BlockSec × Bitget 年終聯合報告｜AI × Trading × Security：智能交易時代的風險演化

前言

過去一年，AI在 Web3 世界中的角色發生了本質性變革：它不再僅僅是幫助人類更快理解信息、生成分析結論的輔助工具，更成為提升交易效率、優化決策質量的核心驅動力，開始深度嵌入交易發起、執行落地與資金流轉的全實際鏈路之中。隨著大模型、AI Agent 與自動化執行系統的日趨成熟，交易模式正從傳統的“人發起、機器輔助”，逐步演進為“機器規劃、機器執行、人類監管”的全新形態。

與此同時，Web3 所特有的三大核心特徵——公開數據、協議可組合性與不可逆結算，讓這種自動化變革呈現出鮮明的雙面性：既具備前所未有的效率提升潛力，也伴隨著陡峭的風險上升曲線。

這一變革正在同步塑造三個全新的現實場景：

第一，交易場景的顛覆性變化：AI 開始獨立承擔信號識別、策略生成、執行路徑選擇等關鍵決策職能，甚至能通過 x402 等創新機制直接完成機器間的支付與調用，推動“機器可執行交易體系”加速成型；

第二，風險與攻擊形態的升級：當交易與執行全流程實現自動化後，漏洞理解、攻擊路徑生成與非法資金清洗也隨之走向自動化與規模化，風險傳播速度首次穩定地超越人工干預的極限——也就是說，風險擴散的速度已經快到人工來不及反應和阻止；

第三，安全、風控與合規領域的新機遇：只有將安全、風控與合規能力同樣進行工程化、自動化、接口化改造，智能交易體系才能在效率提升的同時保持可控狀態，實現可持續發展。

正是在這樣的行業背景下，BlockSec與 Bitget 聯合撰寫本報告。我們並不試圖糾結於“是否應該使用 AI”這一基礎命題，而是聚焦一個更具現實意義的核心問題：當交易、執行與支付都開始全面走向機器可執行，Web3 的風險結構正在發生怎樣的深層演化，而行業又該如何重構安全、風控與合規的底層能力來應對這一變革。本文將圍繞新場景的形成、新挑戰的放大與新機遇的出現三大核心維度，系統梳理 AI×Trading×Security 交匯處正在發生的關鍵變化與行業應對方向。

第一章：AI 的能力演進與 Web3 融合邏輯

AI 正從單純的輔助判斷工具，躍遷為具備規劃能力、工具調用能力、閉環執行能力的 Agent 體系。而 Web3 天然具備公開數據、可組合協議與不可逆結算三大核心特徵，這使得自動化應用的收益更高，但同時也讓操作失誤與惡意攻擊的代價變得更大。這一本質特徵決定了我們在討論 Web3 領域的攻防與合規問題時，並非簡單地將 AI 工具應用於現有流程，而是一場全方位的系統範式遷移——交易、風控與安全領域都在同步走向機器可執行模式。

1. AI 在金融交易與風控中的能力躍遷：從“輔助工具”到“自主決策系統”

如果將 AI 在金融交易與風控領域的角色變化視為一條清晰的演化鏈，那麼最關鍵的分界點在於：系統是否具備閉環執行能力。

早期的規則系統更像是“帶剎車的自動化工具”，核心是將專家經驗轉化為明確的閾值判斷、黑白名單管理與固定風控策略。這種模式的優勢在於邏輯可解釋、治理成本低，但其弊端也極為明顯：對新型業務模式與對抗性攻擊行為的反應速度極慢，隨著業務複雜度提升，規則會不斷堆砌，最終形成一座難以維護的“策略債”大山，嚴重製約系統靈活性與響應效率。

隨後，機器學習技術將風控模式推向統計模式識別的新階段：通過特徵工程與監督學習算法，實現風險評分與行為分類，顯著提升了風險識別的覆蓋率。但這種模式高度依賴歷史標註數據與數據分佈穩定性，存在典型的“分佈漂移問題”——即模型訓練時依賴的歷史數據規律，在實際應用過程中會因市場環境變化、攻擊手段升級等因素而失效，導致模型判斷準確率大幅下降（本質上就是歷史經驗不再適用）。一旦攻擊者改變攻擊路徑、進行跨鏈遷移，或者將資金拆分得更為零散，模型就會出現明顯的判斷偏差。

而大模型與 AI Agent 的出現，給這一領域帶來了革命性的變化。AI Agent 的核心優勢不僅在於“更聰明”——具備更強的認知與推理能力，更在於“更能幹”——具備完整的流程編排與執行能力。它將風險處置從傳統的單點預測升級為全流程閉環管理，具體包括識別異常信號、補充關聯證據、關聯相關地址、理解合約行為邏輯、判斷風險敞口、生成針對性處置建議、觸發控制動作、產出可審計記錄等一系列完整環節。換句話說，AI 已經從“告訴你可能存在問題”，進化為“幫你把問題處理到可行動狀態”。

這一進化在交易端同樣顯著：從傳統的人工讀研報、看指標、寫策略，升級為 AI 自動抓取多源數據、自動生成交易策略、自動下單執行、自動覆盤優化的全流程自動化，系統的動作鏈條越來越接近一個“自主決策系統”。

但值得警惕的是，一旦進入自主決策系統範式，風險也會同步升級。人類的操作失誤通常具有低頻性、非一致性的特點；而機器的失誤則往往呈現高頻性、可複製性，且可能在同一時間被規模化觸發的特徵。也正因此，AI 在金融系統中應用的真正挑戰並非“能不能做”，而是“能不能在可控邊界內做”：這裡的邊界包括明確的權限範圍、資金額度限制、可調用的合約範圍，以及當風險出現時能否自動降級或緊急剎車。這一問題在 Web3 領域會被進一步放大，核心原因就在於鏈上交易的不可逆性——一旦發生錯誤或攻擊，資金損失往往難以挽回。

