Bycie przedsiębiorcą i inwestorem oznacza, że siedzę po drugiej stronie wielu prezentacji. Otrzymuję materiały na biurko oparte na mapach drogowych i zespołach, które przysięgają, że ich przyciąganie jest prawdziwe.
Moim zadaniem jest ustalenie, które części tych prezentacji przetrwają kontakt z blockchainem. Więc kiedy mówię, że strona detekcji w tej branży naprawdę się poprawiła, nie powtarzam prezentacji dostawcy.
Platformy do analizy blockchaina, takie jak Chainalysis, TRM Labs i Elliptic, zamroziły lub odzyskały szacunkowo 34 miliardy dolarów w nielegalnych funduszach. Ponad 45 regulatorów na całym świecie korzysta teraz z tych narzędzi jako standardowej praktyki. Pomagają one odzyskać skradzione pieniądze, śledząc je przez grupowanie portfeli i przypisanie podmiotów, które są wystarczająco dobre, aby wytrzymać w sądzie.
Dzięki AI, nowsze generacje tych narzędzi robią więcej niż tylko śledzenie pieniędzy po ich przemieszczeniu. Dziś istnieją platformy predykcyjne, które twierdzą, że potrafią oznaczyć portfel, zanim ten w ogóle zadziała.
Oceniają zachowanie na podstawie ponad 50 cech i codziennie się uczą. Jeden dostawca twierdzi, że osiąga 98% dokładności wśród 14 milionów portfeli. Mamy skanery rug-pull bezpośrednio w agentach handlowych AI, sprawdzające blokady płynności, uprawnienia do zamrażania i historię wdrożenia w około pięć sekund.
Jedna z takich usług zgłosiła zeskanowanie ponad 881 000 adresów tokenów i oznaczenie 271 000 jako wysokiego ryzyka. Istnieją nawet narzędzia do grupowania portfeli, które wykrywają adres „śpiocha”, który pozostawał nieaktywny przez lata i ożywił się tuż przed likwidacją — cyfrowa wersja zauważenia, że ktoś obserwuje twoją ulicę.
Więc jeśli tylko przeczytasz strony dostawców, możesz odnieść wrażenie, że oszustwa kryptograficzne są praktycznie rozwiązane, ponieważ mamy teraz małą armię modeli uczenia maszynowego, które obserwują każdy łańcuch, każdy portfel i każdą transakcję przez całą dobę.
Potem sprawdzasz, co ta sama era uczenia maszynowego zrobiła z drugą stroną bilansu.
Liczby za oszustwa kryptograficzne z wykorzystaniem AI
Według Chainalysis całkowite straty związane z oszustwami kryptograficznymi i oszustwami w 2025 roku wynoszą około 17 miliardów dolarów, w porównaniu do 9,9 miliarda dolarów w poprzednim roku. Własna liczba FBI dotycząca oszustw kryptograficznych w tym samym okresie wynosi 11,36 miliarda dolarów tylko w USA, co stanowi wzrost o 22% w skali roku.
To są liczby, które trafiają na slajdy panelowe. Ale ta, która naprawdę zmieniła sposób, w jaki przeprowadzam due diligence, to: Chainalysis odkrył, że oszustwa z wykorzystaniem AI były 4,5 razy bardziej opłacalne niż tradycyjne.
Ten sam przekręt, ten sam cel, ale dzięki AI oszuści mogą produkować fałszywych agentów wsparcia, fałszywych inwestorów lub zaufanych insiderów na dużą skalę.
Lior Aizik, współzałożyciel i dyrektor operacyjny giełdy kryptowalut XBO, publicznie ostrzegł, że oszustwa związane z podszywaniem się stają się coraz bardziej powszechne i wyrafinowane w całej branży. Jego zasada jest prosta: nigdy nie przekazuj swoich kryptowalut nikomu, kogo nie możesz zweryfikować, szczególnie jeśli prośba jest owiana pilnością i tajemnicą.
