AI 對抗 AI：新興技術如何打擊日益複雜的加密貨幣詐騙

詐騙活動迅速演變

加密貨幣產業正面臨由 AI 技術驅動的詐騙浪潮，不論規模或複雜度皆前所未有。TRM Labs 全球政策與政府事務負責人 Ari Redbord 指出，生成式模型已被用於同時在多個平台及多條區塊鏈網路上發動數千起詐騙。他強調：「我們見證了一個更聰明、高效且可無限擴展的犯罪生態系統的誕生。」

這些 AI 驅動攻擊展現出極高的複雜性。生成式 AI 能即時分析並配合受害者的語言習慣、地理位置及數位足跡，實現高度個人化，使詐騙手法遠比傳統方式更具欺騙性。在勒索軟體場景中，AI 演算法會根據受害者的支付機率精準選定目標，自動生成客製化勒索信，並以極自然的人機對話方式協商。

透過深度偽造技術，社交工程攻擊已高度逼真。深度偽造的語音與影片被用於「高階主管冒充」詐騙——犯罪分子模仿 C 級高階主管授權財務操作，以及「家庭緊急」詐騙——利用 AI 合成親友聲音，編造理由誘使受害者轉帳。

在鏈上詐騙領域，AI 工具展現出極高的危險性。這些系統能在數秒內編寫複雜腳本，將資金在數百個錢包間流動，打造傳統手法難以追蹤的洗錢管道。這種自動化資金流動讓傳統追蹤方式難以在資金消失於區塊鏈網路前鎖定其蹤跡。

AI 驅動的防護機制

面對不斷升級的威脅，加密貨幣產業已開始運用人工智慧來對抗 AI 詐騙。區塊鏈分析機構、網路安全公司、加密貨幣交易所及學術界正攜手開發先進的機器學習系統，以便在使用者資金損失前偵測、標記並遏止詐欺行為。

TRM Labs 已將人工智慧整合至區塊鏈情報平台各層級，建立全方位防禦體系。公司運用先進機器學習演算法，同步處理 40 多條區塊鏈網路的數兆筆資料。如此大規模資料處理能力協助 TRM Labs 繪製複雜的錢包網路、發現新型詐騙模式，並能及早識別異常行為，迅速鎖定潛在非法活動。

Redbord 表示：「這些系統不僅能偵測模式，更能持續學習。當資料變化、出現新型詐騙手法時，我們的模型會即時適應，動態回應加密市場。」在詐騙手法快速變化的產業環境中，這項能力格外重要。

Sardine 為 2020 年成立的 AI 風險平台，開發了多層次反詐欺解決方案。商業發展主管 Alex Kushnir 介紹，Sardine 的 AI 反詐欺系統由三大整合層構成，協同形成安全防護網。

第一層專注於資料蒐集，記錄金融平台每位使用者會話的深層訊號，包括裝置硬體、作業系統、應用程式是否遭竄改，以及使用者與平台的行為特徵，如鍵盤輸入、滑鼠移動及瀏覽習慣。

第二層整合多元可信資料來源，能將所有使用者輸入與已知資料庫交叉驗證，在可疑資訊被用於詐騙前即時識別其風險。

第三層採用聯盟資料共享，參與企業間交換惡意行為者資訊，形成分散式情報網路，促進威脅情報產業協作。

Sardine 透過即時風險引擎對每個風險訊號立即回應，直接處理正在發生的詐騙，而非事後分析。Kushnir 指出，智能體 AI 與大型語言模型主要提升自動化與營運效率，而非直接應用於即時偵測。「以前必須手動編碼詐欺規則，既耗時又門檻高。現在，只要輸入規則需求，AI 智能體就能自動建構、測試並部署規則。」這種規則制定方式大幅提升安全團隊因應新威脅的速度。

AI 對抗 AI 的場景應用

AI 防護系統在實際應用中展現極高效率。Sardine 首席辦公室主管 Matt Vega 介紹，一旦偵測到可疑模式，AI 即可深度分析並產生遏止攻擊的新趨勢建議。「原本需要分析師一整天才能完成的任務，AI 僅需數秒。」這項速度優勢對於在資金被轉出前阻斷詐騙至關重要。

Sardine 與主流加密貨幣交易所密切合作，即時標記異常使用者行為。所有用戶交易皆經 Sardine 決策平台，AI 解析後做出判定，協助交易所預先警示潛在詐騙。這種主動防護機制讓平台能在詐騙交易發生前即時介入，保障平台與用戶安全。

TRM Labs 在調查中也曾遇到 AI 驅動的詐騙。公司曾與疑似金融養成型詐騙者進行視訊通話，目睹深度偽造的畫面。「對方髮際線及臉部動作有微妙異常，我們懷疑其使用了深度偽造技術，」Redbord 表示，「AI 偵測工具協助我們確認該影像極可能為 AI 生成而非真人。」儘管 TRM Labs 成功識破該詐騙，這起及相關案件已累計竊取約 6,000 萬美元，凸顯偵測工具效能及廣泛部署的急迫性。

