Qu'est-ce qu'une attaque Sybil et Comment Menace-t-elle les Échanges Décentralisés (DEX) ?

Dans les systèmes distribués, la confiance n'est pas liée à l'identité — les nœuds sont « égaux par défaut ». Une attaque Sybil exploite cela en permettant à un seul adversaire de créer des dizaines, des centaines ou des milliers de fausses identités, faisant croire au réseau que de nombreux participants indépendants existent — alors qu'en réalité il n'y en a qu'un seul.

Ce n'est pas un problème théorique. Dans le contexte des échanges décentralisés (DEX), l'attaque Sybil est l'un des moyens les plus rapides de fausser les signaux de marché, de manipuler les prix et d'empoisonner la gouvernance et la logique de routage — sans pirater de smart contracts ni voler de clés privées.

Où les attaques Sybil frappent les DEX en pratique

Un DEX n'est pas une seule chose ; c'est un pipeline de mécanismes : routage de liquidité, flux d'oracles, gouvernance et comportement du mempool piloté par le MEV. La pression Sybil peut toucher chaque couche.

1) Manipulation de la couche liquidité

De nombreux sites de classement des DEX (CoinGecko, CoinMarketCap onglet DEX, DefiLlama, etc.) s'appuient sur des signaux agrégés de volume et de liquidité extraits de la chaîne.

Un attaquant Sybil peut :

• Générer de faux portefeuilles et trader contre lui-même (auto-wash)
• Simuler la profondeur de liquidité pour « légitimer » un token frauduleux
• Gonfler le volume pour grimper dans les tableaux de classement et attirer de vraies victimes

Ce n'est pas hypothétique. L'épidémie entière du « faux volume » dans la DeFi entre 2020 et 2023 était structurellement un phénomène Sybil. Des projets ont utilisé des flottes de bots pour falsifier l'utilisation de la liquidité et montrer une adoption.

2) Prise de contrôle de la gouvernance via des votants artificiels

Si un DEX ou un protocole de liquidité repose sur le un-entrant-une-vote ou des heuristiques d'identité faibles, un attaquant Sybil peut :

• Inonder la gouvernance de faux votants
• Forcer le quorum pour faire passer des changements paramétriques nocifs (frais, listes blanches, sources d'oracles)
• Bloquer la gouvernance future par des votants de dissidence infinie (« veto Sybil »)

Résultat historique connu :
Bien que non spécifique aux DEX, la recherche de 2014 sur Tor par les auteurs de SybilGuard a montré que les systèmes de consensus publics sans contraintes d'identité sont structurellement vulnérables à la domination Sybil. La logique s'applique à l'identique aux modèles de gouvernance DAO qui ne lient pas le pouvoir de vote à un coût cryptéconomique.

3) Corruption de la couche routage / découverte

Les agrégateurs DEX et les routeurs basés sur l'intention dépendent d'hypothèses sur les pairs / la topologie. Une flotte Sybil peut :

• Se faire passer pour plusieurs « meilleures routes » afin d'induire en erreur les prix
• Éclipser des nœuds honnêtes dans les relais P2P
• Réduire la diversité des chemins, permettant ensuite l'extraction de prix ou la censure

Cette classe d'attaque est analogue aux attaques d'éclipse sur les pairs Bitcoin, démontrées historiquement (pas théoriquement) dans des travaux académiques et reproduites dans des laboratoires de recherche adversaire.

4) Empoisonnement des oracles et de la réputation

Lorsqu'un DEX dépend de couches basées sur la réputation (par ex. teneurs de marché sur carnet d'ordres, ensembles de validateurs, rapporteurs de prix), des identités Sybil peuvent :

• Gonfler la crédibilité de teneurs de marché malveillants
• Déclasser les rapporteurs honnêtes dans des oracles à accès basé sur la réputation
• Créer un consensus artificiel sur un faux signal de prix assez longtemps pour l'arbitrer

Les groupes de recherche de Chainlink et MakerDAO ont à plusieurs reprises insisté sur le fait que toute couche oracle basée sur la réputation sans ancrage de coût est par conception fragile face aux Sybil.

