AI加密货币犯罪激增40%，安全团队部署新型AI工具_新闻

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AI加密货币犯罪激增40%，安全团队部署新型AI工具

2026-08-21 23:52:29

TRM：加密货币犯罪中人工智能采用率一年内增长40%

据TRM Labs数据，过去一年间，人工智能在加密货币犯罪中的采用率上升了40%。其2026年指数显示，该领域应用评分从2024年的约28分升至54分（满分100）。诈骗行为已进入成熟采用阶段，而黑客攻击和勒索软件仍处于新兴阶段。安全团队也在利用人工智能暴露漏洞并阻止可疑转账。

人工智能加密货币犯罪通过诈骗和自动化攻击扩大

TRM表示，自2022年以来，与人工智能相关的加密货币诈骗报告数量增长了多达13倍。2026年报告的深度伪造诈骗损失已超过2025年全年总额的263%。聊天机器人、合成身份和克隆媒体让小型团伙能够瞄准更多受害者。

人工智能加密货币犯罪还进入了自动化勒索软件运营领域。Sysdig记录了JADEPUFFER行动——一个针对暴露的Langflow服务器的人工智能驱动攻击。该智能体进行了侦察、凭证搜索、横向移动以及破坏性数据库加密。它在31秒内纠正了一次失败的登录，展示了自动化攻击的快速适应能力。

TRM统计，2026年上半年共发生201起数字资产黑客事件。约75%的损失来自仅4%的事件，其中大部分是基础设施入侵。与朝鲜关联的行动造成的损失约为6亿美元，占总损失的61%。

人工智能加密货币犯罪推动钱包和交易所走向自动化

在近期的一篇博客中，Coinkite使用Kimi及其他前沿模型审查了Coldcard固件（此前发现种子生成漏洞）。5.6.1版本要求用户添加物理随机性，并增加了交易完整性检查。新种子需要65次不可预测的按键、50次掷骰子或128次抛硬币。受影响的种子用户必须创建新种子并转移资金。仅安装更新无法保护已受损的钱包。

Bybit表示，人工智能支持的管控措施在上半年阻止了超过3万次可疑提现。该交易所估计，这些请求涉及超过7亿美元的潜在用户损失。该金额描述的是被阻止的潜在损失，而非事后追回的失窃资金。其自动化审计发现严重漏洞的比率是人工审查的3到5倍。人工智能工具还帮助处理了超过10万条安全警报。

针对人工智能加密货币犯罪，Bybit称自动化测试将评估周期从两周缩短至两小时。该交易所还将超过1万个与可疑活动相关的地址列入黑名单。

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