鏈上保險與風險轉移層：DeFi下一階段的關鍵拼圖

作者：Gate Ventures 來源：medium

簡介

過去一年，DeFi領域累計損失已高達20.2億美元，而最終可追回的資金僅約5%。這一規模相當於Curve Finance TVL的約1.1倍，顯示出安全事件目前持續呈現總體行業資本基礎。

自今年3月以來，DeFi領域亦接連發生多起話題安全事件：

Solv Protocol 因 mint() 函數中的重複鑄造形成漏洞損失 273 萬美元；Venus Protocol 在 BSC 上因供應補充校驗缺口被繞過，218 萬美元壞帳；Resolv Labs 因私鑰泄露被非法鑄造約 8,000 萬美元無抵押 USR，最終造成約 2,500 萬美元資金損失；而 Drift Protocol 則發生 2026 年最大規模攻擊，損失超過 2.8攻擊者提前數周攻擊部署路徑，並通過社交工程獲得2/5多重簽名批准，完成最終管理權限接管，短時間內轉移超過一半協議資金。此外，KelpDAO亦因基礎資產安全事件引發rsETH風險溢與流動性擠壓兌，進一步放大LRT相關市場壓力。

這些事件揭示了一個殘酷的現實：無論技術多麼先進，用戶資金始終面臨着無法完全消除的尾部風險。

事實上，過去幾年 DeFi 在其他領域已經建立了相當驚人的基礎：

• 基礎層：以太坊完成設施The Merge，Base、Solana等L1/L2持續提供深度、高吞吐的執行環境，鏈上的穩定性與可靠性已逐步結算接近傳統金融基礎設施。

• 網路/收益層： Aave、Morpho、Kamino等協議已形成較成熟的鏈上網路市場；Pendle則進一步實現利率分割，使收益類產品急需豐富。

• 策略/資管層： Gauntlet、Steakhouse Financial、MEV Capital等專業風險管理團隊，開始以「鏈上基金管理人」的角色參與市場，主動進行風險與收益管理。

但即便如此，整個 DeFi 堆棧都在「風險轉移」這個關鍵階段上，迄今為止仍存在明顯缺口。

對標傳統金融：保險層的缺位

傳統金融體系能夠承載數百兆美元資產，依賴的不僅僅是監管，更是一套完整的風險轉移機制：銀行存款有FDIC保障，證券帳戶有SIPC兜底，機構交易有信用衍生品對沖。

保險行業作為「金融系統的收縮器」，全球保險費保收入約占全球GDP的6-7%，若計入保險公司持有的資產管理規模，其對資本市場的影響力遠超這個比例。 

相比之下，鏈上保險產品的保費規模不足 DeFi TVL 的 1%，兩者之間的鴻溝本身就是一個市場機會的量級信號。

為什麼 DeFi 保險這麼難做？

1.風險難以精算，傳統保險定價框架難以直接適用

DeFi所面臨的風險類型高度複雜和異質，包括智能合約漏洞、穩定幣脫鈎、先機失靈等，而這些風險往往同時存在、相互疊加。與傳統保險不同，DeFi缺乏足夠長周期、供給驗證的歷史賠付數據，使得傳統依賴長期損失分布與事故頻率的精算模型難以有效發揮作用。

同時，DeFi風險的邊界也遠比傳統保險模糊。傳統保險中的承保對象，如房屋、車輛或人身，通常具有平穩、獨立的風險邊界；在DeFi中，協議之間高度可組合，一個底層組件的故障，往往會沿着流動性、貨物、安全策略和東南路徑向外，形成跨協議的鏈式損失。使得承保範圍、責任和損失都變得更加困難。

2. 效率資本偏低，難以與 DeFi 收益補償相比

保險業務本質上預先鎖定大量準備金，以覆蓋潛在的賠付責任；但在 DeFi 生態中，用戶與流動性提供者往往更傾向於將資金配置到能夠持續產生更高收益的策略中，例如借貸、做市、套利或收益聚合。

相比之下，當前大多數鏈上保險池所提供的回報率，普遍低於主流 DeFi 收益水平，從而難以與這些增加吸引力的資金用途競爭。在這種機會成本約束下，保險往往難以持續吸引周期性的承保資金，進一步提高了保險產品的融資深度與規模化拓展能力。

