Binance与人工智能的安全基础设施
Binance将人工智能重新定义为其核心安全基础设施，表示在2025年至2026年第一季度期间，24个以上的项目和100多种模型成功阻止了105.3亿美元的风险资金。Binance最新的安全报告将人工智能视为其防欺诈体系的支柱，称公司已在合规领域设立了24个以上的AI项目，并通过100多种AI模型驱动反欺诈控制。
反欺诈系统的成效
根据Binance Research的一份报告，这些系统已将非法资金暴露减少了96%，并通过名为“策略工厂”的定制风险引擎不断重组规则和机器学习模型，以标记登录、交易和提款阶段的异常行为。报告中的数据凸显了规模。在截至2025年11月的2025财年，Binance表示其增强的检测系统阻止了66.9亿美元的欺诈和诈骗尝试，列入黑名单的地址达36,000个，每天发出超过9,600条实时弹窗警告。
用户资金的保护
从2025年至2026年第一季度，该交易所估计累计“防止了105.3亿美元的用户损失”，这一数字在Binance的一条社交媒体帖子中得到了印证，帖子将AI称为“基础设施”，并指出仅在2026年第一季度就拦截了2290万次威胁。2026年第一季度，Binance的系统阻止了2290万次诈骗和网络钓鱼尝试，环比增长54%，同比增长209%，保护了约19.8亿美元的用户资金。
季节性动态与网络钓鱼率
公司指出，尽管这代表着保护资金同比增长7%，但环比下降了30%，这一趋势归因于“季节性动态”，例如假期消费周期暂时改变了诈骗暴露情况。一条总结数据的Facebook帖子强调了“100多种实时AI模型”，网络钓鱼率“从3.2%降至0.4%（下降8倍）”，以及每月恢复超过4,000名用户，作为“规模化AI的表现”的例子。
攻击者的速度与AI的对抗
Binance的安全团队还强调，攻击者的速度同样不容小觑。在一篇相关的Binance评论中，研究人员得出结论：“
AI在利用方面的效率是检测的两倍
”，并警告称，基于AI的攻击每个智能合约的成本约为1.22美元，并预计每两个月将下降22%。他们认为，这种不对称性促使75%的金融机构增加在金融犯罪检测上的AI支出，因为加密货币交易所和银行面临着同样的深度伪造KYC尝试、超逼真的网络钓鱼和自动化凭证填充的浪潮。
KYC处理能力的提升
在防御方面，Binance指出其KYC面部攻击和活体检测模型，称这些模型不断更新，以应对“物理面具、静态照片欺骗、深度伪造视频和合成面部交换”，并声称AI在KYC处理能力上实现了100倍的提升。
行业背景与未来展望
在更广泛的行业背景下，一份关于AI驱动的欺诈的crypto.news报告总结了摩根大通的AI系统如何帮助防止约15亿美元的损失，而Binance的AI系统自2025年以来已阻止超过105亿美元的损失，将该交易所的最新报告视为更广泛的AI安全军备竞赛的一部分，而非孤立的升级。
