币态网AI驱动的加密货币诈骗：概述与防护
加密货币行业因其易受攻击而闻名，然而，人工智能（AI）的发展使得诈骗和欺诈的可能性大幅增加。
曾经被视为相对简单的加密货币诈骗，随着生成式AI（genAI）、深度伪造技术、声音克隆和自动化机器人等技术的发展，变得更加真实、可扩展且危险。
常见的加密货币诈骗手法
一种常见的诈骗方式是伪造的Telegram账户和机器人。这种诈骗通过创建假冒的Telegram群组，针对影响者、项目和公司进行欺诈。
一旦加入，用户会被要求通过点击链接进行“验证”，点击后可能会在设备上安装恶意软件。
AI驱动的加密货币诈骗激增
今年，AI驱动的加密货币诈骗数量急剧上升。
根据Chainabuse的数据，从2024年5月至2025年4月，使用生成式AI的诈骗报告增长了456%。相比之下，2023-2024年期间的增长率已经达到78%。
区块链分析公司Chainalysis的数据显示，约60%的诈骗钱包存款均由AI驱动的诈骗所引发，这一趋势自2021年以来持续增长。
AI驱动的诈骗具体表现
Chainalysis的网络犯罪研究经理Eric Jardine表示，AI驱动的诈骗正在重塑加密犯罪的格局。这类诈骗通常针对在加密货币中活跃但对现代AI驱动诈骗不熟悉的用户。
“不法分子结合数字资产的匿名性与AI自动化，能够大规模地利用用户。” Jardine指出，这些诈骗利用机器学习创建虚假身份，生成逼真的对话，并构建与合法平台几乎相同的网站或应用。
例如，最近诈骗者创建了一场假冒NVIDIA年度GTC活动的YouTube直播，视频中使用了NVIDIA首席执行官黄仁勋的AI深度伪造影像，声称其在推广一个加密投资计划。
AI与操控时代
一个AI生成的直播视频利用NVIDIA首席执行官的形象，试图欺骗观众参与加密诈骗。
屏幕上显示的二维码引导观众访问一个声称能带来盈利的投资网站。
Web3代理的注入攻击上升
此外，加密生态系统中注入攻击的案例也在增加。这是一种安全漏洞，攻击者利用AI代理或大型语言模型（LLM）执行非预期的恶意操作。
“注入攻击是一种新型技术，攻击者创建看似合法的输入，旨在导致机器学习模型的意外行为。” Smart解释道。
随着LLM与其他服务（如加密钱包、互联网浏览器、电子邮件和社交媒体）连接的增多，注入攻击的风险也在上升。
如何保护自己
不幸的是，行业专家认为AI驱动的加密货币诈骗将持续增加。
“随着AI工具的进步和普及，诈骗变得更加真实、迅速且难以识别。” Jardine表示。
新手投资者尤其需要提高警惕，因为他们可能对常见的诈骗手法不够熟悉。同时，富裕个人和机构也面临着针对性的复杂攻击。
用户可以采取一些措施来保护自己，例如，Smart强调验证信息的重要性。
“如果看到名人推广加密货币机会，务必假设其为假冒，直到确认其真实性。”
此外，还有一些工具可以帮助用户识别AI驱动的诈骗。例如，Crystal Intelligence提供的scam-alert.io平台允许用户在转账前检查钱包地址。
Chainalysis还利用AI改进实体解析，检测异常行为，使复杂的区块链活动更易于分析和处理。
“我们的AI驱动的欺诈检测解决方案Alterya能够在诈骗者接触受害者之前识别出他们。” Jardine补充道。