2. Web3 技術結構對 AI 應用的放大效應：公開、可組合、不可逆

當 AI 從“輔助工具”進化為“自主決策系統”，一個關鍵問題隨之而來：這種進化與 Web3 結合後會產生怎樣的化學反應？答案是：Web3 的技術結構會將 AI 的效率優勢與風險隱患同時放大——既讓自動化交易的效率實現指數級提升，也讓潛在風險的影響範圍與破壞程度顯著擴大。這種放大效應源於 Web3 三大結構性特徵的疊加：公開數據、協議可組合性、以及不可逆結算。

從優勢角度來看，Web3對 AI 的核心吸引力首先來自數據層面。鏈上數據天然具備公開透明、可驗證、可追溯的特點，這為風控與合規提供了傳統金融難以企及的透明度優勢——你可以在統一賬本上清晰看到資金的移動軌跡、跨協議交互路徑、以及資金的拆分與匯聚過程。

但與此同時，鏈上數據也存在顯著的理解難度：地址“語義稀疏”（即鏈上地址沒有明確的身份標識，難以直接關聯到真實主體）、無效噪音數據量大、跨鏈數據碎片化嚴重，如果真實業務行為與混淆資金來源的行為相互交織，僅通過簡單規則很難有效區分。這導致對鏈上數據的理解本身成為一項高成本工程：需要將交易序列、合約調用邏輯、跨鏈消息傳遞、以及鏈下情報信息進行深度融合，才能得出可解釋、可信賴的結論。

更關鍵的影響來自 Web3 的可組合性與不可逆性。協議的可組合性讓金融創新速度大幅提升，一個交易策略可以像樂高積木一樣，將借貸、去中心化交易所（DEX）、衍生品、跨鏈橋接等模塊靈活組合，形成創新的金融產品與服務。但這種特性也讓風險傳播速度顯著加快，一個組件的微小缺陷可能沿著“供應鏈”快速放大，甚至被攻擊者快速複用為攻擊模板（此處使用“供應鏈”而非“依賴鏈”，更易被大眾理解風險傳導的關聯性）。

而不可逆性則讓事後處置的難度陡增。在傳統金融體系中，當出現錯誤交易或欺詐行為時，你可能還能依賴交易撤銷、付款拒付、或機構間補償機制來挽回損失。但在 Web3 領域，資金一旦完成跨鏈、進入混合服務（Mixing Service）、或者迅速分散到大量地址中，資金追索的難度會呈幾何級數上升。這一特性倒逼行業必須將安全與風控的重心，從傳統的“事後解釋”前移到“事前預警與實時阻斷”——只有在風險發生前或發生過程中進行干預，才能有效降低損失。

3. CEX與 DeFi 的差異化融合路徑：同一套 AI，不同的控制面

理解了 Web3 技術結構的放大效應之後，我們還需要面對一個現實問題：同樣是引入 AI 技術，中心化交易所（CEX）和去中心化金融協議（DeFi）的應用落點並不相同，核心原因在於兩者掌握的“控制面”（網絡工程術語，此處特指對資金和協議的干預能力）存在本質差異。

同樣是將 AI 應用於交易與風控領域，CEX與 DeFi 的應用重點天然不同。CEX 擁有完整的賬戶體系與強控制面，因此可以開展 KYC（客戶身份驗證）/KYB（商戶身份驗證）、設置交易限額、建立凍結與回滾的流程化處置機制，AI在 CEX 場景中的價值往往體現為更高效的審核流程、更及時的可疑交易識別、更自動化的合規文書生成與審計記錄留存。

而 DeFi 協議由於去中心化的核心特性，干預手段（即控制面）相對有限，無法像 CEX 那樣直接凍結用戶賬戶，更像是一個“弱控制面+強可組合”的開放環境。大部分 DeFi 協議本身並不具備資金凍結能力，實際的風險控制點分散在前端交互界面、接口層、錢包授權環節、以及合規中間層（例如風控 API、風險地址名單、鏈上監控與預警網絡）等多個節點。

這意味著 DeFi 領域的 AI 應用更強調實時理解與預警能力，包括儘早發現異常交易路徑、儘早識別下游風險敞口、並將風險信號快速推送給有實際控制力的節點（如交易平臺、穩定幣發行方、執法合作方或協議治理方）——類似 Tokenlon 對交易發起地址進行 KYA（Know Your Address）掃描，對已知的黑名單地址直接拒絕服務，從而在資金進入不可控區域之前完成攔截阻斷。

從工程實現角度來看，這種控制面的差異決定了 AI 能力的具體形態：在 CEX 場景中，AI 更像一個高吞吐的決策輔助與自動化運營系統，核心是提升現有流程的效率與準確性；而在 DeFi 場景中，AI 更像一個持續運行的鏈上態勢感知與情報分發系統，核心是實現風險的早期發現與快速響應。兩者雖然都會走向 Agent 化，但約束機制存在明顯差異：CEX 的約束更多來自內部規則與賬戶權限管理，DeFi 的約束則更多依賴可編程授權、交易模擬驗證、以及對合約可調用範圍的白名單化管理。

4. AI Agent、x402 與機器可執行交易體系的形成：從 Bot到 Agent Network

過去的交易機器人（Bot）往往是固定策略與固定接口的簡單組合，自動化邏輯相對單一；而 AI Agent 則更接近一個可泛化的執行者——它可以根據具體目標自主選擇工具、組合執行步驟、並在反饋中自我修正優化。但要讓 AI Agent 真正具備完整的經濟行為能力，兩個核心條件缺一不可：第一是明確的可編程授權與風控邊界，第二是機器原生的支付與結算接口。x402 協議的出現恰好滿足了第二個核心條件，它通過嵌入到標準 HTTP 語義中，將支付環節從人類交互流程中抽離出來，讓客戶端（AI Agent）與服務端能夠在無需賬戶、訂閱服務或 API Key 的前提下，完成高效的機器間交易。