外形分析

儘管存在這種缺陷，我們已經在觀察保險/風險生態的初步雛形：

一端是Nexus Mutual這類真正承接風險轉移功能的承保資本池；另一端將Catalysis、OpenCover嵌入機制與產品路徑清洗，同時支持由Credora、LlamaRisk等提供的風險評級，由Accountable等提供的風險驗證，以及Hypernative、Blocksec等提供的實時風險檢測能力。

先定義四個功能層。

• 承保/承保是最終吸收損失、預付保費、裁定賠付的承保層，並把保險嵌入保險庫或產品動線，使承保不再是外掛。

• 風險評級是把風險轉變成可比較的評分、資本建議與參數。

• 驗證確認資產、持有與儲備是否真實存在並可被鏈上驗證。

• 損失發生前的檢測提供了另一種交易方式、模擬或自動爆發

這四層共同構成本文的分析框架。

承保/核保層

催化保障的核心設計，就是把風險直接嵌入 DeFi 金庫，使成為資產配置路徑的一部分，而不是用戶額外購買的外部保險產品。換句話說，用戶把資金存入金庫時，就已經自動獲得對應的風險保護，而不需要再單獨尋找保險協議。

在機制上，催化將三類參與者連接成一條完整的鏈上承保流程：

首先，由retakes者將ETH、BTC或穩定幣等資產存入EigenLayer、Symbiotic等重新抵押協議，形成可被懲罰的經濟安全資本池，這些資金構成系統的原始承保能力；其次，這些資金被分配到不同的CoverPools，每個CoverPool對應特定類別的風險，例如特定的借貸金庫或收益策略；最後，金庫用戶支付承保費用，作為獲得風險保護的成本，同時這些資金會分配給提供承保資金的重試者。

風險如何定價？

在催化中，風險定價不是由保險委員會逐筆判斷，而是通過一套由協議團隊預先設定的參數模型自動執行。整體邏輯可以理解為：風險評級，需要配置的可罰承保資本越多，對應的也費用計量。

具體來說，每個CoverPool都會針對不同類型的保險庫設定風險承保容量、削減比例與費率參數，用於需要鎖定多少重新抵押資本作為保障，以及用戶需要多少承保費用。這些費用本質上支付可以理解為「承保資本」的成本。

同時，承保資金充足時，資金相應費率也受到資本募集影響：當可用承保資金充足時，成本降低；當資本稀缺時，費率上升。這使得風險定價既由協議參數決定，也受到市場供需的約束。

OpenCover同樣屬於「嵌入式保障基礎設施」，但它不是最終承保方，而最初是鏈上產品的分發與成型保平台，負責把底層承保能力包裝成可直接接入 DeFi 產品路徑的模塊。

而在承保結構上，OpenCover本身並不提供承保資本。

Covered Vaults背後的實際承保由Nexus Mutual提供：當用戶存入金庫貢獻後，Nexus Mutual的質押池會按實時保障規模鎖定相應數量的NXM，作為鏈上可驗證的承保資本，使保障能力能夠隨金庫風險保障敞口同步擴展。

在風險定價方面，Covered Vaults 的費率保障並不是固定不變的，而是沿着與 Nexus Mutual 的機制動態定價。

簡單來說，承保池管理者會先設定資金的最低費率，再圍繞最終價格隨供需變化調整：當其他金庫的保障需求快速上升、承保容量被大量占用時，價格會自動上調；反之，當資金充足而需求較低時，價格逐步回落。整體上，這是一套隨風險和占用動態變化的鏈上定價。 

風險評估層

目前市場上已出現數個關注DeFi風險評估的機構，分別從信用評分、可驗證數據基礎設施與動態參數模擬三個不同方向切入，構成鏈上保險定價與風險管理的重要基礎。

Credora是目前DeFi領域最接近傳統信用評級機構（如S&P、Moody"s）的量化風險評分系統，由RedStone推出，專門針對代幣、借貸市場與Vault組合進行系統性風險評級，為協議提供可量化的資本配置。

三層架構架構

1）代幣評級

對LST、穩定幣等資產計算違約機率（PSL），交叉基準確定方法論結合風險修正因子，生成風險基礎市佔率。

2）槓桿市場評級

區分不同的市場結構：

隔離惡魔市場（如Morpho）：利用蒙特卡洛模擬大規模恐怖，反覆推斷一件事情可能會發生，最後推測結果的機率分布。主要看「某某惡魔產品出問題時，這個市場不會出現明顯的萎縮」。

