注意力即资产：新一代预测市场的系统性安全风险与ExVul的防御方法论

互联网阅读 14 2025-11-28 18:00:07

近两年，预测市场（Prediction Markets）正经历一场从边缘实验到主流金融基础设施的蜕变。数据佐证了这一趋势：Polymarket 在 2024 年美国大选期间月交易量突破 10 亿美元，累计交易额超 50 亿美元；而合规衍生品交易所 Kalshi 也已获得红杉资本领投的超 1 亿美元融资。

随着资金体量的爆发，产品形态也从简单的二元博弈（Binary Betting）向更复杂的金融衍生品演进——「注意力预言机」（Attention Oracle）、「影响力市场」（Impact Markets）、虚拟体育组合盘等新概念层出不穷。现在的预测市场，是在真实资金驱动下，对概率、影响力和人类注意力进行复杂定价的金融系统。

然而，任何一个把复杂博弈关系「写死」进智能合约的系统，都不可避免地暴露在更高维度的安全风险中。本文从 Web3 安全的视角，系统梳理预测市场可能面临的核心安全风险，并结合真实案例给出防护思路，同时介绍 ExVul 能为预测市场项目提供的专业安全服务。

一、预测市场面临的主要安全风险

1. 智能合约漏洞：复杂业务下的隐形杀手

预测市场高度依赖智能合约来管理资金托管、下注、结算、赔率计算、手续费分配、条件资产拆分（如 Trump-BTC / Kamala-BTC）等复杂逻辑。一旦合约存在漏洞，攻击者可能直接盗取资金、操纵市场结果，甚至让资金永久锁死。

常见风险包括：

- 重入攻击、授权/`delegatecall` 滥用导致资金被恶意转移；

- 清算与结算逻辑设计不当，边界条件（事件取消、长期未触发）处理缺失；

- 条件资产铸造/销毁不平衡，造成多铸、少销或双花；

- 永续合约、AMM 定价公式实现不严谨，导致预言机价格与资金池状态严重偏离；

- 升级合约或代理合约的权限未收紧，被运营或攻击者滥用。

真实案例：订单撮合中的“精度截断漏洞”，导致挂单资金被持续掏空

在Opinion Labs的撮合层审计中，工程师发现了一类极具代表性的精度类经济攻击（Precision Attack）。这类漏洞不依赖权限控制，也不需要操纵预言机，只是利用了整数除法的截断行为，就可以稳定从挂单方身上获利。

典型的撮合公式大致如下：

```solidity

takingAmount = makingAmount * takerAmount / makerAmount;

```

当攻击者不断提交极小的 `makingAmount`（小到足以让计算结果在整数除法中被截断为 0）时，系统会进入一种危险状态：

- `takingAmount = 0` —— 攻击者在本次成交中不需要支付任何代币；

- 但 `makingAmount` 依然会从 maker 的挂单余额中实际扣除；

- 通过反复提交这种“极小成交”的填单请求，攻击者可以持续、无风险地将挂单方资金一点点磨光。

攻击路径可以概括为：

1. 攻击者选择目标挂单，构造 `makingAmount` 极小、`takerAmount` 相对较大的填单参数；

2. 由于整数截断，`takingAmount` 在计算时变为 0；

3. 撮合逻辑仍然认为“成交成功”，从 maker 账户中转出 `makingAmount` 给攻击者；

4. 攻击者循环执行上百、上千次这种小额成交调用，最终掏空整个挂单。

在预测市场场景下，这类问题尤为致命，因为：

- 订单簿往往挂着较深的流动性（做市机器人、专业 LP）；

- 条件资产（Yes/No Token）、组合头寸（如 Trump-BTC / Kamala-BTC）等结构让挂单更加碎片化、数量更多；

- 高频小额成交本身就是正常交易行为的一部分，更难通过肉眼发现异常。

因此，在严肃的预测市场系统中，所有与撮合和结算相关的整数运算都应：

- 设置最小成交量（min fill）限制，拒绝过小、仅用于“薅精度”的成交；

- 在关键路径上显式检查 `takingAmount > 0` / `makingAmount > 0`，否则直接 `revert`；

- 对撮合模块进行大规模 fuzz 测试和边界条件测试，特别关注“极小金额 / 极端价格”的组合情况。

否则，看似只是一个“舍入误差”的小问题，实际上可能演化成攻击者眼中的无权限提款机。

防范措施：

- 进行针对预测市场业务模型的专业智能合约安全审计，覆盖资金流、状态机、权限模型、失败模式。

- 对关键不变量（资金守恒、资产 1:1 对应、清算后余额等）进行形式化验证和模型检测。

- 尽量复用成熟的开源组件（标准 Token、权限控制、升级框架），避免自造轮子引入新坑。

- 在 Testnet 和 fork 环境下做大规模 fuzz 测试和经济攻击模拟，覆盖极端情况下的结算和退款路径。

- 采用可控的升级和应急暂停（circuit breaker）机制，多签时间锁管理。

2. 预言机攻击：从价格到「注意力」的可操纵性

传统预测市场依赖预言机提供价格和外部事件结果；而预测市场 2.0 中的注意力预言机，往往还会接入社交媒体数据、搜索趋势（例如 Google Trends）、新闻源等多种输入。

