Lỗ hổng SwapNet Rút Cạn 17 Triệu Đô, Phơi Bày Rủi Ro Phê Duyệt trong DeFi

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-01-26Cập nhật gần nhất vào 2026-01-26

Tóm tắt

Vụ tấn công vào hợp đồng thông minh của sàn tổng hợp DEX SwapNet đã dẫn đến thiệt hại 16,8 triệu USD, khi hacker sử dụng tính năng tích hợp để rút tiền. Lỗ hổng bắt nguồn từ việc người dùng vô hiệu hóa tính năng "Phê duyệt Một lần" của 0x, vốn giới hạn quyền truy cập token, dẫn đến việc cấp quyền trực tiếp cho các hợp đồng như router của SwapNet. Sau sự cố, SwapNet tạm dừng hợp đồng và khuyến cáo người dùng thu hồi quyền phê duyệt ngay lập tức. Sự kiện này làm nổi bật rủi ro trong cấu hình phê duyệt token trên DeFi: phê duyệt một lần an toàn nhưng bất tiện, trong khi phê duyệt không giới hạn tiềm ẩn nguy cơ nếu hợp đồng bị xâm phạm. Cùng ngày, một vụ tấn công khác trên Ethereum đánh cắp 37 WBTC (3,1 triệu USD) từ mã nguồn không xác minh, cho thấy mối đe dọa ngày càng phức tạp với các giao thức DeFi. Người dùng cần quản lý quyền phê duyệt chủ động, trong khi nhà phát triển phải tăng cường bảo mật hệ thống.

Một vụ tấn công hợp đồng thông minh quy mô lớn đã được phát hiện trên trình tổng hợp DEX on-chain SwapNet, dẫn đến việc các tài sản crypto trị giá gần 16,8 triệu đô la bị rút sạch.

Công ty an ninh PeckShield là đơn vị đầu tiên báo cáo về vụ tấn công, ghi nhận hành động đáng ngờ trên các tích hợp SwapNet của nền tảng, vốn có thể được tìm thấy thông qua Matcha Meta, một nền tảng tổng hợp meta-Dex do đội ngũ 0x thiết kế. Trên mạng Base, kẻ tấn công đã hoán đổi 10,5 triệu đô la token USDC để lấy khoảng 3,655 Ether. Sau đó, kẻ tấn công đã chuyển cầu nối (bridge) số tiền này sang mạng Ethereum, một hành động có thể phức tạp để theo dõi và truy tìm.

Tuy nhiên, Matcha Meta giải thích rằng lỗi thậm chí không bắt nguồn từ hệ thống chính (primary stack) của họ. Vấn đề đối với người dùng bắt đầu khi họ tắt tính năng của chính 0x, có tên là "Phê Duyệt Một Lần" (One-Time Approval), vốn được thiết kế để hạn chế quyền của token. Bằng cách tắt tính năng này, người dùng đã vô ý cho phép các khoản phê duyệt trực tiếp, thay vì hạn chế chúng, ngay cả đối với các hợp đồng tổng hợp cơ bản như router của SwapNet, thứ mà kẻ tấn công này đã sử dụng.

Matcha Meta đã công khai nhận ra điều này và tuyên bố rằng họ đã hợp tác với đội ngũ SwapNet. SwapNet đã tạm dừng các hợp đồng thông minh để ngăn chặn thiệt hại và xác định con đường khai thác cho cuộc điều tra của họ.

Cài đặt phê duyệt bị soi xét kỹ lưỡng

Nền tảng này đã kêu gọi người dùng lập tức thu hồi các khoản phê duyệt đã cấp bên ngoài khuôn khổ Phê Duyệt Một Lần. Nó nêu bật hợp đồng router của SwapNet như một mục tiêu ưu tiên để thu hồi. Nếu không can thiệp, các ví sẽ vẫn tiếp tục bị lộ ngay cả sau khi cuộc khai thác dừng lại.

