AI如何加劇加密詐騙風險？

後果無法挽回的AI驅動加密詐騙

在2025年，加密風險如洪水般湧現，AI正加速詐騙行為。深度偽造的推銷、聲音克隆、合成客服代理等工具，已不再是邊緣技術，而是前線武器。去年，加密詐騙的收益可能達到創紀錄的99億美元，部分原因是生成式AI技術的推動。

而在2025年的上半年，已經有超過21.7億美元被盜，個人錢包的安全漏洞佔據了近23%的被盜資金案例。

儘管如此，行業的反應仍然依賴於同樣陳舊的工具：審計、黑名單、賠償承諾、用戶意識提升運動以及事後報告。這些反應措施都過於被動、緩慢，無法應對以機器速度演變的威脅。

AI如同加密界的警報器，提醒我們當前結構的脆弱。除非我們從零散的反應轉向內建的韌性，否則我們面臨的風險不僅是價格的崩潰，更是信任的崩潰。

AI重塑了戰場

涉及深度偽造和合成身份的詐騙，已經從新奇的新聞標題變成主流戰術。生成式AI被用來擴大誘餌、克隆聲音，並欺騙用戶轉帳。

這一重大變化不僅僅是規模的問題，更在於詐騙的速度和個性化。攻擊者現在幾乎可以瞬間複製受信環境或人物。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。

在加密行業外，監管機構和金融當局開始覺醒。新加坡金融管理局已經發布了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注意。

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

加密的安全長期以來依賴於靜態防禦，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弱點，而非行為欺騙。

儘管許多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，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。當我們依賴審計和審查時，漏洞已經被利用。而當我們將每一次事件視為「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、撤回或凍結可疑交易。但在加密中，一旦簽署的交易就無法更改，這一特性成為了加密的優勢，但在詐騙發生時卻成為了其致命弱點。

此外，我們常常建議用戶：「不要點擊未知鏈接」或「仔細核實地址」。這些都是合理的最佳實踐，但如今的攻擊通常來自受信的來源。

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基礎

是時候從防禦轉向設計。我們需要能在損害發生之前反應的交易系統。

考慮一下能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介入。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方嗎？金額是否異常？地址是否顯示過去的詐騙活動？

基礎設施應支持共享智能網絡。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的系統之間輕易穿梭。

同樣，合約級的詐騙檢測框架應檢查合約字節碼，以標記釣魚、龐氏或蜜罐行為。這些工具仍然是事後或分層的，現在的關鍵是將這些能力嵌入用戶工作流程中——進入錢包、簽署過程和交易驗證層。

這種方法不需要在每個錢包中嵌入重型AI；它需要自動化、分散檢測循環和關於風險的協調共識，這些都嵌入在交易通道中。

如果加密不行動，就會失去話語權

讓監管機構來定義詐騙保護架構，我們將面臨限制。但他們並不在等待。監管機構實際上正在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，監管將會強加這些保護——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，或被迫接受立法。

從防禦轉向保證

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不可忍受且極為罕見。

我們需要「保險級」行為：有效監控的交易，帶有備份檢查、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積極參與者。

我們必須質疑教條。自我保管是必要的，但不夠。我們應該停止將安全工具視為可選項——它們必須成為默認選項。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，而是防詐騙的韌性。創新應該源於區塊鏈如何可靠地防止惡意流動，而不是它們結算的速度。

是的，AI暴露了加密安全模型的弱點。但威脅並不是更聰明的詐騙，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，使得AI驅動的欺騙變得無利可圖和不可行。

如果防禦者仍然保持被動，發出事後報告並責怪用戶，詐騙將繼續超越防禦。

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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