抵押市場（如Aave、Spark）：結構更加複雜，因為同類資產可能被反覆拿去借、再拿去抵押，風險會成為一個基礎層。所以重點評估的是：如果基礎資產出現問題，這種連鎖使用不會把風險放大，最終影響整個市場。 

3）策略組合評級

將Vault視為跨市場資產組合，除基礎配置外，亦納入管理人能力與治理結構質量。

評級方法

採用A+至D評級體系，基於三大評級機構1990-2023年曆史違約率數據，並以指數函數建立PD曲線，使傳統信用評級可映射至DeFi風險分布區間。

與 Credora 不同，LlamaRisk的核心不是評分，而是建立一套可驗證、可鏈上存證的風險數據框架，解決 DeFi 中最關鍵的問題之一：數據可信度。

首要核心組件

SAVE框架（結構化認證與驗證引擎）

一套開源TypeScript工具庫，用於將格式化金融數據轉化為鏈上可驗證記錄，包含：

• 索賠：構成事實聲明

• Proofs：密碼學證明

• 證明：鏈上發布並存入 IPFS 的簽名證據

具體內容不僅限於儲備金證明，還包括抵押品質量策略與漏洞驗證。

LlamaGuard 套件

建立於SAVE之上的RWA風險管理工具組：

• LlamaGuard Proof：自動化金融數據存證

• LlamaGuard NAV：基於Chainlink的有界NAV 前置機

• LlamaGuard Actions：條件觸髮式風險響應機制

包括Aave、Curve、Midas、Ethena等在內的多個協議也在使用，來獲取風險判斷，例如流動性狀況、資金利用率變化、預測機價格領先等。這些資訊能夠幫助團隊更多地參考設定準備金規模、債務上限，以及其他關鍵風險參數。

而Chaos Labs是目前覆蓋範圍最廣的DeFi風險分析平台之一，專注於即時模擬、市場壓力測試與風險參數優化。

三大核心能力

第一，是風險動態監測，即實時追蹤協議在多條鏈上的關鍵指標，包括總供應與借貸規模、資金流通、曼哈頓事件，以及抵押品集中度和鯨魚地址的風險暴露；目前其監測範圍已覆蓋超過637億美元的資產供應規模，多達多條主流公鏈。

第二，是風險暴露模擬，即極端針對市場抵押進行壓力測試，例如抵押品價格大幅下跌、流動性快速收縮，或單一資產遭遇集中拋售，以評估協議在這些情況下的償付能力和潛在的壞帳風險。

第三，是參數優化，即根據模擬結果，對協議的關鍵風險參數提出調整建議，如LTV、關稅和利率曲線，從而幫助協議在資本效率與風險控制之間取得更好的平衡。

驗證層

驗證層要解決的就是更底層的問題：鏈上數據到底是否真實可信。

若缺乏可靠的資產、儲備與儲備驗證機制，再精細的風險模型也可能建立在錯誤前提上。就目前市場而言，較具代表性的驗證基礎設施主要包括 Chainlink Proof of Reserve 與 Accountable。

Chainlink PoR是目前最成熟的鏈上儲備驗證網路，主要用於驗證穩定幣、跨鏈資產與RWA是否具備足額抵押，核心目標是降低DeFi對鏈下資產真實性的信任風險。

其大致流程可分為：先由審計機構或數據提供方持續收集儲備資訊，再由Chainlink去中心化前置機網路進行驗證與認知，當儲備變化超過預設值或達到固定更新時間上時，數據寫入鏈，供協議直接調用。

PoR的關鍵價值，在於它不僅僅顯示數據，還可以進一步擴展接入協議邏輯：

• Secure Mint：只有在儲備足夠的時候，才允許新增鑄造，避免無抵押增發

• 斷路器：當主機異常時，可自動觸發暫停網路或相關操作

Accountable Capital則補上傳統PoR的核心盲點：只驗證資產，不驗證股票。

單看資產並證明一家機構健康，因為它仍可能同時背負更大的隱藏債務。負責任的核心做法，是利用零知識證明在不暴露敏感資訊的前提下，同時驗證資產與負債，從而提供更完整的償付能力證明。

運作方式

其核心架構數據驗證網路（DVN）會持續整合多類數據來源，包括鏈上地址、託管帳戶、銀行帳戶、內部賬務系統與合約倉位，並在本地加密處理後生成ZKP，證明某機構是否具備足夠凈償付能力，而涵蓋公開具體地址、API金鑰匙或交易策略。(9)