Pourquoi cela compte plus pour les DEX que pour les CEX

Une bourse centralisée sait qui sont ses bots — l'identité est appliquée et l'opérateur peut supprimer les comportements malveillants rétroactivement. Un DEX ne peut pas « supprimer un portefeuille » ou « bannir une IP ». Une fois qu'une nuée Sybil agit, la chaîne doit les traiter comme légitimes — et c'est précisément l'asymétrie qu'un attaquant exploite.

Coût minimal et ressources de l'attaquant — combien coûte une campagne Sybil ?

Le coût pour mener une campagne Sybil pratiquement efficace varie considérablement selon ce que l'attaquant veut accomplir :

• Falsification de métriques / wash trading (gonfler le volume, fausse liquidité) : souvent très bon marché. Un attaquant a besoin de nombreux portefeuilles et de quelques frais/gaz on-chain plus du capital initial pour créer des trades qui semblent légitimes. Les analyses académiques et industrielles montrent que le wash trading est répandu sur les marchés crypto car créer de nombreuses adresses et effectuer des autos-transactions est peu coûteux comparé à la valeur commerciale (visibilité, inscriptions, capture d'airdrops) que cela procure.
• Capture de la gouvernance (prise de contrôle des votes DAO) : le coût dépend du modèle de gouvernance. Si le vote équivaut à la détention de tokens, l'attaquant doit acquérir ou louer (flash loan ou emprunt) des tokens suffisants — souvent coûteux mais faisable pour des tokens de faible liquidité. Si le vote est un-adrеsse-un-vote ou utilise des vérifications d'identité faibles, le coût s'effondre au coût marginal de création et d'approvisionnement de nombreuses adresses et du gaz pour voter. Le résultat fondamental de Douceur implique que sans ancrage d'identité externe ou contraintes coûteuses, les identités Sybil sont essentiellement gratuites à créer.
• Attaques au niveau réseau (style Eclipse, monopolisation du routage) : celles-ci exigent qu'un attaquant contrôle de nombreuses adresses IP ou des slots de pairs. Heilman et al. ont quantifié les ressources nécessaires pour les attaques d'éclipse sur Bitcoin : contrôler un grand nombre de pairs IP était faisable pour des adversaires motivés et nécessitait des ressources modestes comparées aux cibles de haute valeur. La traduction de cela aux relais P2P modernes des DEX ou aux systèmes de découverte de pairs montre le même principe — contrôlez suffisamment d'endpoints et vous contrôlez ce que voient les nœuds honnêtes.

En conclusion : le coût de l'attaque peut être trivialement bas (wash-trading, capture d'airdrop, faux classements) ou substantiel mais faisable (achat de grandes positions token, contrôle d'espace IP) — mais il existe des exemples documentés où des comportements de type Sybil à faible coût ont causé des dommages de marché significatifs.

Pourquoi plus de participants (nœuds/utilisateurs) peut aider un attaquant Sybil, et non l'empêcher

Intuitivement, on pourrait s'attendre à ce que « plus de nœuds = plus difficile à prendre le contrôle ». Ce n'est généralement pas vrai à moins que les identités ne soient coûteuses ou vérifiables :

1. La mise à l'échelle amplifie l'anonymat. À mesure que les réseaux grandissent, les fausses identités de l'attaquant se perdent dans le volume ; le rapport signal/bruit s'améliore pour l'attaquant car un comportement atypique est plus difficile à distinguer à grande échelle.
2. Création d'identité bon marché. Si la création d'une adresse ou l'enregistrement d'un nœud ne coûte que du gaz ou des cycles CPU, alors l'augmentation du nombre d'utilisateurs permet simplement à l'attaquant d'imiter le churn légitime. Le théorème de Douceur formalise cet écart : sans ancres d'identité externes, la majorité ou la pluralité par identité n'est pas une propriété de sécurité fiable.
3. Économies d'automatisation. De grandes flottes d'attaquants peuvent automatiser à moindre coût des comportements complexes (synchronisation d'ordres, fourniture de liquidité, petits boucles d'arbitrage) qui imitent des participants de marché naturels — rendant la détection par des heuristiques simples inefficace. Des recherches récentes démontrent des méthodes automatisées pour masquer le wash trading sur les AMM.

