L2 MEV 디코딩: 시퀀서 워크플로우 및 MEV 데이터 분석

L2 MEV 핵심 역할: 시퀀서

L2 시퀀서는 이더넷 레이어 2 솔루션의 핵심 구성 요소로서 중요한 역할을 합니다. 시퀀서의 주요 임무는 전체 블록체인 생태계의 처리량과 효율성을 높이기 위해 트랜잭션을 처리하는 것, 즉 트랜잭션을 패키징하여 이더리움 메인 체인 또는 오프체인 네트워크에 제출하는 것입니다. 특히 시퀀서는 이더 메인 체인의 트랜잭션 풀과 유사한 역할을 하지만, 보다 전문화된 접근 방식과 범위를 가지고 있습니다. 또한, L2 시퀀서는 앱과 스마트 콘트랙트에 더 많은 자유를 제공하여 높은 가스 비용에 대한 걱정 없이 더 복잡한 로직과 콘트랙트를 L2 수준에서 구현할 수 있습니다.

트랜잭션을 처리하는 시퀀서의 프로세스

2. 수집
   Sequencer는 일반적으로 이더 트랜잭션 형식의 트랜잭션 요청을 사용자로부터 받지만, 메인 체인 대신 레이어 2 네트워크로 전송합니다.

3. 검증
   스퀀서는 트랜잭션을 검증하여 발신자가 트랜잭션을 실행하기에 충분한 자금을 보유하고 있는지, 레이어 2 네트워크의 규칙을 준수하는지 확인합니다. 또한 사기 및 이중 결제를 방지하기 위해 거래가 유효한지 확인합니다.

4. 소팅
   스퀀서는 트랜잭션이 올바른 순서로 실행되도록 특정 규칙에 따라 트랜잭션을 정렬하여 잠재적인 트랜잭션 충돌을 방지합니다.

5. 제출
   트랜잭션의 유효성이 검사되고 정렬되면, 시퀀서는 트랜잭션이 실행될 수 있도록 레이어 2 네트워크에 제출합니다. 여기에는 일반적으로 레이어 2 스마트 콘트랙트와 상호 작용하고, 상태를 업데이트하며, 레이어 2의 원장이 이더리움 메인 체인의 원장과 동기화되도록 하는 작업이 포함됩니다.

6. 다양한 L2 시퀀서에 대한 정렬 규칙

Arbitrum의 소팅 규칙

MeV 문제를 피하기 위해 Arbitrum은 공용 메모리 풀을 사용하지 않으며, 먼저 제출된 트랜잭션이 먼저 처리될 수 있도록 하는 선착순(FCFS) 소팅 모델을 사용합니다.

옵티미즘의 정렬 메커니즘

반면, 옵티미즘은 MEVA(MEV 경매)로 알려진 경매 정렬 메커니즘을 도입하여 트랜잭션을 공정하게 배분합니다. 거래 처리의 장단점을 공정하게 분배합니다. 또한, 옵티미즘은 베드락 업그레이드 이후 베드락 시퀀서를 출시했으며, 이는 시퀀싱을 위해 MEVA와 함께 사용됩니다. 아리트럼과 마찬가지로 베드락 시퀀서에는 자체 프라이빗 메모리 풀이 있습니다. MEVA는 아직 완전히 구현되지는 않았지만, 현재 계획에 따르면 MEVA 승자는 제출된 거래를 재주문하고 자신의 거래를 삽입할 수 있지만 특정 거래를 N 블록 이상 지연시킬 수 없으며, 이는 MEVA 승자의 MEV 마진이 제한된다는 의미이기도 합니다.

기타 L2 솔루션의 정렬 규칙

아비트럼과 옵티미즘 외에도 다음과 같은 많은 다른 L2 솔루션이 있습니다. zkSync, 루프링, 스타크넷 등이 있으며, 각 솔루션은 서로 다른 사용자 및 애플리케이션의 요구를 충족하기 위해 서로 다른 순서 지정 규칙을 사용합니다.

L2에서 MEV 추출

블록체인 세계에서 MEV(채굴자 추출 가능 가치)의 생성은 여러 가지 요인이 복합적으로 작용한 결과입니다. 근본적인 원인은 사용자가 제출한 트랜잭션 메시지가 네트워크를 통해 전파되는 시간과 실제 블록이 채굴되는 시간 사이의 불가피한 지연입니다. 이러한 시간 지연은 노드가 작동할 수 있는 공간을 제공합니다. 탈중앙화 시스템의 특성상 노드마다 다른 순서와 시간에 트랜잭션을 수신할 수 있으며, 이는 시스템이 모든 노드가 같은 순간에 동일한 상태에 있다고 보장할 수 없음을 의미합니다. 이러한 불일치가 바로 MEV를 생성할 수 있는 조건이 됩니다.