Oszustwa związane z podszywaniem się — przestępcy podszywający się pod bank, inwestora lub influencera kryptowalutowego — odnotowały wzrost o 1400% w skali roku. Oszuści teraz wykorzystują AI do prowadzenia kosztownych, ukierunkowanych oszustw na osobach, które wcześniej profilowali, zamiast stosować tanią, masową metodę spray-and-pray, którą używali wcześniej.
To spowodowało gwałtowny wzrost średniej wielkości płatności, z 782 USD w 2024 roku do 2764 USD w 2025 roku, co stanowi wzrost o 253%. Osobiście mnie to dotyka, ponieważ inwestorzy i operatorzy z jakimkolwiek publicznym profilem to dokładnie ci, którzy są klonowani.
Oto niewygodna część: podczas gdy narzędzia defensywne znacznie się poprawiły, wyniki ofensywne również się poprawiły.
To jak generatywna sieć przeciwstawna, w której generator i dyskryminator dzielą rywalizację, która ciągle poprawia cały model.
Zarówno narzędzia ofensywne, jak i defensywne czerpią z tej samej studni możliwości AI. W tej chwili ta studnia sprzyja pierwszemu ruchowi, a nie temu, kto zbuduje lepszy model w izolacji.
Dlaczego lepsza detekcja wciąż przegrywa wyścig
Szczera odpowiedź brzmi, że narzędzia kryminalistyczne są budowane do pracy detektywistycznej, a nie do przewidywania. Aby mogło dojść do śledztwa, przestępstwo musi zostać popełnione.
Musisz mieć ofiarę, która już straciła pieniądze, zanim będziesz mógł prześledzić wzór wystarczająco widoczny, aby go oznaczyć. Nawet modele predykcyjne, które twierdzą, że wychwycą rug pull zanim się wydarzy, są trenowane na oszustwach z wczoraj — a oszustwo jutra jest projektowane przez kogoś, kto przeczytał te same dane treningowe.
To stało się dla mnie jasne w czasie rzeczywistym podczas akcji FBI NexFundAI: fałszywy token honeypot, który stworzyli agenci federalni, aby złapać traderów wash.
Dzień po tym, jak DOJ ogłosiło aresztowania związane z operacją, ktoś sklonował dokładny smart contract i uruchomił token naśladowczy, zarabiając 127 000 dolarów w jeden dzień, używając tych samych taktyk, które FBI właśnie ujawniło w dokumentach sądowych.
Każdy LP, który zapytał mnie, czy „najgorsze zachowanie na tym rynku w końcu zostało oczyszczone”, otrzymałby swoją odpowiedź w ciągu dwudziestu czterech godzin.
Operacja FBI stała się wzorem dla atakującego. Każde ujawnienie, które pomaga obrońcy, również przekazuje atakującemu działający szablon — a atakujący czytają szybciej niż regulatorzy łatają.
Strona ataku stała się tańsza i szybsza
Możesz zobaczyć tę samą asymetrię w tym, jak mało wysiłku teraz wymaga atak. Programista Peter Steinberger stworzył popularny projekt open-source, który pozwala uruchomić asystenta AI na twoim komputerze z pełnym dostępem do systemu za pomocą aplikacji takich jak Telegram, WhatsApp i Discord.
Produkt musiał zostać przemianowany po sporze o znak towarowy.
W ciągu kilku minut od ogłoszenia rebrandingu, ktoś przejął jego stare konta GitHub i X i wykorzystał je do uruchomienia i promowania tokena, który osiągnął kapitalizację rynkową na poziomie 16 milionów dolarów, zanim spadł o ponad 90%.
Żadnego złośliwego oprogramowania, żadnych skradzionych kluczy. Po prostu ktoś wystarczająco szybki, aby wykorzystać lukę w uwadze, której żadne narzędzie kryminalistyczne nie monitorowało. Narzędzia nie monitorowały, ponieważ nic nielegalnego jeszcze się nie wydarzyło.
