KIN:KingDefi收益计算逻辑漏洞分析

漏洞原因

近日,据业内人士提供的有关信息,名为KingDefi的项目合约存在漏洞,并提示其他用户谨慎操作,提取资金并取消授权。知道创宇区块链安全实验室调研发现,KingDeFi是一个DeFi项目,主要功能包含对BSC、Solana链上DeFi的收益聚合分析、用户DeFi收益追踪以及项目原生代币的抵押挖矿。

在查看BSC链上的KrownMaster合约源码后发现,该合约确实存在逻辑漏洞,会导致用户收益率受到影响,在相应的计算逻辑存在疏漏,以下为详细解释。合约链上地址如下:https://bscscan.com/address/0x56a65a3736e65349e5b0737cb2c5eb7d5ccbbbe3#code如下图所示,我们注意到在项目用户奖励更新算法逻辑的处理过程中存在对investor数组的一个遍历,此处investor地址存在被重复遍历并且修改对应奖励的可能性。

Gemini:Staking业务现已在瑞士和土耳其推出:金色财经报道,加密交易所Gemini表示,Staking业务现已在瑞士和土耳其推出,位于瑞士和土耳其的Gemini用户现在可以质押他们的ETH和MATIC。[2023/6/14 21:35:48]

如下图所示,用户在通过deposit调用进行抵押的时候,判断当用户抵押数量为0时,可作为investor地址加入投资收益列表从而获得抵押收益,而该判断可被黑客利用。

KingData监控:灰度ETH基金累计持仓315.1万:据KingData数据显示,灰度ETH基金减持647.61枚以太坊,基金持仓总规模变为315.14万枚ETH。注:灰度暂未开放赎回,小幅减持或因每股含币量微调、扣减管理费所致。[2021/7/13 0:47:01]

如下图所示,黑客可通过调用withdraw或者withdrawAll函数将指定pid池子中的抵押数量提现,从而使得user.amount为0,进而该地址可以在再次deposit抵押的时候通过相应检查进入investor列表,从而在updatePool函数中对黑客investor地址进行重复遍历并且增加多次抵押奖励,使得抵押奖励分配不均,影响到其他用户的抵押挖矿收益。

Otakukin提前完成认购计划:7月27日18:31,去中心化交易所FDEX提前完成30万USDT的OKK认购计划,并于8月3日15:00正式开放OKK/USDT和OKK/FSC交易。

OKK是Otakukin项目基于FShares Chain发行的流动性代币,用户可以赚取存款利息和借出资产,存入和借出均可获得OKK奖励。

FDEX是FShares Group旗下领先的区块链去中心化金融服务平台,基于 DPOS+PBFT 共识的公链技术搭建,致力于构建一个数据透明、安全可信、跨链交易的去中心化数字资产交易平台。[2020/7/27]

公告 | BiKi矿池与Ankr首期合作Staking项目EOS、ALGO、ATOM:据官方消息,BiKi平台在与矿池服务商Ankr达成战略合作后,首期合作项目为EOS、ALGO、ATOM。 Ankr为BiKi提供了该项目节点技术支持,在Ankr的支持之下,BiKi矿池将于2月26日推出新币种Staking服务。BiKi矿池支持多种Staking形式,已支持10余种项目,目前热门币VDS 持仓Staking正在进行中,BiKi矿池将不断发展Staking生态。[2020/2/20]

通过查看项目github发现,KingDefi项目方当前已对该问题进行了修改。漏洞修复

那么项目方如何修复该漏洞?查看项目的github地址(https://github.com/kingdefi/Krown-Contracts/tree/main/Farm),发现其在18个小时前曾更新过代码,对比一下更新代码。

发现项目方已经删除了用于存储用户地址的数组,改为了rewardsPerShare变量,该变量表示单位抵押代币所对应的奖励代币;同时项目方也更改了奖励的计算方式(updatePool函数):由原来循环所有用户地址来按比例分配奖励改为更新rewardsPerShare变量来计算用户奖励代币。

对比两种奖励方式,后者已经不会产生前者因为重复计算奖励的问题,这种奖励方式类似于sushiswap的奖励计算方式,同时也避免了前者因为循环次数太多导致的gas销毁过大的问题。漏洞总结

Kingdefi这次的漏洞影响到的是用户的奖励代币数量,攻击者可不断抵押提取来提高自身奖励的分配数量,但是用户的抵押代币是不受任何影响,可以正确安全提取出来。从项目方的修复结果来看,其换了一种常规奖励计算方式,该方式符合抵押挖矿逻辑,用户可正常且正确提取抵押和奖励代币。在此提醒广大项目方,在上线Defi挖矿项目前一定要做好代码审计,不同的计算方式在吸引新用户的同时也会大大增加犯错的风险!i

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