Manipulação de Recompensas (Reward Manipulation)

Ocorre quando um invasor encontra uma forma de manipular o sistema de recompensas de um contrato para obter benefícios indevidos ou desproporcionais. Essa vulnerabilidade é especialmente relevante em sistemas DeFi, jogos baseados em blockchain e outros contratos onde os usuários são recompensados por sua participação ou contribuições. Exemplo: Imagine um contrato inteligente que distribui recompensas em tokens aos usuários com base em sua participação em um staking pool. Os usuários que depositam seus tokens no pool recebem recompensas proporcionais ao tempo que seus tokens permanecem em staking. Um invasor poderia tentar manipular o sistema realizando depósitos e retiradas repetidas de uma grande quantidade de tokens em um curto período de tempo, aproveitando uma falha na lógica de cálculo das recompensas. Se o contrato não estiver projetado para evitar essa situação, o invasor poderá obter uma quantidade desproporcional de recompensas em relação à sua participação real.

contract RewardPool {
    mapping(address => uint) public stakedAmount;
    mapping(address => uint) public rewardDebt;
    uint public totalStaked;
    uint public rewardRate;

    function stake(uint _amount) external {
        // Actualiza las recompensas pendientes antes de cambiar el estado
        updateRewards(msg.sender);
        stakedAmount[msg.sender] += _amount;
        totalStaked += _amount;
    }

    function withdraw(uint _amount) external {
        updateRewards(msg.sender);
        stakedAmount[msg.sender] -= _amount;
        totalStaked -= _amount;
    }

    function updateRewards(address _user) internal {
        uint pendingReward = stakedAmount[_user] * rewardRate;
        rewardDebt[_user] += pendingReward;
    }

    function claimRewards() external {
        updateRewards(msg.sender);
        uint reward = rewardDebt[msg.sender];
        rewardDebt[msg.sender] = 0;
        // Lógica para transferir la recompensa al usuario
    }
}

Neste exemplo, um atacante poderia depositar e retirar rapidamente tokens para maximizar o valor de pendingReward na função updateRewards, explorando uma vulnerabilidade na forma como as recompensas são calculadas e acumuladas.

Mitigação:

1. Implementar medidas Anti-Sybil: Uma técnica comum é limitar a frequência das interações dos usuários com o contrato, como estabelecer um período mínimo entre depósitos e retiradas (locking period), ou aplicar taxas por transação que desincentivem o comportamento de entrada e saída repetitiva.

2. Cálculos baseados em tempo e períodos contínuos: Garantir que as recompensas sejam calculadas de forma contínua com base no tempo em que os tokens permaneceram em staking, em vez de depender apenas de eventos de depósito e retirada. Isso pode evitar que atacantes obtenham recompensas adicionais ao realizar várias transações em um curto intervalo de tempo.

   function updateRewards(address _user) internal {
       uint timeStaked = block.timestamp - lastUpdateTime[_user];
       uint pendingReward = stakedAmount[_user] * rewardRate * timeStaked;
       rewardDebt[_user] += pendingReward;
       lastUpdateTime[_user] = block.timestamp;
   }

3. Aplicar um processo de slashing: Introduzir uma penalização (slashing) para retiradas feitas antes de um período mínimo de staking. Isso desincentiva os atacantes de retirarem rapidamente seus tokens após o staking com o intuito de manipular as recompensas.

4. Auditorias de segurança: Realizar auditorias de segurança no contrato para identificar e corrigir qualquer lógica que permita a manipulação de recompensas. As auditorias também podem incluir testes de estresse e simulações de comportamento de usuários para detectar possíveis formas de exploração.

5. Monitoramento e ajuste de parâmetros dinâmicos: Implementar sistemas de monitoramento que ajustem dinamicamente as taxas de recompensa ou as regras do sistema em resposta a padrões de comportamento suspeitos ou anômalos.

6. Mecanismos de recompensa baseados no histórico do usuário: Em vez de calcular as recompensas apenas com base no saldo atual, considerar todo o histórico do usuário — incluindo quanto tempo participou e a quantidade total de participação durante esse período.