WEB:Web3的白帽黑客所面临的困境

3月9日凌晨,还在睡觉的LP接到Telegram上的电话。在她看来,这可不是什么好兆头。她从毯子下面拿起笔记本电脑,戴上隐形眼镜。是时候拯救别人的加密货币了——先黑掉它们。

LP是一名拥有博士学位的工程师,曾在硅谷一家律师事务所工作,他也是网络安全公司RugDoc和Paladin区块链Security的创始人。

据LP称,打电话的人是她的一位同事,他告诉她,有人正在入侵一个名为Fantasm的加密货币协议的投资者,当时这个协议有数百万美元的流动资金被投资者锁定了。

她说,当她清醒到可以打开笔记本电脑时,她就开始和两名同事合作,尽可能多地拯救加密货币、试图打败黑客并减少损失。在加密货币的世界中,由于区块链的不可逆转性质,被盗资金通常会永远消失,像这样拯救资金意味着要在小偷之前进行黑客攻击。

LP说:“一个剥削者发现有一个非常、非常简单的方法来利用这个东西。”“突然之间,数百万美元被抽走了。”

与黑客的竞赛开始了。LP说,在一名发现了黑客正在利用的漏洞的同事的帮助下,她编写了一系列智能合约,旨在比黑客更快地利用这个漏洞。

因为区块链上的行为是公开的,黑客事件可能会很快变得疯狂。LP和她的同事们利用这一漏洞进行了一些尝试和错误,这被记录在区块链上,所以黑客能够注意到他们的活动。这时,甚至还有其他投机取巧的黑客看到了正在发生的事情,也开始抽走资金。但LP和她的两个同事还是能够挽救数万美元,并帮助该项目修复漏洞,阻止黑客攻击。然而据LP说,黑客仍然净赚了约800ETH,价值约150万美元。

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LP说:“很多人赔了钱,这不是最幸福的结局。但情况并没有想象中那么糟糕。”

据LP说,整个行动大约花了半个小时。

“白帽”这个词和互联网一样古老,它最初来自西部电影,好人戴白帽,坏人戴黑帽。在网络安全领域,众所周知,“白帽子”被普遍认为是指像LP这样具有善意的黑客。

然而,在加密货币的世界里,颜色往往指向流血。

有些黑客利用漏洞偷钱,然后公开宣布实际上只要他们得到奖励,他们就会把钱还回去。PolyNetwork遭黑客攻击的离奇事件中就发生了这种情况。在PolyNetwork多次公开恳求他们,称他们为白帽先生(Mr.WhiteHat)之后,黑客归还了被盗的约6亿美元的加密货币。此外还有最近对Multichain的黑客攻击。在这些案件中,尚不清楚黑客是一直以来都是真正的白帽子,还是他们在偷了钱后,因为这些钱放在他们的加密货币钱包里被全世界注视着而感到压力,所以改变了主意。

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还有一些像LP这样的“白帽黑客”,他们突然袭击并拯救资金,往往与恶意黑客竞赛,有时甚至没有得到钱包被攻击的用户或被黑的加密协议的同意。这些黑客始终保持着将资金返还给合法所有者的意图。

也许这个词第一次在这种情况下流行是在2016年,当时自称为RobinHoodGroup的志愿者程序员与从去中心化自治组织(DAO)窃取数百万美元ETH的黑客进行了竞赛。在此事件中,该组织反击了黑客并拯救了大约1500万美元的ETH。第二年,在以太坊客户端Parity遭到黑客攻击后,自称白帽集团(WhiteHatgroup)的同一个组织拯救了2亿美元的加密货币。

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最近,伴随着针对加密货币协议和用户的黑客攻击,这种做法变得相对更频繁。区块链网络安全公司Immunefi的一份报告显示,仅今年前三个月,黑客和子就窃取了约12.3亿美元的加密货币。

Motherboard采访了包括LP在内的五个人,他们说他们有参与这种白帽活动的直接经验。

区块链安全公司Zellic的联合创始人StephenTong在一次在线聊天中告诉Motherboard:“在Web3中,白帽子确实被视为英雄。这绝对是一个双赢的局面。”“这是可以被接受的,因为如果我不做,那还有谁来做呢?”我总比黑帽子强。”

从法律上讲,目前还不清楚在未经他人同意的情况下,对他人的钱包或协议进行白帽活动是否合法。

专门研究加密货币相关问题的律师PrestonByrne在一封电子邮件中告诉Motherboard:“白帽黑客行为虽然高尚,但在没有得到目标明确同意的情况下,在加密货币领域还是充满了风险。”“披露漏洞是一回事;假设所有者对第三方资金的权利,无论出于何种原因都是另一回事,如果目标对黑客行为不满,无论出于何种原因,这都可能使黑客承担民事和刑事责任。”

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Preston说:“白帽/灰帽黑客的问题是,当一个目标(相当正确地)对漏洞的通知心存感激时,另一个目标可能会破坏他们的堆栈,转而报警。”“当白帽发现智能合约系统中的漏洞时,最好的方法是私下通知开发人员,然后撒手不管。你不是超人,拯救世界不是你的问题。”