Kiedy agent AI jest tym, który zostaje oszukany
Nie tylko ludzie, którzy dają się na to nabrać, mnie niepokoją, ponieważ wiele z propozycji, które otrzymuję, to jakieś wersje „pozwól naszemu agentowi AI handlować za Ciebie.” Ci agenci również mogą tracić pieniądze w Twoim imieniu.
Programista opisał, jak agent AI na Solanie kupił token, który spadł o 94% po dwudziestu minutach, kosztując portfel agenta 12 000 dolarów.
Po zbadaniu okazało się, że token miał włączoną możliwość zamrożenia, a 10 największych posiadaczy kontrolowało 91% podaży. Twórca już wcześniej uruchomił trzy oszukańcze tokeny.
Każda z tych czerwonych flag powinna być sprawdzalna w ciągu kilku sekund przez narzędzia detekcyjne, które tutaj opisałem. Ale agent nie sprawdził. Po prostu zobaczył token i cenę i go kupił — ponieważ nikt nie połączył warstwy bezpieczeństwa z warstwą decyzyjną.
To dokładny tryb awarii, który teraz testuję w każdej propozycji funduszu opartej na agentach, która trafia na moje biurko.
Część, której żadne narzędzie nie może naprawić
Najbardziej martwi mnie to, że część tych szkód w ogóle nie dotyka inteligentnego kontraktu. Mam publiczny profil i obserwujących, co czyni mnie dokładnie takim rodzajem twarzy, która jest klonowana.
W maju zgłoszono, że kobieta w Guelph w Ontario straciła 14 000 dolarów na oszustwach, myśląc, że rozmawia z YouTuberem Mr Beast na temat inwestycji w kryptowaluty. Nie rozmawiała. Mr Beast od lat walczy z filmami generowanymi przez AI, które wykorzystują jego podobiznę do promowania fałszywych nagród.
Narzędzia kryminalistyczne nie oznaczają tych interakcji, ponieważ nic z nich nie dotyka łańcucha, dopóki pieniądze już się nie poruszają. Oszustwo ma miejsce w rozmowie wideo, w momencie zaufania. W momencie, gdy transakcja istnieje dla platformy analitycznej do oceny, decyzja, która kosztuje ofiarę, została już podjęta.
AI stało się lepsze w szybkim wytwarzaniu tego fałszywego zaufania, niż w jego oznaczaniu. I to tam poszła większość z 17 miliardów dolarów.
Oszustwa kryptowalutowe AI: Kto tak naprawdę wygrywa?
Żadna ze stron.
To najbardziej szczera odpowiedź, jaką mogę dać. Oba zestawy narzędzi, kryminalistyczne i predykcyjne, są realne. Odzyski są realne. Odrzucenie ich, ponieważ oszustwa również wzrosły, byłoby swoim rodzajem nieuczciwości.
Ale „realne i poprawiające się” nie jest tym samym co „na przodzie”. Dane z 2025 roku są jasne: w kategoriach dolarowych, atak poprawił się szybciej niż obrona.
Jeśli jest jeden powód, dla którego tak jest, to właśnie ten. Narzędzia do wykrywania głównie odpowiadają na pytanie „czy ten portfel jest podejrzany?” — a to pytanie jest zadawane dopiero po tym, jak ktoś zdecyduje się sprawdzić.
Są też przypadki takie jak Guelph, gdzie w ogóle nie ma portfela do zeskanowania. AI sprawiło, że te przypadki stały się bardziej powszechne, dlatego przestałem traktować AI jako atut w jakiejkolwiek prezentacji i zacząłem traktować to jako pierwszą rzecz, którą chcę poddać testowi wytrzymałości.
Blockchain może potwierdzić historię portfela. Nie może potwierdzić rozmowy telefonicznej,
Źródło: BeInCrypto
