解码以太坊交易以防止UI欺骗

Valentina Rivas

保护 dApp 免受 UI 欺骗攻击（第一部分）：解码交易

学习如何使用 Python 解码 Ethereum calldata，以在签署恶意 dApp 交易之前检测并预防 UI 欺骗攻击。

在本教程中，我们将分解如何手动解码 Ethereum calldata，以检测 UI 欺骗攻击。这种基础技能使你能够在签名之前验证交易的意图。

UI 欺骗攻击会操纵交易界面，欺骗用户批准恶意操作。在这个分为两部分的系列中，我们为开发人员配备了工具，通过验证交易数据来检测这些攻击。第一部分重点介绍解码原始 Ethereum calldata——每个交易核心的十六进制指令。你将学习：

• 手动解码 ERC-20 批准交易
• 提取关键参数，如接收者地址和金额
• 使用 Python 脚本自动执行 ERC-20 calldata 分析

在本指南结束时，你将能够解析字节级别的交易数据，这是一项检测恶意活动的重要技能。

什么是 UI 欺骗攻击？

UI 欺骗攻击是一类网络攻击，其中攻击者操纵用户界面，诱骗受害者执行非预期的操作。

区块链中的 UI 欺骗

当应用于 web3 时，UI 欺骗攻击涉及将有害区块链交易伪装成合法操作的恶意界面。攻击者会更改显示的详细信息，如接收者地址、代币数量和合约函数。例如：

• 一个 dApp 可能会显示“批准 100 USDC 给 Uniswap”，但编码的交易是将资金批准给攻击者的地址。

• 恶意软件可能会更改钱包界面中显示的数据，以隐藏真实的接收者或金额。

考虑一下这种情况：Alex 打开了他的钱包应用程序，准备交换代币。界面显示了一个熟悉的批准请求：“批准 100 USDC 给（地址…）。” 看起来很正常，所以 Alex 点击了确认。片刻之后，他的资金消失了。发生了什么事？

Alex 刚刚成为了 UI 欺骗攻击的受害者，攻击者操纵了钱包的界面，以隐藏资金的真实接收者。Alex 签署的交易并没有批准发送 USDC 来执行预期的操作。它批准了对恶意合约的无限制提款。

这些攻击利用了用户_看到_的和区块链_执行_的之间的差距。

近期 UI 欺骗攻击

在去中心化金融（DeFi）的兴起和复杂的社会工程策略的推动下，UI 欺骗攻击在 web3 中变得越来越普遍。备受瞩目的事件包括：

1. Bybit 的 14 亿美元盗窃案（2025 年）：攻击者入侵了 Safe Wallet 的基础设施，将恶意 JavaScript 注入到 UI 中，诱骗 Bybit 的多重签名者批准耗尽资金的交易。这仍然是加密货币历史上最大的 UI 欺骗攻击（与社会工程相结合）。

2. Radiant Capital 5000 万美元黑客攻击（2025 年）：攻击者使用伪装成合法 PDF 文件的恶意软件入侵了三名开发人员的设备。该恶意软件将恶意代码注入到 Safe Wallet 的界面中，显示良性的交易详细信息，同时秘密地将恶意的 calldata 发送到硬件钱包。这使得攻击者可以绕过多重签名验证并从借贷池中耗尽 5000 万美元以上的资金。

3. Ledger Connect Kit 漏洞利用（2023 年）：一次供应链攻击将代码注入到 Ledger 的库中，更改了钱包 UI，提示用户进行无限制的批准，在缓解之前吸走了 60 万美元以上的资金。

为什么 calldata 验证很重要

每个 Ethereum 交易都包含 calldata——发送到智能合约的编码指令。通过验证 calldata，用户和开发人员可以：

1. 确认接收者、金额和被调用的函数。
2. 在签署或执行交易之前对其进行验证。

本教程的范围

本指南假定你具备：

• 基本的 Python 知识
• 熟悉 Ethereum 地址和交易
• 对 ERC-20 代币的基本技术理解

本教程专门侧重于 ERC-20 代币的批准，这是去中心化金融（DeFi）中最常见和安全关键的交易之一。通过修改 ABI 定义和解码逻辑，所演示的技术可以适用于其他类型的交易（转账、交换等）。

提供的脚本是教育示例，用于演示 calldata 验证的概念，并在上面的 Radiant Capital 链接中进行了说明。对于生产用途，请扩展这些工具以处理更广泛的功能和边缘情况。

calldata 的结构

Calldata 是一个包含两个元素的不可变十六进制字符串：

• 函数选择器：Calldata 的前四个字节编码函数选择器，该选择器唯一标识被调用的函数（例如，0x095ea7b3 对应于 ERC-20 approve 函数）。“0x” 前缀表示一个十六进制数，其余八个字符等于四个字节。

提示：为了确保函数选择器对应于预期的函数，你可以将其与已知函数签名数据库（例如 4byte.directory）中的条目进行比较。

• 编码参数：在函数选择器之后，每个参数根据 ABI 规范编码为 32 字节的段。即使实际数据较小（例如地址或较小的整数），也会用零填充以满足 32 字节的要求，遵循 ABI 编码规则。