而一旦支付與調用流程實現標準化，機器經濟將出現全新的組織形態：AI Agent 不再侷限於單點執行任務，而是能夠在多個服務之間形成“付費調用-獲取數據-生成決策-執行交易”的連續閉環。但這種標準化也讓風險呈現出標準化特徵：支付標準化會催生自動化的欺詐行為與洗錢服務調用；策略生成標準化會導致可複製的攻擊路徑擴散。

因此這裡需要強調的核心邏輯是：AI與 Web3 的融合並非簡單地將 AI 模型與鏈上數據對接，而是一場深刻的系統範式遷移。具體來說，交易與風控領域都在同步走向機器可執行模式，而在機器可執行的世界中，必須同時建立機器可行動、機器可被約束、機器可被審計、機器可被阻斷的完整基礎設施，否則效率提升帶來的收益將會被風險外溢造成的損失完全抵消。

第二章：AI 如何重塑 Web3 交易效率與決策邏輯

1. Web3 交易環境的核心挑戰與 AI 的介入點

Web3 交易環境面臨的核心結構性問題之一，是中心化交易所（CEX）與去中心化交易所（DEX）並存導致的流動性割裂——流動性被分散在不同交易場所與不同區塊鏈網絡上，這使得用戶“看見的價格”與“實際可成交的價格/規模”經常出現不一致。AI 在這一場景中扮演著關鍵的調度層角色，能夠基於市場深度、滑點成本、交易手續費、路由路徑與時延等多維度因素，為用戶提供最優的交易訂單分發與執行路徑建議，有效提升成交效率。

加密市場的高波動性、高風險性與信息不對稱問題長期存在，並且在事件驅動型行情中會被進一步放大。AI 在緩解這一問題上的核心價值之一，是擴大信息覆蓋範圍——將項目公告、鏈上資金數據、社交媒體輿情與專業研究材料進行結構化彙總與分析，幫助用戶更快建立對項目基本面與潛在風險點的基礎認知，從而降低信息不對稱帶來的決策偏差。

利用 AI 輔助交易並非新鮮事，但 AI 在交易中的作用正在從“輔助閱讀信息”逐步深入到“信號識別-情緒分析-策略生產”的核心環節。例如，對異常資金流向與巨鯨地址資金遷移的實時識別、對社交媒體情緒與項目敘事熱度的量化分析、對市場狀態（趨勢行情/震盪行情/波動擴張行情）的自動分類與提示，這些能力在高頻信息交互的 Web3 市場環境中，更容易形成規模化的應用價值。

但需要同步強調 AI 應用的邊界：當前加密市場的價格有效性與信息質量仍處於不穩定狀態，AI 處理的上游數據一旦存在噪聲干擾、人為操縱或錯誤歸因的情況，就會出現典型的“garbage in, garbage out”（輸入垃圾，輸出垃圾）問題。因此，在評估 AI 生成的交易信號時，信息源的可信度、邏輯證據鏈的完整性、置信度的明確表達與反事實驗證機制（即信號是否能被多維度交叉驗證），比“信號強度”本身更為關鍵。

2. Web3 交易 AI 工具的行業形態與演進方向

當前，交易所內嵌 AI 工具的演進方向，正從傳統的“行情解讀”轉向“全交易流程輔助”，更加強調統一信息視圖與信息分發效率。以 Bitget 推出的 GetAgent 為例，其定位更偏向通用型的交易信息與投顧輔助工具：通過將關鍵市場變量、潛在風險點與核心信息要點以更低理解門檻的方式呈現，有效緩解用戶在信息獲取與專業理解上的壁壘。

鏈上 Bot與 Copy Trading（跟單交易）代表了執行側自動化的擴散趨勢，它們的核心優勢在於將專業交易策略轉化為可複製的標準化執行流程，降低普通用戶的交易門檻。未來，一個重要的跟單對象可能來自基於 AI 技術的量化交易團隊或系統化策略提供方，但這也將“策略質量”問題轉化為更復雜的“策略可持續性與可解釋性”問題——用戶不僅需要知道策略過去的表現，更需要理解策略的底層邏輯、適用場景與潛在風險。

需要重點關注的是市場容量與策略擁擠度問題：當大量資金在相似信號與相似執行邏輯下同時行動，交易收益會被快速壓縮，市場衝擊成本與資金回撤幅度會顯著放大。尤其在鏈上交易環境中，滑點波動、MEV（最大可提取價值）影響、路由路徑不確定性與流動性瞬時變化等因素，會進一步放大“擁擠交易”的負外部性，導致實際收益遠低於預期。

因此，一個更中立、更理性的結論是：AI 交易工具的形態越走向自動化，就越需要將能力描述與約束機制配套討論。這裡的約束機制包括明確的策略適用條件、嚴格的風險上限設定、異常行情下的自動停機規則、以及對數據源與信號生成過程的可審計能力，否則“效率提升”本身可能成為風險放大的通道，給用戶帶來不必要的損失。

3. Bitget GetAgent在 AI 交易體系中的定位

GetAgent 的定位並非簡單的對話機器人，而是交易者在複雜流動性環境中的“第二大腦”。其核心邏輯在於通過 AI 算法與實時多維數據的深度融合，構建起連接數據、策略與執行的完整閉環。其核心價值主要體現在以下四個層面：

（1）實時資訊與數據追蹤

傳統的資訊監控和數據分析工作，要求用戶具備極高的爬蟲技術與檢索分析能力，門檻較高。GetAgent 通過集成 50 多種專業級工具，實現了對市場“暗箱”的實時穿透——不僅實時監測主流財經媒體的動態，更深度滲透社交媒體輿情、項目方核心動態等多個信息維度，確保用戶的信息獲取不再存在盲區。