Tình huống này làm nổi bật một sự đánh đổi quan trọng vốn có trong các ứng dụng DeFi. Với Phê Duyệt Một Lần, mỗi giao dịch phải được ủy quyền riêng biệt. Điều này, tất nhiên, giúp giảm quyền nhưng cũng gây ra sự phiền phức. Ngược lại, việc Phê duyệt Không giới hạn (Unlimited approvals) tạo điều kiện giao dịch trơn tru nhưng trao cho hợp đồng quyền truy cập liên tục vào tiền. Khi kẻ tấn công xâm phạm một hợp đồng, những quyền liên tục đó trở thành một rủi ro trực tiếp.

SwapNet vẫn chưa công bố một báo cáo kỹ thuật chi tiết sau sự cố (post-mortem). Đội ngũ này cũng chưa xác nhận liệu họ có bồi thường cho người dùng bị ảnh hưởng hay không. Sự thiếu rõ ràng đó làm tăng áp lực lên các nền tảng tổng hợp trong việc cải thiện tính minh bạch và thắt chặt các tiêu chuẩn tích hợp.

Mô hình rủi ro hợp đồng thông minh trên diện rộng

Vụ khai thác SwapNet không xảy ra một cách biệt lập. Trên thực tế, cùng ngày, một lỗ hổng Ethereum khác đã được Pashov, một kiểm toán viên an ninh, phát hiện, trong đó khoảng 37 WBTC, trị giá hơn 3,1 triệu đô la, đã bị đánh cắp. Lỗ hổng nhắm vào một mã nguồn đóng và chưa được xác minh, được triển khai chỉ vài tuần trước đó. Trên thực tế, mã này chỉ để lộ bytecode và rất khó để đánh giá nó một cách dễ dàng.

Tất cả các cuộc tấn công này tạo nên một cảm quan về bối cảnh mối đe dọa có tính tô pô trên các giao thức DeFi, cụ thể xoay quanh mã chưa được xác minh, sự phê duyệt token liên tục và các lớp định tuyến phức tạp kết nối các giao thức khác nhau. Rõ ràng, bất chấp các cuộc kiểm toán được cải thiện và các công cụ tốt hơn, các tác nhân đe dọa tiếp tục lợi dụng sự tối ưu hóa thiết kế và các điểm mù trong tích hợp.

Khi DeFi ngày càng kết nối với nhau, các nhà phát triển phải củng cố hệ thống phê duyệt và giảm bớt các giả định tin cậy ẩn. Trong khi đó, người dùng phải chủ động quản lý quyền và hiểu được ý nghĩa bảo mật của các tính năng tiện lợi. Vụ khai thác SwapNet cho thấy những lựa chọn cấu hình nhỏ có thể dẫn đến hậu quả trị giá hàng triệu đô la.

Tin Tức Crypto Nổi Bật:

Nhật Bản Nhắm Mục Tiêu Phê Duyệt Quỹ ETF Crypto Đầu Tiên Vào Năm 2028

TagsBảo mật cryptoDeFIDEXOnchainHợp đồng thông minh

Câu hỏi Liên quan

QVụ tấn công SwapNet đã gây thiệt hại tài chính bao nhiêu?

AVụ tấn công vào SwapNet đã dẫn đến việc khoảng 16,8 triệu USD tài sản tiền mã hóa bị rút ra ngoài.

QCông ty bảo mật nào đầu tiên báo cáo về cuộc tấn công này?

ACông ty bảo mật PeckShield là đơn vị đầu tiên báo cáo về cuộc tấn công.

QTính năng bảo mật nào của 0x đã bị người dùng vô hiệu hóa, dẫn đến lỗ hổng?

ANgười dùng đã vô hiệu hóa tính năng 'Phê duyệt Một lần' (One-Time Approval) của 0x, vốn được thiết kế để hạn chế quyền đối với token.

QHacker đã chuyển đổi và di chuyển số tiền chiếm đoạt được như thế nào?

AKẻ tấn công đã hoán đổi 10,5 triệu USD trong token USDC lấy khoảng 3,655 Ether trên mạng Base, sau đó chuyển cầu nối số tiền này sang mạng Ethereum.

