作为一名企业家和投资者，我坐在许多推介的另一边。我收到的资料围绕着路线图和团队，他们发誓他们的吸引力是真实的。
我的工作是弄清楚这些推介的哪些部分能够经受住区块链的考验。因此，当我告诉你这个行业的检测方面确实有所改善时，我并不是在重复某个供应商的推介资料。
像Chainalysis、TRM Labs和Elliptic这样的区块链取证平台已经冻结或追回了估计340亿美元的非法资金。全球超过45个监管机构现在将这些工具作为标准实践。他们帮助追回被盗资金，通过钱包聚类和实体归属进行追踪，这些方法足够在法庭上站得住脚。
得益于人工智能，这些工具的新一代不仅仅是在资金已经转移后进行追踪。如今，有预测平台声称可以在钱包采取任何行动之前就标记它。
他们根据50多个特征对行为进行评分，并每天重新训练。一家供应商声称在1400万个钱包中达到了98%的准确率。我们有直接嵌入AI交易代理的地毯拉动扫描器，在大约五秒钟内检查流动性锁定、冻结权限和部署者历史。
其中一项服务报告称扫描了超过881,000个代币地址，并将271,000个标记为高风险。甚至还有钱包聚类工具可以发现一个“沉睡”地址，该地址在多年内处于休眠状态，直到清算前才突然活跃——这就像注意到有人在观察你的街道的数字版本。
所以如果你只阅读供应商页面，你会认为加密欺诈基本上已经解决，因为我们现在有这支小型机器学习模型军队，全天候监控每条链、每个钱包和每笔交易。
然后你检查一下同一机器学习时代对账本另一侧所做的事情。
AI加密诈骗背后的数字
根据Chainalysis的数据，2025年总的加密诈骗和欺诈相关损失约为170亿美元，较前一年的99亿美元有所上升。FBI在同一时期的加密欺诈数据仅在美国就达到了113.6亿美元，同比增长22%。
这些数字会出现在小组讨论的幻灯片上。但实际上改变我进行尽职调查方式的是这个：Chainalysis发现，基于AI的诈骗比传统诈骗的利润高出4.5倍。
相同的骗局，相同的目标，但有了AI，诈骗者可以大规模制造虚假的支持代理、虚假的投资者或可信的内部人士。
Lior Aizik，数字货币交易所XBO的联合创始人兼首席运营官，公开警告说，冒充诈骗正在增加，并且在整个行业中变得越来越复杂。他的经验法则很简单：绝不要将你的加密货币转移给任何你无法验证的人，尤其是当请求以紧急和保密的方式提出时。
冒充诈骗——犯罪分子假装成银行、投资者或加密货币影响者——同比增长了1400%。诈骗者现在使用人工智能对他们首先分析过的人进行昂贵的、有针对性的欺诈，而不是以前那种廉价的、高量的随机攻击方式。
这使得平均支付金额急剧上升，从2024年的782美元增加到2025年的2764美元，增长了253%。我对此感到非常个人化，因为任何有公众形象的投资者和运营者正是被克隆的对象。
这里有一个不舒服的部分：虽然防御工具已经显著改善，但攻击结果也变得更好了。
这就像一个生成对抗网络，其中生成器和鉴别器之间存在一种竞争关系，不断改善整个模型。
攻击和防御工具都来自同一口人工智能能力的井。目前，这口井更有利于先行者，而不是在孤立中构建更好模型的人。
为什么更好的检测总是输掉比赛
诚实的答案是，取证工具是为侦探工作而设计的，而不是预测。要进行调查，必须先发生犯罪。
在你能够追踪到足够明显的模式以进行标记之前，你需要一个已经亏损的受害者。即使是声称在骗局发生之前捕捉到地毯拉拽的预测模型，也都是基于昨天的骗局进行训练的——而明天的骗局则是由阅读了相同训练数据的人设计的。
在FBI的NexFundAI突袭中，我实时意识到了这一点：联邦特工创建的假蜜罐代币用于抓捕洗钱交易者。