同時，GetAgent 具備強大的信息過濾與提煉能力，能夠有效過濾掉空氣幣營銷等無效噪音，精準提取出真正影響價格波動的核心變量，例如項目安全漏洞預警、大額代幣解鎖計劃等關鍵信息。最後，GetAgent 將原本碎片化的鏈上交易流與海量的公告、研報等信息進行整合分析，轉化為直觀的邏輯判斷，例如直接告知用戶“該項目的社媒熱度雖高，但核心開發者的資金正在持續流出”，讓潛在風險一目瞭然。

（2）交易策略生成與執行輔助

GetAgent 能夠基於用戶的個性化需求生成定製化交易策略，顯著降低交易執行門檻，推動交易決策從“專業指令驅動”向精確的“意圖-策略”驅動轉變。基於用戶的歷史交易偏好、風險承受能力及當前持倉狀況，GetAgent 給出的不是寬泛的牛市或熊市建議，而是具備高度針對性的精準指導，例如“針對你目前的 BTC 持倉，建議在當前波動率下設置 X-Y 區間的網格交易策略”。

對於複雜的跨幣種、跨協議操作，GetAgent 將其簡化為自然語言交互——用戶只需用日常語言表達交易意圖，GetAgent 便可以在後臺自動匹配最優策略方案，並進行市場深度與滑點優化，從而大大降低了普通用戶參與複雜 Web3 交易的門檻。

（3）與自動化交易體系的協同關係

GetAgent 並非孤立存在的工具，而是整個自動化交易體系中的核心決策節點。從上游來看，它接收來自鏈上數據、市場實時行情、社交媒體輿情與專業研究信息的多維度輸入；經過內部的結構化處理、關鍵信息摘要、關聯邏輯分析後，形成系統化的策略判斷框架；再向下游為自動化交易系統、量化 AI Agent、跟單交易系統提供精準的決策參考與參數建議，實現全體系的協同聯動。

（4）交易效率提升背後的風險與約束條件

在擁抱 AI 帶來的效率提升的同時，必須保持對潛在風險的高度警惕。無論 GetAgent 提供的交易信號看似多麼強勁，“AI 建議，人類確認”的核心原則都應被一以貫之。在深入研發、持續提升 AI 能力的過程中，Bitget 團隊不僅致力於讓 GetAgent 給出精準的交易建議，還在持續探索讓 GetAgent 提供完整邏輯證據鏈的可行性——為什麼推薦這個買入點？是因為技術指標形成共振，還是因為鏈上巨鯨地址出現異常資金流入？

在 Bitget 團隊看來，GetAgent 的長期價值並非在於提供確定性的交易結論，而在於幫助交易者與交易系統更清晰地理解自己正在承擔的風險類型，以及這些風險是否與當前市場階段相匹配，從而做出更理性的交易決策。

4. 交易效率與風險的平衡：BlockSec 的安全防護支撐

在 AI 驅動交易效率提升的背後，風險防控始終是不可忽視的核心議題。BlockSec 基於對 Web3 交易風險的深刻理解，提供了全方位的安全防護支撐，幫助用戶在享受 AI 交易便利的同時，有效管控潛在風險：

針對數據噪聲與錯誤歸因風險，BlockSec的 Phalcon Explorer 提供強大的交易仿真與多源交叉驗證功能，能夠有效過濾操縱性數據與錯誤信號，幫助用戶識別真實的市場趨勢；

對於策略擁擠導致的市場風險，MetaSleuth 的資金流向追蹤功能能夠實時識別同類策略的資金集中度，提前預警流動性踩踏風險，為用戶調整交易策略提供參考；

在執行鏈路安全方面，MetaSuites的 Approval Diagnosis（授權診斷）功能能夠實時檢測異常授權行為，支持用戶一鍵撤銷高風險授權，有效防範權限濫用與誤執行帶來的資金損失。

第三章：AI 時代 Web3 攻防演化與安全新範式

AI 技術在加速交易效率的同時，也讓攻擊行為變得更快、更隱蔽、更具破壞性。Web3 的去中心化架構導致責任天然分散，智能合約的可組合性使得風險具備系統性外溢的特徵，而大模型的普及進一步降低了漏洞理解與攻擊路徑生成的技術門檻，推動攻擊行為全面走向自動化與規模化。

與之相對應，安全防禦必須從傳統的“更好檢測”升級為“可執行的實時處置閉環”，並在機器執行交易的特定場景下，將授權管理、誤執行防控與系統性連鎖風險逐一進行工程化治理，構建適應 AI 時代的 Web3 安全新範式。

1. AI對 Web3 攻擊方式與風險形態的重塑

Web3 的安全困境從來不只是“是否存在漏洞”，更在於其去中心化架構將責任天然打散的特性。例如，協議代碼由項目方開發發佈，前端界面可能由不同的團隊維護，交易通過錢包與路由協議發起，資金在 DEX、借貸協議、跨鏈橋與聚合器之間流轉，最後通過中心化平臺完成出入金——當安全事件發生時，每個環節都可以聲稱自己只掌握局部控制面，難以承擔全部責任。而攻擊者恰恰利用這種結構分散性，在多個薄弱環節之間穿針引線，製造出沒有單一主體能夠進行全局控制的局面，從而實現攻擊目的。

AI 的加入讓這種結構性弱點變得更加突出。攻擊路徑更容易被 AI 系統化地搜索、生成與複用，風險擴散速度會第一次穩定地超過人工協同的速度上限，讓傳統的人工應急響應機制形同虛設。在智能合約層面，漏洞帶來的系統性風險絕非危言聳聽。DeFi 的可組合性讓一個微小的代碼缺陷能夠沿著依賴關係快速放大，最終演變為生態級的安全事故，而資金的不可逆結算特性又將應急響應的時間窗口壓縮到分鐘級。

