當黑客高效運用AI，Web3攻防戰升級

回顧剛剛過去的 2025 年，如果你感覺鏈上騙局變得越來越「懂你」，這並非錯覺。

隨著大型語言模型（LLM）的深度普及，黑客發起的社交工程攻擊已從臃腫的群發郵件，進化到「精準投餵」：AI 能透過分析你的鏈上與鏈下偏好，自動生成極具誘惑力的定制化釣魚內容，甚至在 Telegram 等社交頻道中完美模擬你朋友的語氣與邏輯。

可以說，鏈上攻擊正邁入真正的工業化階段。在這樣的背景下，若我們手中的防禦工具仍停留在「手工時代」，安全本身將成為 Web3 大規模採用的最大瓶頸。

一、Web3 安全危機：當 AI 加持鏈上攻擊

過去十年，Web3 的安全問題多源自智能合約漏洞；但進入 2025 年後，攻擊方式明顯朝「工業化」演進，而防護手段卻未同步升級。

如今，釣魚網站可由腳本批量生成，虛假空投能自動精準投放，社交工程不再依賴駭客的個人技巧，而是取決於模型算法與數據規模。

為理解此威脅的嚴重性，不妨拆解一次簡單的鏈上 Swap 交易流程——從交易建立到最終確認的整個生命週期中，風險幾乎無孔不入：

• 交互前：可能誤入偽裝成官方網站的釣魚頁面，或使用帶有惡意後門的 DApp 前端；
• 交互中：正在與含有「後門邏輯」的代幣合約互動，或交易對象本身就是已被標記的釣魚地址；
• 授權時：常被誘導簽署看似無害、實則授予「無限划扣權限」的簽名；
• 提交後：即使操作正確，MEV 科學家仍可能在內存池中埋伏，透過三明治攻擊掠奪收益；

不僅 Swap 如此，轉帳、質押（Stake）、鑄造（Mint）等所有交互行為，在交易建立、驗證、廣播、上鏈與確認的每一步都潛藏風險。任一環節出錯，皆可能導致資產損失。

換言之，再嚴密的私鑰保護也抵擋不住一次誤點；再謹慎的協議設計也可能被一個授權繞過；再去中心化的系統，也最容易被「人性漏洞」擊穿。這揭示了一個根本問題——若攻擊已邁向自動化與智能化，而防禦仍依賴人工判斷，安全自然會成為瓶頸（延伸閱讀《33.5 億美元的「帳戶稅」：當 EOA 成為系統性成本，AA 能為 Web3 帶來什麼？》）。

目前多數用戶仍缺乏一套能覆蓋交易全流程的安全解決方案。而 AI 正有望構建面向 C 端用戶、涵蓋交易全生命週期的防線，提供 7×24 小時的資產守護。

二、AI × Web3 的安全新範式

面對技術不對稱的博弈，AI 與 Web3 的結合能在哪些層面重塑鏈上安全？以下是幾個關鍵方向：

1. 防範社交工程與惡意授權

對一般用戶而言，最大威脅來自釣魚訊息與惡意授權。AI 可扮演全天候安全助手，利用自然語言處理（NLP）技術識別高風險溝通話術。

例如收到「免費空投」連結時，AI 不僅檢查網址黑名單，還會分析項目社群熱度、域名註冊時間及合約資金流向。若背後是新建且無資金注入的虛假合約，AI 將立即顯示醒目紅叉警告。

針對「惡意授權」，AI 可在用戶點擊簽名前進行交易模擬，直白提示：「執行此操作後，你帳戶內所有 ETH 將被轉至地址 A」。這種將複雜程式碼轉化為直觀後果的能力，是最有效的防禦屏障。

2. 從靜態審計走向即時防禦

傳統 Web3 安全依賴定期人工審計，耗時且滯後。如今 AI 已被嵌入即時安全鏈路中。

以自動化合約掃描器為例，結合深度學習的 AI 工具可在數秒內完成數萬行程式的邏輯建模，模擬千萬種極端交易情境，提前發現「重入漏洞」或「邏輯陷阱」。即便開發者不慎留後門，AI 也能在攻擊發生前預警。

此外，像 GoPlus SecNet 等服務提供鏈上防火牆功能，透過自定義 RPC 網絡實時檢查交易安全性，主動攔截風險交易，包含轉帳保護、授權管控、防貔貅代幣購買與 MEV 防護等。

3. 提供個人化安全助理

類似 GPT 的 AI 服務可為小白用戶提供 7×24 小時鏈上安全指導，協助應對各類安全疑問，並在突發事件中快速提出解決方案。

其核心價值不在於「百分百正確」，而在於將風險發現時間從「事後」推前至「事中」甚至「事前」，大幅提升反應效率。

三、AI × Web3 的應用邊界

儘管前景廣闊，我們仍需保持謹慎樂觀。AI 畢竟只是工具，不應取代用戶主權，也不能代替保管資產，更無法「自動攔截所有攻擊」。

它的合理定位是：在不破壞去中心化原則的前提下，盡可能降低人類判斷失誤的成本。

真正有效的安全體系，必須是 AI 技術優勢 + 使用者安全意識 + 工具間協同設計三者共構的結果，而非將全部信任寄託於單一模型或系統。

正如以太坊所堅持的去中心化理念，AI 應作為輔助存在，目標不是替人做決定，而是幫助人少犯錯。

回顧 Web3 安全演進，早期強調「保管好助記詞」，中期提醒「勿點陌生連結、及時撤銷授權」，如今則邁向持續、動態且智慧化的過程。

AI 的引入並未削弱去中心化，反而讓其更適合普通人長期使用。它將複雜風險分析隱藏於後台，把關鍵判斷轉化為直觀提示，使安全從額外負擔，逐步成為一種「預設能力」。

這也呼應筆者先前提出的觀點：AI 與 Web3/Crypto，實為新時代「生產力」與「生產關係」的鏡像對照（延伸閱讀《當 Web3 撞上 d/acc：技術加速時代，Crypto 能做些什麼？》）。

若將 AI 視為不斷進化的「矛」——它大幅提升效率，也可能被用於規模化作惡；那麼 Crypto 所建構的去中心化體系，正是必須同步進化的「盾」。在 d/acc 的視角下，這面盾的目標並非追求絕對安全，而是在最壞情況下，依然讓系統值得信賴，並保留用戶退出與自救的空間。

結語：安全是一場無限遊戲

Web3 的終極目標，從來不是讓使用者懂得更多技術，而是讓技術在不被察覺的情況下守護用戶。

當攻擊者已開始運用 AI，防禦體系若拒絕智能化，本身就是一種風險。因此，保護資產安全是一場沒有終點的無限遊戲。懂得如何善用 AI 武裝自己的用戶，將成為這場遊戲中最難攻破的堡壘。

AI × Web3 的意義或許正在於此——不是創造絕對安全，而是讓安全成為一種可被規模化複製的能力。