AI网络钓鱼系列：第六部分 - 法律护栏、量子深度伪造和Web3集体防御

更聪明的诈骗需要更聪明的法律。了解 AI 诈骗如何重塑加密货币和 Web3 中的监管、责任和集体防御。

AI 重塑加密货币诈骗的速度超过了法律的更新速度。了解更智能的攻击和新的法律挑战如何推动 Web3 防御者进行创新，以及为什么这对你很重要。

法律滞后与智能合约责任

随着 Web3 应用拥抱 AI 工具，即使是传统的诈骗也变得“自主”，例如与你谈判的聊天机器人、掠夺你钱包的 AI 代理，或者自我演变的诈骗网站。政策制定者和工程师都在努力追赶。在欧洲，2024 年 12 月生效的《加密资产市场法规》(MiCA) 已经强调了加密货币领域的欺诈预防和消费者保护。在美国，国会目前正在辩论《AI 欺诈威慑法案》等法案，该法案将大幅提高使用 AI 进行欺诈的处罚（对于 AI 辅助的银行或电汇欺诈，最高可处以 200 万美元的罚款）。与此同时，法院正在努力确定代码出错时谁应承担责任。最近的案例表明了当今法律的局限性：例如，特拉华州法院裁定，去中心化治理机构 (DAO) 可能要对其智能合约采取的行为承担责任，而联邦上诉法院裁定 Tornado Cash 的不可变合约不属于任何人的“所有”，因此不受制裁法律的约束。实际上，这意味着 DeFi 构建者和用户需要新的法律明确性，监管机构和法官被敦促更新法规，以使 AI 或智能合约不会造成法律漏洞。2025 年 6 月 9 日，美国证券交易委员会 (SEC) 发出了自己的平衡信号，宣布正在为 DeFi 平台制定“创新豁免”，强调围绕去中心化系统的法律保障可能与技术本身一样快速变化。

下一代威胁：多代理 AI 和量子深度伪造

展望未来，专家警告说，到 2026-2030 年，诈骗策略将变得更加复杂。一个新兴的风险是多代理代码生成攻击。最近的研究表明，AI 代理网络（例如由诈骗者部署的“AI 工作组”）可能会被恶意输入劫持，以在你的机器上执行任意代码。换句话说，对手精心制作的网页或电子邮件可能会诱使多 LLM 系统运行恶意软件。同样，随着量子计算的进步，攻击者可能会将量子算法与 AI 结合起来，制造出更难发现的下一代深度伪造。（想象一下视频“骗子”如此逼真，即使是未来的检测器也无法识别。）

如果你想更深入地研究量子混合扩散模型及其对深度伪造的影响，请查看这篇2024 年的研究。

在防御方面，研究人员正在探索用于 Web3 的联邦学习。例如，2025 年的一篇论文展示了一个完全链上的联邦学习系统：每个节点（用户或验证者）根据其交易数据训练一个本地模型，然后智能合约聚合跨节点的加权更新以捕获机器人活动，所有这些都不共享原始数据。这种链上协作 AI 可以使区块链能够共同学习复杂的欺诈模式，但它也提出了新的安全问题（如果不良行为者毒害模型怎么办？）。

通过协作建立安全

没有任何一个项目或国家能够单独应对这些挑战。该行业正在朝着共同的标准和联盟发展。例如，企业以太坊联盟有一个跨链工作组，该工作组正在为所有 EVM 链和 rollup 制定互操作性和安全指南。人们可以想象类似的“Web3 安全联盟”，其中链将签名的威胁信息（恶意合约或诈骗域名的证明）发布到公共账本。同样，一些团队正在构建钱包功能，以验证（甚至强制执行）合约的真实性，本质上是批准代码的链上证明。Layer-2 网络也在试验原生防御：例如，rollup 特定的允许列表或智能钱包中的内置“诈骗过滤器”。随着这些协作框架的成熟，它们将形成相互防御的网络：共享黑名单、认证审计和跨链事件报告协同工作。

行动号召

防御者必须立即行动。从业者在共享诈骗数据时应使用保护隐私的遥测技术（差分隐私或安全飞地），并考虑仅在加强 AI 检测模型以防止提取后才将其发布在链上。审计和明确智能合约代码，以避免责任缺口。对于监管机构，推动最终确定针对 AI 的欺诈法律（如《AI 欺诈法案》）并使其与 DeFi 规则保持一致；强制 AI 代理在金融领域保持透明，并更新 MiCA/AI 法案对加密货币公司的指导。研究人员和标准组织应研究自主代理的安全性（以防止多代理劫持）并支持公共链上的联邦学习试点。具体而言，团队可以采用一个清单：

• 监管机构：明确如果 AI 机器人诈骗了某人，谁来负责（用户 vs. 平台 vs. AI 开发人员），将 AI 场景纳入 MiCA/SEC 指南，并资助诈骗示例的开放数据集。
• 研究人员/标准：为 L2 协议制定正式的安全标准（以便以太坊 rollup 就诈骗防御达成一致），通过共享 API 发布威胁情报，并将负责任的 AI 控制纳入 Web3 代理框架。

通过将法律、技术和协作保障措施结合在一起，Web3 可以始终领先于自主诈骗一步。未来几年将至关重要：政策和保护隐私防御方面的真正创新必须与 AI 驱动的诈骗的速度相匹配，以确保生态系统的安全。

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