Vulnerabilidades de liquidez en los mercados de predicciones criptográficas: El uso de AMMs para obtener ganancias desproporcionadas

El auge de los creyentes automatizados en los mercados de predicción criptográfica ha revolucionado la financiación descentralizada. Estos sistemas permiten una liquidez en tiempo real y operaciones sin requisitos de autorización. Sin embargo, estos sistemas no están exentos de defectos. Actores adversos han aprovechado las vulnerabilidades de los creyentes automatizados para obtener ganancias desproporcionadas, aprovechando entornos de baja liquidez, deficiencias en la gobernanza de los oráculos y mecanismos algorítmicos para determinar los precios. Este artículo analiza cómo funcionan estas tácticas, basándose en estudios de casos reales y datos del período 2024-2025. También destaca los riesgos sistémicos que representan para la integridad del mercado.

El paisaje de la AMM y los riesgos inherentes a él

Las AMMs como Uniswap y Balancer se basan en invariantes matemáticas, como el modelo de producto constante (x).y = k): Establecer precios y gestionar los fondos de liquidez.Según una revisión de la tecnología AMM.Aunque este diseño elimina la necesidad de utilizar libros de órdenes tradicionales, también introduce algunas vulnerabilidades únicas. Por ejemplo…Líder en la competenciaY…Ataques en forma de sándwich* Explorar la visibilidad pública de los mempooles de la cadena de bloques.Esto permite a los oponentes realizar transacciones y obtener beneficios de las fluctuaciones en los precios. En los mercados con baja liquidez, incluso las transacciones pequeñas pueden causar grandes fluctuaciones en los precios, lo que crea oportunidades para la manipulación.

Un informe de 2025 elaborado por Chainalysis señaló que…Comercio de lavadoDonde los actores realizan transacciones de compra y venta artificiales, con el objetivo de aumentar el volumen de las transacciones.Ha crecido significativamente en los mercados de predicciones basados en AMM.Especialmente en el caso de Ethereum y BNB Smart Chain. Estas actividades distorsionan las señales del mercado, induciendo a los participantes a creer que la demanda de los activos es alta y que la liquidez es abundante.

Estudios de caso: La ambigüedad en las reglas de gobierno y de mercado de Oracle

La gobernanza de Oracle sigue siendo un punto problemático en los mercados de predicción basados en AMM.Caso ZelenskyyEl mes de junio de 2025 es un ejemplo perfecto de esto. Un mercado de 240 millones de dólares en el oro de UMA no logró resolver si la vestimenta de Zelenskyy cumplía con los requisitos para ser considerada como “traje”.Lo que resulta en una demanda de 25 millones de dólares.Estas ambigüedades crean un entorno propicio para que los actores en conflicto puedan aprovechar las lagunas legales, apostar por resultados disputados y obtener beneficios de las soluciones tardías.

De manera similar,Caso de elecciones en VenezuelaEn julio de 2024, se destacaron las tensiones entre el consenso de la comunidad y las reglas del mercado. Un mercado que vale 6.1 millones de dólares.Se decidió en favor del presidente en el cargo.A pesar de las diferencias entre los resultados de las encuestas de salida, esto ha provocado acusaciones de sesgo en la forma en que se gestiona el gobierno. Estos casos destacan la fragilidad de los mercados de predicción basados en algoritmos de inteligencia artificial cuando los eventos del mundo real no tienen soluciones claras y objetivas.

Tácticas adversarias en acción: la IA y los ataques agentic

La integración de la IA en el ámbito DeFi ha introducido nuevos vectores de ataque. Las técnicas de IA adversas, como…Inyección inmediataY…Envenenamiento de datos,Se han utilizado para manipular los oráculos de precios de AMM.Por ejemplo, los atacantes han aprovechado los sistemas de gestión de la demanda basados en inteligencia artificial para crear pronósticos de precios falsos.Provocando una serie de transacciones en los pools AMM.No hay necesidad de hacerlo.

En el año 2025,AI agenteSistemas autónomos capaces de ejecutar tareas complejas.Fue utilizado como herramienta para automatizar ataques de drenaje de liquidez.Uno de los incidentes involucró a un agente de IA que realizaba operaciones comerciales de forma sistemática en un mercado de predicciones.Se generaron ganancias de 1.2 millones de dólares.Se trata de ataques que ocurren en más de 72 horas, mediante el aprovechamiento de los retrasos en un grupo de criptomonedas con baja liquidez. Estos ataques son especialmente peligrosos, ya que se adaptan en tiempo real, evitando así las herramientas tradicionales de monitoreo.

Estrategias de mitigación y el camino por recorrer

Para contrarrestar estos riesgos, las plataformas están adoptando medidas como…Redundancia de múltiples oráculosY…Mecanismos de limpieza de lotes Para reducir las vulnerabilidades relacionadas con la secuenciación genética.Por ejemplo, Paradigm’s…pm-AMMDiseñoSe integran los datos de precios externos.Se busca alinear los precios de las AMM con los datos del mercado en general, con el objetivo de minimizar las pérdidas imprevistas para quienes brindan liquidez. Además, se realizan pruebas de estrés en los umbrales de liquidez y se implementan medidas adecuadas para garantizar la estabilidad del sistema.Marcos de identidad basados en el principio del “confianza cero” Puede ayudar a detectar y prevenir las operaciones de lavado de activos.¿Qué significa esto?

La supervisión reguladora también está intensificándose. Plataformas como Polymarket y Omen ahora enfrentan la presión de tener que cumplir con las regulaciones vigentes.Cumplimiento de las normas de KYC/AMLY también, la evaluación de los riesgos del usuario en tiempo real.Para controlar el comportamiento manipulador.Sin embargo, estas medidas pueden socavar el espíritu de libertad y desregulación que caracteriza a DeFi. Esto crea una tensión entre la seguridad y la descentralización.

Conclusión

Las vulnerabilidades relacionadas con la liquidez en los mercados de predicción basados en sistemas AMM representan un arma de doble filo: permiten la innovación, pero también abren las puertas para una explotación adversa. A medida que el sector madure, los interesados deben dar prioridad a la resiliencia arquitectónica, ya sea a través de reformas en la gobernanza de los oráculos, monitoreo basado en IA o diseños híbridos de AMM. Los próximos 12-18 meses serán cruciales para determinar si estos mercados pueden crecer de manera segura o si colapsarán debido a las propias falencias de su diseño.