币圈界报道：

人工智能在加密犯罪中渗透率年增四成，威胁进入新阶段

根据TRM Labs发布的2026年安全指数，人工智能技术在加密领域非法活动中的采用率较2024年提升40个百分点，评分从28分跃升至54分（满分100）。其中，以社交工程为核心的诈骗行为已步入规模化运作阶段，而针对系统漏洞的黑客攻击与勒索软件则处于快速演进期。与此同时，防御方也正借助AI能力识别潜在风险并拦截异常资金流转。

深度伪造与自动攻击成主流，小型团伙实现高效欺诈

自2022年起，涉及人工智能的加密诈骗案件数量暴增逾13倍。2026年报告的深度伪造类诈骗造成的经济损失，已超过2025年全年的2.6倍。通过聊天机器人模拟真实对话、合成身份信息及克隆视听内容，低资源犯罪组织得以精准触达更多目标用户。

在自动化勒索攻击方面，Sysdig追踪到名为JADEPUFFER的新型攻势——该行动利用人工智能代理对暴露的Langflow服务器发起全流程入侵。其自主执行侦察、凭证探测、横向移动及数据库加密等操作，并能在31秒内修正一次失败登录尝试，展现出极强的实时应变能力。

数据显示，2026年上半年共发生201起数字资产遭侵事件。其中，约75%的损失集中于仅占总数4%的高危案例，多数源于基础设施被非法接入。与朝鲜关联的攻击行动造成约6亿美元损失，占整体金额的61%。

平台加速部署智能化风控，防御体系向自动化演进

Coinkite近期通过Kimi等先进模型对Coldcard固件进行安全审计，发现种子生成环节存在隐患。为此，5.6.1版本引入强制物理随机性机制，要求用户完成至少65次不可预测按键、50次掷骰或128次抛硬币操作方可生成新密钥。受影响用户须重新创建种子并转移资产，单纯更新系统无法修复已有风险。

Bybit披露，其基于人工智能的监控系统在上半年成功拦截超过3万次可疑提现请求，预估避免了逾7亿美元潜在损失。该数据反映的是被阻断的风险金额，非事后追回数额。其自动化检测机制发现严重漏洞的概率是人工审查的3至5倍，同时处理超十万条安全警报。

借助智能测试流程，该交易所将常规安全评估周期由两周压缩至两小时。此外，已将超过一万个与可疑行为相关的地址纳入黑名单，构建动态防御网络。