Trugard 與 Webacy 推 AI 偵測系統　打擊加密貨幣地址污染詐騙　準確率達 97%

根據 Cointelegraph 於 5 月 21 日（當地時間）的報導，加密貨幣資安公司 Trugard 與鏈上信任協議平台 Webacy 近日合作推出一套基於人工智慧（AI）的「地址污染（Address Poisoning）」偵測系統，旨在強化使用者在數位資產交易中的安全防護。

本次發表的工具已被整合至 Webacy 的「加密貨幣決策輔助工具」中。據說明，該系統採用強化的「監督式學習」模型，能即時分析鏈上交易數據，並結合用戶行為背景與特徵工程（Feature Engineering）等技術，進一步提升對潛在詐欺地址的辨識準確度。

目前，這套 AI 工具在已知案例中的預測準確率達到 97%。Webacy 的共同創辦人 Maika Isogawa（馬伊卡·伊索川）指出，「地址污染」是加密詐騙中罕為人知，但卻非常致命的一種手法，因為它巧妙利用了使用者對畫面上所見地址的直觀信任。

所謂「地址污染」，是指攻擊者在鏈上向目標用戶發送交易紀錄時，夾帶與收款目標非常類似的錢包地址。由於視覺上的相似性，使用者極有可能在重新複製地址進行轉帳時錯誤選擇，使資金流入錯誤帳戶。

此次新工具的預警機制，將有助於在交易完成前即先行識別可疑地址，大幅降低使用者犯錯風險，預期對信任機制尚未成熟的加密市場具有長遠影響。

評論：隨著加密攻擊手法日益精密，社會工程學與鏈上互動結合而產生的新型詐騙也層出不窮。Trugard 與 Webacy 的合作展示了 AI 技術在加密資安領域中的應用潛力，亦凸顯出鏈上數據的重要性。若該工具能廣泛導入錢包服務與交易平台，勢必能有效抑制「地址污染」這類詐騙手段的蔓延。