近期於只看儲備是否存在，更需要進一步驗證整體財務狀況，特別適合用於持續揭示槓桿、對沖倉位與儲備義務的機構型策略或幣值穩定架構。

風險指導層

風險監測層解決的另一個關鍵問題是：攻擊是否能夠在被及時發現並爆發之前造成損失？

審計屬於部署前的靜態檢查，而檢測層協議上線後的「實時免疫系統」。目前最重要的基礎設施之一是Hypernative。

Hypernative的核心能力在於利用機器學習、交易模擬、圖譜分析與內存池監控，從多個維度持續追蹤異常活動。換句話來說，它不只是看合約本身有沒有漏洞，而是監控攻擊是否正在醞釀，例如異常交易路徑、未來機將、治理操作異常、前端釣魚或跨協議的關聯行為。

這種探測能力真正有價值的地方，只要它可以直接接上自動化風控。當系統判斷風險達到一定程度時，協議可以立即暫停市場、凍結特定功能、調整LTV或借入上限、隔離可疑資產，甚至在交易進入區塊前就完成攔截。

相比傳統審計提供部署前的靜態報告，這類探測系統提供的是運行中的持續保護：審計回答是「可能有哪些問題」，而探測回答是「現在不是正在出事」。

展望

DeFi保險市場若要真正走向規模化，至少有幾項核心問題需要解決。

首先，承兌的資金目前普遍偏低，與鏈上其他收益機會保障相比，吸引力明顯不足。無論是做市、還是普遍收益聚合策略，資金往往會找到更高的回報去處。

那麼問題就會回到最底層的供需邏輯：如果承保保險資金池所獲得的風險補償不夠高，那麼誰會願意長期提供資金去，承擔這些尾部風險？

第二，保險層要真正發揮作用，前提是承保資金池本身必須足夠大，能夠覆蓋中大型安全事件帶來的損失。類似黑天鵝此類事件，潛在的損失也可能達到數億美元級別。

當然，風險管理的責任不可能完全解決保險端，協議本身也需要通過時間鎖定、提款限速等方式，儘量避免流動性在單一事件中被瞬間抽干。但如此一來，保險有效資金池仍然需要具備相當規模，才能形成保障。

更關鍵的是，相比 TradFi，DeFi 的安全事故發生頻率更高、攻擊路徑更多，這也意味著保險層所需承接的資本體量會更大，拓展路徑自然更高。

第三，當前 DeFi 協議在系統設計層面的「止損結構」仍明顯不足，導致保險層難以有效定價的風險。

從保險視角允許來看，一個關鍵問題並非是否會發生攻擊，而是在攻擊發生時，損失可以被結構性限制。現實情況是，許多協議管理員仍然在極短時間內完成大額資金遷移、參數修改合約升級，一旦權限被攻破，結果往往呈現「瞬時釋放」的特徵，導致LGD（Loss-given-default）接近100%。

在這種結構下，保險資金實際上是在承接無限尾部風險，此類風險幾乎無法被商業化承保。

相比之下，如果協議在設計方面引入：

• 提款限速（速率限制）

• 單筆 / 單日限額

• 預設資金流向白名單

• 強制時間鎖

則可以顯着降低單次攻擊的最大損失規模，使風險從「災難型」轉為「可計量型」，保險層因而可以建立合理的定價機制。

第四，DeFi基礎技術結構仍然大量存在「未知的未知」，這決定了鏈上協議仍然面臨不斷的新型攻擊面。

近期案例幾個就非常典型：Drift 的問題源自管理員私鑰被社交工程攻破；KelpDAO 的事件則與 1-of-1 驗證者配置被攔截有關。在通過 LayerZero 接收跨鏈消息時，資金釋放前僅由單個節點負責驗證，導致系統出現關鍵性單點失效。

類似這樣的風險不一定來自代碼漏洞本身，也可能來自權限設計、跨鏈驗證、營運流程、人為缺陷等多個層面。換句話說，鏈上並不只有「已知風險」需要管理，但還存在大量尚未被充分識別的潛在風險。

提升市場上已經出現了 Hypernative 這類實時安全監測平台，以及 Chaos Labs、LlamaRisk 等風險評估工具，整個 DeFi 風險管理框架仍需要更長時間的迭代，從而可能走向真正成熟和可靠。

來源：金色財經

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