Arbitrum于上周四宣布空投计划，各种社交媒体又一次迎来高潮，此次空投涉及到的地址之广，价值之高，可以说是近年之最，有人一波自由，有人懊悔不已，又一次激发了撸毛党的热情。

然而昨天下午，X-explore和吴说区块链共同发表了一篇针对Arbitrum空投分析的文章，指出空投规则存在巨大漏洞，引得web3媒体纷纷转发扩散。

作为一个Arbitrum空投数量为0的旁观者，我好奇到底Arbitrum的反女巫规则到底有多大的漏洞，但当我打开报告阅读后，发现文章所表达的并没有新闻标题那么夸大，不至于是漏洞，本人更倾向于项目方并没有对女巫规则深入研究，从开始算法选型到策略构建再到结果分析，未展现出其作为L2龙头的实力。

X-explore对Arbitrum 空投高级分析链接 👇🏻👇🏻👇🏻

https://mirror.xyz/x-explore.eth/AFroG11e24I6S1oDvTitNdQSDh8lN5bz9VZAink8lZ4

文章总结下来五点：

• 空投账号中不仅有EOA账户，还包括合约账户

• 对小规模团伙（地址数量< 20）无任何识别操作

• 在检测女巫地址时排除了跨链桥、中心化交易所和智能合约

• 仅使用 2023 年 2 月 6 日之前的快照数据检测女巫地址， 而不关注公布空投后的地址间关联关系

• 只有来自 Arbitrum 和以太坊的数据被用于检测女巫地址，却忽略了来自其他以太坊 L2 的数据，例如 Optimism 和 Polygon

个人认为 除了第1点的问题项目方犯了非常低级的错误外，对项目方而言，其他结论不能说是漏洞，更像是一种方案的待优化点或是考虑上的不周。

注：本文所分析来源均为网络公开资料

在分析结论之前，需要向大家科普一下Louvain 社区检测算法，是聚类算法中的经典算法之一， 一般是针对于检测/提取大型网络的社区结构。它是一种基于模块度优化的启发式方法，2008年被提出的[1]，被各大web2公司广泛用于风控领域。

其主要原理是针对网络中的每个点计算一个叫模块度的指标值，再计算与他相邻所有点模块度差值记做模块度增益，不断合并模块度增益较大的相邻点成为同一社群，直到满足算法设定的阈值，生成聚类结果。

更具体原理分析可以阅读 参考文献[2][3][4]给出地址。这里不再赘述。

• 算法中的点对应对应链上的EOA地址，边则代表着交互关系。同一社群即为项目方眼中的Sybil。

• 模块度增益越大，说明2点之间关系越紧密，同一社区可能性越高；模块度增益越小，同一社群的可能性越低。

• 由于是启发式算法，即无标注好数据可以检查算法准确性与否，需要项目方人员根据经验设定大量阈值，这些阈值的会极大影响算法最终结果，即女巫名单。

在 Arbitrum官方空投规则 里举出的规则中，已经说明使用 Louvain 社区检测算法 设定社群中超过20个地址的判定为女巫。也就是说，20个地址以下则会被视作正常用户。

20 作为一个项目方设定的正常用户和女巫的分界阈值，正如原理中所介绍，阈值设定是由项目方工程师决定，在设置中的具体考量与说明，官方并没有公布。

也正如X-explore分析所说，由于Arbitum将20个地址以下社群视作正常用户不做任何处理，20个地址以下可能存在女巫的问题，直接被无视，统统放行。

但是这并不属于漏洞，而是项目方如何界定女巫与正常用户，并且在已界定框架之下，更深层次的优化框架内的模糊情况与判定机制问题。

项目方将跨链桥 中心化交易所 与智能合约排除在检测之外，本质是选择Louvain算法后做出妥协的结果，因为跨链桥 中心化交易所 与部分智能合约 会直接导致聚类算法被影响和干扰，如果添加后，最终的结果可能会导致大量错误识别规则。

为什么这么说呢？

我们可以把CEX类比为生活中的支付宝，在现实生活中，同一时刻向支付宝转入转出相同金额的人不计其数，可能在我用账号a转入支付宝5块钱的同时，有1w个账户从支付宝消费/转出5块钱。想通过金额或者时间上同一性信息去判断，账号a和那1w个账号背后是否是同一个人，这是不现实的，还需要更多行为信息去辅助。毕竟CEX使用者中正常用户相比于女巫而言，量级差别过大。

很不幸，基础的Louvain算法只用到了金额和转账方向信息，这就导致该算法天生对于超级节点的误判性过大。

而且Louvain是非时序性的，连时间上的同一性都无法考虑（不能要求15年前的方法适应当下的复杂情况）。交易所，跨链桥，和部分正常合约(NFT、DEX等等)都涉及到极大数量的账户交互，故不适用于Louvain算法。

