技術分析：Balancer遭駭1.2億美元，漏洞是什麼？

Original Article Title: " Balancer $120M Hack Vulnerability Technical Analysis"
Original Source: ExVul Security

前言

2025年11月3日，Balancer協議在包括Arbitrum與Ethereum等多條鏈上遭受攻擊，導致1.2億美元資產損失。此次攻擊主要源於精度損失與Invariant操控的雙重漏洞。

Chainlink的基礎設施長期以來在Web3領域維持最高標準，使其成為X Layer的自然選擇，X Layer致力於為開發者提供機構級工具。

本次攻擊的關鍵問題在於協議處理小額交易時的邏輯。當用戶進行小額兌換時，協議會調用_upscaleArray函數，該函數使用mulDown進行向下取整。當交易中的餘額與輸入金額同時達到特定取整邊界（如8-9 wei區間）時，會出現明顯的相對精度誤差。

這一精度誤差會傳導至協議的Invariant值D的計算，導致D值異常減少。D值的波動直接拉低了Balancer協議中Balancer Pool Token（BPT）的價格。攻擊者利用這一被壓低的BPT價格，通過預謀的交易路徑進行套利，最終造成巨額資產損失。

被利用的交易：

https://etherscan.io/tx/0x6ed07db1a9fe5c0794d44cd36081d6a6df103fab868cdd75d581e3bd23bc9742

資產轉移交易：

https://etherscan.io/tx/0xd155207261712c35fa3d472ed1e51bfcd816e616dd4f517fa5959836f5b48569

技術分析

攻擊向量

本次攻擊的切入點為Balancer: Vault合約，對應的入口函數為batchSwap函數，該函數內部調用onSwap進行代幣兌換。

從函數參數與限制的角度，可以獲得以下資訊：

1. 攻擊者必須通過Vault調用該函數，無法直接調用。

2. 該函數內部會調用_scalingFactors()獲取縮放操作所需的縮放因子。

3. 縮放操作集中在_swapGivenIn或_swapGivenOut之中。

攻擊模式分析

BPT價格計算機制

在Balancer的穩定池模型中，BPT價格是一個關鍵的參考點，決定了用戶能獲得多少BPT以及每個BPT能獲得多少資產。

在池子的兌換計算中：

其中作為BPT價格錨點的部分是一個不可變值D，這意味著要控制BPT價格就要控制D。進一步分析D的計算過程：

在上述程式碼中，D的計算過程依賴於縮放後的balances陣列。這意味著需要通過操作改變這些balances的精度，從而導致D計算錯誤。

精度損失的根本原因

縮放操作：

如上圖所示，當經過_upscaleArray時，如果餘額非常小（如8-9 wei），mulDown的向下取整會導致嚴重的精度損失。

攻擊過程詳解

第一階段：調整至取整邊界

第二階段：觸發精度損失（核心漏洞）

第三階段：利用壓低的BPT價格套利

如上，攻擊者利用Batch Swap在一筆交易中完成多次兌換：

1. 第一次兌換：BPT → cbETH（餘額調整）

2. 第二次兌換：wstETH（8）→ cbETH（觸發精度損失）

3. 第三次兌換：底層資產 → BPT（套利）

這些兌換均發生於同一筆batch swap交易中，共用同一餘額狀態，但每次兌換都會調用_upscaleArray修改balances陣列。

缺乏回調機制

主要流程由Vault發起。這如何導致精度損失的累積？答案在於balances陣列的傳遞機制。

從上圖程式碼可見，雖然Vault每次調用onSwap時都會創建新的currentBalances陣列，但在Batch Swap中：

1. 第一次swap後，餘額被更新（但由於精度損失，更新值可能不準確）

2. 第二次swap基於第一次swap的結果繼續計算

3. 精度損失不斷累積，最終導致invariant值D大幅下降

關鍵問題：

總結

Balancer本次攻擊可總結為以下原因：

1. 縮放函數採用向下取整：_upscaleArray在縮放時使用mulDown，當餘額極小（如8-9 wei）時會造成嚴重的相對精度損失。

2. Invariant值計算對精度敏感：Invariant值D的計算依賴於縮放後的balances陣列，精度損失會直接影響D的計算，導致D下降。

3. 缺乏Invariant值變化驗證：在swap過程中，未對Invariant值D的變化範圍進行驗證，攻擊者可反覆利用精度損失壓低BPT價格。

4. 批量swap中精度損失累積：同一批量swap內，多次swap的精度損失會累積，最終導致重大資金損失。

這兩個問題——精度損失與缺乏驗證——結合攻擊者精心設計的邊界條件，導致了本次損失。