後果無法阻止AI驅動的加密詐騙
AI系統推動著加密詐騙,而行業卻依賴過時的事後檢討。實時交易防禦必須成為基礎設施的一部分。
在2025年,加密風險如潮水般湧來。AI正在加速詐騙行為。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技術的推動。
同時,在2025年,僅在上半年,就有超過21.7億美元被盜。個人錢包的安全漏洞幾乎佔據了被盜資金案件的23%。然而,行業基本上仍然用同樣的老工具來應對:審計、黑名單、賠償承諾、用戶意識提升和事後報告。這些都是反應性的,緩慢且不適合以機器速度發展的威脅。
AI是加密的警報。它告訴我們當前結構的脆弱性。除非我們從拼湊的反應轉向內建的韌性,否則我們面臨的不是價格崩潰,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奇的頭條新聞轉變為主流戰術。生成式AI被用來擴大誘餌、克隆聲音,並欺騙用戶轉賬。
最顯著的變化不僅僅是規模的問題,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。對於實時防禦的轉變也必須加快——這不僅僅是一個功能,而是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針對金融機構的深度偽造風險建議,表明系統性的AI欺騙已經進入他們的視野。
威脅已經演變,而行業的安全思維卻沒有。
反應式安全使用戶成為行走的目標
加密的安全長期以來依賴靜態防禦,包括審計、漏洞獎勵、代碼審計和黑名單。這些工具旨在識別代碼漏洞,而不是行為欺騙。
儘管許多AI詐騙專注於社會工程,但AI工具也越來越多地用於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,攻擊者只需創建新的錢包或虛假域名。當我們依賴審計和審查時,漏洞已經上線。而當我們將每次事件視為“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、撤回或凍結可疑交易。在加密中,一筆簽署的交易是最終的。而這種最終性是加密的一大特徵,但在詐騙發生時卻成為其阿基里斯之踵。
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來源。
再多的謹慎也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。我們需要在損害發生之前就能反應的交易系統。
考慮一下能夠實時檢測異常的錢包,不僅僅是標記可疑行為,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:這是發送給已知的對手嗎?金額是否異常?地址是否顯示有先前詐騙活動的歷史?
基礎設施應該支持共享智慧網絡。錢包服務、節點和安全提供者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的系統之間自由跳躍。
同樣,合約級別的詐騙檢測框架應該仔細檢查合約字節碼,以標記釣魚、龐氏或蜜罐行為。這些仍然是事後的或層疊的工具。現在關鍵的是將這些能力納入用戶工作流程——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、分散檢測循環和對風險的協調共識,所有這些都嵌入交易通道中。
如果加密行業不行動,就會失去話語權
讓監管機構定義詐騙保護架構,我們最終會受到限制。但他們並不等待。監管機構實際上正在準備將金融欺騙納入算法監管的範疇。
如果加密行業不自願採取系統性保護,監管將會強加這些保護——很可能通過嚴格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。目標不是讓黑客行為變得不可能,而是讓不可逆轉的損失變得不可接受且極為罕見。
我們需要“保險級”的行為:有效監控的交易,具有回退檢查、模式模糊、異常暫停邏輯和內建共享威脅情報。錢包不應再是簡單的簽名工具,而應成為風險檢測的主動參與者。
我們必須挑戰教條。自我保管是必要的,但不足夠。我們應該停止將安全工具視為可選項——它們必須是默認選擇。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;而是對詐騙的抵抗力。創新應該不再來自區塊鏈結算的速度,而是來自它們預防惡意資金流動的可靠性。
是的,AI揭示了加密安全模型中的薄弱環節。但威脅不是更聰明的詐騙,而是我們拒絕進化的決心。
答案不是在每個錢包中嵌入AI;而是建立使AI驅動的欺騙變得無利可圖和不可行的系統。
如果防禦者保持反應性,發出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一場戰鬥中智勝AI;它必須通過內建信任來超越它。
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