Using Forta Firewall to block exploit transactions | DSS Monthly Webinar (January 7th)
三句話摘要
Fora Firewall：用機器學習檢測和阻止區塊鏈上的惡意交易，防止 DeFi 攻擊的新方法。 無狀態機器學習+自動化迴路讓 Firewall 能以毫秒級延遲、 93% 成功率檢測鏈上攻擊，同時將誤判率降至可接受水準，標誌著 DeFi 防護從被動應對進入主動防禦時代。 第一，Firewall 的核心優勢是交易阻止而非暫停合約。相比傳統自動暫停機制需要搶先執行，Firewall 直接在交易進入區塊前攔截，對原子攻擊和私有內存池攻擊都有效，而且不會誤傷普通用戶。
重點整理
重點- 1
第一，Firewall 的核心優勢是交易阻止而非暫停合約。相比傳統自動暫停機制需要搶先執行，Firewall 直接在交易進入區塊前攔截，對原子攻擊和私有內存池攻擊都有效，而且不會誤傷普通用戶。
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第二，無狀態檢測設計是高效的關鍵。系統只分析單筆交易本身的意圖（輸入、追蹤資料、日誌）而不查詢帳戶歷史，這讓檢測可以完全平行化、快速擴展，平均延遲 50-80 毫秒，且不依賴外部資料源。
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第三，自動化迴路讓模型持續進化。團隊使用 MLOps 系統監控模型性能，每當偵測到誤報或遺漏攻擊，就將新案例加入訓練資料集重新訓練，確保模型對新威脅的適應能力。
實用技巧與重點
乾貨- 檢測成效：10 月-12 月間偵測 93% 的被盜資金（2000 萬美元中保護 1900 萬）
- 月度成績：10 月 86% / 11 月 96.7% / 12 月 88.7% 的資金損失可被防止
- 誤報率：0.02%（每 50 萬筆交易一次誤判）
- 風險評分閾值：0.8（紅色區域為攻擊，模型設計優化於此值）
- 交易延遲：P95 為 50-80 毫秒
- 整合方式：與 RPC 層嵌入 hook，支援 Conduit / Calera / Gelato / Alchemy 等 RAS 提供商
- 測試案例：
- Inc (Kraken L2)：兩週交易全在 0.04 以下風險分，無誤報
- Base：檢測到 Summer Money 攻擊，給予 0.95 風險分，未產生誤報
- 支援鏈：L2、L3、應用鏈；L1 需直接整合到 DeFi 協議層
- 團隊：Fora 於 2021 年從 OpenZeppelin 獨立，專注三年半監測與威脅偵測
結論
結論“無狀態機器學習+自動化迴路讓 Firewall 能以毫秒級延遲、 93% 成功率檢測鏈上攻擊，同時將誤判率降至可接受水準，標誌著 DeFi 防護從被動應對進入主動防禦時代。”
完整解析
詳細Fora 的故事始於一個簡單的觀察：Web 2 已經用了 30 多年的防火牆技術成功保護網路流量，為何不能應用在區塊鏈交易上？區別在於網際網路過去只是訊息層，但現在區塊鏈把它變成了結算層，金錢在上面流動，風險更高。
系統的架構有三層邏輯。首先是位置層：Firewall 安裝在 RPC 節點上，這是交易到達排序器前的最窄點，能看到 100% 的交易流量。其次是處理層：交易進來時，系統做兩件事——模擬執行以獲得追蹤資料和日誌，然後把這些資料轉換成機器學習模型能讀的格式。最後是判決層：自訓練的 AI 模型輸出 0-1 之間的風險分數，超過 0.8 就被阻止，低於閾值則通過進入區塊。
Carlos 強調，這個模型為什麼有效，核心在於訓練資料的品質。他們用過去三年間蒐集的數千筆攻擊案例和數百萬筆正常交易進行訓練，再加上團隊多年的監測經驗，構建了一個「非常豐富的資料集」。更聰明的是無狀態設計：模型只看當前交易將要做什麼，不管帳戶過去用過 Tornado Cash 還是參與過多少可疑活動，只要這筆交易本身是良性的（例如普通轉帳或流動性新增），就讓它過。這樣既避免了假陽性，也更公平。
為了保證長期效能，他們建立了自動化的 MLOps 迴路。每當系統攔截一筆交易，團隊會後驗檢查：這真的是攻擊嗎？如果是誤判，這筆交易就進入下個訓練周期的資料集，未來模型就不會犯同樣的錯。如果是漏掉的攻擊，也進去。這樣模型邊跑邊學，既提高召回率（找到更多攻擊）也降低誤報率。實測顯示，從 10 月到 12 月，他們保護了價值近 1900 萬美元的資金，同時把誤報控制在每 50 萬筆交易一次。
在整合上，RAS 提供商（像 Conduit）只需點一下就能為整條 L2 啟用 Firewall，對 L2 開發團隊零負擔。若是在 Mainnet 上的 DeFi 協議，則嵌入合約層邏輯。他們還提供可選的合規掃描模組（OFAC 檢查等），但預設關閉。系統表現穩定：Kraken 的 Inc 鏈在兩週內沒有偵測到任何誤報，Base 上完美攔截了 Summer Money 攻擊。
關鍵時刻
Pipeline v2帶時間戳的重點，會在逐字稿層級分析上線後產生。目前請先透過原始影片觀看。
事實查核
Pipeline v2說法查證是下一次管線升級的一部分。KeyFrame 只會顯示它真正能驗證的內容。