在司法部宣布与该行动相关的逮捕的第二天，有人克隆了完全相同的智能合约并推出了模仿代币，使用FBI刚刚在法庭文件中曝光的相同战术，在一天内赚取了127,000美元。
任何问我“这个市场中最糟糕的行为是否终于得到了清理”的流动性提供者，都会在二十四小时内得到答案。
FBI的行动成为了攻击者的蓝图。每一个帮助防御者的披露也同时为攻击者提供了一个有效的模板——而攻击者的阅读速度快于监管者的修补速度。
攻击方变得更便宜、更快速
你可以看到攻击所需的努力有多么少。软件开发者彼得·斯坦伯格建立了一个流行的开源项目，让你可以通过Telegram、WhatsApp和Discord等应用在你的计算机上运行一个具有完全系统访问权限的AI助手。
该产品在商标争议后不得不重新品牌化。
在品牌重塑公告发布几分钟内，有人劫持了他旧的 GitHub 和 X 账户，并利用这些账户推出并炒作了一种代币，该代币在崩溃前达到了 1600 万美元的市值，随后崩溃超过 90%。
没有恶意软件，没有被盗的密钥。只是有人足够快地利用了一个没有任何取证工具监视的注意力空隙。这些工具没有监视，因为还没有发生任何非法行为。
当 AI 代理成为被割韭菜的对象时
让我担心的不仅仅是人类会上当，因为我收到的许多提案都是某种版本的“让我们的 AI 代理为您交易。”这些代理也可能会代表您亏损。
一位开发者描述了一个在 Solana 上的 AI 代理如何在二十分钟内购买了一种代币，该代币崩溃了 94%，使代理的钱包损失了 12,000 美元。
经过调查，该代币启用了冻结权限，前 10 名持有者控制了 91% 的供应量。部署者已经推出了三个之前的诈骗代币。
我在这里描述的检测工具应该能够在几秒钟内检查出每一个红旗。但代理没有检查。它只是看到了一个代币和一个价格，然后购买了它——因为没有将安全层连接到决策层。
这正是我现在在每一个经过我审阅的基于代理的基金提案中进行压力测试的失败模式。
没有工具可以修复的部分
我最担心的是，这些损害中有些根本没有触及智能合约。我有一个公开的个人资料和追随者，这使我正是那种容易被克隆的面孔。
在五月，有报道称安大略省格威尔夫的一名女性在认为自己与YouTuber Mr Beast谈论加密投资时被骗走了14,000美元。实际上她并没有与Mr Beast交谈。Mr Beast多年来一直在与使用他肖像制作的AI生成视频作斗争，这些视频用来推动虚假的赠品。
法医工具不会标记这些互动，因为在资金已经流动之前，它们与区块链没有任何关联。欺诈发生在视频通话中，在信任的瞬间。当交易存在于分析平台上进行评分时，导致受害者损失的决定已经做出。
AI在制造这种虚假信任方面的速度比标记它的速度更快。而这正是170亿美元大部分资金流向的地方。
AI加密诈骗：那么谁才是真正的赢家？
双方都不是。
这是我能给出的最诚实的答案。法医工具和预测工具都是现实的。恢复也是现实的。因为欺诈也在增长而忽视它们将是一种自欺欺人的行为。
但“真实且在改善”并不等同于“领先”。2025年的数据很明确：在美元方面，攻击的进步速度快于防御。
如果说有一个原因，那就是这个。检测工具主要回答“这个钱包可疑吗？”这个问题——而这个问题只有在有人决定检查后才会被提出。
然后还有像Guelph这样的案例，根本没有钱包可以扫描。人工智能使这些案例变得更加普遍，这就是为什么我停止将人工智能视为任何推销中的卖点，而开始将其视为我想要进行压力测试的第一件事。
区块链可以确认钱包的历史。它无法确认电话通话，
来源：BeInCrypto
