Ethereums Anonymitätsmythos: Wie Forscher 15 % der Validatoren enttarnten

Eines der Kernversprechen der Blockchain-Technologie wie Ethereum ist ein gewisses Maß an Anonymität. Teilnehmer, bekannt als Validatoren, sollen hinter einem Schleier kryptografischer Pseudonyme agieren, um ihre reale Identität und damit ihre Sicherheit zu schützen.

Eine aktuelle Forschungsarbeit mit dem Titel „Deanonymizing Ethereum Validators: The P2P Network Has a Privacy Issue“ von Forschern der ETH Zürich und anderer Institutionen enthüllt jedoch einen kritischen Fehler in dieser Annahme. Sie demonstrieren eine einfache, kostengünstige Methode, um den öffentlichen Bezeichner eines Validators direkt mit der IP-Adresse der Maschine zu verknüpfen, auf der er läuft.

Kurz gesagt, Ethereum-Validatoren sind bei weitem nicht so anonym, wie viele glauben. Die Ergebnisse waren so bedeutend, dass die Forscher von der Ethereum Foundation eine Bug Bounty erhielten, was die Schwere des Datenlecks anerkannte.

Wie die Schwachstelle funktioniert: Ein Fehler im Gossip

Um die Schwachstelle zu verstehen, benötigen wir zunächst ein grundlegendes Bild davon, wie Ethereum-Validatoren kommunizieren. Das Netzwerk besteht aus über einer Million Validatoren, die ständig über den Zustand der Kette „abstimmen“. Diese Abstimmungen werden als Attestierungen bezeichnet und über ein Peer-to-Peer-Netzwerk ($P2P$-Netzwerk) an alle anderen Knoten übertragen.

Bei so vielen Validatoren würde die Übertragung jeder Abstimmung an alle anderen das Netzwerk sofort überlasten. Um dies zu lösen, implementierten die Designer von Ethereum eine clevere Skalierungslösung: Das Netzwerk ist in 64 verschiedene Kommunikationskanäle, bekannt als Subnetze, unterteilt.

• Standardmäßig abonniert jeder Knoten (der Computer, auf dem die Validator-Software läuft) nur zwei dieser 64 Subnetze. Seine Hauptaufgabe ist es, alle Nachrichten, die er auf diesen beiden Kanälen sieht, gewissenhaft weiterzuleiten.
• Wenn ein Validator eine Abstimmung abgeben muss, wird seine Attestierung zufällig einem der 64 Subnetze zur Übertragung zugewiesen.

Hier liegt die Schwachstelle. Stellen Sie sich einen Knoten vor, dessen Aufgabe es ist, den Datenverkehr für die Kanäle 12 und 13 zu verwalten. Den ganzen Tag leitet er treu Nachrichten nur von diesen beiden Kanälen weiter. Doch dann sendet er Ihnen plötzlich eine Nachricht, die zu Kanal 45 gehört.

Das ist ein starker Hinweis. Warum sollte ein Knoten eine Nachricht von einem Kanal verarbeiten, für den er nicht zuständig ist? Die logischste Schlussfolgerung ist, dass der Knoten selbst diese Nachricht generiert hat. Dies impliziert, dass der Validator, der die Attestierung für Kanal 45 erstellt hat, auf genau dieser Maschine läuft.

Die Forscher nutzten genau dieses Prinzip aus. Indem sie eigene Abhörknoten einrichteten, überwachten sie die Subnetze, von denen ihre Peers Attestierungen sendeten. Wenn ein Peer eine Nachricht von einem Subnetz sendete, das er nicht offiziell abonniert hatte, konnten sie mit hoher Sicherheit ableiten, dass der Peer den ursprünglichen Validator hostete.

Die Methode erwies sich als schockierend effektiv. Mit nur vier Knoten über drei Tage lokalisierte das Team erfolgreich die IP-Adressen von über 161.000 Validatoren, was mehr als 15 % des gesamten Ethereum-Netzwerks entspricht.

Warum das wichtig ist: Die Risiken der Enttarnung

Die Preisgabe der IP-Adresse eines Validators ist keine triviale Angelegenheit. Sie öffnet die Tür für gezielte Angriffe, die einzelne Betreiber und die Gesundheit des Ethereum-Netzwerks insgesamt bedrohen.

