Rapport sur le MEV de Solana : tendances, analyses et défis

Enseignements exploitables

• Le MEV sur Solana fonctionne différemment de celui des autres réseaux blockchain en raison de son architecture particulière et de l’absence de mempool global. Les mempools hors protocole doivent être développés indépendamment et nécessitent l’adoption d’une part significative du stake du réseau pour fonctionner efficacement, ce qui représente un obstacle technique et social important.
• Jito a suspendu son mempool public en mars 2024, au prix d’une importante perte de revenus. Cette décision a immédiatement réduit les pratiques de MEV nuisibles. Elle a toutefois favorisé l’essor de mempools alternatifs qui manquent de transparence et profitent principalement à un groupe restreint disposant d’un accès exclusif.
• Les traders de memecoins sont particulièrement exposés aux attaques sandwich, car ils définissent des tolérances de slippage élevées lorsqu’ils négocient des actifs illiquides et très volatils. Cette catégorie d’utilisateurs privilégie les bots de trading Telegram pour accélérer l’exécution et recevoir des notifications en temps réel. Les traders de memecoins sont relativement peu sensibles au front-running de leurs transactions.
• Stake Auction Marketplace (SAM) de Marinade Finance utilise un mécanisme d’enchères concurrentielles dans lequel les validateurs enchérissent directement les uns contre les autres pour obtenir une allocation de stake dans un système de « paiement contre stake ». Le programme a été critiqué, car il permet aux validateurs qui soumettent les utilisateurs à des attaques sandwich de surenchérir, d’obtenir davantage de stake et d’accroître leur influence sur le réseau.
• Une grande partie des attaques sandwich sur Solana provient d’un mempool privé exploité par une seule entité, DeezNode. Un validateur clé exploité par DeezNode, identifié par l’adresse HM5H6 …jdMRA, détient actuellement 811 604,73 SOL de stake délégué, pour une valeur d’environ 168,5 millions de dollars. Le stake délégué à ce validateur a fortement augmenté, passant de 307,9k SOL le 13 novembre (époque 697) à 802,5k SOL le 9 décembre (époque 709). Depuis, cette croissance s’est stabilisée. Fait notable, 19,89 % de ce stake provient du pool de staking liquide mSOL de Marinade et de délégations natives.
• Plusieurs opérateurs de validateurs Solana ont publiquement déclaré avoir reçu des offres lucratives pour participer à des mempools privés, accompagnées de documents détaillant la répartition des bénéfices et les revenus prévisionnels.
• Les bundles Jito sont la principale méthode utilisée par les chercheurs pour garantir un ordonnancement rentable des transactions. Les données de Jito ne couvrent toutefois pas l’intégralité des activités de MEV ; elles n’incluent notamment ni les bénéfices des chercheurs ni les activités réalisées via des mempools alternatifs. En outre, de nombreuses applications utilisent Jito à des fins sans rapport avec le MEV et contournent les frais de priorité pour garantir l’inclusion rapide des transactions.
• Au cours de l’année écoulée, plus de 3 milliards de bundles Jito ont été traités, générant au total 3,75 millions de SOL de pourboires. Cette activité a affiché une nette tendance haussière, d’un minimum de 781 SOL de pourboires le 11 janvier à un maximum de 60 801 SOL le 19 novembre.
• L’algorithme de détection des arbitrages de Jito, qui analyse toutes les transactions Solana, y compris celles effectuées hors des bundles Jito, a identifié 90 445 905 transactions d’arbitrage réussies au cours de l’année écoulée. Le bénéfice moyen par arbitrage s’élevait à 1,58 $, tandis que l’arbitrage individuel le plus rentable a rapporté 3,7 millions de dollars. Ces arbitrages ont généré 142,8 millions de dollars de bénéfices, dont 126,7 millions (88,7 %) étaient libellés en SOL.
• Le mempool DeezNode exploite un bot d’attaque sandwich à l’adresse vpeNAL..oax38b. Une analyse interne de Jito indique que près de la moitié des attaques sandwich sur Solana peuvent être attribuées à ce seul programme. Sur 30 jours (du 7 décembre au 5 janvier), le programme a exécuté 1,55 million de transactions sandwich, pour un bénéfice de 65 880 SOL (13,43 millions de dollars). La rentabilité moyenne par attaque était de 0,0425 SOL (8,67 $). Sur une base annualisée, le programme générerait un bénéfice annuel de 801 540 SOL. Dans le pire scénario pour la décentralisation du réseau, où 100 % des bénéfices seraient réinvestis, sa part du stake du réseau augmenterait de 0,2 %.
• Ce bot n’est que l’un des nombreux programmes on-chain qui exécutent des attaques sandwich. Pour consulter en temps réel les attaques sandwich détectées sur Solana, rendez-vous sur sandwiched.me.
• Les listes blanches de validateurs sont largement considérées comme une solution de dernier recours pour lutter contre les acteurs malveillants. Elles risquent de créer un environnement semi-permissionné et censuré, en contradiction directe avec l’esprit décentralisé du secteur. Dans certains cas, cette approche pourrait également retarder le traitement des transactions et dégrader l’expérience utilisateur.
• Les AMM résistants aux attaques sandwich sont des conceptions expérimentales basées sur les AMM traditionnels à produit constant. Avec les sr-AMM, aucun swap n’est exécuté à un prix plus avantageux que celui du pool au début de la fenêtre du slot. Ce mécanisme neutralise efficacement la rentabilité des attaques sandwich. Ellipsis Labs a publié Plasma, une implémentation de référence auditée d’un AMM résistant aux attaques sandwich.
• Les leaders simultanés multiples (MCL) offrent une solution prometteuse à long terme pour limiter le MEV nuisible en permettant aux utilisateurs de choisir entre plusieurs leaders sans subir de délai. Si le leader A agit de manière malveillante, les utilisateurs peuvent rediriger leurs transactions vers un leader B honnête. La mise en œuvre des MCL devrait toutefois nécessiter plusieurs années de développement.

Introduction

La valeur extractible maximale (MEV) est la valeur qui peut être extraite en manipulant le séquençage des transactions. Cela comprend l’ajout, la suppression ou la réorganisation de transactions au sein d’un bloc. Le MEV prend différentes formes, mais toutes ont un point commun : elles dépendent de l’ordre des transactions. Les chercheurs — des traders qui surveillent l’activité on-chain — tentent de placer stratégiquement leurs transactions avant ou après d’autres transactions afin d’en extraire de la valeur.

