Solana基金会首席信息安全官警告:AI正使加密货币骗局更具说服力

bitcoinistPubblicato 2026-08-03Pubblicato ultima volta 2026-08-03

Introduzione

Solana基金会的首席信息安全官迈克尔·科茨警告称,人工智能正使加密货币诈骗更具说服力,特别是通过社会工程学、网络钓鱼和语音模拟等手段。这并非指Solana区块链或智能合约存在漏洞,而是攻击者针对用户的方式发生了变化。 过去加密货币安全多关注代码层面,但如今攻击者更多地瞄准用户、员工、创始人等个体。AI能生成逼真的信息、语音和身份,实施个性化诈骗,这在加密货币领域尤其危险,因为操作失误往往不可逆转。 科茨强调“默认安全”的重要性,认为不能仅依赖用户始终保持警惕。钱包应提供更清晰的风险提示,应用减少盲目签名,团队需建立内部验证流程。AI不仅威胁普通用户,也针对项目团队,如通过深度伪造语音冒充高管实施欺诈。 随着Solana等生态吸引更多主流用户,面向用户的安全变得至关重要。诈骗与反诈骗的竞赛正在加速,AI使欺诈更高效、更规模化。因此,加密货币安全必须超越简单的“小心谨慎”提示,转向更安全的产品设计、更严格的协议权限和更可靠的社区沟通渠道。

Solana基金会新任首席信息安全官迈克尔·科茨警告称,人工智能(AI)正在使加密货币骗局更具说服力,特别是通过社会工程学、网络钓鱼和语音模拟等手段。

该警告并非针对Solana区块链或其智能合约的缺陷,而是关于攻击者针对个人的方式。

这一区别至关重要。

以往,加密货币安全讨论多围绕代码展开:智能合约、跨链桥、钱包、私钥和验证者。这些仍然重要。但攻击者正越来越多地瞄准用户、员工、创始人、版主或支持渠道。

AI使这一切变得更容易,因为它能生成更逼真的信息、语音、身份和施压策略。

内容摘要

  • Solana基金会首席信息安全官迈克尔·科茨警告提防AI驱动的社会工程学攻击。
  • 风险在于网络钓鱼、身份冒充和语音深度伪造。
  • 这并非声称Solana区块链本身存在安全漏洞。

加密货币骗局正变得更加个性化

过去那些充满拼写错误的诈骗邮件已不再是主要威胁。

AI可以撰写精炼的信息、模仿客服人员、生成虚假身份、制作逼真的语音通话,并针对特定受害者调整话术。这意味着用户可能面临感觉更个性化、更可信的攻击。

在加密货币领域,这尤其危险,因为失误可能无法挽回。

如果用户签署了恶意交易、分享了助记词、安装了虚假软件或批准了错误钱包连接,资金可能瞬间转移。没有退款、没有简单的密码重置,通常也没有中央机构可以撤销交易。

这使得社会工程学成为一个高影响力的攻击途径。

“默认安全”是正确的目标

科茨强调系统应“默认安全”,这一点很重要。

加密货币领域过去常常将过多责任置于用户身上。“不要点击恶意链接”是好建议,但当恶意链接看起来真实、语音听起来逼真、虚假客服账号响应速度比真的还快时,这就不够了。

更好的设计可以有所帮助。

钱包可以让高风险的操作授权更清晰。应用程序可以减少盲签操作。协议可以限制权限。交易所可以改进提现控制。团队可以对敏感操作采用内部验证步骤。社区可以减少对直接消息的依赖。

安全不应依赖于每个用户每次都做到完美无缺。

AI提高了标准,因为它使得欺骗成本更低且更具可扩展性。

社会工程学同样威胁项目团队

这不仅关乎普通用户。

加密货币项目团队也是目标。一个逼真的虚假供应商、投资者、记者、求职者或内部同事,都可能被用来窃取凭证、获取系统访问权限或诱骗员工批准交易。

语音深度伪造使情况更糟。

团队成员可能会接到听起来像是高管打来的电话,要求采取紧急行动。在快节奏的加密货币环境中,紧迫感可能绕过正常的检查流程。

这就是为什么团队需要流程,而不仅仅是安全意识。

外部验证、多重签名规则、硬件密钥、访问控制和严格的资金管理程序都至关重要。

Solana生态系统需要用户层面的安全

Solana吸引了众多消费应用、DeFi活动、迷因币交易、NFT项目、支付实验和移动友好工具。这使得面向用户的安全尤为重要。

一个生态系统越主流,攻击者就越倾向于瞄准普通用户。

一条区块链可能速度快、技术可靠,但用户仍可能通过虚假铸造、虚假空投、恶意代币授权、冒充账户或钱包窃取网站而损失资金。

因此,首席信息安全官的警告不仅适用于Solana,也适用于所有加密货币生态系统。

诈骗与反诈骗的军备竞赛正在加速

AI并非凭空制造欺诈,而是让现有欺诈行为更有效率。

诈骗者可以更快地测试信息、个性化攻击、生成逼真内容并扩大操作规模。用户和团队需要假设诈骗将看起来越来越专业。

这意味着加密货币安全必须超越仅仅告诉用户“要小心”。

产品需要更安全的默认设置。钱包需要更好的警告提示。协议需要权限限制。团队需要更强的内部控制。社区需要可信的沟通渠道。

下一波加密货币骗局可能看起来并不那么假。

这就是警告所在。

本文基于Solana基金会首席信息安全官迈克尔·科茨关于AI驱动加密货币骗局的公开评论。

本文由新闻编辑台撰写,塞缪尔·雷编辑。

本报告基于主要来源文件披露的信息。

Crypto di tendenza

Domande pertinenti

Q根据文章,Solana基金会的CISO警告AI主要在哪几个方面使得加密诈骗更具说服力?

A主要是在社交工程、钓鱼攻击和语音仿冒这三个方面,AI使得诈骗信息、身份和施压手段更加逼真。

Q文章指出,与传统观点相比,当前的加密安全威胁重心发生了怎样的变化?

A过去加密安全的讨论主要集中在代码层面(如智能合约、私钥)。而现在,攻击者越来越多地转向攻击用户、员工、创始人等个人,AI技术助长了这一趋势。

Q为什么文章强调“默认安全”是重要的目标?

A因为加密货币领域过去往往将过多安全责任放在用户身上(如“不要点击恶意链接”)。随着AI使欺诈手段更逼真且可扩展,仅靠用户警惕是不够的,需要在产品设计(如钱包、协议)中内置安全措施,降低用户犯错的风险。

Q除了普通用户,文章提到还有哪些群体容易成为AI驱动的社交工程攻击目标?

A加密货币项目团队也是重要目标。攻击者可能通过假冒供应商、投资者、同事,甚至使用深度伪造语音来骗取凭证、系统访问权限或诱骗员工批准交易。

Q文章认为,面对AI加速的诈骗手段,加密货币安全需要超越哪些传统做法?

A需要超越仅仅告诉用户“小心谨慎”的做法。具体措施包括:产品设计采用更安全的默认设置、钱包提供更清晰的警告、协议限制权限、团队加强内部控制,以及社区建立可信的沟通渠道。

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Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. 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