让我们探索一笔应该将 25 USDC 发送到特定地址的交易。当你在钱包的 UI 中看到这样的十六进制数据时，目标是验证它是否真的会按照它声称的那样去做。

示例：解码 ERC-20 批准 calldata

让我们检查一下如何手动解码 ERC-20 批准 calldata。考虑以下十六进制 calldata：

0x095ea7b30000000000000000000000006a000f20005980200259b80c510200304000106800000000000000000000000000000000000000000000000000000000017d7840

分解如下：

1. 函数选择器：0x095ea7b3 标识函数 approve(address,uint256)

2. 参数 1：Spender 地址（接下来的 64 个十六进制字符，已填充）：

0000000000000000000000006a000f20005980200259b80c510200304000106800

• 实际地址是最后 40 个字符：6a000f20005980200259b80c5102003040001068
• 以校验和格式：0x6A000F20005980200259B80c5102003040001068

3. 参数 2：金额（最后的 64 个十六进制字符，已填充）：

00000000000000000000000000000000000000000000000000000000017d7840

• 0x17d7840 = 25,000,000 个原始单位
• 使用 USDC 的六位小数：25.0 USDC

现在我们已经手动解码了 calldata，我们可以看到这个过程是如何在底层工作的。但是，手动解析十六进制字符串很容易出错，并且对于常规使用来说可能不切实际。让我们用 Python 实现这个解码逻辑来自动化该过程并使其更可靠。

准备工作

在下一节中实现 Python 代码之前，请通过在你的终端或你选择的 IDE 上运行以下命令来安装必要的库：

pip install web3 eth-abi eth-utils

使用 Python 进行 calldata 的基本解码

下面是一个 Python 函数，用于解码 ERC-20 批准 calldata，将其转换为人类可读的信息。

from eth_abi import decode
from eth_utils import to_checksum_address

def decode_erc20_approve(calldata: str, token_decimals: int = 18) -> dict:
    """
    使用人类可读的输出解码 ERC-20 批准 calldata

    参数：
    - calldata: 十六进制 calldata 字符串
    - token_decimals: 代币的小数位数（默认值：18）

    返回：包含解码信息的字典
    """
    # 如果存在，删除“0x”前缀
    hex_data = calldata[2:] if calldata.startswith("0x") else calldata

    # 提取函数选择器和参数
    selector = hex_data[:8]
    params_hex = hex_data[8:]

    # 使用 eth_abi.decode 解码参数（相当于早期版本中的 decode_abi）
    # 注意：我们显式地使用 decode 作为 ABI 解码器函数
    spender, amount = decode(["address", "uint256"], bytes.fromhex(params_hex))

    # 转换为人类可读的格式
    spender_address = to_checksum_address(spender)
    amount_raw = amount
    amount_normalized = amount / (10 ** token_decimals)

    return {
        "function": "approve(address,uint256)",
        "selector": f"0x{selector}",
        "spender": spender_address,
        "amount_raw": amount_raw,
        "amount_normalized": amount_normalized,
        "token_decimals": token_decimals
    }

## 示例用法
calldata = "0x095ea7b30000000000000000000000006a000f20005980200259b80c510200304000106800000000000000000000000000000000000000000000000000000000017d7840"
result = decode_erc20_approve(calldata, token_decimals=6)  # USDC 有 6 位小数

print("Calldata Breakdown:")
print(f"Function: {result['function']}")
print(f"Function Selector: {result['selector']}")
print(f"Spender Address: {result['spender']}")
print(f"Raw Amount: {result['amount_raw']}")
print(f"Normalized Amount: {result['amount_normalized']} USDC")
print(f"\nSummary: Approving {result['amount_normalized']} USDC to {result['spender']}")

完整的代码也可以作为 GitHub Gist 获得。

输出：

Calldata Breakdown:
Function: approve(address,uint256)
Function Selector: 0x095ea7b3
Spender Address: 0x6A000F20005980200259B80c5102003040001068
Raw Amount: 25000000
Normalized Amount: 25.0 USDC

Summary: Approving 25.0 USDC to 0x6A000F20005980200259B80c5102003040001068

注意：_我们显式地使用 eth_abi.decode 作为 ABI 解码器函数，这是生态系统当前的标准。_

此解码器从 ERC-20 批准交易中提取必要参数，将它们转换为人类可读的形式。它使用户能够手动验证交易是否与 UI 声称的内容匹配。

解码 calldata 告诉我们交易应该做什么，但模拟交易会告诉我们链上发生了什么。

结论

你现在已经掌握了解码 ERC-20 批准交易的方法，即通过分析函数选择器和 ABI 编码的参数。虽然这揭示了交易应该做什么，但我们仍然需要以编程方式验证它实际在链上做什么。在第 2 部分中，我们将：

• 使用本地 Ethereum 分叉模拟交易
• 比较预期与实际状态变化
• 自动检测恶意 calldata 差异
• 分析现实世界中的 UI 欺骗攻击向量

• 原文链接： cyfrin.io/blog/secure-da...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～