如果对上面的话理解还有疑惑，下面依据算法计算公式给出例子证明：

△Q是上文所说的模块度增益，两点间增益越大且为正值，同属一个社区可能性越高；反之可能性越小；模块度为负值，不属于同社区。模块度越大分群质量越高。

下图为一个简单的利用Louvain进行社区合并的例子，其中只截取部分子图，且网络中初始链路总权重为120。

可以看出当图中出现中心化交易所时，与之相连的节点过多，假设B和C均为正常地址且只与中心化交易所相连。

• 如果删除中心化交易所节点，则BC点永远不会被话归为同组，视为正常EOA

• 当保留中心化交易所时，ABC会在迭代2次后归为同组，得到BC同组，视为可疑女巫地址

与此同时，算法O(n²)的复杂度也会导致过高的计算成本。删除 CEX 、Bridge与合约地址，个人臆测也会降低计算复杂度，提升计算效率。此次参与arb的地址共100w+，最终获得空投地址超过62w。

公布快照后的继续监控后续地址，不得不提始作俑者 HOP空投女巫举报 (网友戏称 举报to earn)[5]，通过给予奖励给举报者的方式来减少女巫影响，随后不久OP官方也采用了这种方式。

“让英雄查英雄，好汉去查好汉”——《大明王朝1566 嘉靖》

虽然此种方法对于项目方是一个稳赚不赔的买卖，毕竟个人的力量是有限的，集体的力量是无穷的。与此同时圈内互相间的信任感逐渐消失，空投用户从分享喜悦变得沉默噤声，引起了圈内多数人对于此种方式的不满。

与此同时，圈内一部分脑瓜活泛的科学家们，发现了商机——“恶意投毒”，批量对空投用户进行小规模转账操作，使得彼此无关联关系的地址间产生关联。并以此记录举报得奖励。

当然这次Arb空投也不例外：

例如 这个钱包，被网友分析为投毒者，投毒对象见的用户行为看起来没有相似性，不大可能是女巫地址。

https://twitter.com/0xPeche/status/1637639563743985665

项目方如果继续进行女巫检查，那么如何在空投公布后，有效区分投毒者和正常用户？或许这才摆在他们面前最头疼的问题。

X-explore 针对这62w地址使用了自己内部的模型二次分析，成功识别了超过 279,328 个同人地址和 148,595 个收到空投的 Sybil 地址。

X-explore的整体分析报告逻辑清晰且简单易懂，举例完全符合Sybil定义，且挖掘出大量被项目方忽略的地址。

但与其说是项目方存在漏洞，不如说项目方对于女巫的防范研究不如X-explore透彻，采用的算法也有些过时(可能有内部优化，这里只针对于基础版本)，很多边界条件，特殊地址没有进一步处理。

X-explore作为优秀的Blockchain Bulider，利用更加优质的自研模型，将空投地址结果再次优化，引入更多指标，从更深层次挖掘女巫地址，并给出验证结果。更像是在项目方结果上的一次打补丁，有助于项目方将空投发给更正确的用户。

作为L2赛道的头部明星，估值前5的公链，项目方对于女巫的检测方法。可能还没有一些小项目方思考的全面(可能Arbitrum项目方把精力更多放在公链建设上)。个人认为此次的反女巫策略远未及格。

虽然使用的Louvain社区发现算法能识别出部分女巫，但是正如上文所论述，以X-explore的分析报告所描述的数量，女巫攻击地址约获得 2.53 亿枚 ARB，占空投代币总数的 21.8%。不论是对项目方还是正常用户而言，影响还是很大的。甚至出现空投给合约地址这种哭笑不得的操作。

最后，还是想有感而发一下：

• 链上数据分析发展迅猛，撸毛也越来越难，CEX和跨链桥或许现阶段来说是最好的分发方法，但是说不准以后也会被抓

• 项目方查女巫方法不相同也不互通，可能这次被标记但下次被空投，但还需注意地址的隔离

• 空投的分配可能大户(工作室)和散户之间的差距越拉越大，毕竟无论是资金还是技术储备简直是降维打击

• 博空投还是得真金白银下本钱，大家还是应该更关注主网类项目，测试网除了节点类外别再花太多精力

• 还得多参与，参与可能没有，不参与肯定没有呀

[1] Fast unfolding of communities in large networks

[2] Louvain算法介绍

[3] 万物皆网络，万字长文详解社区发现算法Louvain

[4] 关联网络在度小满风控中的应用

[5]如何防止撸空投被举报：从Hop官方报告梳理判定逻辑

[6]超62万地址获得空投，详解Arbitrum空投数据和防女巫策略

[7] hop空投女巫讨论贴共600个issue

本人twitter: https://twitter.com/coolberwin_eth

Arbitrum于上周四宣布空投计划，各种社交媒体又一次迎来高潮，此次空投涉及到的地址之广，价值之高，可以说是近年之最，有人一波自由，有人懊悔不已，又一次激发了撸毛党的热情。

