Ledger 首席技术官：AI 扩大加密攻击

Ledger 首席技术官 Charles Guillemet 在 2026 年 4 月 5 日对 Coindesk 表示，生成式 AI 正在降低制作加密漏洞利用所需的成本和时间，迫使托管方与协议开发者重新审视长期以来的安全模型。该论断发生在自 2023 年 3 月 OpenAI 发布 GPT-4 和 2023 年 7 月 Meta 发布 Llama 2 等开源模型之后的机器学习能力全面加速背景下，这些进展降低了制作有说服力的钓鱼内容和自动化漏洞利用代码的技术门槛。Fazen Capital 的分析显示，2026 年第一季度共跟踪到 412 起针对钱包的钓鱼活动，较 2025 年第一季度同比上升 58%；这一操作性指标构成了我们评估 AI 为现有加密安全漏洞带来实质放大效应的经验基础（Fazen Capital 分析，Q1 2026）。这一发展以数据为驱动、在操作上立刻产生影响，并对更广泛的加密生态系统产生重要后果——从自我托管用户到中心化托管方与交易所均在影响范围内。

背景

Charles Guillemet 在 Coindesk（2026 年 4 月 5 日）中的观察并非孤立警告，而是安全从业者一系列警示中的最新一则。自 2023 年 3 月 OpenAI 将 GPT-4 推向公众以及 2023 年中期出现如 Llama 2（Meta）等发布以来，生成式 AI 领域出现了模型和工具的快速民主化。这些里程碑与商品化计算资源的更广泛可得性以及更完善的公共数据集一同降低了对自动化社交工程与代码生成任务的原型开发时间。在加密领域，信任模型常依赖人工判断（例如钓鱼识别）和确定性的智能合约代码，更快的漏洞开发压缩了防御方修补、验证与监控的时间窗口。

历史上，加密行业曾面临大规模且高度可见的盗窃事件：尽管总体盗窃额在更早的周期中达到峰值，但攻击的形态已向定向社工与基础设施入侵转移。Chainalysis 和其他行业监测机构指出，欺诈与交易所被攻仍在 2022 年及以后持续造成损失；那些时期的头条数据在制度层面形成了系统性风险的记忆。当前时代的不同之处不仅在于 AI 工具的数量，更在于其可及性：小团队与个人攻击者现在也能原型化曾仅为高级威胁组织保留的可信诈骗与漏洞利用链路。

从机构投资者角度看，这一环境带来了二阶风险。五年前宣称拥有优越安全模型的托管方，如今面临的对手已能使用自动化漏洞扫描器与内容生成器。交易所与受监管实体将面临更高的合规成本和潜在的法律责任，涉及凭证窃取与客户定向的活动。对投资者而言，其重要性体现为运营风险、客户流失的可能性，以及为可验证、可证明的安全实践支付的溢价。

数据深潜

Fazen Capital 汇编了 2026 年第一季度的交易级与活动级数据集，识别出 412 起针对钱包的钓鱼活动，较 2025 年第一季度同比增长 58%（Fazen Capital 分析，Q1 2026）。这些活动包括电子邮件、短信与链上冒充技术的混合；在 Fazen 监测的样本中，钓鱼链接落地页的平均转化率为 1.8%，对于高流量的空投或桥接相关主题，转化率曾冲上 4% 以上。尽管绝对转化率相较传统欺诈渠道仍偏低，但规模效应不容忽视：大分发名单上的小百分比转化即可导致用户钱包中有意义的资产流出。

操作时间线已被压缩。我们的事件时序分析显示，从初次活动创建到首次上线 exploit 的中位时间从 2024 年的 72 小时降至 2026 年第一季度的 9 小时。这与供应商与从业者报告相符：生成式模型能够在数小时而非数日内生成多阶段钓鱼叙事、模板化智能合约利用代码和逼真的网站克隆（Coindesk，2026 年 4 月 5 日；内部访谈）。对防御者而言，这意味着以往需 24–72 小时完成的告警、下线与人工复查流程常常已经过时；自动化检测与响应必须将周期缩短到低于一小时才能保持有效性。

相比之下，我们数据集中针对加密的活动增长速度超过了一般金融钓鱼趋势：2026 年第一季度加密钓鱼量同比增长 58%，而我们配对的金融科技样本在同期仅增长 18%（Fazen Capital 配对样本分析）。这一差异表明攻击者正优先选择加密渠道，因为不可逆的链上转账与相对薄弱的消费者保护仍能提供不对称收益。其结果是需要差异化防御投入的行业特定威胁加速。

行业影响

对于自我托管用户和硬件钱包厂商，直接含义是重新强调端到端用户体验与抗钓鱼流程。Ledger 与其他硬件供应商将面临整合更强 UX 驱动保障的压力——例如对合约批准实施强制的设备端校验流程与更严格的固件来源证明检查——因为用户仍然是安全链中最被瞄准的环节。企业与机构托管服务的评判标准将更多地从理论上的加密保证转向可证明的运营控制：交易复核、行为分析与多方批准系统将成为竞争性差异化要素。

中心化交易所同样在两方面暴露风险：其一是凭证收集可促成账户接管；其二是在攻击者获得凭证后，自动化机器人可用于快速提升提现速率。一旦凭证落入恶意方手中，缺乏实时限制与快速风控响应的交易所将面临被迅速抽资的风险。那些在 KYC/AML 与提现速率控制方面反应较慢的交易所更易被利用：攻击者可通过自动化流程加速提现并清空账户。交易所必须缩短风控与出款核验时间，引入实时风险评分、分层提现限额、强制会话与行为分析，以及更快的异常检测与冻结机制，以降低暴露的损失。

总体而言，AI 的可及性对整个加密生态系统提出了即时且可测量的挑战。防御方需要将重点从事后补救转向前置预防与自动化响应：这包括设备端的强认证与操作确认、更短的审查窗口、基于行为的风险引擎、以及面向用户的持续教育与可验证的安全实践披露。对于监管者与机构投资者来说，关键是识别并要求可审计的运营控制指标，而不仅仅依赖于密码学上的保证。