Sur Solana, le MEV fonctionne différemment de celui des autres réseaux blockchain, principalement en raison de son architecture unique et de l’absence de mempool global. Des fonctionnalités telles que Turbine, qui propage les mises à jour d’état, et la qualité de service pondérée par le stake (SWQoS) pour la transmission des transactions façonnent son approche du MEV. La production rapide et continue de blocs de Solana, qui ne dépend ni de modules externes ni de mécanismes d’enchères hors protocole, limite l’application des approches conventionnelles à certains types de MEV, comme le front-running. Pour obtenir un avantage, les chercheurs exploitent leurs propres nœuds ou collaborent avec des validateurs disposant d’un stake élevé afin d’accéder à l’état le plus récent de la blockchain.

Le terme MEV est désormais utilisé dans de nombreux sens, et les avis divergent quant à sa définition précise. Contrairement aux idées reçues, tout le MEV n’est pas néfaste. En raison de la nature distribuée et transparente des blockchains, l’élimination complète du MEV est généralement considérée comme improbable. Les réseaux qui affirment avoir éradiqué le MEV manquent soit d’activité utilisateur suffisante pour attirer les chercheurs, soit utilisent des techniques telles que le regroupement aléatoire des transactions dans les blocs, qui peuvent sembler limiter le MEV mais encourager le spam.

Les attaques sandwich sont la forme de MEV qui attire le plus l’attention et nuit aux utilisateurs. Dans cette stratégie, un chercheur place une transaction avant et une autre après une transaction cible afin d’en extraire de la valeur. Bien qu’elles soient rentables pour les chercheurs, les attaques sandwich augmentent le coût des transactions et dégradent les prix d’exécution pour les utilisateurs ordinaires. Une section ultérieure présentera une analyse détaillée de ces attaques.

‍Dans ce rapport, nous analyserons le paysage actuel du MEV sur Solana. Il est organisé en quatre sections :

1. Chronologie du MEV sur Solana : présente une série chronologique d’événements clés afin de fournir un contexte utile aux lecteurs qui connaissent moins bien l’évolution rapide du MEV sur Solana.
2. Formes de MEV : explore les différentes formes de MEV actuellement observées sur Solana à l’aide d’exemples concrets et détaillés.
3. Données sur le MEV de Solana : cette section présente des données pertinentes, quantifiables et contextualisées afin d’illustrer l’ampleur et l’impact actuels du MEV sur Solana.
4. Mécanismes d’atténuation du MEV : examine les stratégies et mécanismes envisagés pour réduire ou éliminer les formes nuisibles de MEV.

Bien qu’il soit préférable de lire ces sections dans l’ordre, chacune peut être consultée indépendamment.

Chronologie du MEV sur Solana

Voici une chronologie des événements importants liés au paysage du MEV sur Solana.

De septembre 2021 à avril 2022 — Spam et attaques DDoS

Les NFT ont été le premier secteur à connaître une adoption significative sur Solana. Dans le domaine des NFT, le MEV apparaît principalement lors des événements de mint publics, où les participants rivalisent pour obtenir des actifs rares ou précieux. Ces événements créent des opportunités soudaines et extrêmes pour les chercheurs : aucun potentiel de MEV dans le bloc précédant un mint, puis un potentiel considérable dans le bloc qui suit immédiatement. Les mécanismes de mint de NFT ont été parmi les premières causes de pics de congestion à grande échelle sur Solana, dus aux transactions de spam envoyées par des bots qui submergeaient le réseau et provoquaient des interruptions temporaires de la production de blocs.

Mi-2022 — Introduction des frais de priorité

Solana a mis en place des frais de priorité facultatifs que les utilisateurs peuvent définir dans l’instruction de budget de calcul afin de prioriser leurs transactions. Ce mécanisme a contribué à réduire la congestion du réseau en permettant aux utilisateurs de payer pour un traitement accéléré pendant les périodes de forte activité. Il a également établi un cadre plus efficace pour les marchés de frais, renforçant ainsi le modèle économique du réseau.

Les frais de priorité contribuent à décourager le spam en modifiant la dynamique concurrentielle. Les bots qui s’appuyaient auparavant sur un volume massif de transactions pour obtenir un avantage ne peuvent plus dominer uniquement grâce au spam. La priorité dépend désormais aussi des frais que les utilisateurs sont prêts à payer.

Août 2022 — Lancement du client Jito-Solana

Jito est devenu l’infrastructure MEV par défaut de Solana. Le client est conçu pour démocratiser la capture du MEV et assurer une répartition plus équitable des récompenses sur le réseau. Lorsque les leaders utilisent le client de validation Jito, leurs transactions sont d’abord dirigées vers le Jito-Relayer, qui sert de routeur proxy pour les transactions. Ce relayer conserve les transactions pendant 200 millisecondes avant de les transmettre au leader. Ce ralentissement retarde les messages de transaction entrants et crée une fenêtre pour des enchères off-chain via le Jito Block Engine. Les chercheurs et les applications soumettent des bundles de transactions exécutées de façon atomique, accompagnés d’un pourboire libellé en SOL. Jito prélève des frais de 5 % sur tous les pourboires, avec un pourboire minimal de 10 000 lamports. Les bundles peuvent être consultés dans l’explorateur de bundles Jito. 

Cette approche réduit le spam et améliore l’efficacité des ressources de calcul de Solana en exécutant les enchères off-chain et en n’inscrivant dans le bloc que l’unique transaction gagnante. C’est un point important, car les transactions échouées consomment une part significative des ressources de calcul du réseau.

Pendant ses neuf premiers mois, l’adoption du client Jito-Solana est restée inférieure à 10 %, l’activité du réseau étant faible et les récompenses de MEV minimes. À partir de la fin 2023, son adoption s’est nettement accélérée pour atteindre 50 % en janvier 2024. Aujourd’hui, plus de 92 % des validateurs de Solana, pondérés par le stake, utilisent le client Jito-Solana. 

