論文の概要: How Much Must a Private Mempool Hide? Exact Leakage Thresholds for Sandwich Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.31379v1
- Date: Fri, 25 Sep 2026 15:15:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.452425
- Title: How Much Must a Private Mempool Hide? Exact Leakage Thresholds for Sandwich Attacks
- Title（参考訳）: プライベート・メムプールの秘密はどれぐらい? サンドウィッチ攻撃の脆弱性
- Abstract要約: サンドイッチの値段はいくらですか。
Uniswap v2の背景にある価格ルールである、料金なしの定額自動市場メーカーについて、私たちは正確に答えています。
2つ以上の対称なトレーダーによって、競売の純粋ストラテジー完全ベイズ均衡は、予想されるネットレンタル全てを競売業者に渡す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Private and encrypted mempools hide pending transactions to stop sandwich attacks and other forms of maximal extractable value (MEV), but what they hide is rarely everything: a transaction's pair, direction, and a coarse range for its size can still leak. How much leakage makes sandwiching pay? We answer exactly for a fee-free constant-product automated market maker, the pricing rule behind Uniswap v2. Traders observe an interval containing the victim's size and bid in a first-price auction for the right to sandwich it, and the winning front-run must keep the victim's trade executable at every size in the interval. The answer turns on the smallest size consistent with the leak. It alone determines the feasible front-runs, the largest feasible front-run is optimal for pointwise, expected, and worst-case profit alike, and the guaranteed profit has a closed form. When execution is costly, a privacy layer that wants to rule out sandwiches profitable at every consistent size may therefore reveal anything about the size except a lower bound above an explicit threshold; the upper end of the range is irrelevant. With two or more symmetric traders, every pure-strategy perfect Bayesian equilibrium of the auction hands the entire expected net rent to the auctioneer. If the direction is hidden too, no non-contingent first leg front-runs both possible directions, while post-trade arbitrage can survive even perfect pre-trade hiding.
- Abstract（参考訳）: プライベートで暗号化されたメムプールは、保留中のトランザクションを隠してサンドイッチ攻撃やその他の最大抽出可能な値(MEV)を阻止します。
サンドイッチの値段はいくらですか。
Uniswap v2の背景にある価格ルールである、料金なしの定額自動市場メーカーについて、私たちは正確に答えています。
トレーダーは、被害者の規模を含む間隔を観察し、サンドイッチする権利のために第一価格のオークションに入札し、勝利したフロントランは、被害者の取引をその間隔ですべてのサイズで実行できなければならない。
答えは、リークと一致した最小サイズになる。
実現可能なフロントランのみを判断し、最大の実現可能なフロントランはポイントワイド、期待、最悪の利益に最適であり、保証された利益はクローズドな形式である。
実行にコストがかかる場合、一貫したサイズで利益を上げるサンドイッチを除外したいプライバシー層は、明示的なしきい値を超える低い境界を除いて、サイズについて何も明らかにしない。
2つ以上の対称なトレーダーによって、競売の純粋ストラテジー完全ベイズ均衡は、予想されるネットレンタル全てを競売業者に渡す。
方向も隠されている場合、不一致の第1脚は両方向を前方に走ることはなく、また、後行の調停は完全な前行の隠蔽でも生き残ることができる。
関連論文リスト
- Reveal, Correct, Then Pay: Encrypted Mempools and Perpetual Funding Security [0.0]
暗号化されたメムプールは、実行順序が固定されるまでトランザクション内容を隠蔽するように設計されている。
本稿では,自称状態操作という形で,異なる種類の攻撃について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-15T13:42:13Z) - Time Is Money: Incentivized Causal Transaction Ordering [9.096175121355737]
本稿では、前走に対する経済的なインセンティブを取り除き、取引因果関係を強制するメカニズム設計アプローチであるPreCEDEを提案する。
PreCEDEは、いかなる検閲に耐性のあるブロックチェーンにも直接デプロイでき、トランザクションの順序付け機構を簡単に変更できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-13T12:49:34Z) - Sharp Capacity Thresholds in Linear Associative Memory: From Winner-Take-All to Listwise Retrieval [59.859592671274704]
$dtimes d$ リニアメモリストアはいくつのキー値アソシエーションが可能ですか?
この答えは、メモリマトリックスの$d2$自由度だけでなく、検索基準にも依存する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-06T17:53:20Z) - How to Serve Your Sandwich? MEV Attacks in Private L2 Mempools [0.0]
民間メムプールのロールアップにおけるサンドイッチ攻撃の可能性, 収益性, および有病率について検討した。
以上の結果から, サンドイッチはL1では有益でありながら稀であり, 収益性に乏しく, プライベート・メムプールのロールアップにはほとんど欠如していることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-27T13:00:33Z) - Online Fair Division for Personalized $2$-Value Instances [51.278096593080456]
オンラインフェアディビジョン(オンラインフェアディビジョン)では,商品が一度に1つずつ到着し,定額のエージェントが配置されている。
善が現れると、各エージェントの持つ値が明らかになり、エージェントの1つに即時かつ不可逆的に割り当てられなければならない。
我々は、よく知られた公平性の概念に関して、最悪の場合の保証を得る方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-28T09:48:16Z) - Indifferential Privacy: A New Paradigm and Its Applications to Optimal Matching in Dark Pool Auctions [8.25480977550397]
ニューヨーク証券取引所やNASDAQのような公開取引所は、公開二重オークションシステムにおいてオークション業者として機能する。
ダークプールのような高ボリューム取引に関わる競売人は、常に信頼できるとは限らない。
それまでのソリューションでは、完全同型暗号を用いて、マッチが発生した場合にのみ情報が開示されることを保証する命令を暗号化していた。
本稿では,差分プライバシと軽量暗号化を組み合わせた新しいシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-19T04:19:25Z) - Fair Online Bilateral Trade [20.243000364933472]
各取引が終わった後、プラットフォームは各トレーダーが現在の価格を受け入れたかどうかのみを学習するときに、取引から公平に利益を得るための後悔の完全な特徴を提示する。
それぞれのインタラクションの後に、プラットフォームが真のトレーダーのバリュエーションを観察できることを許す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T18:49:11Z) - Robust Lipschitz Bandits to Adversarial Corruptions [61.85150061213987]
リプシッツ・バンディット(英: Lipschitz bandit)は、計量空間上で定義された連続アーム集合を扱うバンディットの変種である。
本稿では,敵対的腐敗の存在下でのリプシッツ・バンディットの新たな問題を紹介する。
我々の研究は、両タイプの敵の下でサブ線形後悔を達成できるロバストなリプシッツ・バンディットアルゴリズムの最初のラインを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T18:16:59Z) - A Reinforcement Learning Approach in Multi-Phase Second-Price Auction
Design [158.0041488194202]
多相第2価格オークションにおけるリザーブ価格の最適化について検討する。
売り手の視点からは、潜在的に非現実的な入札者の存在下で、環境を効率的に探索する必要がある。
第三に、売り手のステップごとの収益は未知であり、非線形であり、環境から直接観察することさえできない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-19T03:49:05Z) - Stochastic Linear Bandits with Protected Subspace [51.43660657268171]
線形目的関数を最適化するが、報酬は未知の部分空間にのみ得られる線形帯域問題の変種について検討する。
特に、各ラウンドでは、学習者は、目的または保護されたサブスペースを、アクションの選択とともにクエリするかどうかを選択する必要がある。
提案アルゴリズムはOFULの原理から導かれるもので,保護された空間を推定するためにクエリのいくつかを利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-02T14:59:39Z)
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。