人工智能可以成爲加密貨幣生態系統中犯罪分子的有用工具，瞭解新的犯罪趨勢對於保護該行業至關重要。
隨着人工智能（AI）的快速發展，出現了許多創新，爲許多行業帶來了巨大的效益，尤其是加密貨幣領域。然而，與任何新技術一樣，人工智能也存在被用於惡意目的的風險。根據 Elliptic 的一份報告，該組織已經確定了人工智能驅動的加密貨幣生態系統中的五種新興犯罪類型。
人工智能在加密貨幣中製造深度僞造騙局
人工智能被用來製造加密貨幣騙局。具體來說，冒充名人或商界領袖的深度僞造視頻正在宣傳加密貨幣投資項目，給人留下該項目得到官方支持的印象。例如，冒充 Ripple 首席執行官布拉德·加林豪斯 (Brad Garlinghouse) 的視頻似乎誘騙用戶參與加密貨幣贈品詐騙。
這些詐騙通常使用人工智能生成的圖像、視頻和語音來使詐騙網站看起來更有說服力。一個典型的例子是 2020 年 7 月的 Twitter 攻擊，當時許多名人的賬戶被黑客攻擊，發佈了贈送比特幣的欺詐鏈接。在許多情況下，詐騙者還會使用加密貨幣項目的 Discord 頻道上的管理員帳戶來發布欺詐鏈接，竊取加密貨幣或不可替代代幣 (NFT)。
創建欺詐性人工智能代幣或市場操縱計劃
大量利用“GPT”、“CryptoGPT”、“GPT Coin”等人工智能相關關鍵詞創建的欺詐代幣。這些代幣經常在業餘交易論壇上進行宣傳，製造虛假的興奮感，最終通過出售代幣並隨着收益消失來欺騙用戶。這些騙局包括“退出騙局”和“拉高拋售”（市場操縱）。
根據Elliptic的報告，在許多區塊鏈上，創建代幣非常容易，詐騙者利用這一點創建與AI相關的代幣來製造虛假興奮。這些代幣通常在業餘交易論壇上推廣，詐騙者聲稱與 ChatGPT 等合法人工智能公司或其他人工智能公司有正式關係。這些騙局不僅限於代幣創建，還包括虛假投資平臺、虛假人工智能交易機器人和退出騙局。
一個典型的例子是價值 600 萬美元的“iEarn”人工智能交易機器人騙局，詐騙者創建了一個虛假的人工智能交易平臺，然後帶着受害者的投資資金消失了。這些騙子經常以不同的名稱和網站再次出現，繼續詐騙新的受害者。另一個突出的例子是 Mirror Trading International (MTI)，這是一個龐氏騙局，從全球受害者那裏獲利了超過 17 億美元的加密貨幣。
使用大型語言模型執行網絡攻擊
ChatGPT 等人工智能工具能夠測試和檢測代碼中的漏洞，因此黑客可以利用這些漏洞來查找和攻擊去中心化金融（DeFi）協議的智能合約。一些“不道德”的人工智能工具已經在暗網論壇上推廣，能夠自動發送網絡釣魚電子郵件、編寫惡意代碼和查找漏洞。
例如，黑客可以利用人工智能在短時間內檢查許多 DeFi 協議的開源代碼，以發現安全漏洞。一些“不道德”的人工智能工具，如 WormGPT、DarkBard、FraudGPT 和 HackerGPT 已在暗網論壇上推廣，這些工具能夠自動化發送網絡釣魚電子郵件、編寫惡意代碼和查找安全漏洞等網絡犯罪活動。這些工具的售價通常在 70 至 1,700 美元之間。
一個具體的例子是 WormGPT，這是一種人工智能工具，旨在生成網絡釣魚電子郵件、惡意軟件並查找安全漏洞。 WormGPT 在暗網論壇上得到推廣，能夠自動執行網絡犯罪活動，包括髮送網絡釣魚電子郵件和編寫惡意代碼。 WormGPT 的一位客戶使用它來欺騙銀行並從受害者那裏收集 OTP 代碼。
大規模加密貨幣詐騙和錯誤信息的部署
人工智能可以快速、輕鬆地創建和傳播釣魚網站。 NovaDrainer 等服務爲附屬機構和利潤分享提供詐騙網站，從 10,000 多個不同的錢包收到了 2,400 多個代幣，這些代幣可能來自詐騙受害者。此外，人工智能還用於自動生成社交媒體帖子，幫助傳播有關加密貨幣項目的虛假信息。
