币圈界报道：

AI安全系统称拦截百亿美元诈骗风险，但验证机制缺失

在2025年1月至2026年3月期间，该人工智能安全体系成功阻断了约105.3亿美元潜在用户损失，主要源于加密货币诈骗与钓鱼攻击的防范。仅2026年第一季度，系统便识别并拦截超过2290万次恶意活动，覆盖全球逾540万用户。

智能攻击成本下降，欺诈规模持续攀升

网络黑产正广泛采用人工智能技术实施规模化攻击。部分自动化漏洞利用工具部署成本已压缩至1.22美元，而高阶模型在测试环境中的有效率突破72%。行业统计显示，2025年加密货币欺诈总额达170亿美元，同比激增30%。

深度伪造手段成为新型威胁，虚假客服语音、仿冒身份验证流程及伪造交易界面频繁出现。当前近七成由AI生成的攻击被划为最高风险等级，凸显社会工程学攻击的快速演化趋势。

多模态防御体系支撑实时风控

平台目前运行超过24项基于人工智能的安全项目，依托100多个机器学习模型实现对异常交易、账户行为及支付链路的动态监控。系统已承担约五成欺诈防控任务，使信用卡欺诈率较行业平均水平降低60%至70%。

具体措施包括：封禁超3.6万个恶意钱包；每日推送逾9600条实时预警；2026年首季通过教育干预触达17.9万名用户；在4.8万起案例中追回约1280万美元资金；协助执法机构冻结价值1.31亿美元涉案资产。

系统还结合计算机视觉识别伪造支付截图，并运用自然语言分析捕捉点对点交流中的诱导性话术。

“预防损失”数据缺乏独立验证

尽管其主张与行业反诈趋势一致，但105.3亿美元“避免损失”的计算逻辑未公开，亦未经监管机构或第三方安全公司审计。

“预防损失”类指标通常基于假设性推算，非实际资金流失数据，因此难以外部复现。目前未披露的关键信息包括误报率、诈骗判定标准，以及所有被拦截行为是否均指向已确认恶意主体。

即便如此，多方可验证数据仍表明，人工智能赋能的欺诈模式演进速度已超越传统检测能力，加密货币领域的安全挑战日益严峻。

平台加速构建智能防护生态

面对低门槛、高隐蔽性的AI诈骗，中心化交易平台正加快安全架构升级。在经历多年合规审查后，该平台自2023年与美方达成和解以来，持续在强化监督框架下运营。

其他主流交易所亦同步提升AI反诈投入。随着伪造技术不断迭代，行业预计将在自动化检测、用户行为建模及身份核验系统方面加大资源倾斜。目前所公布的105.3亿美元预防值仍属内部估算，尚未形成经独立验证的行业共识标准。