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CertiK发布加密货币ATM欺诈报告:损失达3.3亿美元,AI诈骗与跨境洗钱成主要威胁

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3 月 12 日,全球最大的 Web3 安全公司 CertiK 发布了《 Skynet 加密货币 ATM 欺诈报告 》。报告显示,2025 年此类诈骗造成的损失已达到 3.3 亿美元,同比增长约 33%,已成为美国增长最快的金融犯罪类别之一。

报告指出,随着全球加密货币 ATM 设备数量持续增长,以及犯罪组织不断利用社会工程学和 AI 技术升级诈骗手段,这一犯罪模式已从零散个案演变为高度组织化的跨国诈骗产业。

加密货币 ATM 欺诈总损失

加密货币 ATM 成为诈骗资金转移的“快速通道”

加密货币 ATM 欺诈,是指诈骗分子通过电话、短信或网络社交手段诱导受害者提取现金,并将资金存入加密货币 ATM,随后转换为数字资产并转入诈骗分子控制的钱包地址。

目前全球约有 4.5 万台加密货币 ATM 机,其中 78%位于美国。用户通常可以在 5 分钟内完成现金兑换加密货币并转账,这一特点使其成为诈骗团伙进行资金转移的理想渠道。

与传统加密货币攻击不同,此类犯罪并不依赖账户入侵或黑客攻击,而是通过社会工程学手段诱导受害者主动操作。一旦交易上链,资金几乎无法追回。

从技术架构上看,加密货币 ATM 仅作为前端终端连接后端加密应用程序服务器(CAS),所有交易均通过运营商的混合热钱包完成资金划转。链上记录只显示运营商钱包向目标地址的转账,而不会记录存款人的身份信息,这种结构形成了“溯源断层”,给执法取证带来巨大困难。

老年群体占总损失 86%,警示防护形同虚设

报告最触目惊心的数据,指向老年群体在该类欺诈中的极端弱势地位。数据显示,2025 年美国所有加密货币 ATM 欺诈损失中,86%来自 60 岁以上人群;华盛顿特区总检察长针对美国 ATM 运营商 Athena Bitcoin 公司的诉讼中指出,该公司在当地 ATM 机 93%的存款与欺诈犯罪相关,受害者年龄中位数高达 71 岁,单笔交易损失中位数达 8,000 美元。

报告梳理了当前主流的欺诈类型,其的核心目标是让受害者陷入强烈的情绪波动,丧失理性判断能力;将受害者与潜在的帮助者隔离开;实时指导其完成现金兑换加密货币的全流程。

加密货币 ATM 欺诈手段分类

“当受害者正与诈骗分子进行实时通话时,屏幕上的警告提示根本无法起到防范作用。”报告指出,当前 ATM 机层面的防护措施形同虚设。诈骗分子通过在受害者取款、操作 ATM 的全流程中保持实时连线,不仅指导其规避屏幕警示,还会提前设计统一说辞,让受害者以房屋装修、家庭应急等理由应对银行工作人员的问询,彻底隔绝外界干预。

AI 技术正在改变诈骗模式

报告还指出,AI 技术正在加速诈骗手段升级,2025 年 AI 驱动型诈骗的获利能力约为传统手段的 4.5 倍。犯罪组织开始使用 AI 语音克隆、深度伪造视频以及自动化脚本来实施更具针对性的社会工程学攻击。

与此同时,为规避各地监管机构逐渐推出的交易限额政策,诈骗网络也开始采用“化整为零”的策略,即诱导大量受害者在不同 ATM 上进行小额交易,从而在规避监管核查的情况下,仍旧维持犯罪获利的总体规模。

跨国犯罪网络的产业化运作

报告揭示,加密货币 ATM 欺诈已从零散个案演变为高度组织化的跨国犯罪组织。犯罪组织采取产业化运作模式,构建了详细的分工结构,包括数据收集、社会工程学诈骗以及资金转移和洗钱等多个环节。

洗钱环节的高效化,进一步放大了该类犯罪的危害。2025 年东南亚洗钱网络处理了约 161 亿美元的非法加密货币资金流,占全球可溯源非法加密货币生态的 20%,这些网络通过 Telegram 协调运作,可在两分钟内完成大额交易清算。受害者存入现金后,资金在数分钟内就会通过混币服务、跨链桥、去中心化交易所完成多层隐匿流转,往往受害者尚未挂断诈骗电话,资金已脱离监管体系的可追溯范围。

交易入口成为关键防控点

针对当前的威胁态势,报告在结尾提出了系统性防控建议,明确加密货币 ATM 欺诈链条中唯一有效的干预节点,是 CAS 层面的交易入口端——必须在交易上链前,完成目标钱包地址的实时筛查与风险核验。

同时,报告分别对消费者、运营商、执法部门提出了具体举措:消费者需警惕任何要求通过加密货币 ATM 付款的陌生来电,运营商需落实分级 KYC、全行业情报共享与交易前风险核验,执法部门则需加强区块链分析能力建设,推动统一立法与跨境执法协作。

“2025 年报告的 3.3 亿美元损失,仅反映了实际危害的冰山一角。”报告在结论中警示,随着 AI 深度伪造、自动化跨链洗钱、“化整为零”的小额交易等新型手段的普及,加密货币 ATM 欺诈的威胁将持续升级,唯有技术、监管、执法领域形成协同合力,才能在不断缩小的干预窗口期内,切断犯罪链条,保护金融消费者尤其是老年群体的财产安全。

报告链接: https://indd.adobe.com/view/bfb98f74-c308-4f0d-b9eb-c3bdb86e2785

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