AI驅動的加密詐騙無法透過事後檢討阻止
AI系統正在推動加密詐騙，而行業卻依賴過時的事後檢討。實時交易防護必須成為基礎設施的一部分。
在2025年，加密風險如洪流般湧現。AI正在加速詐騙，深度偽造的推銷、聲音克隆、合成支持代理——這些不再是邊緣工具，而是前線武器。去年，加密詐騙的收入可能達到創紀錄的99億美元，部分原因是生成式AI技術的應用。
同時，在2025年，僅在上半年就有超過21.7億美元被盜取。個人錢包的安全漏洞幾乎佔據了23%的被盜資金案例。
然而，行業的反應依然是老一套的工具：審計、黑名單、賠償承諾、用戶意識提升活動和事後報告。這些措施都是被動的、緩慢的，無法應對以機器速度演變的威脅。
AI是加密界的警鐘。它告訴我們當前結構的脆弱性。除非我們從零散的反應轉向內建的韌性，否則我們面臨的將不是價格的崩潰，而是信任的崩潰。
AI重塑了戰場
涉及深度偽造和合成身份的詐騙已經從新穎的新聞標題變成了主流戰術。生成式AI被用來擴大誘餌、克隆聲音，並欺騙用戶轉賬。
最重要的變化不僅僅是規模的問題，而是欺騙的速度和個性化程度。攻擊者現在幾乎可以瞬間複製可信的環境或人物。對於實時防護的轉變也必須加快——不僅僅作為一個功能，而是作為基礎設施的重要組成部分。
在加密行業之外，監管機構和金融當局也開始警覺。新加坡金融管理局發布了一份針對金融機構的深度偽造風險建議，表明系統性AI欺騙已經引起他們的關注。
威脅已經演變，但行業的安全思維卻沒有。
被動安全讓用戶成為行走的目標
加密行業的安全長期依賴靜態防禦措施，包括審計、漏洞獎勵、代碼審核和黑名單。這些工具旨在識別代碼的弱點，而非行為上的欺騙。
雖然許多AI詐騙專注於社會工程，但AI工具也越來越多地被用來尋找和利用代碼漏洞，能自動掃描數千個合約。
風險是雙重的：技術和人為。
當我們依賴黑名單時，攻擊者可以輕易創建新的錢包或虛假域名。當我們依賴審計和評估時，漏洞已經被利用。而當我們把每一次事件都視為“用戶錯誤”時，我們就逃避了對系統設計缺陷的責任。
在傳統金融中，銀行可以阻止、撤銷或凍結可疑交易。而在加密中，一旦簽署交易就無法更改。這種最終性是加密的一大特點，但在詐騙發生時卻成為其致命弱點。
此外，我們經常建議用戶：“不要點擊不明鏈接”或“仔細驗證地址”。這些都是可接受的最佳實踐，但當今的攻擊通常來自可信的來源。
再小心也無法跟上不斷適應和個性化攻擊的對手。
將防護嵌入交易邏輯的基礎中
是時候從防禦轉向設計。我們需要能在損害發生之前做出反應的交易系統。
想像一下，能夠實時檢測異常的錢包，不僅標記可疑行為，還能在損害發生之前進行干預。這意味著需要額外的確認、暫時持有交易或分析意圖：這是發送給已知對手的嗎？金額是否異常？地址是否顯示有過詐騙活動的歷史？
基礎設施應該支持共享智能網絡。錢包服務、節點和安全提供商應該彼此交換行為信號、威脅地址聲譽和異常分數。攻擊者不應該能夠在不同系統之間自由跳躍。
同樣，合約級的詐騙檢測框架應該審查合約的字節碼，以標記釣魚、龐氏或蜜罐行為。這些都是事後或層疊的工具。現在關鍵的是將這些能力融入用戶的工作流程中——進入錢包、簽署過程和交易驗證層。
這種方法並不需要在每個錢包中嵌入重型AI；它需要自動化、分散的檢測循環和對風險的協調共識，這些都嵌入到交易通道中。
如果加密不採取行動，它將失去主導權
如果讓監管機構來定義詐騙保護架構，我們將面臨限制。但他們並不會坐等。監管機構正在有效地準備對金融欺詐進行監管，作為算法監管的一部分。
如果加密不自願地採取系統性保護，監管將會強加這些措施——可能通過僵化的框架來限制創新或強制集中控制。行業可以選擇主導自己的演變，或被迫接受。
從防禦到保證
我們的任務是恢復信心。目標不是讓黑客無法入侵，而是讓不可逆的損失變得無法忍受且極為罕見。
我們需要“保險級”的行為：有效監控的交易，具備備份檢查、模式模糊、異常暫停邏輯和共享威脅情報的內建功能。錢包不應再是愚蠢的簽署工具，而應成為風險檢測的積極參與者。
我們必須挑戰固有觀念。自我保管是必要的，但並不足夠。我們應該停止將安全工具視為可選項——它們必須是默認選項。教育固然重要，但設計才是決定性因素。
下一個前沿不是速度或收益，而是對詐騙的韌性。創新應該不在於區塊鏈多快結算，而在於它們多可靠地防止惡意流動。
是的，AI揭示了加密安全模型中的弱點。但威脅不是更聰明的詐騙，而是我們拒絕進化的態度。
答案不是在每個錢包中嵌入AI；而是建立能使AI驅動的欺騙變得無利可圖和不可行的系統。
如果防禦者仍然保持被動，發出事後檢討並責怪用戶，欺騙將繼續超越防禦。
加密不需要在每場戰鬥中智勝AI；它必須通過嵌入信任來超越它。
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