价格操纵的黑魔法：Balancer V2 不变量计算漏洞剖析

编译：白话区块链

2025 年 11 月 3 日，Balancer V2 的组合型稳定池（Composable Stable Pools）以及多个链上的几个分叉项目遭受了一次协同攻击，导致总损失超过 1.25 亿美元。BlockSec 在第一时间发出了警报，并随后发布了初步分析。

这是一次高度复杂的攻击。我们的调查显示，根本原因是不变量（invariant）计算中的精度损失导致的价格操纵，进而扭曲了 BPT（Balancer 池Token）的价格计算。这种不变量操纵允许攻击者通过单次批量交换（batch swap）从一个特定的稳定池中获利。尽管一些研究人员提供了富有洞察力的分析，但某些解读存在误导性，其根本原因和攻击过程尚未完全阐明。本博客旨在对该事件进行全面而准确的技术分析。

关键要点 (TL;DR)

• 根本原因：舍入不一致和精度损失

  • 放大（upscaling）操作使用单向舍入（向下舍入），而缩小（downscaling）操作使用双向舍入（向上和向下舍入）。
  • 这种不一致性造成了精度损失，当通过精心设计的交换路径加以利用时，违反了“舍入应始终有利于协议”的标准原则。

• 攻击执行

  • 攻击者精心设计了参数，包括迭代次数和输入值，以最大化精度损失的影响。
  • 攻击者使用两阶段方法来规避检测：首先在单笔交易中执行核心攻击，不立即获利，然后在另一笔交易中通过提取资产来实现利润。

• 运营影响与放大

  • 由于某些限制，协议无法暂停。这种无法停止运营的情况加剧了攻击的影响，并导致了大量后续或模仿攻击。

在以下部分中，我们将首先提供有关 Balancer V2 的关键背景信息，然后深入分析已发现的问题和相关攻击。

0x1 背景

1. Balancer V2 的组合型稳定池

本次攻击中受影响的组件是 Balancer V2 协议的组合型稳定池。这些池专为预期保持接近 1:1 锚定（或以已知汇率交易）的资产而设计，并允许以最小的价格影响进行大额交换，从而显著提高同类或相关资产之间的资本效率。每个池都有自己的 Balancer 池Token (BPT)，代表流动性提供者在池中的份额，以及相应的底层资产。

该池采用了 Stable Math（基于 Curve 的 StableSwap 模型），其中不变量 D 代表了池的虚拟总价值。

BPT 价格可以近似为：

从上述公式可以看出，如果 D 在账面上可以被改小（即使没有任何实际资金损失），BPT 价格就会显得更便宜。

2. batchSwap() 和 onSwap()

Balancer V2 提供了 batchSwap() 函数，该函数支持在 Vault内进行多跳交换（multi-hop swaps）。根据传递给此函数的参数，有两种交换类型：

• GIVEN_IN（“给定输入”）：调用者指定确切的输入Token数量，池子计算相应的输出数量。
• GIVEN_OUT（“给定输出”）：调用者指定期望的输出数量，池子计算所需的输入数量。

通常，batchSwap() 由多个通过 onSwap() 函数执行的Token间交换组成。以下概述了当一个 SwapRequest被分配为 GIVEN_OUT 交换类型时的执行路径（请注意 ComposableStablePool 继承自 BaseGeneralPool）：

以下显示了 GIVEN_OUT 交换类型中 amount_in 的计算，这涉及不变量 D。

// inGivenOut token x for y - polynomial equation to solve // ax = amount in to calculate
// bx = balance token in
// x = bx + ax (finalBalanceIn)
// D = invariant // A = amplification coefficient // n = number of tokens // S = sum of final balances but x
// P = product of final balances but x

               D                     D^(n+1)  

x^2 + ( S - ---------- - D) * x - ------------- = 0
(A * n^n) A * n^2n * P

3. 缩放与舍入

为了在不同Token余额之间规范化计算，Balancer 执行以下两个操作：

• 放大（Upscaling）：在执行计算前，将余额和金额放大到统一的内部精度。

• 缩小（Downscaling）：将结果转换回其原生精度，并应用定向舍入（例如，输入金额通常向上舍入，以确保池子不会收费不足，而输出金额则经常向下舍入）。

显然，放大和缩小在理论上是成对的操作——分别是乘法和除法。然而，这两种操作的实现中存在不一致。具体来说，缩小操作有两个变体或方向：divUp 和 divDown。相比之下，放大操作只有一个方向，即 mulDown。

这种不一致的原因尚不清楚。根据 _upscale() 函数中的注释，开发人员认为单向舍入的影响是微乎其微的。

// 放大（Upscale）舍入不一定会始终朝同一方向：例如，在一次交换中，

// 输入Token的余额应向上舍入，而输出Token的余额应向下舍入。这是我们对所有金额都进行同向舍入的唯一地方，

// 因为这种舍入的影响预计是最小的

// （并且除非 _scalingFactor() 被覆盖，否则没有舍入误差）。

0x2 漏洞分析

根本问题源于在 BaseGeneralPool._swapGivenOut() 函数中执行放大（upscaling）操作时所执行的向下舍入操作。特别是，_swapGivenOut() 通过 _upscale() 函数错误地将 swapRequest.amount 向下舍入。这个舍入后的值随后被用作 amountOut，在通过 _onSwapGivenOut() 计算 amountIn 时使用。这种行为与“舍入应以有利于协议的方式应用”的标准实践相矛盾。