一個具體的例子是 NovaDrainer 服務，這是一個向附屬公司提供欺詐服務並分享利潤的平臺。 NovaDrainer 聲稱使用人工智能來處理交易並創建新的網站設計，並針對 SEO 和元標籤進行了優化。該服務從 10,000 多個不同的錢包接收了 2,400 多個代幣，這些代幣可能來自詐騙受害者。
此外，社交媒體機器人還被用來傳播有關加密貨幣項目的錯誤信息。一個很好的例子是 FOX8 機器人網絡，這是一個使用 ChatGPT 生成自動帖子和響應的 Twitter 機器人網絡。該機器人網絡包含 1,100 多個帳戶，並傳播有關加密貨幣的錯誤信息#crypto主題標籤在其帖子中出現超過 3,000 次。
擴大非法市場
在暗網市場上，已經出現了人工智能服務，可以創建虛假的名人裸體圖像，並提供人工智能工具以低成本創建這些圖像。 “OnlyFake Document Generator”等虛假文檔生成服務使用人工智能創建虛假身份證明文件，以繞過加密貨幣交易所的 KYC 檢查。此外，人工智能工具還用於過濾和分析網絡攻擊竊取的數據。
一個典型的例子是 OnlyFake Document Generator，這是一種虛假文檔創建服務，它使用人工智能創建虛假身份證明文件，以通過加密貨幣交易所的 KYC 檢查。該服務提供的服務套餐價格從 15 美元（創建一份假文檔）到 1,500 美元（創建 1,000 個假文檔）不等。在短短一個月內，該服務就售出了足夠的許可證來創建大約 4,935 份虛假文件。
製作虛假名人裸照的服務也出現在暗網市場上。一個例子是一項人工智能服務，它爲香港娛樂界的至少 13 名名人制作了假裸照，並以 2 美元的價格出售。此外，其他人工智能服務還提供以低成本從用戶上傳的圖像創建裸體圖像的能力，通常每張圖像不到 1 美元。
後果和預防措施
人工智能與暗網上非法活動的結合給執法機構和網絡安全專家帶來了重大挑戰。檢測和預防這些活動需要對人工智能技術和新的犯罪方法有深入的瞭解。
爲了應對加密貨幣生態系統中人工智能驅動的犯罪威脅，需要建立全面的預防措施。其中一種方法是 DECODE，它包括以下元素：
1. 檢測：利用人工智能技術及早發現異常活動和欺詐跡象。自動監控系統可以掃描區塊鏈上的交易和活動，以查找可疑的行爲模式。
2. 教育：提高認識並教育用戶和利益相關者瞭解與加密貨幣中的人工智能犯罪相關的風險。應開展溝通和培訓活動，幫助用戶識別欺詐跡象並採取個人防護措施。
3. 協作：促進執法機構、科技公司和金融機構之間的合作，共享信息並協調應對人工智能犯罪。國際合作對於應對跨國威脅也很重要。
4. 監督：建立監督和監管機制，確保公司和組織遵守安全和預防犯罪標準。監管機構應定期更新法規以反映新的犯罪趨勢。
5. 防禦：應用先進的安全措施，包括加密、雙因素身份驗證等安全解決方案，保護系統免受攻擊。這些措施需要不斷更新以應對新的威脅。
6. 評估：對預防犯罪措施和安全系統進行定期審計和評估，以確保有效性。這些評估應包括針對模擬攻擊的測試系統，以檢測和修復弱點。
得出結論
人工智能正在爲加密貨幣生態系統帶來新的收益和風險機遇。瞭解和管理所涉及的風險對於保護用戶和維護網絡安全至關重要。協調一致的努力和有效的預防措施將有助於最大限度地減少這些犯罪活動的影響，保護人工智能技術和加密貨幣的可持續發展。
Elliptic 的報告不僅提供了對人工智能相關犯罪趨勢的洞察，還提出了應對這些挑戰的具體策略。持續研究和提高對潛在威脅的認識是確保安全可靠的數字環境的重要一步。
隨着技術不斷進步，保持創新與安全之間的平衡將具有挑戰性。加密貨幣和 IT 行業的利益相關者需要密切合作，開發尖端的安全解決方案，同時提高應對新威脅的意識和技能。人工智能技術和加密貨幣的可持續、安全發展不僅取決於技術措施，還取決於全球合作和所有利益相關者的承諾。