MEV 추출은 메인 이더 네트워크에서 대규모로 수익을 창출할 수 있게 되었으며, MEV 공격자는 일반적으로 메모리 풀(Mempool)의 트랜잭션을 모니터링하고 소위 가스 경매(거래 우선순위를 정하기 위해 거래 수수료에 입찰)에 참여하거나 오프사이트에서 뇌물을 지불합니다. 뇌물을 지불하여 거래의 우선순위를 확보합니다. 이러한 방식으로 이들은 미리 정해진 거래 순서에 따라 이익을 얻을 수 있습니다.

MEV 수익을 포착하는 과정은 크게 두 가지 단계로 나눌 수 있습니다. 첫째, 공격자는 잠재적으로 수익성이 높은 트랜잭션을 식별하고 MEV를 추출하는 데 최적화된 트랜잭션 블록을 구성해야 합니다. 둘째, 이렇게 특수하게 구성된 트랜잭션이 네트워크에서 승인되어 블록체인에 통합되도록 하는 것이 중요합니다.

그러나 레이어 2(L2) 솔루션이 등장하면서 MEV 추출에 대한 접근 방식과 전략이 크게 바뀌었습니다. L2 솔루션의 시퀀서는 여러 번 중앙 집중화되어 있기 때문에, MEV 추출은 기존의 L1(레이어 1)에 비해 완전히 새로운 도전과 기회에 직면하게 되었습니다.

메모리 풀이 없는 L2 솔루션의 경우 트랜잭션 모니터링이 더욱 어려워집니다. 이 경우 트랜잭션이 처리되는 순서를 직접 결정하기 때문에 시퀀서가 더 많은 권한을 갖습니다. 메모리 풀이 없다는 것은 공격자가 L1 솔루션에서처럼 트랜잭션 풀을 모니터링하여 트랜잭션의 순서를 조정할 수 없다는 것을 의미하며, 이는 MEV 공격을 수행하기가 훨씬 더 어렵다는 것을 의미합니다.

메모리 풀이 중앙 집중식 시퀀서의 제어를 받는 L2 솔루션에서는 가스 경매가 주문에 미치는 영향도 줄어듭니다. 심지어 일부 L2는 가스 경매를 전혀 사용하지 않는데, 이는 게임 체인저입니다. 공격자는 트랜잭션의 정확한 순서를 결정할 수는 없지만 가스 수수료를 조정하여 자신의 트랜잭션 배치에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 전략은 L1보다 성공률과 예측 가능성이 훨씬 낮습니다.

또한, L2의 일부 독립형 탈중앙화 애플리케이션은 자체적으로 로컬화된 거래 메모리 풀을 유지할 수 있습니다. 이러한 메모리 풀은 공격자의 잠재적인 감시 대상이 될 수 있으며, 공격자는 이러한 DAPP 전용 메모리 풀을 사용하여 MEV 추출을 수행할 수 있습니다.

폴리곤과 같이 가스 옥션을 실행하는 L2 체인의 경우, 검증자를 포함하는 것이 완전히 허용되지 않는 것은 아닙니다. 이 경우 공격자는 MEV 기회를 모니터링할 때, 자신의 트랜잭션이 체인에 올라갈 가능성을 높이기 위해 많은 수의 트랜잭션을 제출하는 전략을 사용할 수 있습니다. 이 전략은 운과 낮은 트랜잭션 비용에 의존하며, 덜 결정적인 형태의 공격입니다.

마지막으로, 공격자는 L1과 L2 간 또는 서로 다른 L2 솔루션 간의 상호작용을 악용하여 MEV를 추출할 수도 있으며, 이를 위해서는 크로스체인 상태와 역학에 대한 깊은 이해와 분석 기술이 필요합니다.