根據 BlockSec 維護的 DeFi 安全事件數據看板顯示，2024 年全年，加密領域因黑客攻擊與漏洞利用造成的被盜資金規模超過 20 億美元，DeFi 協議仍是主要的被攻擊對象。這些數據清晰地表明，即便行業在安全領域的投入持續增加，攻擊事件依然以高單筆損失、強破壞性的方式頻繁發生。當智能合約成為金融基礎設施的核心組成部分，漏洞就不再僅僅是簡單的工程瑕疵，而更像一種可被惡意利用的系統性金融風險。

AI 對攻擊面的重塑，還體現在它將過去依賴人工經驗與手工操作的攻擊環節全面推向自動化：

第一類是漏洞挖掘與理解的自動化。大模型具備強大的代碼閱讀、語義歸納與邏輯推理能力，能夠快速從複雜的合約邏輯中提取潛在薄弱點，並精準生成漏洞觸發條件、交易執行序列與合約調用組合，大幅降低了漏洞利用的技術門檻。

第二類是攻擊路徑生成的自動化。近年來的行業研究開始將大語言模型（LLM）改造為端到端的漏洞利用代碼（exploit）生成器——通過將 LLM 與專業工具鏈結合，可以從指定合約地址與區塊高度出發，自動收集目標信息、理解合約行為邏輯、生成可編譯執行的攻擊智能合約，並在歷史區塊鏈狀態上進行測試驗證。這意味著可用攻擊手段不再完全依賴少數頂級安全研究人員的手工調試，而可能被工程化為可規模化運行的攻擊流水線。

更廣泛的安全研究也印證了這一趨勢：在給定 CVE（常見漏洞與暴露）描述的情況下，GPT-4 在其測試集中能夠生成可用漏洞利用代碼的比例非常高，這一現象揭示了從自然語言描述到實際攻擊代碼的轉化門檻正在快速下降。當生成攻擊代碼越來越像一項可便捷調用的能力，攻擊行為的規模化就會變得更加現實。

規模化攻擊帶來的放大效應，在 Web3 領域通常以兩種典型方式出現：

其一是範式化攻擊，即攻擊者採用同一套攻擊策略，對全網大量類似架構、存在相同類型漏洞的合約進行批量掃描、篩選、試探併發起攻擊（使用“範式化攻擊”而非“同模版多目標”，更符合行業規範表述）；

其二是資金清洗與詐騙行為的供應鏈化，讓作惡者不再需要自建全套基礎設施。例如，中文擔保式黑市在 Telegram 等平臺上已經形成成熟的犯罪服務市場，其中匯旺擔保平臺與 Xinbi Guarantee 兩個大型非法市場自 2021 年以來，已促成超過 350 億美元的穩定幣交易，交易內容涵蓋洗錢、被盜數據交易乃至更嚴重的犯罪服務。同時，Telegram 黑市中還出現了包括深度偽造工具在內的專業化詐騙工具交易——這類平臺化的犯罪服務供給，意味著攻擊者不僅能更快生成漏洞利用方案與攻擊路徑，還能快速獲取攻擊所得資金的洗錢工具集，從而將單一的技術攻擊事件升級為完整的黑色產業鏈事件。

2. AI 驅動的安全防禦體系

面對 AI 帶來的攻擊形態升級，AI 在防禦側的核心價值在於將傳統依賴人工經驗的安全能力，轉化為可複製、可規模化的工程系統。這一防禦體系的核心能力體現在三個層面：

（1）智能合約代碼分析與自動化審計

AI 在智能合約審計領域的核心優勢在於將分散的審計知識結構化、體系化。傳統的靜態分析與形式化驗證工具擅長處理確定性規則，但面對複雜的業務邏輯、多合約組合調用與隱含的假設條件時，容易陷入漏報與誤報的兩難境地。而大模型在語義解釋、模式歸納、跨文件邏輯推理等方面具備明顯優勢，非常適合作為審計前置環節，完成對合約的快速理解與初步風險提示。

不過，AI 並非要取代傳統審計工具，而更像是將這些工具串聯成一條更高效率的自動化審計流水線。具體來說，AI 模型首先完成合約的語義摘要、可疑風險點定位與潛在攻擊面假設，再將這些信息傳遞給靜態分析/動態驗證工具進行精準驗證，最後由 AI 將驗證結果、證據鏈、漏洞觸發條件與修復建議整理成標準化、可審計的輸出報告。這種“AI 做理解、工具做驗證、人做決策”的分工模式，將成為未來智能合約審計領域較穩定的工程形態。

（2）異常交易與鏈上行為模式識別

AI 在這一領域的工作重點，是將公開但混亂無序的鏈上數據轉化為可行動的安全信號。鏈上世界的核心難點不在於數據缺失，而在於噪聲數據過載：機器人高頻交易、資金拆分轉賬、跨鏈跳轉、複雜合約路由等行為交織在一起，使得傳統的簡單閾值策略變得非常脆弱，難以有效識別異常。

AI 技術更適合處理這類複雜場景——通過序列建模與圖關聯分析技術，能夠精準識別某類典型攻擊的前置行為（例如異常授權操作、異常合約調用密度、與已知風險實體的間接關聯等），並持續計算下游風險敞口，讓安全團隊清晰掌握資金的移動方向、潛在受影響範圍，以及還有多少時間窗口可以進行攔截處置。

（3）實時監測與自動化響應

在實際工程環境中，要將上述防禦能力真正落地發揮作用，往往依賴持續運行的安全平臺，而非一次性的分析工具。以 BlockSec 推出的 Phalcon Security 平臺為例，其設計目標並非事後覆盤攻擊細節，而是圍繞鏈上與內存池層面的實時監測、異常行為識別與自動化響應三大核心功能，儘可能將風險攔截在仍可執行的時間窗口內。