因此，对于给定的池（wstETH/rETH/cbETH），计算出的 amountIn 低估了实际所需的输入。这允许用户以较少数量的一种底层资产（例如 wstETH）交换另一种资产（例如 cbETH），从而由于有效流动性减少而导致不变量 D 减少。因此，相应的 BPT（wstETH/rETH/cbETH）的价格变得被人为压低（deflated），因为 $\text{BPT price} = \frac{D}{\text{totalSupply｝｝$。

0x3 攻击分析

攻击者执行了

两阶段攻击，可能是为了最小化被检测的风险：

• 在第一阶段，核心利用在单笔交易中执行，没有立即获利。
• 在第二阶段，攻击者在另一笔交易中通过提取资产来实现利润。

第一阶段可以进一步分为两个阶段：参数计算和批量交换。下面，我们使用 Arbitrum 上的一个攻击交易（TX）示例（来说明这些阶段。

参数计算阶段

在此阶段，攻击者将链下计算与链上模拟相结合，根据组合型稳定池的当前状态（包括缩放因子、放大系数、BPT 汇率、交换费用和其他参数），精确调整下一阶段（批量交换）中每一跳的参数。有趣的是，攻击者还部署了一个辅助合约来协助这些计算，这可能是为了减少被“抢跑”（front-running）的风险。

首先，攻击者收集目标池的基本信息，包括每个Token的缩放因子、放大参数、BPT 汇率和交换费百分比。然后他们计算一个关键值 trickAmt，这是用于引发精度损失的被操纵的目标Token数量。

将目标Token的缩放因子（scaling factor）记为 sF，计算如下：

为了确定下一阶段（批量交换）步骤 2 中使用的参数，攻击者使用以下 calldata 对辅助合约的 0x524c9e20 函数进行后续模拟调用：

uint256[] balances; // 池Token的余额（不包括 BPT） uint256[] scalingFactors; // 每个池Token的缩放因子 uint tokenIn; // 此跳模拟的输入Token索引 uint tokenOut; // 此跳模拟的输出Token索引 uint256 amountOut; // 期望的输出Token数量 uint256 amp; // 池的放大参数 uint256 fee; // 池交换费百分比

返回数据为：

uint256[] balances; // 交换后池Token的余额（不包括 BPT）

具体来说，初始余额和迭代循环次数是链下计算的，并作为参数传递给攻击者的合约（报告分别为 100,000,000,000 和 25）。每次迭代执行三次交换：

1. 交换 1：将目标Token的数量推至 trickAmt + 1，假设交换方向为 0 → 1。
2. 交换 2：继续用 trickAmt 换出目标Token，这会触发 _upscale() 调用中的向下舍入。
3. 交换 3：执行一次反向交换操作（1 → 0），要交换的数量是通过截断池中当前Token余额的两个最高有效十进制数字得出的，即向下舍入到最接近的 $10^{d-2}$ 的倍数，其中 $d$ 是十进制数字的位数。例如，324,816 -> 320,000。

请注意，由于 StableMath 计算中使用了牛顿-拉弗森（Newton–Raphson）方法，此步骤可能偶尔会失败。为了缓解这种情况，攻击者实现了两次重试尝试，每次使用原始值的 9/10 作为备用值。

攻击者的辅助合约派生自 Balancer V2 的 StableMath 库，这一点可以通过其包含“BAL”风格的自定义错误消息来证明。

批量交换阶段

然后，batchSwap() 操作可以分解为三个步骤：

1. 步骤 1：攻击者将 BPT (wstETH/rETH/cbETH) 换成底层资产，以精确地将一个Token（cbETH）的余额调整到舍入边界的边缘（amount = 9）。这为下一步的精度损失创造了条件。
2. 步骤 2：然后，攻击者使用一个精心设计的数量（= 8）在另一种底层资产（wstETH）和 cbETH 之间进行交换。由于在缩放Token数量时向下舍入，计算出的 Δx 变得略小（从 8.918 到 8），导致 Δy 被低估，从而使不变量（D，来自 Curve 的 StableSwap 模型）变小。由于 $\text{BPT price} = \frac{D}{\text{totalSupply｝｝$，BPT 价格被人为压低。

3. 步骤 3：攻击者反向将底层资产换回 BPT，恢复平衡，同时从被压低的 BPT 价格中获利。

0x4: 攻击与损失

我们在下表中总结了这些攻击及其相应的损失，总损失超过 1.25 亿美元。

0x5 结论

该事件涉及一系列针对 Balancer V2 协议及其分叉项目的攻击交易，导致了重大的财务损失。在最初的攻击之后，在多个链上观察到了大量后续和模仿交易。这次事件凸显了 DeFi 协议设计和安全的几个关键教训：

• 舍入行为与精度损失：放大（upscaling）操作中使用的单向舍入（向下舍入）与缩小（downscaling）操作中使用的双向舍入（向上和向下舍入）不同。为防止类似漏洞，协议应采用更高精度的算术，并实施稳健的验证检查。必须坚持“舍入应始终有利于协议”的标准原则。
• 漏洞利用的演变：攻击者执行了一次复杂的两阶段漏洞利用，旨在规避检测。在第一阶段，攻击者在单笔交易中执行核心利用，没有立即获利。在第二阶段，攻击者在另一笔交易中通过提取资产来实现利润。这再次凸显了安全研究人员与攻击者之间持续的“军备竞赛”。
• 运营意识与威胁响应：此事件强调了关于初始化和运营状态的及时警报的重要性，以及主动的威胁检测和预防机制，以减轻持续或模仿攻击造成的潜在损失。

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