Janvier 2024 : début de la saison des memecoins

Début 2024, l’activité du réseau a fortement augmenté. Des memecoins comme Bonk et DogWifHat ont gagné en popularité, suscitant un intérêt accru chez les chercheurs et augmentant considérablement l’activité de MEV. Cette période a marqué une évolution notable du comportement des utilisateurs : les traders de memecoins préfèrent les bots de trading Telegram comme BonkBot, Trojan et Photon aux plateformes d’échange décentralisées ou aux agrégateurs traditionnels. Ces bots offrent une vitesse supérieure, des notifications en temps réel et une interface textuelle intuitive qui séduit les spéculateurs particuliers. Connus pour définir un slippage élevé afin de privilégier les transactions urgentes, ces traders sont relativement peu sensibles au front-running de leurs transactions.

Mars 2024 : Jito suspend sa fonctionnalité phare de mempool

Le mempool de Jito offrait aux chercheurs une fenêtre de 200 ms pour prévisualiser toutes les transactions entrantes destinées au leader. Pendant son exploitation, ce système a souvent été utilisé pour des attaques sandwich, ce qui a fortement dégradé l’expérience utilisateur. Afin de privilégier la croissance et la stabilité à long terme du réseau, Jito a pris la décision controversée de suspendre son mempool, renonçant ainsi à des revenus importants. Bien que cette décision ait bénéficié d’un large soutien, elle a été critiquée par quelques personnalités influentes, notamment Mert Mumtaz et Jon Charbonneau.

Le principal risque de cette décision était l’apparition potentielle de mempools alternatifs reproduisant les fonctionnalités de Jito et permettant d’extraire des formes de MEV plus nuisibles. Contrairement aux mempools publics, qui favorisent une distribution plus équitable des opportunités de MEV et réduisent les déséquilibres de pouvoir sur le réseau, les mempools privés permissionnés fonctionnent sans transparence et ne profitent qu’aux quelques acteurs qui y ont accès.

‍Plusieurs opérateurs de validateurs Solana ont déclaré avoir reçu des offres lucratives pour participer à des mempools privés.

Mai 2024 : un nouveau planificateur de transactions

Dans le cadre de la mise à jour Agave-Solana 1.18, un nouveau planificateur a considérablement amélioré la capacité de Solana à ordonner les transactions de façon déterministe. Ce planificateur amélioré accorde une priorité plus élevée aux transactions assorties de frais supérieurs, augmentant ainsi leurs chances d’être incluses dans un bloc. Le planificateur central construit un graphe de dépendances appelé « prio-graph » afin d’optimiser le traitement et la priorité des transactions en conflit sur plusieurs threads.‍

Auparavant, les bots pratiquant l’arbitrage et d’autres activités de MEV étaient incités à inonder le leader de spam afin d’améliorer leurs chances de réussite. La nature stochastique de l’ancien planificateur introduisait de la gigue et faisait varier la position des transactions dans un bloc. La nouvelle approche déterministe réduit ce caractère aléatoire, décourage le spam et améliore l’efficacité globale du réseau.

Juin 2024 : Marinade lance Stake Auction Marketplace (SAM)

Stake Auction Marketplace (SAM) de Marinade Finance utilise un mécanisme d’enchères concurrentielles sur les prix, dans lequel les validateurs enchérissent directement les uns contre les autres pour obtenir une allocation de stake dans un système de « paiement contre stake ». Cette structure incite les validateurs à enchérir jusqu’au taux maximal qu’ils jugent rentable. Le programme a été critiqué, car il permet aux validateurs qui soumettent les utilisateurs à des attaques sandwich de surenchérir, d’obtenir davantage de stake et d’accroître leur influence sur le réseau. Marinade Labs a récemment proposé de créer un comité public chargé de superviser les délégations. Après Jito, mSOL de Marinade Finance est le deuxième plus grand token de staking liquide et pool de stake de Solana.

‍À l’époque 717, les validateurs appliquant 0 % de commission de staking et 0 % de commission de MEV offrent généralement aux stakers un rendement annuel d’environ 9,4 %. Les validateurs qui utilisent des méthodes hors protocole pour redistribuer les récompenses de blocs proposent généralement un rendement annuel inférieur ou égal à 10 %. En revanche, l’enchère SAM de Marinade affiche un rendement annuel gagnant de 13,73 %, les dix meilleures offres de validateurs atteignant 18,27 %.

Cet écart suggère que ces validateurs enchérissent de manière irrationnelle et subissent des pertes, subventionnent leurs offres avec des délégations de stake de la Solana Foundation, ou complètent leurs revenus grâce à d’autres sources, comme le MEV extrait d’attaques sandwich visant les utilisateurs.

Décembre 2024 : inquiétudes croissantes concernant les nouveaux mempools privés

Le MEV sur Solana est devenu un sujet controversé après que Temporal, une société de recherche spécialisée dans Solana, a publiquement exprimé ses inquiétudes quant à une possible centralisation du stake du réseau. Cela a suscité un vaste débat et relancé les efforts visant à relever les défis liés au MEV sur Solana. 

Les validateurs qui extraient du MEV nuisible captent une part disproportionnée de la valeur, ce qui accélère la croissance de leur stake par rapport aux autres. Le validateur peut ainsi accumuler davantage d’influence sur le réseau au fil du temps, ce qui crée des risques de centralisation pour l’économie des validateurs de Solana. Les validateurs aux revenus plus élevés peuvent offrir de meilleurs rendements aux stakers, attirer davantage de stake et consolider encore leur position.

Une grande partie des attaques sandwich sur Solana provient d’un mempool privé exploité par une seule entité, DeezNode. Un validateur clé exploité par DeezNode, identifié par l’adresse HM5H6 …jdMRA, détient actuellement 811 604,73 SOL de stake délégué, pour une valeur d’environ 168,5 millions de dollars. Le stake délégué à ce validateur a fortement augmenté, passant de 307,9k SOL le 13 novembre (époque 697) à 802,5k SOL le 9 décembre (époque 709). Depuis, cette croissance s’est stabilisée. Fait notable, 19,89 % de ce stake provient du pool de staking liquide mSOL de Marinade et de délégations natives de Marinade. Représentant 0,2 % du stake total (actuellement 392,5 millions de SOL), le validateur occupe la 93e place par stake parmi l’ensemble des validateurs et se situe hors du sous-ensemble constituant la supermajorité.

L’analyse interne de Jito révèle un nombre croissant d’attaques sandwich réalisées en dehors du mécanisme d’enchères de Jito, ce qui indique la présence d’autres block engines ou de clients de validation modifiés impliqués dans ce type d’activité.