L2 간 MEV 추출 공간의 차이

MEV 추출 공간은 L2 솔루션마다 크게 다릅니다. 이러한 차이는 주로 L2의 시퀀서 규칙, 메모리 풀 설계, 트랜잭션 볼륨 및 트랜잭션 크기와 같은 요인에 의해 결정됩니다. 일반적으로 L2 솔루션의 시퀀서가 중앙 집중화되어 있을수록 MEV 추출 공간이 더 집중되어 있으므로 추출 기회가 상대적으로 적습니다. 또한 메모리 풀 설계가 개방적일수록 공격자에게 더 많은 공간이 제공되며, 공격자는 트랜잭션 모니터링과 시퀀싱 작업을 할 수 있는 기회가 더 많아집니다.

동시에 L2 솔루션의 트랜잭션 양과 크기도 MEV 추출 공간에 상당한 영향을 미칩니다. 트래픽이 많은 환경에서는 수익성 있는 트랜잭션이 많아지고 공격자가 수익을 추출할 수 있는 기회가 많아지기 때문에 트랜잭션 양과 트랜잭션 크기가 큰 L2는 MEV 추출에 더 많은 기회를 제공합니다. 반대로 거래량이 적고 거래 규모가 작은 L2는 기회 자체가 적기 때문에 MEV를 추출할 수 있는 여지가 상대적으로 적습니다.

L2 MEV를 위한 미래 솔루션

블록체인 기술의 본질적인 문제 중 하나는 진정한 탈중앙화를 어떻게 달성할 것인가 하는 것입니다. L2에서 이 문제의 핵심은 탈중앙화 시퀀서의 구현이며, 이는 트랜잭션의 순서 결정이 어떻게 분산되는지와 관련이 있습니다. 이는 블록체인 시스템의 공정성, 보안 및 기타 주요 속성에 직접적인 영향을 미치며, L2의 MEV 문제는 사실 거래 주문권 문제에서 파생된 문제입니다. 현재 대부분의 L2는 중앙화된 시퀀서를 통해 불투명한 MEV를 추출하고 있으며, 두 가지 잠재적 해결책이 있습니다. 하나는 특정 메커니즘을 통해 시퀀서를 탈중앙화하는 것이고, 다른 하나는 시퀀싱 권한을 제삼자에게 아웃소싱하여 시퀀싱 체계를 구축하는 것입니다.

탈중앙화된 분류기

1. < strong>블록스페이스 경매(블록스페이스 경매)는 입찰을 통해 분류 권한이 할당되는 방식입니다. 이 메커니즘에서는 참여자들이 특정 기간 동안 블록스페이스에 공개적으로 입찰한 후 해당 블록스페이스에 대한 정렬 권한을 얻게 됩니다. 이 접근 방식의 장점은 투명성과 경쟁력으로, 참여자들이 더 합리적인 가격을 제시하도록 동기를 부여할 수 있다는 점입니다. 그러나 단점은 과도한 입찰로 인해 낙찰자가 실제로 손해를 보는 '승자의 저주'가 발생할 수 있다는 것입니다.

2. 랜덤 리더 선출: 특정 기준을 충족하는 참가자 풀에서 무작위로 리더를 선정하여 순위를 매기는 방식입니다. 예를 들어 스탁넷의 무작위 선출 방식은 32 이더리움을 약정한 사람 중에서 리더를 선출하는 방식입니다. 이 방식의 장점은 무작위성을 통해 불공정 경쟁의 가능성을 줄인다는 것이지만, 단점은 참여자의 역량과 기여도가 무시될 수 있고 경쟁이 부족해 효율성이 떨어질 수 있다는 것입니다.

3. 작업증명에서는 많은 잠재적 시퀀서들이 특정 블록의 빌드를 놓고 경쟁할 수 있도록 허용함으로써 가장 효율적이거나 가장 빠른 경쟁자가 승리하는 방식입니다. 이 접근법의 장점은 기술 혁신과 효율적인 운영을 장려한다는 것이지만, 단점은 상당한 자원 낭비를 초래할 수 있다는 것입니다.

4. 경제적 경쟁이온 경쟁은 여러 플레이어가 최고의 경제적 결과를 달성하기 위해 경쟁하는 방식입니다. . 예를 들어, 블록 수수료에 따라 블록이 포함되는 순서를 결정하는 것은 보다 유연하며, MEV 재분배, MEV 경매 및 개방형 경제 메커니즘을 통해 사람들이 블록을 구축하도록 장려하는 기타 방법과 같이 설계할 수 있는 여지가 많이 있습니다. 이러한 접근 방식은 시장의 역동성을 장려하지만, 소수의 주체가 경쟁 우위를 통해 시퀀싱을 독점할 가능성도 있습니다.

