加密取证技术升级，AI骗局更先普及

作为一名创业者兼投资人，我经常身处“被路演”的这端。我的案头常常堆满了宣称路线明晰、数据真实可靠的项目材料。

我的职责，就是判断这些项目承诺哪些能真正经受住区块链实战的考验。因此，当我说当前链上监测技术确实已经有了长足进步，这绝不仅仅是厂商推销材料里的自我吹嘘。

目前，包括 Chainalysis、TRM Labs 和 Elliptic 在内的区块链取证平台，已累计冻结或追回约 340 亿美元涉案资金。全球范围内，已有超 45 家监管机构将这些工具纳为标准配置。通过钱包聚类与实体归属分析，相关资金追迹手段已足以成为司法证据，为追回被盗资产提供了有力保障。

区块链取证。来源：Coinlaw

随着 AI 技术的赋能，新一代取证工具早已不止于“亡羊补牢式”追查。如今，一些预测型平台甚至声称能在钱包执行可疑操作之前，提前发出警报。

这些系统能基于 50 多项行为特征进行分析，并实现每日自我学习。某技术供应商宣称，其模型已为 1 400 万个钱包实现 98% 的风险检出准确率。同时，链上 AI 交易员内置的跑路检测器可在约 5 秒内完成流动性锁定、合约冻结权限和部署者历史等多项关键风险核查。

据相关服务报告，其已扫描超过 88.1 万个代币地址，标记其中 27.1 万个为高风险。此外，越来越多的钱包聚类工具能识别出那些长年“潜水”、却在清算前夕突然激活的“沉睡地址”——这正如现实世界里，发现可疑人员频繁出现在街区周边一样。

如果只看厂商展示页面，你可能会以为加密诈骗已经基本绝迹。目前，成群的机器学习模型正在全天候监控每一条链、每一个钱包、每一笔转账。

但与此同时，这一波机器学习的浪潮，也让我们不得不重新审视链上犯罪的另一面。

AI 驱动的加密骗局：最新数据解析

根据 Chainalysis 统计，2025 年全球因加密诈骗与欺诈造成的损失预计将达到 170 亿美元，较前一年（99 亿美元）翻倍增长。美国联邦调查局（FBI）同期公布的本土加密欺诈损失为 113.6 亿美元，同比上升 22%。

这些数字固然可以写进演示文稿，但真正改变我尽调方式的只有一个：Chainalysis 发现，AI 驱动的诈骗，其获利能力是传统手段的 4.5 倍。

手法相同，目标相同，但利用 AI，诈骗者可以大规模伪造虚假客服、假冒投资人或可信内部人士，实施精准欺诈。

76% 的 AI 诈骗属于高价值、高频次类型。来源： Chainalysis

XBO 交易所联合创始人兼首席运营官 Lior Aizik 此前公开警告，冒充类诈骗持续上升，并且在整个行业范围内愈发复杂。他的建议很简单：只要无法核实对方身份，尤其是在对方带有紧迫性和保密要求的情况下，切勿转账加密货币。

冒充身份诈骗——无论是以银行、投资人还是加密领域意见领袖身份出现——在过去一年暴增 1,400%。如今，诈骗者更多利用 AI，对被他们提前画像的目标人群进行高成本、定向欺骗，不再像过去那样“广撒网”，胡乱碰运气。

这让人均被骗金额大幅飙升，从 2024 年 782 美元激增到 2025 年 2,764 美元，涨幅高达 253%。这一现象值得警惕，因为有一定公开身份的投资者与项目方，恰好就是被“克隆”的主要对象。

更令人不安的是：虽然防御工具的技术快速提升，攻击手段的进化速度同样惊人。

这一局面就像生成对抗网络（GAN）一样，生成者与判别者之间的博弈，不断推动整体能力升级。

无论是进攻还是防御，背后的 AI 能力来源一致。现阶段，这种竞争更偏向于“先发优势”，而非谁单兵作战模型最强。

为何检测能力提升后仍旧落后一步？

坦白来说，取证工具的本质是用于追查，而非预测。只有在犯罪已然发生后，调查才会启动。

只有当受害者已经遭受损失，才可能追踪到可见的作案模式并进行预警。即便是那些号称“事前预警拉盘跑路”的预测模型，训练数据也来自过往案例——而下一波骗局，正好是犯罪分子基于同一批数据设计的。

我是在 FBI 执行 NexFundAI 诱捕行动时，亲眼见证了这一点：联邦特工们创建的假蜜罐代币，旨在钓出洗盘交易者。

The FBI created NexFundAI as a fake token to catch market manipulators.@EvanLuthra exposed how the FBI built a professional website, hired market makers to fake volume, and arrested 18 people across the US, UK, and Portugal.

