フラッシュローン攻撃が横行する中、オラクルはDeFiプロトコルにどのような影響を与えるのか？
TechFlow厳選深潮セレクト
フラッシュローン攻撃が横行する中、オラクルはDeFiプロトコルにどのような影響を与えるのか？
ハッカーはどのようにフラッシュローンを使ってDeFiプロトコルを攻撃するのか？
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：鄭鄭、TechFlow
数日前、Solanaエコシステム上のDeFiプロジェクト「Mango」がフラッシュローンによるハッキング攻撃を受け、1億米ドル以上の損失を出した。攻撃者はオラクルの価格情報を操作することで、Mangoプロトコルの流動性を完全に空っぽにしたとされている。
そこで今回は、何がフラッシュローンなのか、ハッカーがどのようにしてDeFiプロトコルを攻撃しているのか、そしてオラクルがDeFiプロトコルにおいてどれほど重要であるかについて解説する。
01 ブロックチェーン世界の金融イノベーション――フラッシュローン
フラッシュローンは当初Marble銀行によって提案されたもので、「Marble銀行から無担保で資金を借り、あるDEX（分散型取引所）で暗号資産を購入し、別のDEXでより高い価格で売却することで、自動化された一連の取引を通じて裁定利益を得ることができる」と謳っていた。
フラッシュローンの仕組み：
1. ユーザーがプロトコルから担保なしで大量の資金を借り入れる；
2. 借りた資金を使って、自身にとって有利な操作を行う（例：裁定取引、ブリッジ資金として利用、価格操作による利益獲得など）；
3. 最後にユーザーは元本と一定の利息をプロトコルに返済しなければならない。もし返済時に十分な資金がなければ、すべての操作はロールバックされ、プロトコルの資金は損失しないように保証される。
フラッシュローンのメカニズムはスマートコントラクトの原子性によって保証されている。つまり上記の一連の操作は「すべて成功する」か「すべて失敗する」のいずれかであり、一部だけ成功するという状況は発生しない。
すべての操作が成功すれば、フラッシュローンは正常に完了し、プロトコルは貸出と回収を通じて利息を得る一方、ユーザーは大規模な資金を活用してさまざまな方法で利益を得る。一方、ユーザーが資金を使っても予想通りの利益を得られず損失を被った場合、返済可能な資金が不足し、最終的な返済ができないため、全操作が失敗する。このときユーザーはガス代を失うだけであり、プロトコルの資金は守られる。
フラッシュローンの仕組みからわかるように、この仕組みが円滑に機能するための鍵はユーザーが短期間でこの資金をどのように利益につなげるかにある。
フラッシュローンの応用が進むにつれ、無担保で瞬時に大量資金を調達できるこのツールは、さまざまな用途に試されてきたが、その中でも特にハッカーがDeFiプロトコルを攻撃して得る利益が最も大きいことが明らかになった。次に、ハッカーがどのようにフラッシュローンを利用して利益を得ているかを見ていこう。
02 フラッシュローンがハッカーの利益ツールになるまで
現在のブロックチェーン世界はまさに暗黒の森であり、さまざまなリスクが潜んでいる。ハッカーはその中にいる貪欲な捕食者であり、常に利益を得られる機会を探したり、あるいは自らそのような機会を創出したりしている。
そんな中、無担保で大量資金を提供するフラッシュローンという融資手段は、ハッカーが低リスクで大規模な資金を使って価格操作を行うニーズをまさに満たしている。現在、フラッシュローンを用いたDeFiプロトコルへの攻撃の多くは価格操作を通じて行われており、以下にその具体例を示す。
1. ハッカーが貸出プロトコルから大量の資金を借り出す；
2. DeFiプロトコル内で関連するコインに事前にポジションを構築しておく；
3. 大量の資金を使ってDEX上で関連コインの価格を急騰させる；
4. 操作された価格情報がオラクルを通じてDeFiプロトコルに伝達される；
5. DeFiプロトコルはオラクルからの価格情報を受信後、ハッカーは事前に準備したコインを担保にして借入を行い、大量の資金を引き出す；
6. ハッカーは元本を貸出プロトコルに返済し、残りの資金を持ち去ることで、一連の「タダ乗り」攻撃を完遂する。
このプロセスで特に重要なのはDeFiプロトコルがオラクル経由で操作された価格情報を受信し、誤って資金を貸し出してしまった点にある。
しかし、DeFiプロトコルの価格情報は通常オラクルのフィードに基づいているため、正確な価格提供はDeFiプロトコルの安全性の基盤となる。
03 Pyth――高忠実度のオンチェーンオラクルネットワーク
Mangoの盗難事件において、Mango公式およびCEOはオラクルが事件に与えた影響について言及しており、オラクルの価格提示には異常がなかったと説明している。
ここで登場するのがオラクル「Pyth」だ。一体どのような秘密があるのだろうか。さっそく詳しく見ていこう。
