AI 诈骗损失激增 263%：身份冒充取代黑客攻击

据 Woofun AI 消息，人工智能诈骗已无需通过黑客手段攻破钱包，核心威胁演变为诱导用户主动授权。TRM 指出，随着深度伪造等技术降低冒充成本，安全保障责任正从交易后追溯前置至授权前的身份核实环节，交易所与资金管理者面临前所未有的验证挑战。

Woofun AI 整理数据显示，从数据趋势看，自 2022 年以来，涉及人工智能技术的诈骗报告统计增长了约 25 倍，其中仅由诈骗分子使用 AI 的案件增长达 13 倍。TRM 整理数据显示，在 8 月 17 日发布的报告周期内，2026 年因深度伪造导致的损失较 2025 年全年激增 263%。

这种爆发式增长源于 AI 支持的攻击机制：攻击者利用多语言能力进行远程沟通，通过合成视频强化虚假身份以通过远程验证，甚至使用语音克隆模仿高管或家属。AI 生成的文件与通信内容进一步提升了诈骗请求在多渠道中的可信度，使得单个攻击者能够以极低成本实施大规模、高说服力的身份冒充，让受害者难以辨别真伪。

在加密货币领域，由于交易具有不可撤销特性，此类风险被进一步放大。TRM 对上半年加密黑客事件的独立分析表明，尽管智能合约漏洞依然普遍，但最大损失往往源于基础设施及运营系统被攻破。深度伪造技术加剧了这一局面，使攻击者能获取受害者配合而非仅窃取权限。例如，攻击者可能诱导目标更改恢复因子、更换新设备与提取地址并立即执行转账。企业资金管理部门同样脆弱，高管的合成语音或视频可迫使员工批准转账、更改签名人或添加新支付地址。硬件钱包虽能验证私钥签名，却无法识别控制者是否受骗。因此，通过多人共同授权、预设确认渠道及新增提取地址延迟等措施，将关键决策移出攻击者控制的沟通渠道，成为必要的防御手段。

对于普通持有者，风险更为隐蔽，极具说服力的视频通话、语音消息或个人资料即可诱使受害者主动付款，而区块链监控往往滞后于严重安全事故。链上工具虽能检测可疑交易流、追踪被盗资产并在有中介时协助冻结，但对看似合法的主动授权交易拦截效果有限。这表明智能合约之外存在显著安全漏洞。

尽管合约审计、私钥保护、钱包模拟及交易监控仍是基础工作，但随着 AI 提升冒充效率，确保在不可逆交易签署前明确知晓指令下达者身份，已成为最关键的控制措施。