随着去中心化金融（DeFi）的快速发展，与加密货币相关的安全事件日益增多。攻击者在事件发生后通常尝试快速转移被盗资产，隐藏非法资金的来源并最终兑换为法币。然而，现有的反洗钱（AML）方法难以应对DeFi交易的语义复杂性：它们要么过度依赖底层的代币转移，要么执行与协议无关的资金流分析，无法捕捉交易的高层意图。本文提出AMLGuard，一个面向账户式区块链的语义感知AML框架。AMLGuard通过语义分析复杂DeFi交易来追踪已知恶意地址的非法资金流动，实现准确且连续的洗钱追踪。对于复杂交易，AMLGuard结合静态规则分析与检索增强的大语言模型（LLM）推理，推断隐含的DeFi语义，将原始交易数据转化为高层语义表示。此外，对于洗钱意图未明确暴露的跨链交易，AMLGuard解析交易参数并执行参数剖析以恢复跨链语义，实现跨账本的无缝追踪。基于推断的语义，AMLGuard将每笔交易抽象为DeFi语义单元（DSU）。作者在82个真实洗钱案例上评估了AMLGuard的有效性，涉及超过10亿美元的非法资产。具体而言，AMLGuard重构了紧凑的非法资金流拓扑，单链和跨链数据集的终点精度分别达到94.4%和87.6%，地址召回率最高为98.4%和95.8%，终点召回率为94.1%和93.8%。该工作展示了语义分析在加密货币反洗钱中的巨大潜力。

本文研究了领先的多方计算（MPC）钱包（包括Coinbase、Binance、Zengo、BitGo、Fireblocks等）中的实际密钥提取攻击。MPC技术目前被广泛用于保护价值数千亿美元的加密货币钱包，服务于数千家金融机构和数亿终端用户。然而，尽管MPC协议在理论上具有安全保证，但在实际实现中可能存在漏洞，导致攻击者能够提取私钥。论文通过分析主流MPC钱包的实现，展示了攻击者如何利用协议设计中的细微缺陷或实现错误，在不被检测的情况下恢复密钥。这些攻击不需要对协议进行大规模修改，而是利用现有逻辑的薄弱环节。作者提出了针对这些攻击的防御策略，并强调了在部署MPC系统时进行安全审计和形式化验证的重要性。该研究对于依赖MPC钱包的金融机构和普通用户具有重要警示意义。

该论文系统性地研究了加密货币赠品诈骗（Cryptocurrency Giveaway Scams），这是一种利用社交媒体平台（如Twitter/X）冒充知名人士或项目方，声称发放免费加密货币以诱骗用户转入小额验证费用的欺诈行为。作者首先通过手动标记和自动收集，建立了覆盖数千条推文的数据集，并分析了诈骗活动的技术特征，包括域名注册、资金流转、社交媒体账号行为等。核心方法包括：1）利用诈骗推文中高频出现的特定模式（如@提及名人、使用特定标签、包含诈骗地址的截图等）设计检测特征；2）基于这些特征训练机器学习分类器（如随机森林），实现高精度检测；3）对检测到的诈骗活动进行纵向分析，揭示其作案周期、钱包地址的重复使用模式以及资金最终沉淀的交易所。主要贡献：1）首次大规模刻画了加密货币赠品诈骗的完整攻击链和基础设施；2）提出了一个可实际部署的检测系统，在真实数据集上达到超过99%的精确率和召回率；3）揭示了诈骗团伙使用的多种规避策略（如快速更换域名、使用付费验证的Twitter账号）。适合网络安全从业者、加密货币平台风险控制团队以及社交媒体审核人员阅读。

本文首次对BIP32（比特币改进提案32）钱包系统进行了完整的形式化安全分析，无需任何修改。BIP32自2012年引入以来，已成为最常用的比特币钱包之一，但此前缺乏对其具体安全属性的严格证明。该研究基于Das等人（CCS '19）的近期工作，提出了分层确定性钱包系统（如BIP32）的形式化安全模型，并在此模型下，从BIP32使用的ECDSA签名算法的存在性不可伪造性出发，给出了安全性归约。最后，作者给出了BIP32标准实现所能达到的具体安全参数估计，并展示了通过采用替代密钥派生方法，可以在不增加额外成本的情况下将安全强度提升约20比特（从91比特提升至111比特）。该工作为BIP32钱包的安全性提供了坚实的理论基础，并对密钥管理实践具有重要指导意义。

本文提出了一种名为LPOR（分层准备金证明）的框架，旨在解决当前中心化加密货币交易所准备金证明（PoR）系统在可用性和公开可审计性方面的不足。现有的PoR方法（如基于Merkle树的证明和零知识PoR系统）虽然能验证交易所链上资产是否足以覆盖用户负债，但普通用户在实际中难以验证，导致参与度低和透明度不足。LPOR将验证过程分为两层：轻量级的用户侧检查和审计员级别的密码学验证。非技术用户只需进行简单的包含性验证，并能公开重新计算总负债，从而降低了验证门槛。该方法显著提高了用户参与度，并大幅提升了检测遗漏负债的概率。论文在数百万用户规模下评估了其可扩展性和遗漏可检测性。核心贡献在于提出了一个兼顾安全性与可用性的分层验证框架，使得准备金证明更易于被普通用户和公众审计者采用。

