随着生成式人工智能技术的飞速发展，欺诈的经济学正在被重新定义。过去需要专业工具和数小时编辑才能完成的伪造内容，如今仅需几次点击即可生成。逼真的假面孔、克隆的语音，甚至完整的视频身份都能在几分钟内制作完成，用于突破那些曾经看似无懈可击的验证系统。
过去一年中，有证据表明深度伪造驱动的欺诈正在以大多数机构尚未准备好的速度加速蔓延。2019年至2024年间，数字平台上的深度伪造内容增长了550%，现已被视为当今数字生态系统中的关键全球风险之一。这不仅仅是一场技术变革，更是对我们如何验证身份、确认意图以及在数字金融领域维护信任的结构性挑战。
在美国，随着监管框架日益清晰、市场表现强劲以及机构参与度不断提升，加密货币的采用率持续飙升。现货比特币ETF的获批和更明确的合规框架，帮助数字资产在零售和专业投资者中获得了合法性。因此，越来越多的美国人将加密货币视为主流投资类别，但采用速度仍远超公众对风险和安全的理解。
许多用户仍依赖过时的验证方法，这些方法设计于欺诈仅意味着密码被盗而非合成人出现的时代。随着AI生成工具变得更快、更便宜，欺诈的准入门槛已降至几乎为零，而许多防御措施却未能以同等速度进化。
深度伪造技术正被广泛应用于各种场景：从诱骗用户向诈骗者发送代币的虚假网红直播，到绕过验证检查的AI生成视频身份证明。我们观察到多模态攻击正在增加，诈骗者结合深度伪造视频、合成语音和伪造文件，构建出能在审查下站得住脚的完整虚假身份。
正如记者兼播客主持人德瓦克什·帕特尔在其著作《扩展时代：人工智能口述史（2019-2025）》中指出的，当前正处于一个关键转折点。加密货币平台必须采用主动、多层次的验证架构，这种架构不应止步于用户注册，而应在整个用户旅程中持续验证身份、意图和交易完整性。Sumsub首席增长官伊利亚·布罗文强调，未来的安全之战将不再仅针对传统威胁，而是要与合成人类展开较量。
随着加密货币日益主流化，行业必须超越静态的身份验证，转向动态、持续的风险评估模型。这需要整合生物特征分析、行为模式监测和实时交易异常检测，构建一个能够适应快速演变威胁环境的弹性安全生态系统。在这场与深度伪造技术的赛跑中，创新不仅是竞争优势，更是生存的必需品。