Formes de MEV

Examinons les différents types de MEV sur Solana, en illustrant chacun par des exemples concrets de transactions réelles. Voici les types de transactions MEV les plus couramment observés aujourd’hui sur Solana.

Liquidations

Lorsque les emprunteurs ne maintiennent pas le ratio de collatéralisation exigé pour leurs prêts sur les protocoles de prêt, leurs positions deviennent éligibles à la liquidation. Les chercheurs surveillent la blockchain pour détecter ces positions sous-collatéralisées et exécutent les liquidations en remboursant une partie ou la totalité de la dette, en échange d’une partie du collatéral à titre de récompense. Les liquidations sont considérées comme une forme bénéfique de MEV. Elles sont essentielles au maintien de la solvabilité des protocoles et contribuent à la stabilité de l’écosystème DeFi on-chain dans son ensemble.

Exemple de transaction de liquidation

Cette liquidation a eu lieu le 10 décembre via Kamino, le plus grand protocole de prêt de Solana en termes de liquidité et d’utilisateurs. La transaction comportait trois étapes :

• Le chercheur a lancé la liquidation en transférant 10,642 USDC à la réserve Kamino afin de couvrir la dette d’un utilisateur.
• En échange, la réserve Kamino a transféré au chercheur le collatéral de l’utilisateur, soit 0,05479 SOL.
• Le chercheur a payé des frais de protocole de 0,0013 SOL.

Le chercheur a également payé des frais de priorité de 0,001317 SOL pour la transaction, ce qui a généré un bénéfice net de 0,0492 USD.

Arbitrages

L’arbitrage améliore l’efficacité du marché en harmonisant les prix entre différentes plateformes et en tirant parti des écarts de prix d’un même actif. Ces opportunités peuvent apparaître au sein d’une même blockchain, entre plusieurs blockchains, ou entre des plateformes d’échange centralisées et décentralisées (arbitrage CEX/DEX). Parmi ces approches, l’arbitrage au sein d’une même blockchain garantit l’atomicité, car les deux volets de l’opération peuvent être exécutés ensemble dans une seule transaction Solana. À l’inverse, les arbitrages inter-blockchains et multiplateformes introduisent des hypothèses de confiance supplémentaires.

L’arbitrage atomique est la forme dominante de MEV sur Solana. L’exemple le plus simple apparaît lorsque deux DEX affichent des prix différents pour une même paire de trading. Il consiste généralement à exploiter des cotations obsolètes sur un teneur de marché automatisé (AMM) à produit constant (xy=k), puis à compenser la transaction sur un carnet d’ordres à cours limité on-chain, où les teneurs de marché ont déjà ajusté leurs cotations pour tenir compte des mouvements de prix off-chain.

Exemple de transaction d’arbitrage

Dans ce scénario, le prix de la paire SOL/USDC a évolué off-chain, ce qui a conduit un teneur de marché de Phoenix à mettre à jour ses cotations. Parallèlement, l’AMM d’Orca continue de proposer une cotation basée sur un prix obsolète, créant ainsi une opportunité d’arbitrage pour un chercheur. Celui-ci achète 2,11513 SOL avec 45 USDC sur Orca, puis revend 2,115 SOL contre 45,0045 USDC sur Phoenix, réalisant un bénéfice de 0,00013 SOL (environ 0,026 $). Les transactions d’arbitrage sont exécutées de façon atomique, ce qui évite aux chercheurs de devoir détenir des stocks. Le principal risque réside dans les frais payés pour les tentatives de transaction annulées.

Front-running

Le front-running désigne la pratique par laquelle un chercheur de MEV repère l’ordre d’achat ou de vente d’un autre trader dans le mempool et place un ordre identique avant le sien afin de profiter de l’impact de la transaction de la victime sur le prix.

Il se produit lorsqu’un observateur remarque une transaction non confirmée susceptible d’influencer le prix d’un token et exploite cette information avant le traitement de la transaction d’origine. Cette stratégie de front-running est simple et n’implique pas la complexité d’autres méthodes telles que les attaques sandwich.

Un chercheur prend connaissance d’une transaction d’achat en attente qui aura un effet positif sur le prix du token ciblé. Il regroupe sa transaction d’achat avec la transaction cible. Son ordre est exécuté à un prix inférieur avant celui de la cible, et il réalise un bénéfice une fois la transaction cible finalisée. La cible subit alors une perte, car elle achète à un prix plus élevé en raison de l’impact de la transaction d’achat du chercheur de MEV.

Back-running

Le back-running est le pendant du front-running et une stratégie de MEV spécifique qui exploite les déséquilibres temporaires de prix créés par une autre transaction, souvent en raison d’un routage inefficace. Une fois la transaction d’un utilisateur exécutée, les chercheurs pratiquant le back-running rééquilibrent les prix entre les pools en négociant le même actif et réalisent ainsi un bénéfice. En théorie, l’utilisateur aurait pu capter ce bénéfice grâce à une exécution plus efficace de sa transaction.

Exemple de transaction de back-running

Ce célèbre back-running a eu lieu le 10 janvier 2024, lorsqu’un utilisateur a acheté pour 8,9 millions de dollars de DogWifHat (WIF) en une seule transaction. À l’époque, le token WIF se négociait à 0,2 dollar et ne disposait que de quelques millions de dollars de liquidité sur l’ensemble des plateformes on-chain. L’agrégateur Jupiter a exécuté cette transaction en utilisant la liquidité limitée disponible dans trois pools, provoquant une mèche de prix qui a atteint 3 $.

Le chercheur a exécuté le back-running à l’aide d’un bundle Jito, en offrant un pourboire Jito substantiel de 890,42 SOL (91 621 $). Il a d’abord échangé 703,31 SOL (72 368 $) contre 490 143,90 tokens WIF via un pool de liquidité concentrée Raydium. Il a ensuite échangé ces tokens WIF contre 19 035,97 SOL (1 958 733 $) via un pool de liquidité Raydium V4. Cette séquence a généré un bénéfice net de 17 442,24 SOL (1 794 746 $) en une seule transaction. Toutes les valeurs en dollars correspondent aux prix au moment de la transaction.

