随着黑客盗币事件愈演愈烈,Tornado.Cash也变得越来越“有名”,大多数黑客在获利后都毫不留情地将“脏币”转向Tornado.Cash。今天以一个真实案例来看看这名黑客是怎么通过Tornado.Cash洗币的。基础知识
Tornado.Cash是一种完全去中心化的非托管协议,通过打破源地址和目标地址之间的链上链接来提高交易隐私。为了保护隐私,Tornado.Cash使用一个智能合约,接受来自一个地址的ETH和其他代币存款,并允许他们提款到不同的地址,即以隐藏发送地址的方式将ETH和其他代币发送到任何地址。这些智能合约充当混合所有存入资产的池,当你将资金放入池中时,就会生成私人凭据,证明你已执行了存款操作。而后,此私人凭据作为你提款时的私钥,合约将ETH或其他代币转移给指定的接收地址,同一用户可以使用不同的提款地址。案例分析
今天要分析的是一个真实案例,当受害平台找到我们时,在Ethereum、BSC、Polygon三条链上的被盗资金均被黑客转入Tornado.Cash,所以我们主要分析Tornado.Cash的部分。黑客地址:0x489...1F4(Ethereum/BSC/Polygon)0x24f...bB1(BSC)Ethereum部分
慢雾:JPEG'd攻击者或已将全部6106.75枚ETH归还给项目方:8月4日消息,慢雾MistTrack监测显示,JPEG'd攻击者或已将全部6106.75枚ETH归还给项目方。[2023/8/4 16:18:46]
借助慢雾MistTrack反追踪系统,我们先对地址进行一个大概的特征分析。
从部分展示结果来看,可以看到交易行为里黑客使用较多的除了Bridge就是混合器Mixer,这些对我们分析黑客画像十分重要。接着,我们对Ethereum上的资金与行为进行深入分析:据慢雾MistTrack反追踪系统的分析,黑客将2450ETH以5x10ETH+24x100ETH的形式分批转入Tornado.Cash,将198ETH转入FixedFloat,这让我们继续追踪Tornado.Cash部分留了个心眼。
慢雾:CoinsPaid、Atomic与Alphapo攻击者或均为朝鲜黑客组织Lazarus:7月26日消息,慢雾发推称,CoinsPaid、Atomic与Alphapo攻击者或均为朝鲜黑客组织Lazarus Group。慢雾表示,TGGMvM开头地址收到了与Alphapo事件有关TJF7md开头地址转入的近1.2亿枚TRX,而TGGMvM开头地址在7月22日时还收到了通过TNMW5i开头和TJ6k7a开头地址转入的来自Coinspaid热钱包的资金。而TNMW5i开头地址则曾收到了来自Atomic攻击者使用地址的资金。[2023/7/26 16:00:16]
既然想要尝试追踪黑客从Tornado.Cash转出的地址,那我们就得从Ethereum上第一笔资金转入Tornado.Cash的时间点开始,我们发现第一笔10ETH和第二笔10ETH间的时间跨度较大,所以我们先从跨度小的100ETH开始分析。
慢雾:Gate官方Twitter账户被盗用,谨慎互动:10月22日消息,安全团队慢雾发文称:加密平台Gate官方Twitter账户被盗用,谨慎互动。半小时前,攻击者利用该账户发文,诱导用户进入虚假网站连接钱包。此外,慢雾科技创始人余弦在社交媒体上发文表示:注意下,Gate官方推特应该是被黑了,发送了钓鱼信息,这个网址 g?te[.]com 是假的(之前谈过的 Punycode 字符有关的钓鱼域名),如果你去Claim会出现eth_sign这种签名钓鱼,可能导致ETH等相关资产被盗。[2022/10/22 16:35:14]
定位到Tornado.Cash:100ETH合约相对应的交易,发现从Tornado.Cash转出的地址非常多。经过慢雾MistTrack的分析,我们筛选出了符合时间线和交易特征的地址。当然,地址依然很多,这需要我们不断去分析。不过很快就出现了第一个让我们饶有怀疑的地址。
慢雾:去中心化期权协议Acutus的ACOWriter合约存在外部调用风险:据慢雾区消息,2022年3月29日,Acutus的ACOWriter合约遭受攻击,其中_sellACOTokens函数中外部调用用到的_exchange和exchangeData参数均为外部可控,攻击者可以通过此漏洞进行任意外部调用。目前攻击者利用该手法已经盗取了部分授权过该合约的用户的资产约72.6万美金。慢雾安全团队提醒使用过该合约的用户请迅速取消对该合约的授权以规避资产被盗风险。[2022/3/29 14:25:07]
据慢雾MistTrack的分析,地址将Tornado.Cash转给它的ETH转到地址,接着把ETH分为三笔转到了FixedFloat。
当然,这也可能是巧合,我们需要继续验证。继续分析,接连发现三个地址均有同样的特征:A→B→FixedFloatA→FixedFloat