该论文从经济学角度分析了“有用工作量证明”（Proof-of-Useful-Work, PoUW）区块链的均衡特性。传统工作量证明（PoW）如比特币，其计算消耗仅用于维护共识，不产生外部经济价值；而PoUW旨在让同一计算既能保障区块链安全，又能产出有价值的经济输出（例如机器学习推理）。然而，一个常见的批评是：如果工作有用，攻击者可能因攻击而获得报酬，从而削弱安全性。作者建立了一个竞争均衡模型，其中计算资源可分配给三种活动：纯挖矿（mining）、纯有用工作（以机器学习推理为例）、以及同时产生两者的“双用途工作”（duplex work，存在计算开销）。模型通过一个单一经济参数——代币-推理比率（token-inference ratio，衡量代币采用程度相对于推理市场规模）——以及双用途工作开销，完成了均衡分配和价格的闭合式特征刻画。分析揭示了三个均衡体制： （1）“Bitconia”：经济体退化为经典PoW，有用工作无关紧要； （2）“Fortessia”：双用途工作取代纯挖矿，在有用产出不变的情况下提升安全性； （3）“Duplexia”：代币奖励补贴推理服务，降低推理价格并扩大供应。 与常见的稻草人论点相反，PoUW并不会使攻击变得经济上廉价：一旦考虑均衡价格，多数攻击的经济成本仍然与区块奖励挂钩。此外，在Duplexia体制下，区块奖励相当于推理价格的折扣，产生了如果没有区块链就不会出现的社会有用计算——这种扩张随代币采用和技术效率单调增加。本文为理解PoUW的经济安全特性提供了理论框架，适合区块链研究者、密码经济学家和安全分析师阅读。

本文研究了加密货币中使用的点对点（P2P）网络匿名方案，重点关注其匿名性强度和潜在弱点。作者通过系统分析常见P2P匿名协议（如Dandelion、Dandelion++等）的设计原理，揭示了这些方案在对抗网络级攻击（如时序分析、指纹攻击）时的不足。研究采用形式化建模和仿真实验，量化了攻击者成功去匿名化交易来源的概率。实验结果表明，即使在保守的威胁模型下，现有方案仍存在显著的隐私泄露风险，尤其是在长程攻击或恶意节点比例较高时。论文还提出了一种改进的匿名传播协议，通过引入随机路径混淆和延迟动态调整策略，在保持低延迟的同时提升了匿名性。该工作为评估和设计更健壮的P2P匿名方案提供了理论基础和实践指导。

该论文从隐私角度出发，论证内生代币（如加密资产）不具备货币属性。作者首先对公共、无需许可账本上的代币进行分类，将其与私人发行的稳定币及央行数字货币（CBDC）设计方案进行对比。随后，论文借鉴Kahn等人在《货币即隐私》中对现金与简化信用的分析框架，将其扩展到公共、无需许可账本的场景。研究发现，大多数公共账本采用基于账户的余额抽象，导致默认状态映射到《货币即隐私》中最有害的代理交互模型。核心结论有三：第一，区块链经济体系缺乏类似现金的原语；第二，稳定币本质上无法填补这一角色；第三，网络依赖内生代币提供安全性，将导致即使持有隐私保护资产也面临相同风险——因为该资产依赖与内生代币相同的全局账本状态。论文主要贡献在于澄清了代币分类与货币属性的关系，并指出了当前区块链隐私设计的根本局限。适合区块链安全研究员、隐私保护设计者及金融科技政策制定者阅读。

本文介绍了CtPhishCapture，一个专门检测针对加密货币钱包的凭证盗窃钓鱼诈骗的系统。研究背景是随着加密货币的普及，攻击者通过仿冒钱包登录页面、虚假空投或客服钓鱼等手段窃取用户助记词或私钥。核心问题在于现有反钓鱼方案难以有效识别针对加密货币生态的定制化钓鱼页面。CtPhishCapture的方法结合了视觉相似度分析（网页截图与已知合法钱包UI对比）、URL特征工程（检测域名乱真模式）以及行为分析（检测页面动态加载的凭证提交行为）。系统采用多阶段流水线：首先通过爬虫收集疑似钓鱼URL，然后利用轻量级视觉哈希与OCR提取页面文本，再通过机器学习分类器判断是否具钓鱼特征。实验基于真实钓鱼样本和合法钱包页面数据集，证明系统在低误报率下达到高检测率，尤其能发现隐藏的凭证窃取逻辑。主要贡献包括构建了首个专攻加密货币钱包钓鱼的检测框架、开源了标注数据集，并揭示了攻击者常用的CSS混淆与动态表单注入技术。适合安全研究人员、加密货币交易所防御团队以及关注Web3安全的读者。

本文研究了ASIC加密货币矿机的固件分发生态系统的安全性。矿机是区块链基础设施的核心组件，直接转换算力和能源为货币价值，但其安全性很少被系统评估。作者提出了一种可扩展的方法论，基于收集和静态分析公开分发的固件工件，无需设备访问或运行时交互。他们利用该方法重构并分析了134个固件镜像，覆盖了Bitmain、MicroBT、Canaan、Iceriver等制造商，这些制造商占已部署矿机总量的99%以上。研究发现，仅凭固件工件就足以恢复内部架构、识别安全弱点，并重构出完整的攻击链路，从而实现高影响力的对抗目标。具体而言，分析揭示了导致真实大规模攻击场景的漏洞，包括固件钓鱼和利用仍运行Stratum V1协议的矿机。在两个真实设备上的验证证实，公开分发的工件与已部署软件高度一致，且这些弱点可转化为实际攻击能力。总体而言，研究表明固件分发机制本身构成了主要攻击面，显著降低了ASIC挖矿生态系统的被攻破门槛。该工作为安全社区提供了对矿机供应链安全的新视角，并强调了保护固件分发流程的必要性。