5. 공정 시퀀싱은 특정 알고리즘, 본질적으로 언어와 네트워크를 통해 트랜잭션을 직접 시퀀싱하는 방식입니다.체인링크는 이미 이 프로그램을 적용하고 있습니다. 페어 시퀀싱의 장점은 트랜잭션의 순서를 아래로부터 다시 정렬하여 MEV 값을 추출할 수 있는 범위를 제한한다는 것이지만, 단점은 페어 시퀀싱 하에서 디앱의 성능이 저하되고 페어 시퀀싱의 규칙이 적용성이 높지 않다는 것입니다.

탈중앙화 시퀀서의 구현은 공정성과 투명성을 증진할 뿐만 아니라 전체 시스템의 보안을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 자원 낭비와 시장 장벽과 같은 여러 가지 문제도 제기됩니다. 미래의 관점에서 보면 모든 L2가 탈중앙화 분류기로 전환하겠지만, 현재로서는 효율성과 비용을 고려할 때 대부분의 L2가 중앙화된 분류기를 유지해야 합니다.

서드파티에 소팅 아웃소싱

1. 공유 분류기(예: Espresso 및 Astria)는 특정 방식으로 분류를 구성하는 분류 서비스를 제공하는 데 중점을 두므로 해당 서비스에 액세스하는 체인이 분류 자체에 대해 생각할 필요가 없습니다. 이러한 접근 방식은 시퀀서의 작업을 표준화하고 전문화할 수 있다는 장점이 있지만, 탈중앙화 정도에 영향을 미칠 수 있는 외부 의존성을 도입할 수 있는 가능성도 있습니다.

   개인적인 관점에서 볼 때, 공유 시퀀서 솔루션은 실제로 모듈성의 개념이지만, 퍼블릭 체인의 경우 블록 구축과 트랜잭션 시퀀싱을 위한 실행 가능한 탈중앙화 솔루션과 메커니즘을 구축하는 것 자체가 퍼블릭 체인 구축의 일부라는 사실도 고려해야 합니다. 모듈성이 부상함에 따라 공유 시퀀서가 널리 사용될 수 있습니다.

2. 수아브와 같은 크로스체인 MEV 경매를 조직하여 위장한 시퀀싱 서비스 제공수아브는 실제로 하나의 체인이며, 수아브를 사용하는 솔루션은 효과적으로 블록 생성을 아웃소싱하는 것입니다.

   수아브의 특징은 수아브 자체가 가스비를 제외하고는 MEV를 캡처하지 않으며, (수아브에 선호도를 표시한) 검색자가 실행자에게 패키지(크로스 체인 MEV 포함)를 수락하도록 요청하여 MEV를 추출한다는 점입니다; 또한 실행자는 검색자의 MEV의 일부를 캡처할 수도 있습니다(검색자에게 최대한 많은 금액을 다시 지불). 이러한 접근 방식은 오픈 마켓을 통해 자원 배분을 최적화할 수 있다는 장점이 있지만, 시스템의 복잡성을 증가시키고 탈중앙화 수준을 어느 정도 낮출 수 있다는 단점이 있습니다.

3. L1에 블록 구성 아웃소싱, 즉 기반 롤업(예: 타이코).

   L1은 탈중앙화 선별 서비스를 제공할 수 있을 만큼 충분히 탈중앙화된 시스템을 구축했으며, 기반 롤업의 MEV 추출은 다음과 같이 작동합니다: MEV의 일부가 자연스럽게 이더로 이동하여 L1의 경제적 보안을 강화하고, L2의 검색자(L2 L2 트랜잭션 패키지를 생성하는 L2 서처)와 L2 빌더(메브 부스트를 실행할 수 있는)도 MEV의 일부를 얻게 되며, L2 서처가 이더 메모리 풀, 롤업 기반 메모리 풀, 두 체인의 상태를 모니터링하면 크로스 체인 MEV 값도 포착할 수 있습니다. 이 옵션이 더 실현 가능성이 높지만, 한도가 현재 솔루션을 초과할 수 없다는 단점이 있습니다. 현재 아키텍처에서 이더는 MEV 추출을 위한 더 많은 공간을 가지고 있으며, 정렬 권한이 L1에 주어지면 MEV 에코시스템이 개선되지 않습니다.