網路安全公司 Kidas 也運用 AI 透過高階內容分析偵測及防範詐騙。創辦人暨 CEO Ron Kerbs 介紹，Kidas 自研模型可即時分析內容、行為及音訊、影像異常，識別深度偽造與 LLM 生成的釣魚行為。「這樣能即時進行風險評分與即時攔截，是對抗自動化、規模化詐騙的唯一方式。」Kerbs 強調。

近期，Kidas 偵測工具已在 Discord——詐騙分子常用的通訊平台——成功攔截兩起加密貨幣詐騙，避免潛在受害者損失，並為新型詐騙手法提供了有價值的情報。

防禦 AI 驅動的詐騙

雖然 AI 工具在偵測及阻止複雜詐騙方面表現突出，安全專家仍警告此類攻擊將持續升級。Kerbs 指出：「AI 降低了複雜犯罪門檻，使詐騙極易擴展且個人化，必然會持續蔓延。」AI 的普及讓技術有限的犯罪分子也能發起複雜詐騙。

即使趨勢令人憂心，使用者仍可採取具體措施自我防護。Vega 指出，許多攻擊手法涉及偽造網站，受害者被引導至假平台，點擊看似正常的惡意連結。

Vega 建議使用者注意網站是否包含希臘字母或其他與拉丁字母外觀極為相似的 Unicode 字元。他舉例，近期某大型科技公司就因攻擊者以希臘字母「A」冒充拉丁字母「A」建立假網站而受害。這類同形攻擊利用不同字元集的視覺相似性製造極具迷惑力的假網址。

使用者還須警惕搜尋結果中的廣告連結，詐騙分子常藉由購買廣告位將假網站推至頂端。點擊前應仔細檢查網址、確認 HTTPS 加密並核對網域拼寫，以避開多數常見攻擊。

除了個人防護外，Sardine 和 TRM Labs 等企業也正與監管機構密切合作，探索如何運用 AI 從系統層面防控 AI 驅動的詐騙。這種政府與企業協作對建立全產業防護體系至關重要。

Redbord 表示：「我們正在打造系統，賦能執法及合規人員，使其具備與犯罪分子同等的速度、規模與能力——從即時異常偵測到識別跨鏈洗錢。人工智慧讓風險管理從事後反應轉向事前預警，實現詐騙發生前的主動防控。」這種從被動到主動的安全轉型，預示加密貨幣產業防詐理念的根本革新，也帶來 AI 防禦超越 AI 攻擊的希望。

常見問題

AI 主要偵測哪些常見加密貨幣詐騙類型？

AI 可偵測釣魚、龐氏騙局、虛假代幣、拉高出貨、可疑錢包交易、深度偽造冒充和洗錢行為。機器學習模型能即時識別異常交易量、地址集結及社交工程攻擊。

AI 系統如何識別與防範複雜加密貨幣詐欺？

AI 透過模式分析交易行為、錢包歷史與網路關係。機器學習模型能即時鎖定異常、釣魚和洗錢手法，在執行前標記可疑活動，並透過持續區塊鏈監控保護合法使用者。

哪些機器學習技術最適合應對不斷演變的加密詐騙？

異常偵測、行為分析及深度學習模型在加密詐騙辨識領域表現突出。這些技術可即時分析交易、錢包流動和通訊元資料，並透過持續訓練自動適應新型詐欺方式。

AI 能偵測加密投資詐騙中的深度偽造影片嗎？

可以。AI 能透過高階人臉識別、語音分析和行為偵測發現深度偽造影片。現代 AI 系統能偵測光線、臉部動作及音訊同步的異常，顯著降低深度偽造加密投資詐騙的風險。

AI 如何識別虛假加密交易所與錢包地址？

AI 透過分析交易模式、使用者行為及網路異常辨識虛假交易所和可疑錢包。機器學習模型能即時偵測異常交易量、洗錢特徵和詐騙手法，保護使用者免受加密貨幣詐欺。

目前加密產業的 AI 詐欺偵測系統準確度如何？

現階段加密貨幣領域 AI 詐欺偵測系統的準確率達 85%–95%，能高效即時識別可疑模式、異常及已知詐騙特徵。機器學習模型透過資料分析持續進化，偵測釣魚、龐氏騙局及市場操縱愈發迅速且精準。

AI 打擊加密詐騙有哪些限制？

AI 面臨的挑戰包括詐騙手法持續變化、偵測誤報、鏈外資料取得有限，以及模型需持續更新。犯罪分子適應速度通常快於 AI 學習，因此需仰賴人類專家持續協作，才能有效防護。

詐騙分子如何規避 AI 偵測？

詐騙分子會混淆程式碼、採用多型惡意軟體、偽造釣魚平台、利用零日漏洞，並透過社交工程來規避 AI 模式辨識及機器學習模型。