当涉及从用户钱包甚至黑客钱包中获取加密货币时,白帽黑客的做法可以与有争议的黑客攻击概念相提并论。在网络安全领域,当数据泄露的受害者试图自行恢复被盗文件并收集有关黑客行踪和身份的信息时,就会发生黑客回击的情况。尽管备受争议,但鉴于法律风险,黑客反击确实发生了,尽管是秘密进行的。

一些参与加密货币世界“白帽活动”的人试图避免被起诉的风险。

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EmilianoBonassi是区块链网络安全研究员,也曾参与过几次白帽行动。在去年的一个案例中,加密投资平台PrimitiveFinance用户的钱包被暴露给了任何知道如何利用漏洞的人。

Bonassi在电话中告诉Motherboard:“我们拯救该协议用户的唯一方法是从他们的钱包中提取资金,然后通知他们。所以这是你可能会遇到的最糟糕的情况,因为你基本上不得不抽走用户的资金。”

在这件事例中,Bonassi与Immunefi创始人MitchellAmador以及加密货币网络安全公司Dedaub的研究人员进行了合作。根据白帽黑客的事后分析,PrimitiveFinance的人员从一开始就参与了救援是至关重要的。

与LP不同,Bonassi他们没有使用自己的钱包来拯救资金,只是向协议开发人员展示了如何自己进行白帽黑客行动。

Bonassi说:“我们向他们演示了如何执行、制定了执行的脚本、进行了模拟,然后对他们说:‘我们来支持你们,你们执行命令,如果出了问题,我们将采取行动。’”

一些区块链网络安全研究人员很清楚使用他们自己的钱包、以及在未经使用易受攻击钱包的用户或构建易受攻击协议的开发人员同意的情况下进行黑客攻击的风险。

一名网络安全研究人员之所以在接受Motherboard采访时要求匿名,这正是因为在拯救其他人的加密货币时使用人们的钱包存在风险,他说他过去曾在某些情况下这么做。

还有一些人干脆不用自己的钱包。

在加密货币投资公司Paradigm工作的匿名安全研究员Samczsun在电话中告诉Motherboard:“作为一项个人政策,我从来不会自己发送交易。我当然不会把资金交给自己保管。”“我的政策是:‘我会告诉你你需要知道的一切,让你了解最新情况。然后我会让你做决定。他说,我不认为自己是那种会介入并强行控制局面的人。如果你想让我帮忙,我会帮忙的。如果你想自己处理这件事,我很乐意站在一边,让你来处理。”

曾在一些白帽黑客活动中拯救了数百万美元加密货币的Samczsun说“对我个人来说,我并不想知道暂时获得九位数的资产然后处置它们会产生什么影响。因此,如果可能的话,我会完全避免这样做。我不确定《见义勇为法》是否会延伸到区块链。”

根据Preston的说法,《计算机欺诈和滥用法案》(CFAA)可以惩罚那些从某人的钱包中拿走加密货币等造成损失的行为,所以Samczsun的做法是正确的。

Preston说:“为了避免怀疑,你绝对不应该决定自己动手解决问题,你是在玩火。要记住,你有可能引起检察官的注意。”

在Chainalysis上个月组织的一次会议上,纽约县地区检察官办公室的网络犯罪和身份盗窃局局长ElizabethRoper表示,“白帽”是法律的“一个真正的灰色地带”,它可能是检察官们想要研究的东西。

Roper说:“如果它最终拯救了平台上的每个人、每个用户和一大笔钱,而做这件事的人似乎立即披露了它,也许我们不会使用我们的资源来起诉那个人,但这同样取决于具体的案件。”

当被问及她是否担心不必要的后果时,LP表现得很平静。她解释说,对她来说,风险收益计算是基于这样一个事实:通常涉及的加密货币项目规模相对较小,甚至可能不在美国,而且如果她帮助他们,对方可能不会提出指控。

LP说:“我被起诉的可能性很小,但我可以挽救其中一些资金,确保某人不会彻底破产,度过非常糟糕的一周、一个月、一年的可能性很大”

对于白帽来说,一个更有可能的结果是因为他们会因面对的麻烦而得到奖励。Fantasm案件并不是LP和她的RugDoc团队唯一一次拯救资金。在这个案例中,他们没有要求获得奖励。而其他时候,他们有要求。

LP说:“如果这是一个声名狼藉的大型项目,而且资金还有剩余,我们会说:‘好了,伙计们,我们刚刚救了你们,你们应该给我们一些东西。

Bonassi说,如果没有官方的漏洞赏金,通常标准的赏金是可能被盗金额的10%。但他过去也曾在没有任何补偿的情况下实施了白帽黑客攻击并报告了漏洞。这不仅是出于帮助相关加密货币项目,也是出于帮助整个生态系统的意愿。除了阻止潜在的黑客攻击,Bonassi还喜欢把白帽黑客视为每个相关人员的学习机会。

奖励越大,研究人员就越有可能有动力去寻找漏洞,并报告它们。

Bonassi说:“我们一开始的漏洞赏金是1万,然后是10万。现在悬赏100万到1000万。可能在明年,我们将看到数亿美元。”“因为Web3和其他行业的不同之处在于,黑客攻击发生的几秒钟内你就可以获得无限的金钱。因此,我们需要大力推行激励措施以确保其安全。”

转自公号:老雅痞

信息来源自Vice,略有修改,作者LorenzoFranceschi-Bicchierai

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