由此带来的风险一方面是老问题，另一方面是新挑战：

- 价格/结果预言机：

- 利用闪电贷操纵短时价格喂价；

- 数据源集中在单一交易所或机构，一旦作恶或宕机，直接影响结算；

- L2 → L1 消息桥出错或被攻击，导致结果上报异常。

- 注意力预言机：

- 通过刷量、女巫攻击、机器人账号操纵社交媒体数据；

- 利用流动性差的小型预测市场，低成本拉高底层「注意力输入」；

- 多平台联动，通过操纵一个平台的数据，影响另一个平台的指数结算。

真实案例： 2025 年Polymarket 战争地图（war map）因依赖单一数据提供方而出现严重争议。

事件中，Polymarket 使用的唯一结算来源（ISW 地图）在市场截止前约 1 小时，突然将某争议地区标记为“前线推进 / 战线变化”，使该市场价格瞬间被触发；但在市场结算完成后，该标记又被立即回滚。

社区追踪者指出：

- 当时所有独立制图者均未将该区域标记为被占领或发生变化；

- 无俄军进入或推进的第三方报道；

- 变更发生在市场高度敏感的结算前窗口；

- 回滚发生在结算刚完成后；

- 所有操作均发生在市场标的明确指定的“关键交界点”上。

对交易者而言，这等同于“单点预言机可以在最后一小时改变市场命运”。

无论是否存在恶意，该事件充分体现出：

只要依赖单一 Web2 数据源（尤其是人工编辑的 war map / 新闻标题 / 事件判断），预测市场就可能在最关键的一瞬间被外力左右，形成系统性结算风险。

因此，针对事件型预测市场（尤其是地缘政治、灾害、舆情、选举、体育等依赖新闻机构或人工数据输入的市场），必须避免单一信源架构，并采用：

- 多地图提供者（ISW、AMK、OSINT、地理社群）

- 多记者 / OSINT 交叉确认

- 多源聚合式乐观预言机

- 允许社区质疑与仲裁的延迟结算窗口

只有在避免“单点信息权威”的前提下，事件型预测市场才能保持可信度与抗操纵性。

防范措施：

- 多源聚合：对价格与事件结果采用多家预言机、多交易所数据、跨链数据源，通过中位数或加权平均聚合，并剔除异常点。

- 对注意力预言机输入引入“嵌入式操纵成本”：让操纵者必须在二元预测市场中真实建仓，增加作恶成本。

- 使用反刷量与反女巫机制：账号信誉、社交图谱、频率限制、LLM 辅助识别异常模式。

- 审计预言机合约本身：更新逻辑、权限控制、暂停/熔断、升级机制是否安全。

- 设置失效保护：当预言机长时间不更新或出现极端偏移时，自动暂停结算或仅允许减仓，防止错误清算。

3. 市场操纵：当「嵌入式操纵成本」不足以防御

理论上，用预测市场本身的价格作为预言机输入，可以提高操纵成本。但在实际环境中，如果流动性不足、深度过于集中于少数做市商，这一机制仍可能失效。

典型操纵方式包括：

- 在底层预测市场中用大额资金单边做市，制造虚假概率信号；

- 跨平台协同：在 Polymarket 上拉盘某事件概率，再在挂钩该概率的永续合约平台做大额对赌；

- 通过机器人和洗盘交易制造高成交量，诱导跟随型策略。

真实案例： 在 2024 年美国大选期间，Polymarket 上出现被称为“Fred”的巨鲸账户，通过控制超 3000 万美元的头寸单边押注特定结果。这种巨额资金不仅改变了赔率，更在社交媒体上形成了“胜率即民调”的误导性信号，引发了关于资本操纵舆论的广泛争议。此外，许多新兴预测市场为了刷积分（Points），也普遍存在用户自我对赌的“清洗交易”（Wash Trading）现象。