QSự kiện này làm nổi bật sự đánh đổi quan trọng nào trong các ứng dụng DeFi?

ASự kiện này làm nổi bật sự đánh đổi giữa bảo mật và sự tiện lợi: 'Phê duyệt Một lần' an toàn hơn nhưng gây phiền phức, trong khi 'Phê duyệt Không giới hạn' thuận tiện cho giao dịch nhưng trao quyền truy cập liên tục vào quỹ, tạo ra rủi ro nếu hợp đồng bị xâm phạm.

Nội dung Liên quan

ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

Bài báo đưa tin từ sự kiện Computex 2026, nơi CEO của Arm, Rene Haas, thông báo rằng ByteDance (TikTok) và Oracle đã áp dụng chip CPU dành cho trung tâm dữ liệu do Arm tự nghiên cứu, tên là Arm AGI. Arm đã tăng gấp đôi kỳ vọng về nhu cầu đối với CPU này, dự kiến đạt doanh thu 20 tỷ USD vào các năm tài chính 2027-2028 và 150 tỷ USD hàng năm trong khoảng 5 năm. Haas cũng chia sẻ quan điểm rằng việc Mỹ ngăn cản xuất khẩu CPU AI sang Trung Quốc là gần như không thể. Trong một cuộc đối thoại thú vị, CEO NVIDIA, Jensen Huang, đã tham gia và bày tỏ sự tiếc nuối khi NVIDIA không thể mua lại Arm trước đây. Ông cũng giải thích lý do đằng sau việc NVIDIA phát triển siêu chip RTX Spark dựa trên kiến trúc Arm, nhấn mạnh nhu cầu về CPU mạnh mẽ cho các tác nhân AI (AI agent) chạy cục bộ trên PC. Huang dự đoán ngành công nghiệp máy tính có thể mở rộng gấp mười lần nhờ sự phát triển của các tác nhân AI tự chủ. Bài báo cũng đề cập đến những tiến bộ của Arm trong lĩnh vực chip PC và CPU cho trung tâm dữ liệu. Nhiều đối tác lớn như OpenAI, Meta, Google và Microsoft đang sử dụng hoặc hợp tác với Arm. Haas đã công bố lộ trình phát triển cho các thế hệ CPU Arm AGI tiếp theo, khẳng định cam kết lâu dài trong việc tự sản xuất chip. Kết luận chỉ ra rằng sự bùng nổ của các tác nhân AI đang dịch chuyển sự chú ý trong cuộc đua sức mạnh tính toán sang CPU, thúc đẩy xu hướng tích hợp theo chiều dọc trong ngành công nghiệp bán dẫn, nơi hiệu quả năng lượng trở thành yếu tố cạnh tranh chính.

marsbit1 giờ trước

ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

marsbit1 giờ trước

Hướng dẫn Q3 của Broadcom thấp hơn kỳ vọng 1,2 tỷ USD, giá cổ phiếu giảm hơn 13% sau giờ giao dịch, câu chuyện AI đang 'hạ nhiệt'?

