ、ビルダーの収益を減少させる。
大規模な研究にもかかわらず、既存のDoS攻撃設計は、独自のマルチラウンド実行モデルのため、バンドルサービスに対して効果がない。
本稿では, バンドルサービスに対する非対称なサービス拒否のオープンな問題について検討する。
我々は,Flashbotsのバンドルサービスに対して,回避的でリスクフリーで低コストなDoSアタックを開発しています。
当社の攻撃は、契約状態を通じてトランザクション間の依存関係を利用して回避し、原子ブロックを含むようなバンドル固有の特徴を悪用し、攻撃の資本と運用コストを著しく削減する。
実験の結果,我々の攻撃は高い成功率を達成し,建設業者の収入を大幅に削減し,生産を鈍化させることがわかった。
さらに、特定リスクに対する緩和戦略を提案する。
関連論文リスト
- A Comprehensive Review of Denial of Wallet Attacks in Serverless Architectures [0.0]
Denial of Wallet(DoW)攻撃は、サーバーレスアーキテクチャにユニークな脅威をもたらしている。
DoW攻撃は、サービス運用に影響を与えることなくコストの増大に焦点を当てる。
本総説では,DoW研究の進展を,初期認識・攻撃分類から検出・緩和戦略の進展まで遡る。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-24T13:29:21Z) - Benchmarking Misuse Mitigation Against Covert Adversaries [80.74502950627736]
既存の言語モデルの安全性評価は、オーバースト攻撃と低レベルのタスクに重点を置いている。
我々は、隠蔽攻撃と対応する防御の評価を自動化するデータ生成パイプラインである、ステートフルディフェンスのためのベンチマーク(BSD)を開発した。
評価の結果,分解攻撃は有効な誤用防止剤であり,その対策としてステートフルディフェンスを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-06T17:33:33Z) - MISLEADER: Defending against Model Extraction with Ensembles of Distilled Models [56.09354775405601]
モデル抽出攻撃は、クエリアクセスを通じてブラックボックスモデルの機能を複製することを目的としている。
既存のディフェンスでは、アタッカークエリにはオフ・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルがあることを前提としており、不審な入力を検出し破壊することができる。
OOD仮定に依存しない新しい防衛戦略であるMISLEADERを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-03T01:37:09Z) - Cannot See the Forest for the Trees: Invoking Heuristics and Biases to Elicit Irrational Choices of LLMs [83.11815479874447]
本研究では,人間の認知における認知的分解と偏見に触発された新しいジェイルブレイク攻撃フレームワークを提案する。
我々は、悪意のあるプロンプトの複雑さと関連バイアスを減らし、認知的分解を用いて、プロンプトを再編成する。
また、従来の二分的成功または失敗のパラダイムを超越したランキングベースの有害度評価指標も導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-03T05:28:11Z) - EmoDebt: Bayesian-Optimized Emotional Intelligence for Strategic Agent-to-Agent Debt Recovery [65.30120701878582]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、負債収集のような感情に敏感なドメインの悪用に対して脆弱である。
EmoDebtは、ネゴシエーションにおける感情を表現するモデルの能力を、シーケンシャルな意思決定問題として再設計する感情インテリジェンスエンジンである。
EmoDebtは重要な戦略的堅牢性を実現し、非適応性と感情に依存しないベースラインを大幅に上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-27T01:41:34Z) - LookAhead: Preventing DeFi Attacks via Unveiling Adversarial Contracts [15.071155232677643]
DeFi(Decentralized Finance)は、30億ドルを超える損失を計上している。
現在の検出ツールは、攻撃活動を効果的に識別する上で重大な課題に直面している。
敵契約を公開することでDeFi攻撃を検出する新しいフレームワークであるLookAheadを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-14T11:39:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。