1. Gezielte Angriffe und Belohnungsdiebstahl Ethereum kündigt einige Minuten im Voraus an, welcher Validator den nächsten Block vorschlagen soll. Ein Angreifer, der die IP-Adresse dieses Validators kennt, kann einen Denial-of-Service (DDoS)-Angriff starten, ihn mit Datenverkehr überfluten und offline schalten. Wenn der Validator sein Vier-Sekunden-Fenster zum Vorschlagen des Blocks verpasst, geht die Gelegenheit an den nächsten Validator in der Reihe über. Wenn der Angreifer dieser nächste Validator ist, kann er dann die Blockbelohnungen und wertvollen Transaktionsgebühren (MEV) beanspruchen, die dem Opfer zugestanden hätten.

2. Bedrohungen der Netzwerk-Verfügbarkeit und -Sicherheit Ein gut ausgestatteter Angreifer könnte diese „Sniping“-Angriffe wiederholt durchführen, wodurch die gesamte Blockchain verlangsamt oder zum Stillstand gebracht werden könnte (ein Liveness-Angriff oder Verfügbarkeitsangriff). In einem schwerwiegenderen Szenario könnte ein Angreifer diese Informationen nutzen, um ausgeklügelte Netzwerk-Partitionierungsangriffe zu starten, die potenziell dazu führen könnten, dass verschiedene Teile des Netzwerks über die Historie der Kette uneinig sind und somit deren Integrität gefährdet wird (ein Safety-Angriff oder Sicherheitsangriff).

3. Eine zentralisierte Realität enthüllen Die Forschung beleuchtete auch einige unbequeme Wahrheiten über die Dezentralisierung des Netzwerks:

• Extreme Konzentration: Das Team fand Peers, die eine erstaunliche Anzahl von Validatoren hosteten, darunter eine IP-Adresse, die über 19.000 betrieb. Der Ausfall einer einzelnen Maschine könnte einen überproportionalen Einfluss auf das Netzwerk haben.
• Abhängigkeit von Cloud-Diensten: Rund 90 % der lokalisierten Validatoren laufen auf Cloud-Anbietern wie AWS und Hetzner, nicht auf den Computern von Solo-Home-Stakern. Dies stellt einen erheblichen Zentralisierungspunkt dar.
• Versteckte Abhängigkeiten: Viele große Staking-Pools behaupten, ihre Betreiber seien unabhängig. Die Forschung fand jedoch Fälle, in denen Validatoren aus verschiedenen, konkurrierenden Pools auf derselben physischen Maschine liefen, was versteckte systemische Risiken birgt.

Gegenmaßnahmen: Wie können sich Validatoren schützen?

Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, sich gegen diese Enttarnungstechnik zu verteidigen. Die Forscher schlugen mehrere Gegenmaßnahmen vor:

• Mehr Rauschen erzeugen: Ein Validator kann sich entscheiden, mehr als zwei Subnetze – oder sogar alle 64 – zu abonnieren. Dies erschwert es einem Beobachter erheblich, zwischen weitergeleiteten und selbst generierten Nachrichten zu unterscheiden.
• Mehrere Knoten verwenden: Ein Betreiber kann die Validator-Aufgaben auf verschiedene Maschinen mit unterschiedlichen IPs aufteilen. Zum Beispiel könnte ein Knoten Attestierungen verwalten, während ein separater, privater Knoten nur zum Vorschlagen von Blöcken mit hohem Wert verwendet wird.
• Privates Peering: Validatoren können vertrauenswürdige, private Verbindungen mit anderen Knoten herstellen, um ihre Nachrichten weiterzuleiten und so ihren wahren Ursprung innerhalb einer kleinen, vertrauenswürdigen Gruppe zu verschleiern.
• Anonyme Broadcasting-Protokolle: Fortgeschrittenere Lösungen wie Dandelion, das den Ursprung einer Nachricht verschleiert, indem es sie über einen zufälligen „Stamm“ leitet, bevor sie weit verbreitet wird, könnten implementiert werden.

Fazit

Diese Forschung veranschaulicht eindringlich den inhärenten Kompromiss zwischen Leistung und Datenschutz in verteilten Systemen. In seinem Bestreben zu skalieren, hat Ethereums $P2P$-Netzwerk ein Design angenommen, das die Anonymität seiner kritischsten Teilnehmer beeinträchtigt.

Indem die Forscher diese Schwachstelle ans Licht brachten, haben sie der Ethereum-Community das Wissen und die Werkzeuge an die Hand gegeben, die zur Behebung erforderlich sind. Ihre Arbeit ist ein entscheidender Schritt zum Aufbau eines robusteren, sichereren und wirklich dezentralen Netzwerks für die Zukunft.