本文研究 Polymarket 预测市场平台中由混合架构（链下撮合 + 链上结算）导致的一致性问题，称为“幽灵填充”（Ghost Fills）。Polymarket 为实现低延迟交易，采用订单在链下匹配、在链上最终结算的设计，但匹配与结算之间的时间差被攻击者利用：匹配成功的订单可能在链上最终确认前被恶意回滚。作者构建了 GHOSTHUNTER 工具，通过分析链上交易记录重构失败的结算，并识别出四种攻击向量：nonce bump（随机数提升）、balance drain（余额耗尽）、allowance revoke（授权撤销）和 proxy trap（代理陷阱），共包含 35 种演化变体。这些攻击允许攻击者选择性回滚已填充的订单，从而实现无风险预测、套利机器人狩猎和流动性奖励操纵。在 1,952,440 笔回滚的匹配订单交易中，他们确认攻击者获利至少 149 万美元，并将 17.8 亿美元的资产置于风险之中，同时运营商为这些回滚支付了 217 万 POL（约 21.2 万美元）。高峰时期超过 24.3% 的已填充订单被回滚，构成事实上的拒绝服务攻击。此外，存在缺陷的合约代码已扩散至 10 条链上的 167 个独立合约，这些合约持有至少 2300 万美元的用户资金，放大了影响范围。作者已向受影响方披露证据，问题已得到部分缓解。该研究不仅揭示了混合结算架构中的安全隐患，也为 DeFi 安全领域提供了新的攻击向量分类与检测方法。适合 DeFi 安全研究员、智能合约审计人员及去中心化应用开发者阅读。