人工智能 (AI) 与加密货币的交汇在 2025 年为散户投资者带来了一把双刃剑。虽然 AI 驱动的工具有望提升决策能力和安全性，但这项技术也被不法分子利用，以攻击数字资产生态系统中的漏洞。本文将探讨不断升级的风险——从 AI 助长的欺诈到系统性盗窃——并将其与 AI 赋能的安全和风险管理解决方案所带来的新兴机遇进行对比。

风险：一个易受犯罪影响的生态系统

人工智能融入加密货币平台给散户投资者带来了前所未有的风险。其中最令人担忧的趋势之一是利用人工智能来创建……深度伪造、克隆声音和超逼真的网络钓鱼活动根据北美证券管理协会（NASAA）的一份报告，这些策略越来越多地被用来冒充合法的投资平台或有影响力人士，以“保证回报”的承诺来诱骗情绪化的投资者。

例如，朝鲜黑客利用人工智能工具策划了对 ByBit 的 15 亿美元盗窃案，这是历史上最大的加密货币盗窃案，他们绕过了传统的安全协议。笔记。

人工智能模型的不透明性进一步加剧了这个问题。许多平台依赖于难以审计的“黑箱”算法，这削弱了信任和透明度。

需要注意的是，这种不确定性在市场危机期间会加剧，因为人工智能驱动的系统会以不可预测的方式对实时数据做出反应，从而放大市场波动。例如，在2025年加密货币市场崩盘期间，跨技术领域的互联人工智能模型引发了连锁抛售，对散户投资者造成了不成比例的影响。笔记。

Chainalysis 的数据显示：仅在2025年，就有21.7亿美元从加密货币服务中被盗。其中23.35%的损失源于个人钱包被盗用，因为

报告显示，攻击者利用人工智能识别高价值目标并自动执行网络钓鱼攻击，这使得个人投资者更难保护自己。笔记。

机遇：人工智能作为一种防御机制

尽管存在这些风险，人工智能也正被用于……降低威胁并增强散户投资者的能力类似这样的平台ProcessUnity和生活保障正在开创人工智能驱动的风险管理解决方案，这些解决方案可自动执行供应商评估、实时检测异常情况并实施动态访问控制，因为

例如，ProcessUnity 的证据评估工具通过验证供应商控制措施来简化合规流程，从而减少高达 70% 的人工工作量。笔记。

在零售加密货币领域，令牌指标和赛拉正在部署人工智能来优化投资组合并保护敏感数据。Token Metrics 的人工智能指数利用机器学习技术，实现跨市值和行业的多元化投资，从而降低熊市期间的风险敞口。

备注。与此同时，Cyera 的工具可以帮助投资者追踪人工智能系统如何与其数据交互，防止未经授权访问私钥和交易历史记录，因为笔记。

透明的人工智能平台也正在成为打击欺诈的一种手段。基于区块链的解决方案现在也已集成到这些平台中。零知识证明和多方计算（MPC）为了在不牺牲安全性的前提下确保隐私，正如……

需要注意的是，这些技术对于在去中心化金融（DeFi）中建立信任至关重要。在DeFi中，智能合约能够动态响应现实世界的事件，同时保持去中心化特性。笔记。

平衡天平：一条前进之路

人工智能与加密货币的融合带来了一个悖论：既能助长复杂欺诈的技术，也提供了打击欺诈的工具。对于散户投资者而言，关键在于……采用人工智能驱动的安全解决方案并进行尽职调查。美国财政部等监管机构已经开始打击犯罪网络，例如朝鲜银行家通过中国地下银行洗钱窃取的加密货币。

需要注意的是，个人警惕性仍然至关重要。

投资者应优先考虑以下平台：可审计的人工智能模型实时欺诈检测和监管合规。随着人工智能的不断发展，生态系统可能会发生向以下方向的转变：风险平衡型投资其中，透明度和自动化并存，旨在保护机构和散户参与者的利益，因为

笔记。