该论文对区块链可提取价值（BEV）进行了全面的量化分析，旨在回答“BEV的黑暗森林到底有多暗”这一核心问题。研究覆盖了32个月内的以太坊区块链数据，涉及49,691种加密货币和60,830个链上市场。作者通过分析三种主要的BEV提取方式：三明治攻击（sandwich attacks）、清算（liquidations）和去中心化交易所套利（DEX arbitrage），估计总利润达5.4054亿美元，分布在11,289个地址中。其中单一BEV实例最高达410万美元，是以太坊区块奖励的616.6倍。此外，该论文首次提出了通用交易机器人（generalized trading bots）的具体算法，该算法无需理解受害者交易的底层逻辑即可替换未确认交易，经测试在32个月内获得57,037.32 ETH（约3537万美元）的利润。最后，论文形式化分析了新兴的BEV中继系统（relay systems），指出矿工从中继服务器而非P2P网络接受BEV交易会加剧共识层攻击，进一步威胁区块链安全。该研究对理解BEV的实际规模、风险以及设计防御策略具有重要学术价值和实践指导意义。

该论文研究了一种新型的最大可提取价值（MEV），称为投机性MEV，出现在Layer-2区块链中。与以太坊主网不同，许多Layer-2系统缺乏公共mempool，迫使提取策略变得概率化：搜索者发送多个相同的交易以期望率先捕获机会，这产生了大量交易垃圾，增加了费用并浪费区块空间。作者重点研究了投机性预言机可提取价值（OEV），这是一种通过投机性地回溯预言机价格更新来清算未足额抵押贷款的MEV形式。他们提出了一种在真实环境中检测投机性清算的方法，并在Arbitrum、Base和Optimism上应用。在2025年10月10日，他们在Aave上识别出64个投机性清算者（占所有检测到的清算者的57%）和831次成功的投机性清算（占三个链上所有成功清算的39%）。此外，论文还考察了跨区块链预言机价格更新延迟差异是否可以被利用进行跨链OEV。具体来说，他们探究了搜索者是否可以在一个链上观察预言机更新并在另一个链上抢先执行清算机会。他们系统分析了Arbitrum、Base、Ethereum和Optimism上的Chainlink去中心化预言机网络（DON）配置（偏差阈值、心跳间隔和提交的价格观察）。数据集包括63个Chainlink数据源、12,009次价格更新和超过100,000个与2,986次Aave清算相关的预言机观察。结果表明，独立的DON几乎同时消耗大量相同的链下价格数据，但以不同时间发布更新，从而产生统计上可预测的跨链利用窗口。他们证明Optimism上的Chainlink更新可以预测Arbitrum和Base上的后续更新，从而实现投机性的跨链OEV提取。该研究揭示了跨链MEV的新风险，对DeFi安全、预言机设计和跨链互操作性具有重要启示。

该论文提出了一种新的区块链不可追踪性概念——可否认的隐蔽资产转移（DCAT），旨在实现比传统混币器或隐私币更强的隐私保护。传统方案通过将交易置于匿名集中来隐藏发送方与接收方的关系，但交易事件本身仍可被观测到。DCAT的目标是使转移事件本身不可观测，通过将转移伪装成常见的去中心化金融（DeFi）活动（如三明治攻击和套利交易），使得发送方看似遭受普通损失，而接收方看似从中获利。论文设计了两种DCAT实例：基于以太坊的三明治攻击转移和基于Arbitrum的套利转移。实验表明，在评估设置下，DCAT转移在两条链上经验上不可观测；它们在语法上与相应的最大提取价值（MEV）活动完全相同，被标准MEV检测工具归类为普通提取行为，且在代表性取证工具下发送方和接收方不会被关联。由于语法检查无法区分DCAT与普通MEV活动，论文进一步考察经济语义是否提供有用的取证信号。通过对以太坊和Arbitrum上MEV损失的大规模研究，发现关键语义特征遵循幂律分布。极端损失和反复被利用的地址在真实世界中存在，因此它们本身并非共谋的决定性证据。这为伪装转移提供了可否认性，并使固定阈值的检测容易产生误报。为此，论文开发了一种多元统计方法用于取证分类，根据经济足迹的联合罕见性对事件进行排序。应用于真实DeFi活动时，该方法将大搜索空间缩小到可疑案例以供人工调查，并展示了三个案例以说明优先级排序。该研究主要面向区块链安全研究人员、隐私技术开发者以及DeFi领域的安全分析师，提供了新的隐私增强思路和取证分析工具。

本研究调查了以太坊在提议者-构建者分离（PBS）架构下构建者市场的快速中心化现象。现有研究主要关注有影响力的订单流，缺乏对订单流行为模式和经济目的的综合评估。为弥补这一空白，本文分析了2023年9月至2025年8月间的以太坊交易，以刻画排他性订单流（EOF）和非原子最大可提取价值（MEV）——分别对应行为和经济学维度的缺失组成部分。我们引入了一种基于Kullback-Leibler散度的新型排他性度量，并采用监督学习识别出75个EOF和322个非原子MEV流，它们分别占交易相关构建者收入的71%和23%。对这些维度上构建者策略的纵向分析将市场演进划分为四个不同时期，揭示出虽然EOF在早期建立主导地位方面发挥了关键作用，但现有参与者已通过利用根深蒂固的网络效应，将市场份额与直接的EOF依赖脱钩。最终，我们得出结论：构建者中心化是PBS框架本身的涌现属性，因为该架构系统性地违反了竞争市场的基本前提。