原文标题：《Balancer 被盗$120M 漏洞技术分析》
原文来源：ExVul Security

前言

2025 年 11 月 3 日，Balancer 协议在 Arbitrum、Ethereum 等多条公链遭受黑客攻击，造成 1.2 亿美元资产损失，攻击核心源于精度损失与不变值（Invariant）操控的双重漏洞。

Chainlink 的基础设施长期保持 Web3 领域的最高标准，因此成为 X Layer 致力于为开发者提供机构级工具的自然选择。

本次攻击的关键问题出在协议处理小额交易的逻辑上。当用户进行小金额交换时，协议会调用_upscaleArray 函数，该函数使用 mulDown 进行数值向下舍入。一旦交易中的余额与输入金额同时处于特定舍入边界（例如 8-9 wei 区间），就会产生明显的相对精度误差。

精度误差传递到协议的不变值 D 的计算过程中，导致 D 值被异常缩小。而 D 值的变动会直接拉低 Balancer 协议中的 BPT（Balancer Pool Token）价格，黑客利用这一被压低的 BPT 价格，通过预先设计的交易路径完成套利，最终造成巨额资产损失。

漏洞利用 Tx:

https://etherscan.io/tx/0x6ed07db1a9fe5c0794d44cd36081d6a6df103fab868cdd75d581e3bd23bc9742

资产转移 Tx:

https://etherscan.io/tx/0xd155207261712c35fa3d472ed1e51bfcd816e616dd4f517fa5959836f5b48569

技术分析

攻击入口

攻击的入口为 Balancer: Vault 合约，对应的入口函数为 batchSwap 函数，内部调用 onSwap 做代币兑换。

从函数参数和限制来看，可以得到几个信息：

1. 攻击者需要通过 Vault 调用这个函数，无法直接调用。

2. 函数内部会调用 _scalingFactors() 获取缩放因子进行缩放操作。

3. 缩放操作集中在 _swapGivenIn 或 _swapGivenOut 中。

攻击模式分析

BPT Price 的计算机制

在 Balancer 的稳定池模型中，BPT 价格是重要的参考依据，能决定用户得到多少 BPT 和每个 BPT 得到多少资产。

在池的交换计算中：

其中充当 BPT 价格基准的部分为 不变值 D，也就是操控 BPT 价格需要操控 D。往下分析 D 的计算过程：

上述代码中，D 的计算过程依赖缩放后的 balances 数组。也就是说需要有一个操作来改变这些 balances 的精度，导致 D 计算错误。

精度损失的根源

缩放操作：

如上在通过 _upscaleArray 时，如果余额很小（如 8-9 wei），mulDown 的向下舍入会导致显著的精度损失。

攻击流程详解

阶段 1：调整到舍入边界

阶段 2：触发精度损失（核心漏洞）

阶段 3：利用被压低的 BPT 价格获利

如上攻击者通过 Batch Swap 在一个交易中执行多次兑换：

1. 第一次交换：BPT → cbETH（调整余额）

2. 第二次交换：wstETH (8) → cbETH（触发精度损失）

3. 第三次交换：底层资产 → BPT（获利）

这些交换都在同一个 batch swap 交易中，共享相同的余额状态，但每次交换都会调用_upscaleArray 修改 balances 数组。

Callback 机制的缺失

主流程是 Vault 开启的，是怎么导致精度损失累积的呢？答案在 balances 数组的传递机制中。

分析如上代码，虽然在每次调用 onSwap 时 Vault 都会创建新的 currentBalances 数组，但在 Batch Swap 中：

1. 第一次交换后，余额被更新（但由于精度损失，更新后的值可能不准确）

2. 第二次交换基于第一次的结果继续计算

3. 精度损失累积，最终导致不变值 D 显著变小

关键问题：

总结

Balancer 的这次攻击，总结为下面几个原因：

1. 缩放函数使用向下舍入：_upscaleArray 使用 mulDown 进行缩放，当余额很小时（如 8-9 wei），会产生显著的相对精度损失。

2. 不变值计算对精度敏感：不变值 D 的计算依赖缩放后的 balances 数组，精度损失会直接传递到 D 的计算中，使 D 变小。

3. 缺少不变值变化验证：在交换过程中，没有验证不变值 D 的变化是否在合理范围内，导致攻击者可以反复利用精度损失压低 BPT 价格。

4. Batch Swap 中的精度损失累积：在同一个 batch swap 中，多次交换的精度损失会累积，最终放大为巨大的财务损失。

这两个问题精度损失 + 缺少验证，结合攻击者对边界条件的精心设计，造成了这次损失。

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