AI赋能黑客：加密犯罪采用率激增40%，攻击手段全面进化

引

言

TRM Labs近期发布的《2026 AI犯罪采用指数》显示，过去一年中，AI在加密领域的渗透显著加深，诈骗与黑客攻击等领域均呈现出更广泛的应用态势。

无论是内容创作、身份造假还是攻击辅助，AI都在重塑加密犯罪的运作模式，给链上风险识别与追踪工作带来了新的难题。

本文将结合TRM Labs的报告，深入探讨AI在加密犯罪中的主要应用场景及其引发的风险演变。

第一部分

技术渗透：AI加速入侵加密犯罪圈

采用率同比激增约40%

报告指出，过去一年AI在加密犯罪中的应用增幅约40%，其中诈骗活动构成了主要的推动力。

AI的核心价值不在于创造全新犯罪范式，而在于突破传统犯罪在技术成本与规模上的瓶颈，使得诈骗、黑客攻击及身份伪造等行为更易扩散。

👉为评估AI在不同犯罪类型中的渗透深度，TRM Labs构建了“AI犯罪应用指数”。数据显示，当前加密犯罪领域的AI总体采用水平为54分（满分100分），较2024年的28分大幅跃升。

👇AI在犯罪领域应用程度指数如下👇

*图源于TRM Labs

注：“AI在犯罪应用指数”是一项综合指标，主要从三个维度衡量AI在不同犯罪类型中的使用情况：

*图源于TRM Labs

👉从趋势来看，AI正逐渐演变为加密犯罪的“新基础设施”，推动犯罪模式由人工操作向自动化、规模化转型，普通团伙无需深厚技术背景，即可借助现成AI工具发起大规模攻击。

第二部分

应用场景：从诈骗到黑客攻击

AI渗透犯罪活动全流程

报告显示，当前犯罪分子对AI的应用已覆盖诈骗、黑客攻击及勒索软件等场景，但各类犯罪中的AI应用成熟度存在显著差异。

（1）诈骗：AI正在成为“全流程工具”

诈骗是当前AI应用最成熟的领域，已深入目标筛选、内容生成、身份伪装及受害者沟通等环节。

👉TRM Labs数据显示，自2022年以来，AI实际参与诈骗的报告占比增长了约13倍；截至2026年，深度伪造造成的报告损失已超2025年全年的263%，AI诈骗损失在2026年Q1至Q2间激增约400倍。

*图源于TRM Labs

AI对诈骗活动的影响主要体现在两方面：

🔷AI提升了传统诈骗的执行效率：利用大语言模型生成多语言内容，通过AI工具维持长期互动，结合深度伪造技术冒用身份，增强了诈骗的迷惑性与规模化。

🔷AI成为虚假项目包装的新手段：当前活跃的加密诈骗网站中，约17%声称提供AI相关产品，犯罪分子利用AI概念提升虚假项目的可信度。

👇AI诈骗常见手段如下👇

*图源于TRM Labs

未来风险识别不仅需关注AI生成内容，更需关注AI是否已嵌入诈骗策划、实施及运营的完整链条。

（2）黑客攻击：AI主要降低技术门槛

2026年上半年，TRM Labs记录到201起加密资产黑客事件，约75%的损失集中在4起重大事件中。

报告指出，大额损失多源于人员攻击、权限控制失效或基础设施入侵，而非底层密码学漏洞被攻克。

*图源于TRM Labs

AI目前对黑客活动的主要影响包括：

👉不过，目前尚未发现AI自主发现并利用新型漏洞链造成重大损失的案例，现阶段AI主要辅助分析、提升攻击效率及加速成熟攻击方法的复制。

（3）勒索软件：从AI辅助向自主化攻击探索发展

AI正逐步渗透勒索软件攻击链条，从网络钓鱼、初始访问，到恶意软件生成，再到自主化勒索攻击，AI参与度不断提升。

报告指出，活跃勒索软件组织数量近年持续增长，2024至2025年间增幅约21%，AI可能是这一趋势的推手。

*图源于TRM Labs

👉报告指出，2025年市场上出现了售价约400-1200美元的无代码勒索工具，降低了非专业犯罪分子的技术门槛。部分案例显示，AI代理已尝试自主完成侦察、凭证窃取、横向移动、权限提升及数据加密等流程。

*图源于TRM Labs

但AI自主攻击能力与实际获利能力间仍有差距，自动化攻击流程尚未覆盖资金勒索、支付收取及资产变现等关键环节。

（4）暗网市场：AI应用仍处于早期阶段

相较于其他领域，AI在暗网市场的应用仍处于探索期。

当前应用主要集中在图片生成、品牌包装、商品展示及客户互动等营销环节，尚未形成成熟的犯罪链条模式。

*图源于TRM Labs

第三部分

资金流向：攻击者借跨链、兑换转移资产

报告指出，相比攻击手段的变化，被盗资金处置模式变化较小，攻击者主要通过跨链、场外交易等方式转移资金。

除了传统方式，攻击者开始利用AI进行身份伪造和平台准入，生成KYC材料绕过验证，尝试兑现冻结资金，增加了追回难度。

面对资金追踪，执法机构可利用链上数据分析工具整合交易记录，结合地址标签、交易路径等线索，识别异常流转模式，关联涉案地址，还原资金链路。

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注：本文内容基于TRM Labs报告解读，对资料准确性不作保证；不构成投资建议或操作指引，不对引用本文造成的损失负责；引用目的在于传播更多信息，如有侵犯，联系后立删。

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