在多起真實的 Web3 攻擊場景中，Phalcon Security 通過對交易行為、合約交互邏輯與敏感操作的持續感知，成功提前識別潛在攻擊信號，並支持用戶配置自動化處置策略（如自動暫停合約、攔截可疑轉賬等），從而在攻擊完成前有效阻斷風險擴散。這類能力的核心價值並不體現在“發現更多問題”，而在於讓安全防禦首次具備與自動化攻擊相匹配的響應速度，推動 Web3 安全從傳統的被動審計模式逐步走向主動實時防禦體系。

3. 智能交易與機器執行場景下的安全挑戰和應對

當交易模式從“人點擊確認”轉向“機器自動閉環執行”，安全風險的核心也從傳統的合約漏洞，逐步遷移到權限管理與執行鏈路安全。

首先，錢包安全、私鑰管理與授權風險會被顯著放大。這是因為 AI Agent 要高頻調用各類工具與合約，就不可避免地需要進行更頻繁的交易簽名與更復雜的授權配置。一旦私鑰洩露、授權範圍過寬或授權對象被惡意替換，資金損失會在極短時間內擴大。傳統的“用戶自己謹慎一點”的安全建議，在機器自動執行時代會完全失效——因為系統本身就是為了減少人工干預而設計的，用戶很難實時監控每一次自動化操作。

其次，AI Agent 與機器支付協議（例如 x402）會帶來更隱蔽、更微妙的權限濫用與誤執行風險。x402 這類允許 API、應用與 AI Agent 通過 HTTP 協議使用穩定幣實現即時支付的協議，在提升交易效率的同時，也意味著機器在更多環節具備了自主付費與自主調用的能力。這為攻擊者提供了新的攻擊路徑：可以將誘導付費、誘導調用、誘導授權等惡意行為包裝得更像正常業務流程，從而規避防禦機制。

同時，AI 模型本身也可能在提示注入攻擊、數據汙染或對抗樣本的影響下，執行看似合規但實則錯誤的操作。這裡的核心問題不在於 x402 協議本身的好壞，而在於機器交易鏈路越順滑、自動化程度越高，就越需要建立更嚴密的權限邊界、資金限額策略、可撤銷授權機制與完整的審計回放能力，否則系統會將一個微小的錯誤放大為規模化的自動化連鎖損失。

最後，自動化交易還可能引發系統性連鎖風險。當大量 AI Agent 使用相似的信號源與策略模板時，市場可能出現嚴重的“共振現象”——即同一觸發條件導致海量資金同步買賣、同步撤單、同步跨鏈遷移，從而顯著放大市場波動，並觸發大規模清算與流動性踩踏事件。攻擊者也可能利用這種同質化特徵，通過發佈誘導性信號、操縱局部流動性或針對關鍵路由協議發起攻擊，引發鏈上與鏈下的級聯故障。

換句話說，機器交易將傳統的個體操作風險，升級為更具破壞性的群體行為風險。這種風險不一定來自惡意攻擊，也可能來自高度一致的自動化“理性決策”——當所有機器都基於同一邏輯做出相同決策時，就可能形成系統性風險。

因此，智能交易時代更可持續的安全範式，不是泛泛地強調“要實時監控”，而是將上述三類風險的應對方案進行工程化落地：

一是通過分層授權與自動降權機制，嚴格封住授權失控的損失上限，確保單一權限洩露不會導致全局損失；

二是通過預執行仿真與理由鏈審計技術，有效攔截誤執行與被誘導的惡意操作，確保每一次自動化交易都具備清晰的邏輯依據；

三是通過去同質化策略引導、熔斷機制設計與跨主體聯動協作，抑制系統性連鎖反應的發生，確保單一市場波動不會演變為全行業危機。

只有這樣，安全防禦才能真正做到與機器執行速度對齊，在關鍵風險節點上更早、更穩、更可執行地“剎車”，保障智能交易體系的安全穩定運行。

第四章：AI在 Web3 風控、反洗錢與風險識別中的應用

Web3 領域的合規挑戰並非僅僅源於匿名性，而是由多重複雜因素交織構成：匿名性與可追溯性並存的矛盾、跨鏈與多協議交互導致的路徑爆炸問題、以及 DeFi與 CEX 控制面差異帶來的處置分裂現象。AI 在這一領域的核心機會，在於將海量鏈上噪聲數據壓縮為可行動的風險事實：通過將地址畫像、資金路徑追蹤、合約/Agent 風險評估串聯成完整閉環，並將這些能力產品化為實時預警、處置編排與可審計證據鏈。

進入 AI Agent 與機器支付時代之後，合規領域還將面臨新的協議適配與責任界定問題，RegTech（監管科技）的接口化、自動化演進將成為不可避免的行業趨勢。

1. Web3 風控與合規的結構性挑戰

（1）匿名與可追溯的拉扯

Web3 合規領域面臨的第一重核心矛盾，是匿名性與可追溯性的同時存在。鏈上交易記錄具備公開透明、不可篡改的特性，理論上每一筆資金流都有跡可循；但鏈上地址並不天然等價於真實身份，市場參與主體可以通過頻繁更換地址、拆分資金轉賬、引入中間合約與跨鏈操作等方式，將“可追溯”轉化為“可追但難歸因”——即雖然能追蹤資金流向，但難以確定資金的真實控制人。

因此，Web3 領域的風控與 AML（反洗錢）工作，不能像傳統金融那樣主要依賴賬戶實名與中心化清算來鎖定責任，而必須在行為模式與資金路徑上建立風險判斷體系：同一實體的地址集群如何聚合識別、資金從哪裡來、流向哪裡、在什麼協議中完成了什麼交互、這些交互的真實意圖是什麼，這些細節才是構成風險事實的核心要素。