$25M was seized…

After Evan posted about it, the… pic.twitter.com/UPCCp9VKEn

— BeInCrypto (@beincrypto) June 1, 2026

就在美国司法部宣布该行动相关逮捕案件的次日，有人直接克隆了完全相同的智能合约，迅速上线山寨代币，并用 FBI 公布在法庭文件中的同样手法，仅用一天就获利 127 000 美元。

任何流动性提供者如果曾问我“这个市场的恶劣行为是否真的能彻底肃清”，在 24 小时内就会得到答案。

FBI 的行动成了攻击者的现成范本。每一次有助于防守方的公开披露，也等于为攻击者提供了操作模板——而攻击者行动的速度，远超监管响应的步伐。

攻击者门槛更低，速度更快

同样的不对称性也体现在攻击所需的成本和难度急剧降低上。比如，软件开发者 Peter Steinberger 曾开发过一款热门的开源项目，允许用户在本地通过 Telegram、WhatsApp、Discord 等应用运行具备系统全部权限的 AI 助手。

由于商标纠纷，该产品被迫更名。

就在更名公告发布的几分钟内，有人盗用他的旧版 GitHub 和 X（推特）账号，借此发行并拉盘一个山寨币，市值一度高达 1 600 万美元，但随后暴跌超过 90%。

过程无须恶意软件，也没有密钥被盗。只因有人动作足够快，钻空子于无人关注的时间差。监控工具之所以没有察觉，是因为违法行为尚未发生。

The man behind Clawdbot

– Peter Steinberger

– Austrian software engineer and founder

– deeply technical, low-ego, builder-first profile

Early formation:

– studies medical computer science at TU Vienna

– becomes a tutor while still a student

– later runs iOS and Mac development… pic.twitter.com/J9xxiPX30l

— StarPlatinum (@StarPlatinum_) January 27, 2026

当 AI 代理人成为“被割”的对象

让我担忧的并非只有普通用户，因为我收到的大量项目推介，核心思路都是“让我们的 AI 代理人为你交易”。事实上，这些代理人也可能替你亏掉钱。

有开发者称，他开发的以太坊 Solana 链上 AI 代理人，曾在上线 20 分钟后买入的某代币惨遭 94% 跌幅，损失高达 12 000 美元。

进一步调查后发现，该代币具有冻结权限，且前 10 持币者共控制了 91% 流通量。其部署者此前已发行过 3 个诈骗代币。

所有这些风险信号，本可被上述检测工具在几秒内识别。但该 AI 代理却未做校验，仅凭看到代币与价格，便直接买入——原因是安全校验与决策流程没有集成到系统中。

这正是我如今在每一个基于 AI 代理的基金推介中反复强调、重点测压的核心问题。

那些工具永远无法弥补的漏洞

令我最担忧的是，有些骗局根本无需涉及智能合约。由于我有一定的公开身份和粉丝群体，就成了骗子最喜欢克隆的对象。

今年 5 月，加拿大安大略省圭尔夫市一位女性因误信与 YouTuber Mr Beast 谈论加密投资，最终被诈骗 1.4 万加元。据报道，这起案件中，她以为在与 Mr Beast 交流，实则是骗子冒充。事实上，多年来，Mr Beast 一直在应对利用其形象制作的 AI 视频，这些虚假视频通过伪造赠币活动招摇撞骗。

Lots of people are getting this deepfake scam ad of me… are social media platforms ready to handle the rise of AI deepfakes? This is a serious problem pic.twitter.com/llkhxswQSw

— MrBeast (@MrBeast) October 3, 2023

链上取证工具不会对此类交互发出警告，因为在资金转移之前，整个过程都未触及链上。诈骗往往发生在视频通话和建立信任的一瞬间。当分析平台能够检测到交易时，受害者的损失决定早已产生。

AI 锻造虚假信任的速度，远远领先于被识别的能力。正是这种错位，造成了大部分 170 亿美元的资金流失。

AI 加密骗局：谁才是真正的赢家？

答案是谁都不是。

这是我能给出的最坦率答复。不管是链上取证工具还是预测模型，都确实在升级，确实帮助追回了部分损失。若因骗局数量增加就全盘否认这些努力，本身也是不诚实的表现。

但“真实且进步”并不代表已经领先。从 2025 年的相关数据来看，在美元计量层面，攻击端的成长速度明显快于防御端。

造成这种局面的核心原因在于，检测工具主要能回应一个问题——“这个钱包有风险吗？”但只有在有人主动检查时，这一问题才会被提出。

更棘手的是，像圭尔夫案件这样，根本没有可供扫描的钱包。正是 AI 让此类诈骗愈发高发。因此，如今我在所有商业项目中，AI 不再作为加分项，而是首先要严苛压力测试的关键。

区块链只能确认钱包的历史，却无法验证一通电话的真实性。

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