Attaques sandwich

Les attaques sandwich sont la forme la plus connue de MEV toxique. Elles exploitent les traders qui passent des ordres sur des AMM ou des courbes de bonding avec une tolérance de slippage élevée. Les traders définissent un slippage élevé non pas pour accepter de moins bons prix, mais pour garantir l’exécution rapide de leurs ordres. Les traders de memecoins, à la recherche de pépites capables de multiplier leur valeur par 100, sont particulièrement vulnérables aux attaques sandwich, car ils ont tendance à définir des tolérances de slippage élevées lorsqu’ils négocient des actifs illiquides et très volatils. Une attaque sandwich impose une externalité strictement négative au trader final : son ordre est exécuté au pire prix possible.

Une attaque sandwich classique implique trois transactions regroupées et exécutées de manière atomique. L’attaquant commence par exécuter une transaction de front-running non rentable, en achetant l’actif pour faire monter son prix jusqu’au pire niveau d’exécution autorisé par les paramètres de slippage de la victime. La transaction de la victime est ensuite exécutée à ce niveau défavorable, faisant encore augmenter le prix. Enfin, l’attaquant exécute une transaction de back-running rentable en revendant l’actif au prix gonflé, ce qui compense sa perte initiale et lui permet de réaliser un bénéfice net.

Exemple de transaction d’attaque sandwich

Cette attaque a eu lieu le 16 décembre 2024 via un programme d’attaque sandwich bien connu (vpeNALD… Noax38b). Un chercheur a soumis ces transactions sous la forme d’un bundle Jito atomique, en payant un pourboire de 0,000148 SOL (0,03 $).

• La transaction de front-running : le chercheur a payé 14,63 SOL pour acheter 32,9 millions de tokens Komeko, un memecoin récemment lancé sur la plateforme Pump Fun.
• La transaction de la victime : échange de 0,33 SOL pour acheter 624 000 tokens Komeko.
• La transaction de back-running : le chercheur a vendu 32,9 millions de tokens Komeko contre 14,65 SOL.

Caractéristiques indiquant qu’il s’agissait d’une attaque sandwich :

• Le signataire de la transaction intermédiaire est différent de ceux des première et dernière transactions.
• Le token acheté lors des deux premières transactions est le même que celui vendu lors de la troisième.
• Le token négocié était un token Pump Fun récemment créé, illiquide et très volatil.

Le chercheur a réalisé un bénéfice net de 0,01678 SOL, soit environ 3,35 $ au moment de la transaction.

Données sur la MEV de Solana 

Cette section évalue l’état actuel de la MEV sur Solana à partir des données publiques disponibles. Nous commençons par examiner les indicateurs de performance de Jito, puis le nombre de transactions annulées et la répartition de la rentabilité des arbitrages. La section se termine par une étude de cas détaillant le comportement et la rentabilité d’un bot de sandwich majeur.

Jito

Les bundles Jito sont la principale méthode utilisée par les searchers pour garantir un ordre de transactions rentable. La plupart des pourboires Jito proviennent de la demande pour le début du bloc, de la part d’utilisateurs qui souhaitent être les premiers à acheter un token ou à saisir une opportunité. Cependant, les données de Jito ne couvrent pas l’intégralité de l’activité MEV ; elles ne tiennent notamment pas compte des profits des searchers ni de l’activité transitant par des mempools alternatifs. En outre, de nombreuses applications utilisent Jito à des fins sans rapport avec la MEV, en contournant les frais de priorité pour garantir l’inclusion rapide des transactions.

Les données sur les transferts vers huit comptes de pourboires Jito désignés révèlent qu’au cours de l’année écoulée, plus de 3 milliards de bundles ont été traités, générant au total 3,75 millions de SOL en pourboires. Cette activité a suivi une nette tendance à la hausse, passant d’un minimum de 781 SOL de pourboires le 11 janvier à des sommets respectifs de 60 801 SOL et 60 636 SOL les 19 et 20 novembre. Un ralentissement notable s’est produit au troisième trimestre, les pourboires tombant à 1 661 SOL le 7 septembre. Les montants des pourboires avant décembre 2023 étaient négligeables par rapport à la forte croissance observée tout au long de 2024.

‍Le volume de bundles traités via Jito a augmenté régulièrement tout au long de 2024, jusqu’à atteindre un pic de 24,4 millions de bundles le 21 décembre. Cette croissance a connu deux fortes accélérations. La première s’est produite entre mai et début juillet, avec un quadruplement du nombre quotidien de bundles, passé d’environ 3 millions à 12 millions, probablement en réponse aux problèmes de congestion du réseau. La seconde a eu lieu entre novembre et décembre, lorsque le volume quotidien de bundles a doublé, passant d’environ 12 millions à un pic de 24 millions.

‍Le nombre de comptes utilisant Jito a suivi une trajectoire ascendante similaire, passant d’environ 20 000 comptes versant quotidiennement des pourboires en début d’année à un pic de près de 938 000 le 10 décembre. Parmi les périodes de forte croissance figurent une hausse de 21 000 début mars à 135 000 mi-avril (soit une multiplication par 6), puis une autre progression rapide de 208 000 en octobre à 703 000 à la fin du mois (soit une multiplication par 3,4). 

‍L’adoption du client Jito-Solana par les validateurs a progressé régulièrement tout au long de 2024, renforçant l’efficacité des bundles Jito pour l’inclusion rapide des transactions. Au début de l’année, les validateurs utilisant le client Jito-Solana représentaient 189,5 millions de SOL stakés, soit 48 % du stake total du réseau. Au début de 2025, ce chiffre avait atteint 373,8 millions de SOL stakés, soit 92 % du stake total.

Transactions annulées

Une part importante des transactions sur Solana est attribuable au spam associé à l’extraction de MEV. En examinant le ratio entre transactions annulées et transactions réussies, nous pouvons identifier des tendances révélant que des bots MEV se disputent les opportunités d’arbitrage.

Le spam représente un défi majeur, car il entraîne l’annulation de nombreuses transactions. Dans la logique de la MEV, où le gagnant rafle tout, une seule transaction peut exploiter une opportunité donnée. Cependant, même après la saisie de cette opportunité, les leaders traitent souvent d’autres transactions qui tentent de l’exploiter à leur tour. Ces transactions annulées consomment malgré tout de précieuses ressources de calcul et de la bande passante réseau. La course à la latence entre les searchers aggrave encore le problème en inondant le réseau de transactions en double et, dans les cas extrêmes, en provoquant une congestion et une dégradation de l’expérience utilisateur. Grâce aux faibles coûts de transaction de Solana, le spam d’arbitrage annulé conserve une espérance de valeur positive. Au fil du temps, les traders peuvent devenir rentables en exécutant ces opérations à grande échelle malgré les échecs individuels.

