MEV и фронтраннинг стали одной из самых токсичных проблем современных блокчейн-сетей. Там, где транзакции попадают в публичный мемпул и исполняются в порядке, зависящем от комиссий и скрытых договорённостей, возникает целая индустрия извлечения прибыли за счёт пользователей. Сэндвич-атаки, приоритетные включения, приватные бандлы и агрессивный арбитраж превращают «нейтральное исполнение» в соревнование по доступу к порядку транзакций. Именно поэтому всё больше внимания уделяется машинному обучению, способному выявлять MEV-паттерны системно, а не вручную.
В классических подходах MEV часто обнаруживают постфактум: анализируют блоки, ищут подозрительные последовательности свопов, измеряют проскальзывание, строят графы перемещения активов. ML меняет игру тем, что может работать на масштабе и в реальном времени: выявлять повторяющиеся шаблоны атак, классифицировать типы MEV и оценивать риск ещё до включения транзакций в блок.
Базовая задача ML в этой области — распознавание последовательностей. MEV-стратегии часто выглядят как цепочки транзакций с определённой структурой: вход пользователя, затем транзакция атакующего, затем снова атакующий — классический «сэндвич». Модели учатся выделять такие структуры, учитывая не только порядок, но и параметры: объёмы, проскальзывание, изменение цены, временные интервалы, взаимодействие с конкретными пулами и контрактами.
Ключевые направления ML-детекции включают:
— классификацию типов MEV (sandwich, backrun, liquidation, JIT-liquidity);
— выявление фронтраннинга по мемпулу и блокам;
— построение графов связей адресов и инфраструктуры бандлеров;
— прогнозирование вероятности атаки на конкретную транзакцию;
— оценку ущерба пользователей и «MEV-tax» протокола.
Особый интерес представляют мемпул-модели: анализ поступающих транзакций до включения в блок. Здесь ML может обнаруживать подготовку атак: быстрое создание бандлов, коррелированные заявки, повторяющиеся адреса-исполнители, характерные параметры gas и синхронизацию по времени. Это открывает путь к превентивной защите — например, автоматическому предложению приватной отправки, маршрутизации через защищённые каналы или изменению параметров свопа.
Однако детекция — лишь половина задачи. Важно не создать новую форму цензуры. Поэтому в современных системах ML-сигналы часто используются как риск-скоринг, а не как запрет. Пользователь и протокол получают предупреждение, возможность изменить маршрут или применить защитные механизмы. Это снижает вероятность атаки без нарушения принципов открытой сети.
В перспективе ML-детекция MEV станет частью базовой инфраструктуры DEX и L2-сетей. Чем выше конкуренция за порядок исполнения, тем важнее системы, способные измерять и снижать MEV не декларациями, а данными и моделями.
Машинное обучение делает MEV измеримым и обнаруживаемым на масштабе.
Оно позволяет выявлять фронтраннинг не только по факту,
но и по ранним признакам подготовки атак.
Будущее справедливого исполнения транзакций —
это связка протокольных правил и ML-аналитики,
которая снижает MEV-налог и возвращает пользователю контроль.