（2）跨鏈與多協議的合規復雜性

如今，Web3 領域的資金流動很少在單鏈單協議內完成閉環，而是經常經歷“跨鏈橋接-DEX 兌換-借貸操作-衍生品交易-再跨鏈”的連續複雜動作。資金路徑一旦拉長，合規工作的難點就從識別某一筆孤立的可疑交易，升級為識別一整條跨域路徑的真實意圖與最終後果。更具挑戰性的是，路徑中的每一個單獨步驟可能看似完全正常（例如常規的換幣、添加流動性操作），但這些步驟組合起來卻可能服務於資金來源混淆與非法套現的目的，給合規識別帶來巨大困難。

（3）場景分裂：DeFi與 CEX 的監管差異

第三重核心挑戰來自 DeFi與 CEX 在監管邏輯與處置能力上的顯著差異。CEX 具備天然的強控制面，擁有完整的賬戶體系、嚴格的出入金閘口，風控策略與資金凍結能力相對集中，監管要求也更容易以義務主體框架的形式落地執行。

而 DeFi 則更像一個“弱控制面+強可組合”的公共金融基礎設施，在許多情況下，協議本身並不具備資金凍結能力，實際的風險控制點分散在前端交互界面、路由協議、錢包授權環節、穩定幣發行方與鏈上基礎設施等多個節點。

這導致同一種風險，在 CEX 場景中可能表現為可疑入金/出金行為與賬戶操作異常；而在 DeFi 場景中，則更可能表現為資金路徑異常、合約交互邏輯異常、授權行為異常等特徵。要實現對兩類場景的全面合規覆蓋，需要建立一種能夠跨場景理解資金真實意圖，並將控制動作靈活映射到不同控制面的技術體系。

2. AI 驅動的 AML 實踐

在上述結構性挑戰下，AI在 Web3 AML 領域的核心價值不在於“生成合規報告”，而在於把鏈上覆雜的資金流動與交互邏輯，壓縮為可執行的合規閉環：更早發現異常風險、更清晰解釋風險成因、更快觸發處置動作，並留下完整的可審計證據鏈。

鏈上地址畫像與行為分析是 AML 工作的基礎第一步。這裡的畫像並非簡單地給地址貼標籤，而是將地址置於具體的行為語境中進行深度分析：該地址與哪些合約/協議存在高頻交互、資金來源是否過度集中、轉賬節奏是否呈現典型的拆分-匯聚-再拆分的洗錢特徵、是否與已知的高風險實體（如黑名單地址、可疑交易平臺）存在直接或間接關聯等。大模型與圖學習技術的結合，在這一環節的常見作用是把看似碎片化、無關聯的交易記錄，聚合成更可能屬於同一實體或同一作案鏈條的結構化對象，從而讓後續合規處置從“盯單個地址”升級為“盯實際控制實體”，大幅提升合規效率與準確性。

在此基礎上，資金流動追蹤與跨鏈溯源承擔著將風險意圖和最終後果串聯起來的關鍵任務。跨鏈操作並不僅僅是將代幣從 A 鏈轉移到 B 鏈，往往還伴隨著資產格式轉換、資金路徑混淆與新的中間人風險。AI 的核心作用在於自動追蹤並持續更新下游資金流動路徑——當可疑源頭資金開始移動時，系統不僅要能精準跟上資金的每一步流向，更要能實時判斷資金正在靠近哪些可凍結、可協查、可攔截的關鍵節點（如 CEX 充值地址、穩定幣發行方合約等）。這也是為什麼行業越來越強調實時預警而非事後覆盤的核心原因：一旦資金進入不可逆的擴散階段，凍結回收的成本會顯著上升，成功率則會大幅下降。

進一步地，智能合約與 AI Agent 行為風險評估，將風控視角從單純的資金流向，擴展到執行邏輯層面。合約風險評估的核心難點在於業務邏輯的複雜性與組合調用的頻繁性，傳統規則與靜態分析工具容易遺漏跨函數、跨合約、跨協議的隱含假設條件，從而導致風險識別失效。AI 技術更適合做語義層面的深度理解與對抗性假設生成：它可以先將合約的關鍵狀態變量、權限邊界、資金流向規則、外部依賴關係等核心信息梳理清楚，再對異常調用序列進行場景假設與模擬驗證，從而精準識別合約層面的潛在合規風險。

Agent 行為風險評估則更偏向“策略與權限治理”：AI Agent 在什麼授權範圍下做了什麼操作、是否出現異常的調用頻率或調用規模、是否在異常滑點或低流動性的不利市場條件下持續執行交易、這些操作是否符合預設的合規策略等，這些行為都需要被實時記錄、量化評分，並在觸發風險閾值時可自動觸發降級或熔斷機制。

要把這些合規能力真正轉化為行業生產力，需要清晰的產品化路徑：底層完成多鏈數據與安全情報的深度融合；中層構建實體畫像與資金路徑分析引擎；上層提供實時風險預警與處置流程編排功能；最外層輸出標準化的審計報告與證據鏈留存能力。之所以必須進行產品化，是因為合規與風控工作的難點不在於單次分析的準確性，而在於持續運轉的適應性：合規規則會隨監管要求變化、作惡手段會不斷升級、鏈上生態會持續迭代，只有能夠持續學習、持續更新、持續留痕的系統化產品，才能有效應對這些動態變化。

要讓鏈上風險識別與反洗錢能力真正發揮作用，關鍵不在於單點模型的準確率，而在於是否能夠被產品化為持續運行、可審計、可協同的工程系統。以 BlockSec 推出的 Phalcon Compliance 產品為例，其核心思路並非簡單標記高風險地址，而是通過地址標籤體系、行為畫像分析、跨鏈資金路徑追蹤與多維度風險評分機制，將風險發現、證據留存與後續處置流程串聯成完整閉環，為 Web3 領域的合規工作提供一站式解決方案。