Les transactions annulées ont atteint un pic en avril 2024, représentant 75,7 % de toutes les transactions sans vote. Ce pourcentage a fortement diminué après le déploiement de mises à jour majeures, notamment l’ordonnanceur central d’Agave 1.18. Le nouvel ordonnanceur a amélioré l’ordre déterministe des transactions au sein de l’étape bancaire, réduisant ainsi l’efficacité du spam.

Rentabilité des arbitrages

L’algorithme de détection d’arbitrage de Jito, qui analyse toutes les transactions Solana, y compris celles qui ne font pas partie des bundles Jito, a identifié 90 445 905 transactions d’arbitrage réussies au cours de l’année écoulée. Le profit moyen par arbitrage était de 1,58 $, tandis que l’arbitrage individuel le plus rentable a généré 3,7 millions de dollars. Ces arbitrages ont généré 142,8 millions de dollars de profits, dont 126,7 millions (88,7 %) étaient libellés en SOL.

Étude de cas : programme de sandwich Vpe

DeezNode exploite un bot de sandwich on-chain à l’adresse vpeNAL..oax38b dans le cadre de ses opérations de mempool alternatif. Ce programme très actif s’est récemment fait connaître pour ses attaques sandwich à grande échelle contre les utilisateurs.

L’analyse interne de Jito indique que près de la moitié de toutes les attaques sandwich sur Solana peuvent être attribuées à ce seul programme.

Sur une période de 30 jours (du 7 décembre au 5 janvier), le programme a exécuté 1,55 million de transactions sandwich, soit environ 51 600 transactions par jour, avec un taux de réussite de 88,9 %. Le programme a généré un profit de 65 880 SOL (13,43 millions de dollars), soit environ 2 200 SOL par jour. Les pourboires Jito payés par le programme ont totalisé 22 760 SOL (4,63 millions de dollars), soit environ 758 SOL par jour. La rentabilité moyenne d’une transaction sandwich était de 0,0425 SOL (8,67 $).

La majorité des transactions victimes impliquaient des swaps effectués via Raydium. Parmi les 20 tokens les plus ciblés par des attaques sandwich, 16 avaient été créés sur Pump Fun, reconnaissables à leurs adresses personnalisées de création de token se terminant par « pump ».

Le bot de sandwich Vpe est l’un des nombreux programmes on-chain qui exécutent des attaques sandwich. Consultez sandwiched.me pour suivre en temps réel les attaques sandwich détectées sur Solana.

En annualisant les données de profit de décembre, ce programme devrait générer un profit annuel de 801 540 SOL. Dans le pire scénario pour la décentralisation du réseau, où 100 % de ces profits seraient réinvestis dans les validateurs du mempool alternatif, leur part du stake du réseau augmenterait de 0,2 %, en supposant que le stake global du réseau reste inchangé.

Ce scénario pessimiste est peu probable pour plusieurs raisons. Premièrement, l’activité du réseau se situe actuellement à des niveaux proches des records. Deuxièmement, il est raisonnable de supposer que les searchers et les opérateurs du pool retireraient une partie de leurs profits au lieu de réinvestir la totalité de leurs gains.

Mécanismes d’atténuation de la MEV

Des ressources considérables ont été consacrées à l’étude et à l’exploration de différents mécanismes visant à atténuer ou à réallouer la MEV. Des solutions généralistes hors protocole sont de plus en plus intégrées aux applications et à l’infrastructure afin de réduire la surface d’exposition à la MEV on-chain. Ces mécanismes comprennent :

Listes blanches de validateurs

Une idée proposée consiste à ce que les stakers, les fournisseurs RPC et les autres validateurs ostracisent socialement les validateurs pris en flagrant délit d’attaque sandwich en ignorant leurs slots de leadership. Cependant, les listes blanches sont largement considérées comme une mesure de dernier recours. Comme les leaders se voient attribuer quatre slots consécutifs, cette approche pourrait retarder le traitement des transactions de plusieurs secondes, au détriment de l’expérience utilisateur. Plus grave encore, les listes blanches risquent de créer un environnement semi-permissionné et censuré, en contradiction directe avec l’éthique décentralisée du secteur de la blockchain. De plus, ces systèmes comportent le risque inhérent d’exclure par erreur des validateurs honnêtes, ce qui pourrait nuire à la confiance dans le réseau et à la participation.

À titre complémentaire, les développeurs indépendants et les applications peuvent librement créer leurs propres listes d’autorisation ou de refus de validateurs, une fonctionnalité prise en charge par la méthode sendTransaction du SDK Node.js de Helius.

Slippage dynamique + protection contre la MEV

La gestion du slippage est traditionnellement un processus difficile et fastidieux pour les utilisateurs, qui nécessite des ajustements manuels adaptés aux tokens qu’ils échangent. Cette approche est particulièrement contraignante pour les tokens volatils ou peu liquides, car les paramètres de slippage adaptés aux actifs stables, comme les tokens de liquid staking ou les stablecoins, diffèrent considérablement de ceux requis pour les memecoins.

En août 2024, Jupiter Aggregator, la plateforme de trading destinée au grand public la plus populaire sur Solana, a introduit le slippage dynamique pour résoudre cette complexité. Ce mécanisme algorithmique optimise les paramètres de slippage en temps réel en s’appuyant sur un ensemble d’heuristiques pour calculer le seuil de slippage idéal pour chaque opération. Ces heuristiques prennent en compte des facteurs tels que :

• Les conditions actuelles du marché
• Les types de tokens échangés (par exemple, paires stables ou memecoins volatils)
• Les pools ou carnets d’ordres par lesquels l’opération est acheminée
• La tolérance maximale au slippage de l’utilisateur

Les heuristiques optimisent les chances de réussite de l’opération avec un slippage minimal, réduisant ainsi les possibilités d’extraction de MEV.

Le mode MEV Protect est une fonctionnalité de plus en plus courante sur les plateformes d’échange décentralisées et les bots de trading Telegram. Lorsqu’il est activé, les transactions des utilisateurs sont exclusivement acheminées vers les moteurs de blocs Jito, ce qui réduit considérablement le risque d’attaques sandwich. Cette protection entraîne toutefois des frais de transaction légèrement plus élevés. Des observations empiriques suggèrent que de nombreux utilisateurs de bots Telegram n’activent pas la protection contre la MEV, même lorsqu’elle leur est proposée. Leur priorité est l’inclusion rapide des transactions : ils privilégient la vitesse au détriment de la réduction du risque d’attaques sandwich.

