後果無法阻止的AI驅動加密詐騙
在2025年，加密風險如潮水般洶湧而至。AI正在加速詐騙的發展。深度偽造的推銷、聲音克隆、合成支持代理等工具已不再是邊緣技術，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，部分原因是生成性AI技術的推動。
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如今佔據了近23%的被盜資金案例。
然而，行業的反應依然是使用過時的工具：審計、黑名單、賠償承諾、用戶意識提升活動以及事後報告。這些都是被動的、緩慢的，無法應對以機器速度演變的威脅。
AI正是加密行業的警鐘，告訴我們當前結構的脆弱性。除非我們從拼湊式的反應轉向內建的韌性，否則我們面臨的將不是價格崩潰，而是信任的崩潰。
AI改變了戰場
涉及深度偽造和合成身份的詐騙已從新奇的新聞標題轉變為主流策略。生成性AI被用來擴大誘餌、克隆聲音，並欺騙用戶發送資金。
最顯著的變化不僅僅是規模，而是欺騙的速度和個性化。攻擊者現在幾乎可以瞬間複製可信的環境或人物。對於即時防禦的轉變也必須加速——不僅僅作為一個功能，而是作為基礎設施的重要部分。
在加密行業之外，監管機構和金融當局也開始覺醒。新加坡金融管理局已發布針對金融機構的深度偽造風險建議，顯示出系統性AI欺騙已在其雷達上。
威脅已經演變，但行業的安全思維卻沒有。
被動安全使得用戶成為行走的目標
加密行業的安全長期依賴靜態防禦，包括審計、漏洞獎勵、代碼審查和黑名單。這些工具旨在識別代碼的弱點，而不是行為上的欺騙。
雖然許多AI詐騙集中於社會工程，但AI工具也越來越多地被用來查找和利用代碼漏洞，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，攻擊者只需創建新的錢包或虛假域名。當我們依賴審計和評審時，漏洞已經存在。而當我們將每個事件視為“用戶錯誤”時，我們就免除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。在加密中，已簽署的交易是最終的。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：“不要點擊未知鏈接”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來源。
任何程度的謹慎都無法跟上不斷適應和個性化攻擊的對手。
將保護嵌入交易邏輯的結構中
是時候從防禦轉向設計。我們需要能夠在損害發生之前做出反應的交易系統。
考慮一下能夠實時檢測異常的錢包，不僅能標記可疑行為，還能在傷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：這是發送給已知的對手嗎？金額是否異常？地址是否顯示出以往的詐騙活動歷史？
基礎設施應支持共享情報網絡。錢包服務、節點和安全提供商應相互交換行為信號、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，合約級別的詐騙檢測框架應該檢查合約的字節碼，以標記釣魚、龐氏或蜜罐行為。再次強調，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工作流程——進入錢包、簽署過程和交易驗證層。
這種方法並不要求在每個錢包中嵌入重型AI；而是需要自動化、分散的檢測循環和關於風險的協調共識，全部嵌入交易通道中。
如果加密行業不行動，就會失去主導權
讓監管機構來定義詐騙保護架構，我們最終將受到限制。但他們並不會坐等。監管機構實際上正在準備對金融欺騙進行監管，作為算法監管的一部分。
如果加密行業不自願採取系統性保護，則監管將強加這些措施——可能通過僵化的框架來限制創新或強制集中控制。行業可以主動引領自己的演變，或者被立法強制改變。
從防禦轉向保證
我們的工作是恢復信心。目標不是讓黑客無法入侵，而是讓不可逆的損失變得不可接受且極其罕見。
我們需要“保險級”的行為：有效監控的交易，具備回退檢查、模式模糊、異常暫停邏輯和內建的共享威脅情報。錢包不應再是簡單的簽署工具，而應成為風險檢測的主動參與者。
我們必須挑戰傳統觀念。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的——它們必須成為默認選項。教育是有價值的，但設計才是決定性的。
下一個前沿不是速度或收益，而是詐騙的韌性。創新應該不僅僅來自區塊鏈結算的速度，而是來自它們如何可靠地防止惡意資金流動。
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，而是建立系統，使AI驅動的欺騙變得無利可圖和不可行。
如果防禦者繼續被動，發佈事後報告並責怪用戶，欺騙將繼續超越防禦。
加密行業不需要在每場戰鬥中超越AI；它必須通過嵌入信任來超越它。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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