제3자에게 블록 제안 작업을 아웃소싱하면 리소스 최적화와 위험 분산이라는 이점이 있지만 탈중앙화에 잠재적인 위협이 될 수도 있습니다.

L2 MEV 데이터

드래곤플라이의 데이터 분석가인 @hildobby가 만든 듄 패널로, L2의 MEV 데이터 중 일부를 보여줍니다.

폴리곤

폴리곤에 대한 샌드위치 공격은 대부분 1% 미만으로 비교적 낮은 수치를 기록했습니다. 올해 9월에는 약 2.3%로 정점을 찍었습니다. 거래량을 기준으로 볼 때 샌드위치 공격의 영향을 받는 거래량은 매우 낮습니다.

샌드위치 거래 비율

샌드위치 거래량

폴리곤 네트워크의 차익거래는 샌드위치 공격보다 훨씬 더 많이 발생했고 그 규모도 훨씬 더 컸습니다.

차익거래 비율

차익거래 거래량

아비트럼

2023년 이후, 아리트룸 블록 거래에서 샌드위치 공격의 비율은 충분히 낮은 수준으로 떨어졌습니다. 거래량 측면에서 보면 전체 거래량은 수십억 달러에 달하지만, 샌드위치 공격과 관련된 거래량은 수십만 달러에 불과하며 이 또한 매우 적습니다. 이는 아비트럼 FIFO의 거래 주문 규칙과 관련이 있을 수 있습니다.

샌드위치 거래 비율

샌드위치 거래 비율

아비트럼의 차익거래 비율은 다른 체인에 비해 상대적으로 적습니다. 그러나 아비트럼의 재정 거래량은 샌드위치 거래와 비교하면 여전히 훨씬 더 많습니다.

차익거래 비율

차익거래 거래량

낙관론

낙관론

낙관론에서는 상황이 달라집니다. 블록 트랜잭션에 대한 샌드위치 공격의 비율은 한때 62.7%에 달했지만, 시간이 지나면서 베드락 업그레이드를 통해 EIP-1559와 유사한 가스 메커니즘이 도입되면서 감소했습니다. 최근에는 샌드위치 공격의 비율이 상당히 낮은 수준으로 떨어졌습니다. 규모 면에서도 샌드위치 공격의 규모는 수천 달러 수준으로 감소했습니다.

샌드위치 무역 비율

샌드위치 거래량

옵티미즘에 대한 차익거래는 2%에서 4% 범위로 작년보다 감소하는 추세입니다. 차익 거래량은 상대적으로 낮은 수준입니다.

차익거래 비율

차익거래 비율

요약

전반적으로 L2 시퀀서와 MEV의 관계는 이더리움 생태계의 발전에 매우 중요합니다. 일반적으로 L2 시퀀서와 MEV의 관계는 이더리움 생태계의 발전에 매우 중요합니다. 현재 L2는 MEV 추출을 막기 위해 공정하고 투명한 시퀀싱 메커니즘을 보장해야 하는 과제에 직면해 있지만, L2 솔루션의 복잡성과 다양성으로 인해 MEV에 저항하는 방법, 공정하고 투명한 시퀀싱 메커니즘 보장 등 많은 과제를 안고 있습니다. 현 단계에서는 이미 공유 시퀀서나 트랜잭션 주문의 프라이버시를 보호하기 위한 암호화 접근 방식과 같은 몇 가지 실행 가능한 솔루션이 있습니다.

향후 실행 가능한 솔루션은 잠재적인 MEV 인출 범위를 줄이기 위해 시퀀서의 탈중앙화에 더욱 집중할 것입니다. 동시에 전체 네트워크 시스템의 공정성과 효율성을 개선하기 위해 블록 생성을 제3자에게 아웃소싱하는 방안도 고려될 수 있습니다. 한편, 크로스체인 MEV의 등장으로 인해 MEV의 정의와 중요성을 재검토하고 슬롯 경매나 인터체인 스케줄러와 같은 새로운 솔루션을 모색해야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 또한, 향후 연구 과제로는 L2 체인에서 MEV를 정량화하는 방법, PGA가 L2에 미치는 영향 등이 있으며, 이러한 과제를 해결하면 L2 영역에서 MEV 저항 전략을 더욱 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

참고자료

https://taiko.mirror.xyz/ VjNjFws6OOVez5YCDMwjy4BUiDqZBHYDvcW4-JZGDkc

https://timroughgarden.github.io/fob21/reports/r11.pdf