加密货币面临的风险
在2025年，加密货币面临的风险如潮水般涌来，人工智能正在加速诈骗的发生。深度伪造的推销、声音克隆、合成身份——这些不再是边缘工具，而是前线武器。去年，加密货币诈骗的损失可能创下历史新高，诈骗收入至少达到了99亿美元，部分原因是生成式人工智能技术的应用。同时，在2025年，仅在上半年就有超过21.7亿美元被盗。个人钱包的安全漏洞现已占据被盗资金案件的近23%。然而，行业的反应依然是使用同样陈旧的工具：审计、黑名单、赔偿承诺、用户意识提升活动和事后分析。这些措施反应迟缓，且不适应以机器速度演变的威胁。人工智能是加密货币的警钟，提醒我们当前结构的脆弱性。除非我们从拼凑式的反应转向内置的韧性，否则我们面临的将不是价格崩溃，而是信任的崩溃。
人工智能重塑了战场
涉及深度伪造和合成身份的诈骗已从新奇的头条新闻转变为主流战术。生成式人工智能被用于扩大诱饵、克隆声音并欺骗用户转账。最显著的变化不仅在于规模，而在于欺骗的速度和个性化。攻击者现在几乎可以瞬间复制可信的环境或人物。实时防御的转变也必须加快——不仅仅作为一个功能，而是作为基础设施的重要组成部分。
在加密行业之外，监管机构和金融当局正在觉醒。新加坡金融管理局发布了针对金融机构的深度伪造风险建议，表明系统性人工智能欺骗已在其关注范围内。威胁已经演变，而行业的安全思维却没有。
被动安全使用户成为行走的目标
加密货币的安全长期以来依赖于静态防御措施，包括审计、漏洞赏金、代码审计和黑名单。这些工具旨在识别代码弱点，而非行为欺骗。虽然许多人工智能诈骗侧重于社会工程，但同样可以看到，人工智能工具越来越多地被用于发现和利用代码漏洞，自动扫描成千上万的合约。风险是双重的：技术风险和人为风险。当我们依赖黑名单时，攻击者只需创建新的钱包或虚假域名。当我们依赖审计和评审时，漏洞已经被利用。而当我们将每个事件视为“用户错误”时，我们就为系统设计缺陷免责。
在传统金融中，银行可以阻止、撤销或冻结可疑交易。而在加密货币中，一旦交易被签署，就无法更改。这种最终性是加密货币的一个重要特征，但在诈骗发生时却成为其致命弱点。此外，我们常常建议用户：“不要点击未知链接”或“仔细验证地址”。这些是可接受的最佳实践，但如今的攻击通常来自可信来源。任何程度的谨慎都无法跟上一个不断适应并实时个性化攻击的对手。
将保护嵌入交易逻辑的结构中
是时候从防御转向设计了。我们需要能够在损害发生之前做出反应的交易系统。考虑一下能够实时检测异常的数字钱包，不仅标记可疑行为，还能在伤害发生之前进行干预。这意味着需要额外的确认、暂时持有交易或分析意图：这笔交易是给已知的对手吗？金额是否异常？地址是否显示有过诈骗活动的历史？基础设施应支持共享情报网络。钱包服务、节点和安全提供商应相互交换行为信号、威胁地址声誉和异常评分。攻击者不应能够在不同的系统之间畅通无阻。
同样，合约级别的欺诈检测框架应审查合约字节码，以标记智能合约中的钓鱼、庞氏或蜜罐行为。再次强调，这些都是事后或分层的工具。现在关键的是将这些能力融入用户工作流程——融入钱包、签名过程和交易验证层。这种方法并不要求在每个地方都使用重型人工智能；而是需要自动化、分布式检测循环和关于风险的协调共识，所有这些都嵌入交易通道中。
如果加密货币不采取行动，就会失去话语权
让监管机构定义欺诈保护架构，我们最终将受到限制。但他们并没有等待。监管机构实际上正在准备将金融欺诈作为算法监管的一部分。如果加密货币不自愿地采取系统性保护，监管将会强制实施——可能通过严格的框架来限制创新或强制实施集中控制。行业可以选择引领自身的演变，或被迫接受立法。
从防御到保障
我们的任务是恢复信心。目标不是让黑客无法入侵，而是让不可逆转的损失变得不可接受且极为罕见。我们需要“保险级”的行为：有效监控的交易，带有后备检查、模式模糊、异常暂停逻辑和内置共享威胁情报的钱包。钱包不应再是简单的签名工具，而应成为风险检测的积极参与者。
我们必须挑战教条。自我保管是必要的，但并不足够。我们应停止将安全工具视为可选项——它们必须是默认设置。教育是有价值的，但设计才是决定性的。
下一个前沿不是速度或收益，而是欺诈韧性。创新不应来自区块链结算的速度，而应来自它们防止恶意流动的可靠性。是的，人工智能暴露了加密货币安全模型中的薄弱环节。但威胁并不是更聪明的诈骗，而是我们拒绝进化的态度。
答案不是在每个钱包中嵌入人工智能，而是构建使人工智能驱动的欺骗变得无利可图和不可行的系统。如果防御者继续被动，发布事后分析并指责用户，欺骗将继续超越防御。加密货币不需要在每场战斗中战胜人工智能；它必须通过嵌入信任来超越它。
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