Comment les attaques Sybil se combinent avec le MEV et la manipulation des prix pour extraire un profit réel

Les identités Sybil ne sont pas une fin en soi — elles sont un levier. Combinez-les avec des techniques comme l'extraction MEV, la manipulation d'oracles et les flash loans, et l'attaquant peut convertir la manipulation apparente des métriques en profit fiat ou crypto réel.

• Exemple de stratégie — séquence à faible coût : créer de nombreuses adresses pour gonfler la liquidité/perception de volume → convaincre les agrégateurs/indexeurs ou les humains de router de plus gros trades via les pools manipulés → exécuter des sandwiches ou du front-running de style MEV sur ces trades plus importants pour capturer le profit. L'investissement initial pour falsifier le volume est récupéré par des captures MEV répétées. Des analyses académiques et industrielles montrent que le MEV combiné à la manipulation de faible liquidité est un vecteur central dans des exploits réels.
• Exemple de manipulation des prix (contexte d'incident réel) : Mango Markets (octobre 2022) est un cas concret et public où la manipulation de prix d'un actif à faible liquidité on-chain a permis une cascade qui a permis à un attaquant d'extraire environ 117 M$. Cet incident n'était pas une attaque Sybil pure, mais il illustre les conséquences lorsque des adversaires manipulent les signaux de prix on-chain et supposent une participation indépendante large : les protocoles qui font confiance aux signaux de prix on-chain ou supposent une large participation indépendante peuvent se tromper de façon catastrophique. La leçon est directe — la liquidité ou le consensus de prix fabriqués par Sybil peut permettre des résultats catastrophiques identiques.

Je ne prétendrai pas que Mango était une attaque Sybil ; plutôt, c'est un exemple documenté de la façon dont la manipulation de la liquidité et des prix peut être monétisée. Les tactiques Sybil sont un facilitateur à faible coût pour la même catégorie de manipulations rentables.

Atténuations pratiques — défense en profondeur (mesures concrètes et déployables)

1) Ancrage économique : rendre les identités coûteuses ou du moins économiquement signifiantes

• Exiger une mise économique non triviale pour participer à la gouvernance ou occuper des rôles de haute confiance (bonding, slashing en cas de mauvais comportement, verrouillage des mises). Les systèmes proof-of-stake mettent en œuvre cette idée ; le même principe peut être appliqué au niveau applicatif (dépôts de gouvernance, vote pondéré par la mise). (Voir la conclusion de Douceur : sans coût, le Sybil est trivial.) 

2) Oracles de prix multi-sources et pondération temporelle

• Ne jamais faire confiance à une unique métrique de liquidité ou à une seule source de prix on-chain pour des décisions à haute valeur (liquidations, routage important). Utiliser plusieurs oracles indépendants et des prix médians pondérés dans le temps pour résister à des pics brefs facilités par des Sybil. Mango Markets a montré les dégâts lorsque les signaux de prix sont manipulés ; la diversité et le lissage temporel réduisent ce risque. 

3) Réputation avec friction + signaux comportementaux

• Utiliser des systèmes de réputation qui combinent staking long terme, ancienneté de l'adresse, preuve cross-chain et motifs comportementaux (historique de trading non trivial) au lieu de simples comptes d'adresses. Mais rappelez-vous : la réputation sans coût peut toujours être falsifiée — associez-la donc à des garanties économiques. La recherche montre que le wash trading sophistiqué peut échapper aux heuristiques naïves, donc utilisez le clustering d'entités avancé et la détection ML. 