慢雾:Avalanche链上Zabu Finance被黑简析:据慢雾区情报,9月12日,Avalanche上Zabu Finance项目遭受闪电贷攻击,慢雾安全团队进行分析后以简讯的形式分享给大家参考:
1.攻击者首先创建两个攻击合约,随后通过攻击合约1在Pangolin将WAVAX兑换成SPORE代币,并将获得的SPORE代币抵押至ZABUFarm合约中,为后续获取ZABU代币奖励做准备。
2.攻击者通过攻击合约2从Pangolin闪电贷借出SPORE代币,随后开始不断的使用SPORE代币在ZABUFarm合约中进行`抵押/提现`操作。由于SPORE代币在转账过程中需要收取一定的手续费(SPORE合约收取),而ZABUFarm合约实际接收到的SPORE代币数量是小于攻击者传入的抵押数量的。分析中我们注意到ZABUFarm合约在用户抵押时会直接记录用户传入的抵押数量,而不是记录合约实际收到的代币数量,但ZABUFarm合约在用户提现时允许用户全部提取用户抵押时合约记录的抵押数量。这就导致了攻击者在抵押时ZABUFarm合约实际接收到的SPORE代币数量小于攻击者在提现时ZABUFarm合约转出给攻击者的代币数量。
3.攻击者正是利用了ZABUFarm合约与SPORE代币兼容性问题导致的记账缺陷,从而不断通过`抵押/提现`操作将ZABUFarm合约中的SPORE资金消耗至一个极低的数值。而ZABUFarm合约的抵押奖励正是通过累积的区块奖励除合约中抵押的SPORE代币总量参与计算的,因此当ZABUFarm合约中的SPORE代币总量降低到一个极低的数值时无疑会计算出一个极大的奖励数值。
4.攻击者通过先前已在ZABUFarm中有进行抵押的攻击合约1获取了大量的ZABU代币奖励,随后便对ZABU代币进行了抛售。
此次攻击是由于ZabuFinance的抵押模型与SPORE代币不兼容导致的,此类问题导致的攻击已经发生的多起,慢雾安全团队建议:项目抵押模型在对接通缩型代币时应记录用户在转账前后合约实际的代币变化,而不是依赖于用户传入的抵押代币数量。[2021/9/12 23:19:21]
在这样的特征佐证下,我们分析出了符合特征的地址,同时刚好是24个地址,符合我们的假设。
Polygon部分
如下图,黑客将获利的365,247MATIC中的部分MATIC分7次转到Tornado.Cash。
而剩下的25,246.722MATIC转到了地址,接着追踪这部分资金,我们发现黑客将25,246.721MATIC转到了FixedFloat,这让我们不禁思考黑客在Polygon上是否会以同样的手法来洗币。我们首先定位到Tornado:100,000MATIC合约与上图最后三笔对应的交易,同时发现从Tornado.Cash合约转出的地址并不多,此时我们可以逐个分析。
很快,我们就发现了第一个让我们觉得有问题的地址。我们看到了熟悉的FixedFloat地址,不仅FixedFloat转MATIC到地址,从地址转出资金的接收地址也都将MATIC转给了FixedFloat。
分析了其他地址后,发现都是一样的洗币手法,这里就不再赘述。从前面的分析看来黑客对FixedFloat实在独有偏爱,不过这也成了抓住他的把柄。BSC部分
下面我们来分析BSC部分。BSC上黑客地址有两个,我们先来看地址:
黑客地址分17次转了1700ETH到Tornado.Cash,时间范围也比较连贯。就在我们以为黑客会故技重施的时候,发现并非如此。同样,经过慢雾MistTrack的分析与筛选,我们筛选出了符合时间线和交易特征的地址,再进行逐个突破。分析过程中,地址引起了我们的注意。如图,据慢雾MistTrack显示,该地址将Tornado.Cash转给它的ETH转出给了SimpleSwap。
继续分析后发现,换汤不换药,虽然黑客换了平台,手法特征却还是类似:A→SimpleSwapA→B→SimpleSwap
另一个黑客地址是以10BNB为单位转到了Tornado.Cash。
而在这个地址的洗币手法中,黑客选择了另一个平台,不过手法依然类似。这里就不再一一分析。
总结
本文主要由一个真实案例开启,分析并得出在不同的链上黑客是如何试图使用Tornado.Cash来清洗盗取的资金,本次洗币手法具有极相似性,主要特征为从Tornado.Cash提币后或直接或经过一层中间地址转移到常用的混币平台。当然,这只是通过Tornado.Cash洗币的其中一种方法,更多手法仍等着我们发现。而想要更有效率更准确地分析出结果,必然得借助工具。凭借超2亿个钱包地址标签,慢雾MistTrack反追踪系统能够识别全球主流交易平台的各类钱包地址,如用户充值地址、温钱包地址、热钱包地址、冷钱包地址等。通过MistTrack反追踪系统可对任意钱包地址进行特征分析和行为画像,在反分析评估工作中起到至关重要的作用,为加密货币交易平台、用户个人等分析地址行为并追踪溯源提供了强有力的技术支撑。
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