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慢雾:黑客是如何通过Tornado.Cash洗币的?

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时间:1900/1/1 0:00:00

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。

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。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。

慢雾:从Multichain流出的资金总额高达2.65亿美元,分布在9条链:金色财经报道,自7月7日以来,从 Multichain 流出的资金总额高达 2.65 亿美元,分布在 Ethereum、BNB Chain、Polygon、Avalanche、Arbitrum、Optimism、Fantom、Cronos、Moonbeam 链。其中 6582 万美元已经被 Circle 和 Tether 冻结,1,296,990.99 ICE(约 162 万美元) 被 Token 发行方 Burn。流出的资金中,包括:

1)从 Multichain: Old BSC Bridge 转出的 USDT;

2)从 Multichain: Fantom Bridge 转出的 USDC、DAI、LINK、UNIDX、USDT、WOO、ICE、CRV、YFI、TUSD、WETH、WBTC;

3)从 Anyswap: Bridge Fantom 转出的 BIFI;

4)从 Multichain: Moonriver Bridge 转出的 USDC、USDT、DAI、WBTC;

5)从 MultiChain: Doge Bridge 转出的 USDC;

6)从 Multichain: Executor 转出的 DAI、USDC、BTCB、WBTC、WETH、Dai.e、WBTC.e、Bridged USDC、BTC、fUSDT、ETH 等;

7)从被 Etherscan 标记为 Fake_Phishing183873 的 0xe1910...49c53 转出的 WBTC、USDT、ETH,同时我们认为该标记(Fake Phishing183873)或许是 Etherscan 上的虚假标记,地址可能以前属于 Multichain 官方账户。[2023/7/11 10:48:30]

黑客地址:

慢雾:Transit Swap事件中转移到Tornado Cash的资金超过600万美元:金色财经报道,慢雾 MistTrack 对 Transit Swap 事件资金转移进行跟进分析,以下将分析结论同步社区:

Hacker#1 攻击黑客(盗取最大资金黑客),获利金额:约 2410 万美元

1: 0x75F2...FFD46

2: 0xfa71...90fb

已归还超 1890 万美元的被盗资金;12,500 BNB 存款到 Tornado Cash;约 1400 万 MOONEY 代币和 67,709 DAI 代币转入 ShibaSwap: BONE Token 合约地址。

Hacker#2 套利机器人-1,获利金额:1,166,882.07 BUSD

0xcfb0...7ac7(BSC)

保留在获利地址中,未进一步转移。

Hacker#3 攻击模仿者-1,获利金额:356,690.71 USDT

0x87be...3c4c(BSC)

Hacker#4 套利机器人-2,获利金额:246,757.31 USDT

0x0000...4922(BSC)

已全部追回。

Hacker#5 套利机器人-3,获利金额:584,801.17 USDC

0xcc3d...ae7d(BSC)

USDC 全部转移至新地址 0x8960...8525,后无进一步转移。

Hacker#6 攻击模仿者-2,获利金额:2,348,967.9 USDT

0x6e60...c5ea(BSC)

Hacker#7 套利机器人-4,获利金额:5,974.52 UNI、1,667.36 MANA

0x6C6B...364e(ETH)

通过 Uniswap 兑换为 30.17 ETH,其中 0.71 支付给 Flashbots,剩余 ETH 未进一步转移。[2022/10/6 18:41:10]

0x489...1F4(Ethereum/BSC/Polygon)

慢雾: 警惕比特币RBF风险:据BitMEX消息,比特币于区块高度666833出现陈腐区块,并产生了一笔 0.00062063 BTC 的双花交易。根据 BitMEX提供的交易内容来看,双花的两笔交易的nSequence字段的值都小于0xffffffff -1。慢雾安全团队初步认为此次双花交易有可能是比特币中的RBF交易。[2021/1/20 16:38:01]

0x24f...bB1(BSC)

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?5x10ETH24x100ETH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。

声音 | 慢雾:Ghostscript存在多个漏洞:据慢雾区消息,Google Project Zero发布Ghostscript多个漏洞预警,远端攻击者可利用漏洞在目标系统执行任意代码及绕过安全限制。Ghostscript 9.26及更早版本都受影响。软件供应商已提供补丁程序。[2019/1/24]

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。

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。

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→FixedFloat

A→FixedFloat

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。

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。

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→SimpleSwap

A→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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