4) Limites de taux, plafonds par identité et contrôles anti-Sybil pour les airdrops

• Pour les programmes d'incitation (airdrops, mining de liquidité), appliquer des plafonds par adresse, exiger la KYC pour les grosses réclamations, ou utiliser des attestations d'identité hors-chaîne (par ex. solutions de Proof-of-Personhood) pour réduire les captures faciles. Même une friction partielle augmente fortement le coût pour l'attaquant. Les recommandations de l'industrie et les analyses de Chainalysis sur le wash trading recommandent des contrôles plus stricts sur les programmes de récompense. 

5) Renforcement au niveau réseau

• Pour les relais P2P et la découverte de nœuds, se protéger contre la monopolisation de type eclipse en diversifiant la sélection de pairs, en limitant les connexions entrantes, en utilisant des listes de pairs authentifiées et en surveillant les grappes suspectes d'IP/adresses. L'analyse d'Heilman et al. sur les attaques d'éclipse montre qu'une diversité de pairs adéquate et une surveillance augmentent matériellement le coût pour l'attaquant.

6) Détection continue on-chain et alerting

• Déployer une détection automatisée : clustering d'entités, heuristiques de wash-trade, pics soudains dans des trades à glissement quasi nul, et coordination anormale entre wallets. Utiliser les techniques académiques de détection du wash-trade sur AMM et l'analytique commerciale (Chainalysis) pour construire des tableaux de bord et des alertes sur l'inflation métrique inhabituelle.

7) Humain dans la boucle pour les actions à fort impact

• Pour les changements de paramètres de protocole ou les mouvements de gouvernance importants, exiger une multi-sig ou des fenêtres d'audit humain où des schémas de vote suspects (par ex. une vague d'adresses nouvellement créées votant de la même façon) déclenchent une revue manuelle ou un délai de vote. C'est peu technologique mais très efficace lorsque les vérifications automatisées signalent des anomalies.

Signaux de détection que vous pouvez surveiller aujourd'hui (heuristiques concrètes)

• Création en rafale d'adresses suivie rapidement de transactions similaires (mêmes montants, mêmes timings).
• Adresses à forte rotation, faibles avoirs participant à la gouvernance ou aux programmes de liquidité.
• Trades aller-retour / transferts en va-et-vient entre un petit ensemble d'adresses (patterns de wash).
• Patrons identiques de gas-price, séquences de nonce, ou endpoints de relayer partagés à travers de nombreux wallets — indique une automatisation.
• Adresses IP groupées ou peer-IDs identiques au niveau P2P (pour des flottes de nœuds).
  La recherche sur le wash trading on-chain fournit des caractéristiques algorithmiques spécifiques utilisées pour détecter des wash trades furtifs facilités par des Sybil sur les AMM. Intégrer ces caractéristiques dans la surveillance fournit des signaux précoces à faux positifs que vous pouvez trier.

Où les gens comprennent mal les attaques Sybil — et pourquoi ces suppositions sont dangereuses

Mythe n°1 — « C'est seulement une manipulation cosmétique »

Faux. Sybil est une infrastructure pour une extraction ultérieure. Les fausses adresses sont utilisées pour :

• attirer de la vraie liquidité avant d'exécuter des attaques MEV ou de prix,
• faire passer des changements de gouvernance malveillants,
• fausser des oracles pour déclencher des liquidations.

Les identités fausses provoquent des conséquences financières réelles.

Mythe n°2 — « La gouvernance DAO est sécurisée parce qu'elle est ‘on-chain’ »

On-chain != résistant aux Sybil. À moins que le coût de participation n'évolue avec l'influence, le vote on-chain est par défaut un-adrеsse-un-vote — ce régime est précisément celui que le Sybil domine le mieux. Ce n'est pas une faiblesse de la blockchain — c'est une erreur de conception.

Mythe n°3 — « Le Sybil est facile à détecter »

Le Sybil bon marché est facile à détecter. Le Sybil rentable est conçu pour paraître normal :

• les wallets vieillissent pendant des semaines avant d'agir
• les tailles de trade varient pour simuler des humains
• le timing est randomisé pour contourner les heuristiques de bots connues
• le comportement est mélangé avec des flux réels pour masquer les empreintes

Les attaques Sybil à la pointe ne sont pas reconnaissables par une « inspection visuelle d'Etherscan ».