Systèmes RFQ

Les systèmes RFQ gagnent du terrain sur Solana. Ils permettent de faire exécuter les ordres par des teneurs de marché professionnels plutôt que par des AMM ou des carnets d’ordres on-chain. Ces systèmes utilisent une tarification basée sur les signatures, permettant d’effectuer les calculs off-chain : la découverte des prix a lieu off-chain et seule la transaction finale est enregistrée on-chain. En voici quelques exemples :

‍Kamino Swap

une plateforme d’échange basée sur les intentions, conçue pour éliminer le slippage et la MEV. Kamino utilise le Pyth Express Relay pour diffuser les demandes de swap auprès d’un réseau de searchers, qui participent à une enchère pour exécuter la transaction. Le searcher gagnant offre le meilleur prix d’exécution et verse un pourboire à l’utilisateur. Lorsque des opportunités d’arbitrage se présentent, les searchers peuvent exécuter des opérations à des prix encore plus avantageux que ceux demandés, générant ainsi un « surplus » de transaction. Les utilisateurs bénéficient de la conservation de tout surplus issu de leurs transactions, ce qui améliore leur valeur d’exécution globale.

‍JupiterZ (Jupiter RFQ)

Depuis décembre, JupiterZ est activé par défaut pour tous les swaps sur Jupiter. Cette fonctionnalité permet aux swaps de sélectionner automatiquement le meilleur prix entre le moteur de routage on-chain standard de Jupiter et son système RFQ. Avec RFQ, les utilisateurs ne subissent ni slippage ni MEV, car les opérations sont exécutées directement avec des teneurs de marché off-chain. En outre, les teneurs de marché prennent en charge les frais de priorité de la transaction, et les transactions utilisent efficacement les CU, sans nécessiter de logique de routage complexe.

‍Les systèmes RFQ excellent avec les tokens largement échangés et cotés sur les CEX. Ils sont toutefois moins efficaces pour les actifs on-chain plus récents, peu liquides et très volatils. Malheureusement, ce sont précisément les opérations les plus exposées à l’exploitation de la MEV. Autre inconvénient : la liquidité se déplace off-chain, ce qui réduit la composabilité.

AMM résistants aux attaques sandwich

Les AMM résistants aux attaques sandwich (sr-AMM) sont des modèles expérimentaux qui s’appuient sur les AMM traditionnels à produit constant (xy=k). Avec les sr-AMM, aucun swap n’est exécuté à un prix plus avantageux que celui du pool au début de la fenêtre de slot. Ce mécanisme neutralise efficacement la rentabilité des attaques sandwich.

Les sr-AMM utilisent des fenêtres de slot pour gérer les opérations. Les swaps effectués dans une fenêtre de slot affectent le pool de manière asymétrique pour les ordres d’achat et de vente :

• Lorsqu’un ordre d’achat est exécuté, le prix vendeur du pool augmente le long de la courbe xy=k, tandis que le prix acheteur reste inchangé, ce qui ajoute de la liquidité du côté acheteur.  
• À l’inverse, les ordres de vente épuisent cette liquidité du côté acheteur, réduisant le prix vendeur selon la courbe xy=k.

Au début de chaque nouvelle fenêtre de slot, le sr-AMM revient à son état xy=k équivalent et recalibre les prix acheteur et vendeur. En dissociant ces réinitialisations des transactions individuelles et en maintenant une tarification cohérente dans chaque fenêtre de slot, les sr-AMM perturbent l’exécution atomique nécessaire à la rentabilité des attaques sandwich et les rendent inefficaces.

Les attaques sandwich restent possibles aux frontières entre les slots. Si un leader contrôle des fenêtres de slot consécutives, il peut exécuter un front-run et la transaction cible à la fin du premier slot, puis un back-run au début du slot suivant.

En novembre, Ellipsis Labs a publié Plasma, une implémentation de référence auditée d’un modèle d’AMM résistant aux attaques sandwich.

Liquidité conditionnelle et segmentation du flux d’ordres

Les plateformes d’échange décentralisées (DEX) ne disposent actuellement d’aucun mécanisme permettant d’appliquer une tarification variable adaptée aux différents types d’acteurs du marché. Cette limitation vient du fait que les DEX ne peuvent pas déterminer avec précision le coût imposé au protocole DEX par le flux d’ordres. Les DEX resserrent leurs spreads pour attirer les flux d’ordres, augmentant involontairement leur exposition à la sélection adverse exercée par des preneurs sophistiqués.

La liquidité conditionnelle introduit un nouveau mécanisme qui permet aux DEX d’ajuster dynamiquement les spreads en fonction de la toxicité attendue du flux d’ordres entrant. Les DEX peuvent ainsi exprimer on-chain un éventail plus large de préférences juste-à-temps. Au lieu de proposer un spread unique à tous les participants, la liquidité conditionnelle permet aux DEX de présenter une gamme de spreads calibrés selon la probabilité perçue de sélection adverse par des preneurs spécifiques.

Ce processus repose sur une nouvelle catégorie d’acteurs du marché appelés Segmenters. Les Segmenters se spécialisent dans l’évaluation de la toxicité du flux d’ordres et ajustent les spreads en conséquence. Ils perçoivent une partie du spread ajusté en guise de rémunération et reversent le reste au wallet ou au trader. En prenant en charge la définition des spreads, les Segmenters permettent aux DEX de mieux rivaliser pour attirer les flux d’ordres non toxiques. Les Segmenters se font concurrence pour minimiser les risques de sélection adverse pour les fournisseurs de liquidité. Les cotations les plus serrées sont réservées aux flux considérés comme les moins susceptibles de nuire aux fournisseurs de liquidité. Dans sa forme la plus simple, un wallet ou une application peut agir comme Segmenter pour son propre flux d’ordres. Il peut également déléguer cette responsabilité de segmentation des flux à une place de marché.

Les utilisateurs en bénéficient grâce aux « swaps déclaratifs », qui leur permettent de déclarer leur intention d’effectuer un swap et de faire appel à un Segmenter pour l’exécution. Ces swaps interagissent à la fois avec les sources de liquidité Solana existantes et avec les DEX prenant en charge la liquidité conditionnelle. Construits à partir de bundles Jito, les swaps déclaratifs offrent aux traders une cotation garantie au moment de la signature, tout en recalculant l’itinéraire optimal juste avant que la transaction ne soit enregistrée sur le réseau, ce qui garantit le respect de la cotation initiale.