在 AI與 Agent 廣泛參與交易與執行的行業背景下，這類合規能力的重要性進一步提升：風險不再僅來源於“惡意賬戶”的主動攻擊，也可能來自自動化策略的誤執行或權限濫用導致的被動違規。將合規邏輯前置到交易與執行鏈路中，使風險能夠在資金完成不可逆結算前被識別與標記，正在成為智能交易時代風控體系的關鍵組成部分。

3. 機器交易時代的合規新命題

當交易模式從“人操作界面”轉向“機器調用接口”後，合規領域會出現一系列新的命題：監管對象不再只是交易行為本身，還包括交易發生所依賴的協議與自動化機制。x402 協議的討論之所以重要，不僅因為它讓機器間支付更順滑高效，更因為它把支付功能深度嵌入了 HTTP 交互流程，從而推動“Agent 經濟”的自動結算模式成為可能。

這類機制一旦實現規模化應用，合規關注點會向“機器在什麼授權與約束下完成付費與交易”遷移：誰的 Agent、以何種資金限額、在何種策略約束下、為獲得什麼資源而進行付費調用、是否存在異常循環支付或誘導式調用行為等，這些信息都需要被完整記錄並具備可審計能力。

緊隨其後的是責任界定難題。AI Agent 本身並非法律主體，但它可以代表個人或機構執行交易，並可能造成可觀的資金損失或合規風險。當 Agent 的決策依賴外部工具、外部數據、甚至第三方提供的可付費能力（例如某個數據 API 或交易執行服務）時，責任就會在開發者、運營方、用戶、平臺與服務提供方之間變得難以清晰切割。

一個更現實、更具可操作性的工程方向，是把責任可追溯性內嵌到系統設計的核心：所有高影響動作默認生成結構化的理由鏈（包括觸發信號來源、風險評估過程、仿真驗證結果、授權範圍邊界、最終執行的交易參數等），並把關鍵策略與參數進行版本化管理、支持完整回放，以便在事故發生時能夠快速定位問題根源——是策略邏輯錯誤、數據輸入錯誤、授權配置錯誤，還是工具鏈被惡意攻擊。

最後，RegTech（監管科技）的演進方向，會從傳統的“事後篩查工具”走向“持續監控與可執行控制的基礎設施”。這意味著合規不再只是某個部門的內部流程，而是一組標準化的平臺能力：策略層將監管要求與內部風控規則編碼為可執行的代碼（policy-as-code）；運行層持續監控資金路徑與市場參與主體的行為模式；控制層實現交易延遲、資金限額、風險隔離與緊急凍結等核心動作；協作層將可驗證的證據快速推送給生態內所有能採取行動的主體（如交易所、穩定幣發行方、執法機構等）。

機器支付與機器交易被標準化的同時，也在提醒我們：合規能力必須實現同樣的接口化、自動化升級，否則機器交易的高速執行與人工合規的低速響應之間，會出現無法彌合的結構性裂縫。AI 技術讓風控與 AML 有機會成為智能交易時代的前置基礎設施：通過更早預警、更快協同、更可執行的技術手段，把風險壓縮在最小影響窗口內，為 Web3 行業的合規發展提供核心支撐。

結語

回顧全文可以清晰地看到，AI與 Web3 的融合並非一次簡單的單點技術升級，而是一場正在全面展開的系統範式遷移：交易正在走向機器可執行，攻擊也在同步走向機器化、規模化，而安全、風控與合規則被迫從傳統的“輔助職能”，轉變為智能交易體系不可或缺的前置基礎設施。效率與風險不再是先後出現的兩個階段，而是被同時放大、同時加速，呈現出“效率越高，風險防控要求越高”的正相關關係。

在交易側，AI與 Agent 體系顯著降低了信息獲取與交易執行的門檻，重塑了市場參與方式，讓更多用戶能夠參與到 Web3 交易中，但也帶來了策略擁擠、誤執行等新風險；在安全側，漏洞挖掘、攻擊生成與資金清洗的自動化，使得風險更集中、更迅速地爆發，對防禦體系的響應速度與處置能力提出了更高要求；在風控與合規側，地址畫像、路徑追蹤與行為分析技術開始從單純的分析工具，演進為具備實時處置能力的工程系統，而 x402 等機器支付機制的出現，則進一步推動合規問題向“機器如何被授權、如何被約束、如何被審計”的深層方向遷移。

這一切都指向一個清晰的結論：智能交易時代真正稀缺的，不是更快的決策速度或更激進的自動化程度，而是能夠與機器執行速度對齊的安全、風控與合規能力。這些能力需要被設計為可執行、可組合、可審計的完整系統，而不是事後補救的被動流程。

對交易平臺而言，這意味著在提升交易效率的同時，必須將風險邊界、邏輯證據鏈與人類監管機制深度內嵌進 AI 系統，實現“效率與安全並重”；對安全與合規基礎設施提供商而言，這意味著要把監測、預警與阻斷能力前移到資金尚未失控之前，構建“主動防禦、實時響應”的防護體系。

BlockSec與 Bitget 的共同判斷是：在未來一段時間內，決定智能交易體系能否可持續發展的關鍵，不在於誰更快擁抱 AI 技術，而在於誰能更早把“機器可執行”與“機器可約束”同時落地。只有在效率提升與風險約束並行演進的前提下，AI 才能真正成為 Web3 交易生態的長期增量，而不是系統性風險的放大器。

Web3與 AI 的融合是行業發展的必然趨勢，而安全、風控與合規則是這一趨勢能夠行穩致遠的核心保障。BlockSec 將持續深耕 Web3 安全領域，通過技術創新與產品迭代，為行業提供更強大、更可靠的安全防護與合規支撐，與 Bitget 等行業夥伴一起，推動智能交易時代的健康、可持續發展。