Signaux d'alerte spécifiques aux environnements DEX (opérationnellement exploitables)

Ce sont les catégories exactes qui ont précédé des épisodes de manipulation dans la réalité :

1. Sursaut soudain de volume sans afflux social / HNWI corrélé
   — Pic purement on-chain sans cause informationnelle = flux manufacturé.
2. Quorum de gouvernance atteint par des portefeuilles “frais”
   — Des wallets sans interaction préalable apparaissant uniquement pour voter dans une direction.
3. Distribution de liquidité asymétrique
   — Plusieurs pools montrant des motifs de profondeur presque identiques au même moment → symétrie synthétique.
4. Oscillation intentionnelle autour d'une fenêtre d'oracle
   — Les attaquants « massent » le prix juste assez pour biaiser le TWAP/la médiane sans exposer une trace d'attaque complète.
5. Liquidité qui disparaît immédiatement après le listing ou la reconnaissance du tableau de bord
   — Classique « pump fake » : gonfler → être indexé → sortir avant détection.

Pourquoi le Sybil persiste : l'attaquant dispose d'avantages asymétriques

• Il faut tromper du code, pas des humains. Les smart contracts et les tableaux de bord acceptent des données sans jugement.
• Ils montent en horizontal à coût marginal quasi nul. Chaque wallet supplémentaire coûte presque rien.
• Ils exploitent l'asymétrie d'incitations. Si falsifier des métriques apporte une inscription, une vague d'utilisateurs réels ou un changement de gouvernance exploitable — le ROI est énorme.
• Il n'y a pas de retour en arrière. Contrairement aux CEX, les DEX ne peuvent pas « annuler » ou « bannir » des identités après coup.

Dans la théorie du risque cyber, on appelle cela la non-révocabilité structurelle — les actions restent valides indépendamment de l'intention découverte.

Implications stratégiques clés si vous construisez/exploitez un DEX

1. Si votre défense suppose l'unicité des participants — vous êtes déjà compromis.
   Évitez tout modèle de sécurité qui compte implicitement les identités.
2. Si les incitations récompensent l'apparence plutôt que la participation ancrée au coût — vous achetez des attaquants.
   Airdrops, récompenses de mining, gouvernance — tout doit intégrer friction ou mise.
3. Si vous faites confiance aux signaux on-chain sans scepticisme — vous ingérez des données adversariales comme vérité.
   Chaque métrique pouvant déplacer du capital ou la réputation est une cible.

Vérité dure pour les architectes de DEX

Une attaque Sybil n'est pas « un type d'exploit de plus ». C'est un primitive de première étape qui rend beaucoup d'autres attaques moins coûteuses, invisibles et déniables.

Vous ne pouvez pas « patcher » le Sybil après coup.

Vous devez concevoir votre mécanisme comme si le Sybil était permanent, peu coûteux et présent dès le jour un — car dans les réseaux adversariaux, il l'est.

Checklist pratique — quoi implémenter et dans quel ordre (priorités : 1 — élevé, 2 — moyen, 3 — faible)