防范措施：

- 设计合理的手续费与滑点机制，大额单边交易的成本需显著提高；

- 部署链上链下的异常行为监控系统，对异常资金流、相关指数联动变化进行建模；

- 对关键指数引入「保护模式」：剧烈波动时临时提高保证金、限制最大仓位变动、仅允许减仓；

- 引导和激励流动性更加分散，避免单一点位被单一 LP 或做市商把控。

4. DDoS 攻击与基础设施层风险

预测市场不仅是合约，更是一整套 Web3 Web2 混合基础设施：前端网站、API 网关、撮合/结算后端、节点与 RPC、L2 Sequencer 等，都可能成为攻击目标。

风险场景：

- 针对网站和 API 网关的大流量 DDoS，导致用户无法下单或查看盘口；

- 针对节点或 RPC 的攻击，使得交易发送延迟、预言机更新失败；

- 针对 L2 Sequencer 或桥的 DoS，影响跨链结算和资产转移。

防范措施：

- 使用云厂商 DDoS 防护、WAF、CDN、速率限制等多层防护体系；

- 多 Region、多 RPC 供应商部署，设计自动故障切换；

- 将关键结算和喂价接口与普通用户访问隔离，设置不同的防护强度；

- 定期进行 DDoS 演练和应急预案验证，预设计「降级模式」（如仅允许平仓、只读访问）。

5. 用户身份验证和权限管理：不仅是登录问题

预测市场平台中，权限问题比一般 DApp 更敏感，因为：

- 管理员可能拥有触发结算、修改参数、添加/下架市场、管理黑白名单等权限；

- 治理模块中，少数人可能通过治理提案「合法」修改预言机源、手续费结构，甚至控制资金。

防范措施：

- 面向链上权限：使用多签钱包时间锁管理关键合约操作，杜绝单人越权；

- 面向运营后台：启用多因素认证（MFA）、细粒度权限控制，敏感操作必须双人审批；

- 定期审计权限分配，清理闲置账号和长期未使用高权账号；

- 治理层引入「冷静期」和社区预警机制，为重大变更预留足够响应时间。

6. Web2 API 集成安全：现实世界数据的「入口防线」

预测市场往往需要对接大量 Web2 服务：体育数据 API、金融数据供应方、KYC/AML 服务、支付通道、社交与舆情数据等。这里每一个接口，都是潜在的攻击面：

- 弱认证或过度授权导致第三方 API 被滥用；

- 中间人攻击篡改 API 响应，导致错误结算或指标失真；

- 第三方 SDK 被投毒，引入供应链攻击。

防范措施：

- 对所有 Web2 集成进行系统的安全评估与威胁建模：认证方式、权限边界、回调验证、重放保护；

- 强制 HTTPS / mTLS、请求签名、Nonce 时间戳、IP 白名单等基础防护；

- 中间层解耦：Web2 数据先进入内部校验/限流层，再进入核心业务逻辑；

- 对第三方依赖进行供应链安全扫描，锁定版本、启用私有镜像源。

7. Web3 钱包与密钥管理：从用户到项目方的双重风险

用户侧风险：

- 钓鱼网站、假钱包、恶意前端，诱导用户签名高危交易；

- 复杂的 Permit / Permit2 签名，导致用户在不自知情况下授权无限额度。

项目方风险：

- 预言机喂价钱包、团队金库、多签成员密钥泄露；

- MPC 或硬件钱包配置不当，导致签名门限过低。

防范措施：

- UI 层面尽量使用标准、可读的 EIP-712 签名消息，减少「盲签」；

- 在前端明显标识高危操作（如无限授权、跨合约批量操作），并添加二次确认；

- 项目运营密钥尽量采用硬件钱包、HSM 或 MPC 管理，避免热钱包单点风险；

- 接入交易模拟/安全插件，为用户提供签名前风险提示。

8. 前端与交互层攻击：被劫持的不是合约，而是用户

很多攻击不需要攻破合约，只要把用户引导到「假前端」即可：

- DNS 劫持、仿冒域名、证书钓鱼；

- 前端 JS 被恶意脚本注入，悄悄替换合约地址或交易参数。

真实案例： Augur 生态曾出现仿冒站点/前端以伪造或误导性的市场与数据诱导用户交互，属于“假网站钓鱼”的典型手法，放大了用户侧签名与资金授权风险（参考：https://thenextweb.com/news/augur-fake-data-bug?utm_source=chatgpt.com）。预测市场前端一旦被仿冒或被篡改，用户极易在不自知情况下与错误合约或地址交互。

防范措施：

- 启用 HSTS、DNSSEC，监控仿冒域名和证书异常；

- 使用严格 CSP、子资源完整性（SRI），降低第三方脚本风险；

- 构建流程与部署流水线要有供应链安全控制（代码签名、构建环境隔离）。