然而昨天下午，X-explore和吴说区块链共同发表了一篇针对Arbitrum空投分析的文章，指出空投规则存在巨大漏洞，引得web3媒体纷纷转发扩散。

作为一个Arbitrum空投数量为0的旁观者，我好奇到底Arbitrum的反女巫规则到底有多大的漏洞，但当我打开报告阅读后，发现文章所表达的并没有新闻标题那么夸大，不至于是漏洞，本人更倾向于项目方并没有对女巫规则深入研究，从开始算法选型到策略构建再到结果分析，未展现出其作为L2龙头的实力。

X-explore对Arbitrum 空投高级分析链接 👇🏻👇🏻👇🏻

https://mirror.xyz/x-explore.eth/AFroG11e24I6S1oDvTitNdQSDh8lN5bz9VZAink8lZ4

文章总结下来五点：

• 空投账号中不仅有EOA账户，还包括合约账户

• 对小规模团伙（地址数量< 20）无任何识别操作

• 在检测女巫地址时排除了跨链桥、中心化交易所和智能合约

• 仅使用 2023 年 2 月 6 日之前的快照数据检测女巫地址， 而不关注公布空投后的地址间关联关系

• 只有来自 Arbitrum 和以太坊的数据被用于检测女巫地址，却忽略了来自其他以太坊 L2 的数据，例如 Optimism 和 Polygon

个人认为 除了第1点的问题项目方犯了非常低级的错误外，对项目方而言，其他结论不能说是漏洞，更像是一种方案的待优化点或是考虑上的不周。

注：本文所分析来源均为网络公开资料

在分析结论之前，需要向大家科普一下Louvain 社区检测算法，是聚类算法中的经典算法之一， 一般是针对于检测/提取大型网络的社区结构。它是一种基于模块度优化的启发式方法，2008年被提出的[1]，被各大web2公司广泛用于风控领域。

其主要原理是针对网络中的每个点计算一个叫模块度的指标值，再计算与他相邻所有点模块度差值记做模块度增益，不断合并模块度增益较大的相邻点成为同一社群，直到满足算法设定的阈值，生成聚类结果。

更具体原理分析可以阅读 参考文献[2][3][4]给出地址。这里不再赘述。

• 算法中的点对应对应链上的EOA地址，边则代表着交互关系。同一社群即为项目方眼中的Sybil。

• 模块度增益越大，说明2点之间关系越紧密，同一社区可能性越高；模块度增益越小，同一社群的可能性越低。

• 由于是启发式算法，即无标注好数据可以检查算法准确性与否，需要项目方人员根据经验设定大量阈值，这些阈值的会极大影响算法最终结果，即女巫名单。

在 Arbitrum官方空投规则 里举出的规则中，已经说明使用 Louvain 社区检测算法 设定社群中超过20个地址的判定为女巫。也就是说，20个地址以下则会被视作正常用户。

20 作为一个项目方设定的正常用户和女巫的分界阈值，正如原理中所介绍，阈值设定是由项目方工程师决定，在设置中的具体考量与说明，官方并没有公布。

也正如X-explore分析所说，由于Arbitum将20个地址以下社群视作正常用户不做任何处理，20个地址以下可能存在女巫的问题，直接被无视，统统放行。

但是这并不属于漏洞，而是项目方如何界定女巫与正常用户，并且在已界定框架之下，更深层次的优化框架内的模糊情况与判定机制问题。

项目方将跨链桥 中心化交易所 与智能合约排除在检测之外，本质是选择Louvain算法后做出妥协的结果，因为跨链桥 中心化交易所 与部分智能合约 会直接导致聚类算法被影响和干扰，如果添加后，最终的结果可能会导致大量错误识别规则。

为什么这么说呢？

我们可以把CEX类比为生活中的支付宝，在现实生活中，同一时刻向支付宝转入转出相同金额的人不计其数，可能在我用账号a转入支付宝5块钱的同时，有1w个账户从支付宝消费/转出5块钱。想通过金额或者时间上同一性信息去判断，账号a和那1w个账号背后是否是同一个人，这是不现实的，还需要更多行为信息去辅助。毕竟CEX使用者中正常用户相比于女巫而言，量级差别过大。

很不幸，基础的Louvain算法只用到了金额和转账方向信息，这就导致该算法天生对于超级节点的误判性过大。

而且Louvain是非时序性的，连时间上的同一性都无法考虑（不能要求15年前的方法适应当下的复杂情况）。交易所，跨链桥，和部分正常合约(NFT、DEX等等)都涉及到极大数量的账户交互，故不适用于Louvain算法。

