4 月發生一連串高知名度加密貨幣駭客攻擊事件，其中許多被懷疑是透過精密 AI 工具識別智慧合約漏洞而策劃，引發市場擔憂整個 DeFi 生態系突然變得脆弱。5 月，區塊鏈安全平台 OpenZeppelin 創辦人 Manuel Aráoz 在該月因漏洞攻擊造成 $630 million 加密貨幣損失後，宣稱「整個 DeFi 都不安全」。

然而，即使產業一度準備面對 DeFi 協議在代理式 AI 攻擊下如骨牌般倒下，攻擊浪潮似乎開始消退。這促使 Dragonfly 管理合夥人 Haseeb Qureshi 近日將對 DeFi「駭客末日」的擔憂稱為「誤報」。他指出，即使納入 4 月的重大事件，今年迄今「每月被駭金額的比率較低」，且「按年度計算的駭客攻擊規模中位數也在下降」。

問題仍然存在：對 AI 驅動駭客攻擊疫情的恐懼是否完全被誇大，還是這只是暴風雨前的寧靜？

Hacken 首席進攻性安全工程師 Stephen Ajayi 告訴 Magazine：「如果『駭客末日』敘事暗示 AI 已經取代遭入侵的私鑰、薄弱基礎設施和人為錯誤，成為 Web3 損失的主要原因，我認為這種說法被誇大了。」不過，他也提醒，不應完全忽視這些疑慮。

Ajayi 澄清說：「我不會把『尚未占主導地位』與『不會到來』混為一談。我的看法是，我們仍處於早期階段：炒作走在事件數據之前，但能力曲線正在快速追上。」

AI 正在改變攻擊，即使它並非攻擊的起因

根據 CertiK 的 H1 報告，Web3 協議在 2026 年上半年於 344 起安全事件中損失超過 $1.3 billion。

要精確判定其中有多少事件涉及 AI 識別或 AI 輔助的漏洞攻擊仍然困難。CertiK 資深區塊鏈調查員 Natalie Newson 解釋說：「證明 AI 是否被用來尋找漏洞可能很困難。」

Newson 表示，她並非尋求直接歸因，而是監測間接證據，例如攻擊者行為的變化。她觀察到，較舊智慧合約和未驗證合約遭利用的情況顯著增加。

CertiK 的報告發現，2026 年上半年有 73 起程式碼漏洞事件涉及已部署至少一年後才遭利用的合約。Newson 指出：「2025 年全年這個數字是 45。」這一模式顯示，AI 正使攻擊者能分析比以往實際可行範圍更大得多的程式碼量。

這對 DeFi 很重要，因為智慧合約通常公開可見，而且一旦部署，即使原始稽核或開發者關注已經淡去，仍可能長期保護資產。公開程式碼讓使用者與防禦者得以實現透明度，但也為攻擊者提供了一個龐大且持久的掃描面。

AI 似乎並非發明全新的攻擊類別，而是讓既有攻擊變得更便宜、更快速，也更容易規模化。

Newson 表示：「AI 系統可以協助分析程式碼庫、識別與已知漏洞相關的模式、標記可疑邏輯、摘要複雜程式碼，並優先排列需要更深入審查的區域。」「攻擊者或防禦者都能在既定時間內檢視更多合約，」她補充說，這意味著過去被認為安全的舊程式碼庫如今可能暴露在風險之中。

真正的危險在於規模

區塊鏈數據平台 Chainalysis 同樣認為，AI 最重大的影響在於作為力量倍增器，使熟悉的加密犯罪形式工業化。

Chainalysis 英國公共部門主管 Sully Hanif 告訴 Magazine：「我們的 2026 年加密犯罪報告發現，AI 驅動的加密詐騙獲利能力是傳統詐騙的 4.5x，每次行動可取得 $3.2 million，而傳統詐騙為 $719,000。」

Hanif 表示：「AI 正使詐騙者能同時接觸並操縱更多受害者。」

威脅並不只限於智慧合約漏洞。Chainalysis 發現，2025 年冒名詐騙年增超過 1,400%，犯罪分子利用在 Telegram 市場上容易取得的 AI 生成 deepfake 和換臉軟體。

Hanif 表示：「我們已看到 AI 大幅強化既有手法。」「詐騙即服務生態系現在提供模組化、交鑰匙式服務，而 AI 讓每個模組都更有效。」

Chainalysis 近期識別出有 $36.7 million 從智慧合約原始碼從未公開驗證的協議中被盜。Hanif 警告，攻擊者正使用大型語言模型對原始位元組碼進行逆向工程，並大規模識別漏洞。

原始碼驗證是區塊鏈使用者與安全團隊用來比較人類可讀合約程式碼與鏈上部署內容的基本方式之一。當合約維持未驗證狀態時，防禦者可用於審查的資訊較少，而攻擊者仍可分析底層位元組碼。

Newson 表示：「AI 最可能在人力投入傳統上形成瓶頸的地方產生最大影響。」「我們觀察到 AI 被用來冒充客服人員、視訊通話、網紅 [...] 最大風險在於，攻擊者不再需要技術專業知識或強大的語言能力。」

十億美元級駭客攻擊來自何處？

從數據來看，2026 年最大的加密貨幣損失可能在沒有任何 AI 參與的情況下也能發生。

CertiK 的報告發現，錢包遭入侵仍是今年上半年破壞性最大的攻擊向量，僅 33 起事件就造成超過 $444 million 損失。

Hacken 的 2026 年第二季 Web3 安全報告發現，第二季所有被盜價值中約 88% 可歸因於遭入侵的私鑰、簽署者和營運基礎設施，而非智慧合約錯誤；這主要受到兩起與北韓有關、針對 Drift Protocol 和 KelpDAO 的攻擊所推動。

Ajayi 指出，AI 並非取代傳統攻擊手法，而是透過識別脆弱員工、生成具說服力的釣魚活動、分析公開程式碼並加速漏洞開發來放大這些手法。儘管如此，治理遭入侵、營運安全不佳和基礎設施薄弱，仍是決定攻擊能否成功的關鍵因素。

他說：「AI 是新的放大器，但舊有安全失敗仍決定爆炸範圍會有多大。」

AI 改變戰場，但未改變基本原則

AI 也可以作為防禦工具，安全產業同樣正在這方面部署它。Hanif 表示，調查人員正從被動反應轉向預防性方法，而且「現在已有工具可以在受害者損失金錢之前阻止詐騙」。

對協議而言，當前數據帶來的實務重點，與其說是把 AI 視為全新的風險類別，不如說是降低它能放大的弱點：暴露的營運私鑰、未驗證或被忽視的合約、監控不足，以及圍繞團隊和使用者的社交工程管道。

Newson 表示：「最終，AI 很可能會同時提升攻擊者和防禦者的能力，優勢平衡將取決於哪一方能最有效地整合並落地運用這項技術。」