Tóm tắt báo cáo kết quả kinh doanh Q2/2026 và dự báo Q3 của Broadcom Broadcom đã công bố kết quả kinh doanh quý 2 năm tài chính 2026 với doanh thu 221,9 tỷ USD, tăng 48%, trong đó doanh thu bán dẫn AI đạt 108 tỷ USD, tăng 143%, và đây là quý tăng trưởng thứ 13 liên tiếp cho phân khúc này. Lợi nhuận điều chỉnh EBITDA đạt mức kỷ lục 152 tỷ USD. Tuy nhiên, dự báo của công ty cho quý 3 đã khiến thị trường thất vọng. Mặc dù dự kiến tổng doanh thu đạt 294 tỷ USD (vượt kỳ vọng), doanh thu bán dẫn AI được hướng dẫn chỉ ở mức 160 tỷ USD, thấp hơn khoảng 7% so với kỳ vọng chung của các nhà phân tích (172 tỷ USD). CEO Hock Tan cũng không nâng dự báo doanh thu bán dẫn AI cho cả năm tài chính 2026, vẫn giữ ở mức hơn 1000 tỷ USD. Đặc biệt, ông Tan cho biết tỷ trọng doanh thu từ mạng AI trong doanh thu bán dẫn AI, hiện ở mức gần 40%, dự kiến sẽ trở về mức ~30% trong tương lai. Tuyên bố này có thể tạo ra áp lực định giá lại đối với các công ty con ngành quang học (như Zhongji Innolight, Eoptolink) vốn được định giá cao dựa trên kỳ vọng tăng trưởng liên tục của phân khúc mạng. Phản ứng thị trường rất tiêu cực. Cổ phiếu AVGO của Broadcom lao dốc hơn 13% trong giao dịch ngoài giờ, làm bốc hơi hơn 2700 tỷ USD vốn hóa thị trường. Hiệu ứng lan tỏa khiến cổ phiếu Marvell và một số công ty trong lĩnh vực kết nối AI khác cũng giảm theo. Sự sụt giảm này được cho là do việc chốt lời sau một đợt tăng mạnh trước đó và định giá cao (PE ~90 lần) so với mặt bằng ngành. Dù vậy, lãnh đạo Broadcom vẫn khẳng định nhu cầu chip AI "khó có thể được đáp ứng đầy đủ" và giữ vững tầm nhìn dài hạn. Đợt điều chỉnh này là điểm chuyển giao câu chuyện AI hay chỉ là đợt chốt lời thông thường sẽ cần được theo dõi thông qua các động thái chi tiêu vốn tiếp theo của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn.

marsbit1 giờ trước

Hướng dẫn Q3 của Broadcom thấp hơn kỳ vọng 1,2 tỷ USD, giá cổ phiếu giảm hơn 13% sau giờ giao dịch, câu chuyện AI đang 'hạ nhiệt'?

marsbit1 giờ trước

Nhóm của Lý Phi Phi làm rõ khái niệm 'Mô hình thế giới', Sora chỉ có thể tính là trình kết xuất

Nhóm của Giáo sư Lý Phi Phi từ World Labs và Đại học Stanford đã công bố một bài phân tích khái niệm, chỉ ra sự lạm dụng thuật ngữ "mô hình thế giới" trong AI. Bài viết phân loại các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba chức năng chiếu theo vòng lặp nhận thức POMDP: bộ kết xuất, bộ mô phỏng và bộ lập kế hoạch. Theo phân loại này, các mô hình tạo video như Sora của OpenAI thuộc nhóm "bộ kết xuất". Chúng tập trung tạo ra đầu ra pixel chân thực cho thị giác con người từ trạng thái hoặc mô tả, nhưng không thực sự tính toán các quy luật vật lý chính xác để dự đoán sự thay đổi trạng thái dựa trên hành động. Do đó, chúng không phải là mô hình thế giới đầy đủ hay bộ mô phỏng thế giới. Ngược lại, "bộ mô phỏng" (ví dụ: NVIDIA Omniverse) tập trung vào việc tạo ra trạng thái vật lý-chính xác cho các tính toán, còn "bộ lập kế hoạch" chuyển đổi quan sát thành hành động. Sự nhầm lẫn khái niệm này, thường được thúc đẩy bởi tiếp thị, có thể dẫn đến đánh giá sai lệch về khả năng công nghệ, ảnh hưởng đến lựa chọn kỹ thuật và đầu tư. Việc làm rõ này có giá trị thực tiễn, giúp các doanh nghiệp và nhà đầu tư đánh giá đúng năng lực của từng loại hệ thống. Tương lai có thể hướng tới sự hợp nhất của ba chức năng, nhưng hiện tại, việc nhận biết ranh giới của chúng là rất quan trọng.

marsbit2 giờ trước

Nhóm của Lý Phi Phi làm rõ khái niệm 'Mô hình thế giới', Sora chỉ có thể tính là trình kết xuất

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片