慢霧：黑客是如何通過Tornado.Cash洗幣的？_TOR:ORN

隨著黑客盜幣事件愈演愈烈，Tornado.Cash也變得越來越“有名”，大多數黑客在獲利后都毫不留情地將“臟幣”轉向Tornado.Cash。今天以一個真實案例來看看這名黑客是怎么通過Tornado.Cash洗幣的。基礎知識

Tornado.Cash是一種完全去中心化的非托管協議，通過打破源地址和目標地址之間的鏈上鏈接來提高交易隱私。為了保護隱私，Tornado.Cash使用一個智能合約，接受來自一個地址的ETH和其他代幣存款，并允許他們提款到不同的地址，即以隱藏發送地址的方式將ETH和其他代幣發送到任何地址。這些智能合約充當混合所有存入資產的池，當你將資金放入池中時，就會生成私人憑據，證明你已執行了存款操作。而后，此私人憑據作為你提款時的私鑰，合約將ETH或其他代幣轉移給指定的接收地址，同一用戶可以使用不同的提款地址。案例分析

今天要分析的是一個真實案例，當受害平臺找到我們時，在Ethereum、BSC、Polygon三條鏈上的被盜資金均被黑客轉入Tornado.Cash，所以我們主要分析Tornado.Cash的部分。黑客地址：0x489...1F4(Ethereum/BSC/Polygon)0x24f...bB1(BSC)Ethereum部分

慢霧：正協助Poly Network追查攻擊者，黑客已實現439萬美元主流資產變現:7月2日消息，慢霧首席信息安全官23pds在社交媒體發文表示，慢霧團隊正在與Poly Network官方一起努力追查攻擊者，并已找到一些線索。黑客目前已實現價值439萬美元的主流資產變現。[2023/7/2 22:13:24]

借助慢霧MistTrack反洗錢追蹤系統，我們先對地址進行一個大概的特征分析。

從部分展示結果來看，可以看到交易行為里黑客使用較多的除了Bridge就是混合器Mixer，這些對我們分析黑客畫像十分重要。接著，我們對Ethereum上的資金與行為進行深入分析：據慢霧MistTrack反洗錢追蹤系統的分析，黑客將2450ETH以5x10ETH+24x100ETH的形式分批轉入Tornado.Cash，將198ETH轉入FixedFloat，這讓我們繼續追蹤Tornado.Cash部分留了個心眼。

慢霧：LendHub疑似被攻擊損失近600萬美金，1100枚ETH已轉移到Tornado Cash:金色財經報道，據慢霧區情報，HECO生態跨鏈借貸平臺LendHub疑似被攻擊，主要黑客獲利地址為0x9d01..ab03。黑客于1月12日從Tornado.Cash接收100ETH后，將部分資金跨鏈到Heco鏈展開攻擊后獲利，后使用多個平臺（如TransitSwap、Multichain、Uniswap、Curve和OptimismBridge）跨鏈或兌換被盜資金。截至目前，黑客已分11筆共轉1,100ETH到Tornado.Cash。被攻擊的具體原因尚待分析，慢霧安全團隊將持續跟進此事件。[2023/1/13 11:10:43]

既然想要嘗試追蹤黑客從Tornado.Cash轉出的地址，那我們就得從Ethereum上第一筆資金轉入Tornado.Cash的時間點開始，我們發現第一筆10ETH和第二筆10ETH間的時間跨度較大，所以我們先從跨度小的100ETH開始分析。

慢霧：有用戶遭釣魚攻擊，在OpenSea上架的NFT以極低匹配價格售出:據慢霧消息，有用戶在 OpenSea 掛單售賣的 NFT 被惡意的以遠低于掛單價匹配買。經慢霧安全團隊分析，此是由于該受害用戶遭受釣魚攻擊，錯誤的對攻擊者精心構造的惡意訂單進行簽名，惡意訂單中指定了極低的出售價格、買方地址為攻擊者以及出售 NFT 為受害用戶在 OpenSea 上架的待出售 NFT。攻擊者使用受害用戶已簽名的出售訂單以及攻擊者自己的購買訂單在 OpenSea 中進行匹配，并以攻擊者指定的極低價格成交，導致受害用戶的 NFT 以非預期的價格售出。[2021/12/11 7:31:47]

定位到Tornado.Cash:100ETH合約相對應的交易，發現從Tornado.Cash轉出的地址非常多。經過慢霧MistTrack的分析，我們篩選出了符合時間線和交易特征的地址。當然，地址依然很多，這需要我們不斷去分析。不過很快就出現了第一個讓我們饒有懷疑的地址。

慢霧：2021年上半年共發生78起區塊鏈安全事件，總損失金額超17億美元:據慢霧區塊鏈被黑事件檔案庫統計，2021年上半年，整個區塊鏈生態共發生78起較為著名的安全事件，涉及DeFi安全50起、錢包安全2起，公鏈安全3起，交易所安全6起，其他安全相關17起，其中以太坊上27起，幣安智能鏈(BSC)上22起，Polygon上2起，火幣生態鏈(HECO)、波卡生態、EOS上各1起，總損失金額超17億美元(按事件發生時幣價計算)。