Cette approche réduit considérablement la latence entre le calcul de l’itinéraire et la finalisation de la transaction, ce qui atténue le slippage. De plus, les swaps déclaratifs réduisent le risque d’attaques sandwich lors d’un routage via des DEX à liquidité conditionnelle. En proposant des spreads plus serrés aux flux non toxiques, ces DEX améliorent les conditions de trading pour les utilisateurs de Solana. Les swaps déclaratifs offrent ainsi aux traders un slippage réduit, une latence plus faible et une meilleure protection contre les attaques sandwich, pour une expérience de trading plus efficace et plus sûre.

Paladin

Paladin-Solana est une version modifiée du client de validation Jito-Solana qui introduit un correctif minimal (~2 000 lignes de code) afin d’inclure les transactions Paladin Priority Port (P3) pendant l’étape des bundles. Paladin Priority Port (P3) facilite les transactions assorties de frais de priorité élevés. Les validateurs ouvrent cette voie express lorsqu’ils sont leaders, ce qui leur permet de traiter rapidement les transactions à forte valeur. Chaque transaction P3 atteint un seuil minimal de frais (10 lamports par CU) et est directement transmise à l’étape des bundles pour être traitée dans son ordre d’arrivée.

Paladin donne la priorité aux transactions assorties de frais de priorité élevés et identifie activement les bundles sandwich pour les rejeter en fonction de leurs schémas de transaction. Bien que cela puisse sembler initialement préjudiciable aux récompenses des validateurs, les validateurs Paladin sont rémunérés par des mécanismes fondés sur la confiance. Les validateurs qui évitent les attaques sandwich peuvent attirer des transactions directes, créant ainsi un écosystème de confiance et de meilleurs revenus.

Les validateurs sont incités par la perspective de gagner des récompenses supplémentaires et par la confiance des utilisateurs qui s’appuient sur la voie express P3. Cependant, s’ils incluent des bundles sandwich dans leurs blocs, ils risquent de perdre les revenus issus des transactions P3. Cette confiance est garantie par des tokens PAL.

Le token PAL vise à aligner les intérêts des validateurs, des utilisateurs et de l’ensemble de la communauté Solana. Son offre est fixée à un milliard de tokens, dont 65 % seront distribués aux validateurs et aux stakers. Le reste sera réparti entre les développeurs Solana, l’équipe Paladin et un fonds de développement. Les validateurs peuvent verrouiller des PAL pour activer les transactions P3 sur leurs nœuds, créant ainsi un mécanisme décentralisé, sans autorisation et contrôlé par token pour l’extraction de MEV et la priorisation des transactions.

Le projet en est encore à ses débuts et n’a pas encore atteint une masse critique d’adoption. Actuellement, 80 validateurs utilisent Paladin, ce qui représente 6 % du stake du réseau. Paladin affirme augmenter les récompenses de bloc de 12,5 %.

Plusieurs leaders simultanés

Les producteurs de blocs détiennent un monopole sur l’inclusion des transactions dans les slots qui leur sont attribués. Même si le leader actuel est connu pour soumettre malicieusement les transactions à des attaques sandwich, les utilisateurs n’en ont pas connaissance et envoient leurs transactions en s’attendant à ce qu’elles soient traitées sans délai. L’absence de choix quant au nœud qui traite et ordonne les transactions expose les utilisateurs à la manipulation.

Un système à plusieurs leaders simultanés (MCL) introduit une concurrence entre les producteurs de blocs au sein d’un même slot. Les utilisateurs peuvent choisir entre plusieurs leaders sans entraîner de délai. Si le leader A est malveillant et connu pour pratiquer des attaques sandwich, les utilisateurs ou les applications peuvent choisir d’envoyer leur transaction au leader B, qui se comporte honnêtement.

À long terme, maximiser la concurrence entre les leaders implique de réduire la durée des slots, de limiter le nombre de slots consécutifs attribués à un même leader et d’augmenter le nombre de leaders simultanés par slot. En programmant davantage de leaders par seconde, les utilisateurs bénéficient d’une plus grande flexibilité et peuvent choisir l’offre la plus avantageuse parmi les leaders disponibles pour l’inclusion de leurs transactions.  

Bien que les MCL constituent une solution convaincante à long terme pour atténuer la MEV, leur mise en œuvre est complexe et nécessitera probablement plusieurs années de développement.

L’exécution asynchrone (AE) constitue une autre approche potentielle pour réduire la MEV. Avec l’AE, les blocs sont construits sans exécuter les transactions ni évaluer leurs résultats. Cette rapidité pose des défis importants aux algorithmes qui cherchent à calculer des opportunités rentables et à exécuter à temps des stratégies sandwich efficaces.

Conclusion

Le paysage du MEV sur Solana évolue rapidement et reste encore loin d’atteindre un équilibre concurrentiel stable. Les searchers continuent de développer des stratégies plus sophistiquées pour extraire de la valeur, tandis que l’écosystème adopte une approche multidimensionnelle combinant infrastructures et mécanismes conçus pour atténuer les effets néfastes du MEV. Des investisseurs de l’écosystème tournés vers l’avenir, comme Multicoin Capital, allouent des capitaux en partant du principe que la captation de valeur issue du MEV sur Solana par les équipes de l’écosystème augmentera considérablement et que sa répartition sera très différente dans les années à venir.

Le MEV constitue un défi inévitable pour toute blockchain décentralisée qui connaît une activité financière importante. Affronter et maîtriser ce « démon du MEV » est essentiel à la réussite à long terme du réseau. Sortie renforcée des difficultés de 2023, Solana prospère désormais en tant que blockchain à forte activité et à l’adoption croissante. Cependant, de nouveaux défis se profilent. Pour atteindre le prochain palier d’adoption, l’écosystème doit les relever de front. Il s’agit d’un moment décisif dans le parcours de Solana et d’une occasion majeure de définir son avenir.

Ressources complémentaires

• Introduction au MEV - Blog Helius
• L’arbitrage comme problème d’optimisation convexe - Umberto Natale, Chorus One
• Ethereum et Solana : MEV et au-delà - Uncommon Core