1. (Priorité 1) Staking économique / bonding pour les privilèges
   • Exiger une mise/garantie pour obtenir des droits de vote ou des actions élevées (votes de listing, statut de rapporteur d'oracle).
   • Paramètres : mise minimale ≥ 0,5–2 % de la valeur nominale de l'objet voté ; la mise est slashed ou partiellement confisquée en cas de fraude prouvable.
   • Implémentation : contrat de garantie on-chain + timelock ; intégrer avec une gouvernance multi-sig pour le contrôle d'urgence.
2. (Priorité 1) Multiples oracles indépendants + TWAP/médiane
   • Politique d'acceptation des prix : utiliser la médiane d'au moins trois sources indépendantes plus la pondération temporelle (par ex. TWAP 1–5 minutes pour les marchés minces) pour des décisions telles que les liquidations ou les grands routages.
   • Documenter les sources de confiance, les solutions de secours et les seuils de divergence.
3. (Priorité 1) Contrôles anti-Sybil pour programmes de récompense (airdrops, mining de liquidité)
   • Plafonds de paiement par adresse, heuristiques pour plafonds IP/device, option d'exiger KYC pour les grosses réclamations.
   • Lorsque possible, exiger des attestations hors-chaîne (proof-of-personhood ou attestations résistantes aux Sybil) pour les récompenses de haute valeur.
4. (Priorité 2) Détecteur d'anomalies pour l'activité transactionnelle
   • Collecter des features : création d'adresses par lots, patrons nonce/gas identiques, montants arrondis, rotation rapide de liquidité.
   • Implémenter un modèle ML/heuristique avec seuils d'alerte ; intégrer dans les tableaux de bord de l'opérateur et CI.
5. (Priorité 2) Diversité des pairs et renforcement réseau
   • Pour le P2P : sélection aléatoire de pairs, limites sur les connexions entrantes, vérification des peer IDs et répartition géographique.
   • Pour les relayers : listes blanches authentifiées plus limites de taux sur les annonces de routage.
6. (Priorité 2) Fenêtres de revue + humain dans la boucle
   • Exiger un délai (par ex. 48–72 heures) et un gel d'urgence optionnel pour tout changement de paramètre critique.
   • Signaler automatiquement les quorums dominés par des adresses « fraîches » pour revue manuelle.
7. (Priorité 3) Réputation avec liaison économique
   • Réputation = f(stake, âge, score d'activité). L'ancienneté et l'historique comptent, mais sans mise la réputation accorde une autorité limitée.
8. (Priorité 3) Exercices réguliers red/blue team
   • Planifier des simulations de campagnes Sybil et mesurer le temps de détection et les taux de faux positifs.

« Non négociable » — 7 règles ; violer n'importe laquelle garantit une vulnérabilité

1. Ne pas accorder de privilèges simplement parce qu'une adresse existe. (adresse ≠ identité)
2. Toute puissance de gouvernance doit avoir un ancrage économique.
3. Ne pas se reposer sur une unique source de prix ou métrique pour des décisions critiques.
4. Toutes les incitations de masse (airdrops, bonus) doivent inclure des barrières anti-Sybil (plafonds/attestations).
5. Pas de listings/indexation rapides automatiques sans preuve vérifiée de liquidité réelle.
6. Les changements critiques du protocole requièrent délai + multi-sig / supervision humaine.
7. La surveillance et la journalisation doivent être résistantes à la falsification et auditable.

Rompre l'une de ces règles et vous vous exposez.

Trois scénarios de stress-test (rapides à exécuter sur testnet ou simulateur) et comment les exécuter

Chaque scénario inclut : objectif de l'attaquant, configuration, actions étape par étape, indicateurs de détection, et réponse opérateur.

Scénario A — « Wash & Inflate » (objectif : créer l'apparence d'une liquidité profonde et d'un volume)

• Objectif de l'attaquant : fabriquer l'apparence d'un pool profond, attirer un vrai ordre important, puis extraire MEV ou spread.
• Configuration (testnet) : script pour générer 200–1 000 adresses ; allouer des tokens/gas de test aux adresses.
• Étapes :
  1. Automatiser des cycles répétés achat→vente parmi les adresses contrôlées pour simuler le volume.
  2. Certaines adresses placent de grandes ordres au repos qui ne sont pas destinés à s'exécuter (pattern de spoofing).
  3. Une fois le marché apparu « populaire », le coordinateur exécute un trade important pendant que d'autres effectuent des stratégies de sandwich/front-run pour capturer le profit.
• Indicateurs de détection :
  • Part disproportionnée du volume provenant d'adresses âgées de < X jours.
  • Forte corrélation de tailles de trade arrondies et de patterns gas identiques.
  • Entrées du carnet d'ordres qui disparaissent peu après les événements d'indexation/listing.
• Réponse opérateur :
  • Désactiver temporairement les récompenses pour les adresses impliquées, déclencher une revue manuelle de la liquidité et des prix, et exclure les prix de fenêtre courte des flux d'agrégateurs pendant l'enquête.

