本研究聚焦于不可追踪加密货币（如匿名币）的设计对系统同步性能的影响。作者将两种主流设计形式化为线性不可追踪资产转移对象（LUAT）和常量不可追踪资产转移对象（CUAT），并在共识层次中定位它们。LUAT通过保留整个掩码集并添加空值标记来记录已花费账户，导致账本随每次交易增长；其共识数为2，高于标准资产转移的1，且具有无饥饿特性。CUAT则消耗并替换整个掩码集，实现恒定状态，但若两个交易的掩码集相交则不能同时生效。论文通过冲突图形式化该约束，并区分弱不可追踪性和强不可追踪性：弱不可追踪性下，即使单轮协议，共识数也无界；强不可追踪性下，共识数由掩码集大小的二次方精确界定。CUAT不具备无饥饿特性。结论指出，两种设计以不同方式为隐私付出代价：LUAT消耗存储，CUAT消耗同步和公平性。该研究为分布式系统、密码学和区块链领域的学者提供了理论框架，有助于理解隐私与性能之间的根本权衡。

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。