如果对上面的话理解还有疑惑，下面依据算法计算公式给出例子证明：

△Q是上文所说的模块度增益，两点间增益越大且为正值，同属一个社区可能性越高；反之可能性越小；模块度为负值，不属于同社区。模块度越大分群质量越高。

下图为一个简单的利用Louvain进行社区合并的例子，其中只截取部分子图，且网络中初始链路总权重为120。

可以看出当图中出现中心化交易所时，与之相连的节点过多，假设B和C均为正常地址且只与中心化交易所相连。

• 如果删除中心化交易所节点，则BC点永远不会被话归为同组，视为正常EOA

• 当保留中心化交易所时，ABC会在迭代2次后归为同组，得到BC同组，视为可疑女巫地址

与此同时，算法O(n²)的复杂度也会导致过高的计算成本。删除 CEX 、Bridge与合约地址，个人臆测也会降低计算复杂度，提升计算效率。此次参与arb的地址共100w+，最终获得空投地址超过62w。

公布快照后的继续监控后续地址，不得不提始作俑者 HOP空投女巫举报 (网友戏称 举报to earn)[5]，通过给予奖励给举报者的方式来减少女巫影响，随后不久OP官方也采用了这种方式。

“让英雄查英雄，好汉去查好汉”——《大明王朝1566 嘉靖》

虽然此种方法对于项目方是一个稳赚不赔的买卖，毕竟个人的力量是有限的，集体的力量是无穷的。与此同时圈内互相间的信任感逐渐消失，空投用户从分享喜悦变得沉默噤声，引起了圈内多数人对于此种方式的不满。

与此同时，圈内一部分脑瓜活泛的科学家们，发现了商机——“恶意投毒”，批量对空投用户进行小规模转账操作，使得彼此无关联关系的地址间产生关联。并以此记录举报得奖励。

当然这次Arb空投也不例外：

例如 这个钱包，被网友分析为投毒者，投毒对象见的用户行为看起来没有相似性，不大可能是女巫地址。

https://twitter.com/0xPeche/status/1637639563743985665

项目方如果继续进行女巫检查，那么如何在空投公布后，有效区分投毒者和正常用户？或许这才摆在他们面前最头疼的问题。

X-explore 针对这62w地址使用了自己内部的模型二次分析，成功识别了超过 279,328 个同人地址和 148,595 个收到空投的 Sybil 地址。

X-explore的整体分析报告逻辑清晰且简单易懂，举例完全符合Sybil定义，且挖掘出大量被项目方忽略的地址。

但与其说是项目方存在漏洞，不如说项目方对于女巫的防范研究不如X-explore透彻，采用的算法也有些过时(可能有内部优化，这里只针对于基础版本)，很多边界条件，特殊地址没有进一步处理。

X-explore作为优秀的Blockchain Bulider，利用更加优质的自研模型，将空投地址结果再次优化，引入更多指标，从更深层次挖掘女巫地址，并给出验证结果。更像是在项目方结果上的一次打补丁，有助于项目方将空投发给更正确的用户。

作为L2赛道的头部明星，估值前5的公链，项目方对于女巫的检测方法。可能还没有一些小项目方思考的全面(可能Arbitrum项目方把精力更多放在公链建设上)。个人认为此次的反女巫策略远未及格。

虽然使用的Louvain社区发现算法能识别出部分女巫，但是正如上文所论述，以X-explore的分析报告所描述的数量，女巫攻击地址约获得 2.53 亿枚 ARB，占空投代币总数的 21.8%。不论是对项目方还是正常用户而言，影响还是很大的。甚至出现空投给合约地址这种哭笑不得的操作。

最后，还是想有感而发一下：

• 链上数据分析发展迅猛，撸毛也越来越难，CEX和跨链桥或许现阶段来说是最好的分发方法，但是说不准以后也会被抓

• 项目方查女巫方法不相同也不互通，可能这次被标记但下次被空投，但还需注意地址的隔离

• 空投的分配可能大户(工作室)和散户之间的差距越拉越大，毕竟无论是资金还是技术储备简直是降维打击

• 博空投还是得真金白银下本钱，大家还是应该更关注主网类项目，测试网除了节点类外别再花太多精力

• 还得多参与，参与可能没有，不参与肯定没有呀

[1] Fast unfolding of communities in large networks

[2] Louvain算法介绍

[3] 万物皆网络，万字长文详解社区发现算法Louvain

[4] 关联网络在度小满风控中的应用

[5]如何防止撸空投被举报：从Hop官方报告梳理判定逻辑

[6]超62万地址获得空投，详解Arbitrum空投数据和防女巫策略

[7] hop空投女巫讨论贴共600个issue

本人twitter: https://twitter.com/coolberwin_eth