Scénario B — « Governance Flood » (objectif : pousser un paramètre malveillant via de faux votes)

• Objectif de l'attaquant : atteindre le quorum et faire passer un changement de protocole nocif.
• Configuration :
  • Modèle de gouvernance : un-adrеsse-un-vote ou exigence de mise faible.
  • Créer 5 000–20 000 adresses sur testnet et un bot de vote.
• Étapes :
  1. « Chauffer » les wallets sur plusieurs jours en effectuant de petites transactions innocentes pour éviter la suspicion immédiate.
  2. Au moment du vote, automatiser tous les votes pour que les adresses votent de la même façon dans une fenêtre serrée pour atteindre le quorum.
  3. Si le protocole applique l'effet immédiatement, l'attaquant déclenche le changement malveillant (augmentation de frais, swap d'oracle, mise à jour de whitelist).
• Indicateurs de détection :
  • Sursaut soudain de votes provenant de comptes à activité minimale antérieure.
  • Patrons de timing/gas similaires à travers de nombreuses transactions d'électeurs.
  • Quorum atteint anormalement vite par rapport aux normes historiques.
• Réponse opérateur :
  • Si des fenêtres de délai existent, suspendre l'exécution et exiger une validation manuelle. Pour les systèmes un-adrеsse-un-vote, blacklist immédiatement les comptes manifestement fabriqués pour la gouvernance et exiger une re-vérification du vote (par ex. preuve de mise ou KYC pour que les votes comptent). Mettre à jour la gouvernance pour exiger des garanties économiques ou un vote pondéré.

Scénario C — « Routing Relay Monopoly » (objectif : monopoliser les routes agrégateur/relayer pour biaiser la découverte des prix)

• Objectif de l'attaquant : contrôler le routage ou la visibilité des relayers afin que les agrégateurs voient des quotes préférées par l'attaquant et routent les trades plus importants via des chemins manipulés.
• Configuration :
  • Déployer une flotte de nœuds relayer ou simuler de nombreuses connexions pair dans le testnet.
  • Préparer des pools manipulés avec une vraie liquidité superficielle mais des prix affichés attractifs quand ils sont vus par l'agrégateur.
• Étapes :
  1. Lancer de nombreux endpoints relayer qui annoncent les pools manipulés comme meilleures routes.
  2. Exploiter les faiblesses de diversité des pairs (sélection de pairs prévisible) pour s'assurer que les nœuds agrégateurs honnêtes se connectent de préférence aux relayers attaquants.
  3. Lorsque de vrais ordres arrivent, extraire le profit via front-running, sandwiching, ou en routant les ordres victimes dans des sauts à faible liquidité.
• Indicateurs de détection :
  • Graphes de routage de l'agrégateur montrant une forte concentration vers un petit ensemble de relayers ou endpoints.
  • Discrépances entre les prix d'exécution on-chain et les prix agrégés cités sur plusieurs sources.
  • Convergence soudaine d'IDs de route ou de peer IDs parmi de nombreux nœuds connectés.
• Réponse opérateur :
  • Forcer la diversification des pairs, suspendre les routes provenant de relayers suspects, exiger l'authentification des relayers, et recouper les prix cités avec des vérifications on-chain indépendantes avant de router de gros trades.

Conseil concluant court (pratique et sans équivoque)

• Considérez le Sybil comme une réalité de base : concevez chaque décision critique en supposant que des identités factices bon marché existent.
• Ancrez l'influence à un coût économique ou à des attestations hors-chaîne vérifiables.
• Utilisez plusieurs signaux indépendants et pondérez-les dans le temps.
• Rendez les programmes de récompense coûteux à abuser.
• Combinez la détection automatisée avec la revue humaine pour les actions à fort impact.