Pythの背景
情報の精査を進めると、Pythの背後にある金主かつ開発主体はおそらくJump Cryptoであることが分かってきた。Jump Cryptoは、高频取引の大手「Jump Trading」が設立した暗号資産投資部門であり、最近話題となったAptosの資金調達にも参加している。
高频取引において、迅速かつ正確な価格情報は勝敗を分ける鍵となる。Jumpはネットワーク速度の追求に関して極めて厳しい姿勢を持っており、例えば2018年には異なる市場の先物価格をより早く取得するために、Citadelなど他の6つの高频取引業者とともに、シカゴと東京を結ぶ海底光ケーブル「Go West」を共同敷設している。
Jump Cryptoの公式紹介では、Pythについて多くのページを割いて説明しており、自社がPythのコード作成に直接関与していることを明言している。また自らのリソースを活用し、多数の金融取引所や暗号資産取引所をPythネットワークのデータ発信者として取り込んでいる。
Pythの運営モデル
Pythネットワークには以下の3つの役割がある：
-
発信者（Publisher）：価格情報を発信し、データ使用料の一部を受け取る。発信者は通常、迅速かつ正確な価格情報を入手できる市場参加者である。Pythプロトコルは、発信者が提供する新しい価格情報の量に応じて、比例的に報酬を与える。
-
利用者（Consumer）：価格情報を読み取り、スマートコントラクトやDAppに統合する。データ使用料の支払いは任意。利用者はオンチェーンプロトコルでもオフチェーンアプリケーションでもよい。
-
委任者（Delegator）：トークンをステーキングし、データ使用料を得る。ただし、オラクルの価格が不正確な場合、ステーキングしたトークンを失うリスクがある。
これらの役割は、以下の4つのメカニズムを通じてPythネットワーク内で相互作用する：
-
価格集約メカニズム（Price aggregation）：個々の発信者の価格情報を統合し、単一の価格フィードを生成。少数の発信者による価格操作の影響を受けにくい、安定した価格フィードを目指す。
-
データステーキングメカニズム（Data staking）：委任者がトークンをステーキングすることでデータ使用料を得られる。また、委任者は全体として、各発信者が集約価格に与える影響力を決定する。さらに、このメカニズムは委任者のステーキングトークンがスラッシングされるかどうかを判断する。最後に、利用者から徴収したデータ使用料の一部を委任者に分配。残りは報酬プールに入り、発信者に分配される。
-
報酬分配メカニズム（Reward distribution）：報酬プールから各発信者が受け取る報酬の割合を決定。高品質な価格情報を提供する発信者を優先的に報酬し、低品質な情報を提供する発信者の報酬可能性を低下させる。
-
ガバナンスメカニズム（Governance）：上記3つのメカニズムのハイレベルなパラメータを決定する。
簡単に言えば、発信者がネットワークに価格データを提供し、利用者は保険のような形で情報の正確性を保障できる。委任者は価格データの保証人となり、現実と大きく乖離した価格情報が発生した場合、支払いを行った利用者に対して補償を行う必要がある。
また、このモデル全体において、最終的な価格の適合性や悪意ある行為の未然防止策は、JumpがPythに注いだ専門性と熱意を示している。詳細に興味がある方は、Pythのホワイトペーパーをさらに研究することをおすすめする。
PYTHトークンの分配：PYTHトークンの総供給量は10,000,000,000で、増加しない。うち85%は初期状態でロックされ、1年のロック期間の後、7年間にわたり毎月線形にアンロックされる。これにより、ロック解除済みトークンの供給が時間とともに徐々に増加する。残りの15%は初期からロック解除済みとなる。ロック/非ロック状態のトークンは以下の図のように分配される。
Pythの潜在的な問題とリスク
現時点ではPYTHトークンはまだリリースされておらず、経済モデル全体への影響はまだ明らかになっていない。現時点でのモデルから見ると、プロトコルの収益は利用者の支払いに依存しているが、この支払いはあくまで「保険」の役割に過ぎず、支払いをしなくても利用者はPythのリアルタイム価格情報を取得できる。そのため、トークンリリース後、利用者がどれだけ支払い意愿を持つか、支払い比率がどの程度になるかが、プロトコルの収益性の鍵となる。
もちろん、今後Pythが支払い必須に変更することも可能だが、その場合、利用者が他のオラクルへ移行する可能性もあり、これは不透明な要素である。
まとめ
Jumpの支援により、Pythは他とは異なり、高频取引に対する深い理解と関連モデルの経験を持つ。しかし、このモデルがWeb3の世界で本当に機能するかどうかは、実践によってのみ明らかになるだろう。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