經慢霧AML對涉事資金追蹤分析發現，約60%的資金被攻擊者轉入混幣平臺，約30%的資金被轉入交易所。慢霧安全團隊在此建議，用戶應增強安全意識，提高警惕，選擇經過安全審計的可靠項目參與；項目方應不斷提升自身的安全系數，通過專業安全審計機構的審計后才上線，避免損失；各交易所應加大反洗錢監管力度，進一步打擊利用加密資產交易的洗錢等違規行為。[2021/7/1 0:20:42]

動態 | 慢霧：Electrum“更新釣魚”盜幣攻擊補充預警:Electrum 是全球知名的比特幣輕錢包，支持多簽，歷史悠久，具有非常廣泛的用戶群體，許多用戶喜歡用 Electrum 做比特幣甚至 USDT(Omni) 的冷錢包或多簽錢包。基于這種使用場景，Electrum 在用戶電腦上使用頻率會比較低。Electrum 當前最新版本是 3.3.8，而已知的 3.3.4 之前的版本都存在“消息缺陷”，這個缺陷允許攻擊者通過惡意的 ElectrumX 服務器發送“更新提示”。這個“更新提示”對于用戶來說非常具有迷惑性，如果按提示下載所謂的新版本 Electrum，就可能中招。據用戶反饋，因為這種攻擊，被盜的比特幣在四位數以上。本次捕獲的盜幣攻擊不是盜取私鑰（一般來說 Electrum 的私鑰都是雙因素加密存儲的），而是在用戶發起轉賬時，替換了轉賬目標地址。在此我們提醒用戶，轉賬時，需要特別注意目標地址是否被替換，這是近期非常流行的盜幣方式。并建議用戶使用 Ledger 等硬件錢包，如果搭配 Electrum，雖然私鑰不會有什么安全問題，但同樣需要警惕目標地址被替換的情況。[2020/1/19]

據慢霧MistTrack的分析，地址將Tornado.Cash轉給它的ETH轉到地址，接著把ETH分為三筆轉到了FixedFloat。

當然，這也可能是巧合，我們需要繼續驗證。繼續分析，接連發現三個地址均有同樣的特征：A→B→FixedFloatA→FixedFloat

在這樣的特征佐證下，我們分析出了符合特征的地址，同時剛好是24個地址，符合我們的假設。

Polygon部分

如下圖，黑客將獲利的365,247MATIC中的部分MATIC分7次轉到Tornado.Cash。

而剩下的25,246.722MATIC轉到了地址，接著追蹤這部分資金，我們發現黑客將25,246.721MATIC轉到了FixedFloat，這讓我們不禁思考黑客在Polygon上是否會以同樣的手法來洗幣。我們首先定位到Tornado:100,000MATIC合約與上圖最后三筆對應的交易，同時發現從Tornado.Cash合約轉出的地址并不多，此時我們可以逐個分析。

很快，我們就發現了第一個讓我們覺得有問題的地址。我們看到了熟悉的FixedFloat地址，不僅FixedFloat轉MATIC到地址，從地址轉出資金的接收地址也都將MATIC轉給了FixedFloat。

分析了其他地址后，發現都是一樣的洗幣手法，這里就不再贅述。從前面的分析看來黑客對FixedFloat實在獨有偏愛，不過這也成了抓住他的把柄。BSC部分

下面我們來分析BSC部分。BSC上黑客地址有兩個，我們先來看地址：

黑客地址分17次轉了1700ETH到Tornado.Cash，時間范圍也比較連貫。就在我們以為黑客會故技重施的時候，發現并非如此。同樣，經過慢霧MistTrack的分析與篩選，我們篩選出了符合時間線和交易特征的地址，再進行逐個突破。分析過程中，地址引起了我們的注意。如圖，據慢霧MistTrack顯示，該地址將Tornado.Cash轉給它的ETH轉出給了SimpleSwap。

繼續分析后發現，換湯不換藥，雖然黑客換了平臺，手法特征卻還是類似：A→SimpleSwapA→B→SimpleSwap

另一個黑客地址是以10BNB為單位轉到了Tornado.Cash。

而在這個地址的洗幣手法中，黑客選擇了另一個平臺，不過手法依然類似。這里就不再一一分析。

總結

本文主要由一個真實案例開啟，分析并得出在不同的鏈上黑客是如何試圖使用Tornado.Cash來清洗盜取的資金，本次洗幣手法具有極相似性，主要特征為從Tornado.Cash提幣后或直接或經過一層中間地址轉移到常用的混幣平臺。當然，這只是通過Tornado.Cash洗幣的其中一種方法，更多手法仍等著我們發現。而想要更有效率更準確地分析出結果，必然得借助工具。憑借超2億個錢包地址標簽，慢霧MistTrack反洗錢追蹤系統能夠識別全球主流交易平臺的各類錢包地址，如用戶充值地址、溫錢包地址、熱錢包地址、冷錢包地址等。通過MistTrack反洗錢追蹤系統可對任意錢包地址進行特征分析和行為畫像，在反洗錢分析評估工作中起到至關重要的作用，為加密貨幣交易平臺、用戶個人等分析地址行為并追蹤溯源提供了強有力的技術支撐。

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