TRM Labs: क्रिप्टो अपराध में AI अपनाने में 40% बढ़ोतरी
2026-08-21 का खुलासा एक दिशा संकेत सुरक्षा संकेत प्रदान करता है, लेकिन कोई विधि या श्रेणी विभाजन नहीं है।
TRM लैब्स का कहना है कि क्रिप्टो-संबंधित अपराध में एआई अपनाने में 2026-08-21 तक के 12 महीनों में वर्ष दर वर्ष 40% की वृद्धि हुई है। यह आंकड़ा तेजी से बढ़ते धोखाधड़ी और ठगी के संचालन की ओर इशारा करता है, लेकिन पैकेट में जोखिम का आकार निर्धारित करने के लिए कोई परिभाषाएँ या माप विवरण शामिल नहीं हैं।
TRM लैब्स ने क्रिप्टो अपराध में एआई के उपयोग में 40% की वृद्धि का संकेत दिया है।
TRM लैब्स, एक ब्लॉकचेन इंटेलिजेंस फर्म जो क्रिप्टो से संबंधित अवैध गतिविधियों का ट्रैक रखती है, ने कहा कि क्रिप्टो अपराध में एआई अपनाने में पिछले वर्ष 40% की वृद्धि हुई है। यह दावा 2026-08-21 को प्रकाशित हुआ और इसे एक वर्ष-दर-वर्ष परिवर्तन के रूप में प्रस्तुत किया गया है न कि एक निरपेक्ष संख्या के रूप में।
यांत्रिक रूप से, इस संदर्भ में "AI अपनाना" का मतलब है अपराधियों द्वारा AI उपकरणों का उपयोग करना ताकि वे अवैध संचालन को बनाने, स्वचालित करने या सुधारने में मदद कर सकें जो क्रिप्टो रेल्स को छूते हैं, चाहे वह सामाजिक इंजीनियरिंग, धोखाधड़ी कार्यप्रवाह, या अन्य दुरुपयोग पैटर्न हों। 40% की वृद्धि अपने आप में एक हानि आंकड़ा नहीं है। यह एक थ्रूपुट दावा है, जिसका अर्थ है कि वही सेट के बुरे अभिनेता प्रति इकाई समय में अधिक प्रयास कर सकते हैं, तेजी से दोहरा सकते हैं, और अधिक स्थलों को लक्षित कर सकते हैं।
पकड़ यह है कि पैकेट का अंश शीर्षक-स्तरीय संख्या पर रुक जाता है। इसमें "AI अपनाने" या "क्रिप्टो अपराध" के लिए TRM की परिभाषाएँ, उपयोग किया गया डेटासेट, वर्ष-दर-वर्ष तुलना के लिए आधार रेखा, या कोई उदाहरण शामिल नहीं हैं जो व्यापारियों को वृद्धि को विशिष्ट श्रृंखलाओं, स्थलों, या हमले के प्रकारों से जोड़ने की अनुमति दें।
40% का आंकड़ा स्थल और प्रतिपक्ष जोखिम के लिए क्या संकेत देता है—और क्या अभी भी अप्रमाणित है
व्यापारियों के लिए, सबसे सीधा प्रभाव परिचालन जोखिम है, न कि मैक्रो। यदि अपराधियों को उपकरणों में सुधार मिल रहा है, तो पहले क्रम का प्रभाव आमतौर पर अधिक विश्वसनीय इनबाउंड लुभावने प्रस्ताव, अधिक स्वचालित खाता अधिग्रहण प्रयास, और एक्सचेंज उपयोगकर्ताओं, OTC डेस्क, और प्रोटोकॉल फ्रंट एंड के खिलाफ उच्च मात्रा में धोखाधड़ी में होता है। इसका परिणाम अधिक बार निकासी फ्रीज़, लंबे समर्थन कतारें, अधिक सख्त जमा और निकासी ह्यूरिस्टिक्स, और अनुपालन नियंत्रणों में उच्च झूठे सकारात्मक हो सकते हैं, विशेष रूप से दौरानअस्थिरताजब स्थलों का पहले से लोड-टेस्ट किया गया हो।
पार्टी के पक्ष पर, तेज़ी से बढ़ने वाला धोखाधड़ी यह भी बदल सकता है कि "स्वच्छ" तरलता कितनी जल्दी "दागदार" तरलता में बदल जाती है। यदि धोखाधड़ी की आय अधिक हॉप्स और अधिक पते के माध्यम से बेहतर स्वचालन के साथ चलती है, तो वे पार्टियां जो बुनियादी स्क्रीनिंग पर निर्भर करती हैं, अपने नीतियों के अनुमान से अधिक परिचालन जोखिम उठा सकती हैं, भले ही उनकी ऑनचेन एक्सपोजर अपरिवर्तित दिखे।
जो सत्यापित नहीं है वह वृद्धि का आकार है। बिना किसी विभाजन के, यह स्पष्ट नहीं है कि 40% धोखाधड़ी के मुकाबले धन शोधन से प्रेरित है, क्या यह केंद्रीकृत एक्सचेंजों पर केंद्रित है या DeFi स्थलों पर, या क्या यह मुख्य रूप से सामग्री उत्पादन और अनुकरण के बारे में है बजाय ऑनचेन स्वचालन के। अंश में यह जानने का कोई तरीका भी नहीं है कि क्या TRM अद्वितीय घटनाओं, देखी गई उपकरणों के उपयोग, या किसी अन्य प्रॉक्सी को गिन रहा है जो पहचान में सुधार के आधार पर महत्वपूर्ण रूप से बदल सकता है बजाय हमलावर के व्यवहार के।
इस कहानी का अगला चरण इस पर निर्भर करता है कि क्या TRM उस संख्या के पीछे के मूल तत्वों को प्रकाशित करता है: "AI अपनाने" और "क्रिप्टो अपराध" की परिभाषाएँ, मापन दृष्टिकोण, और वर्ष-दर-वर्ष परिवर्तन की गणना के लिए उपयोग की गई आधार अवधि। व्यापारियों को यह भी देखना चाहिए कि क्या कोई अनुवर्ती डेटा है जो अपराध के प्रकार और स्थान के अनुसार वृद्धि को विभाजित करता है, क्योंकि "अधिक AI" का अर्थ बहुत भिन्न हो सकता है यदि यह ज्यादातर फ़िशिंग कॉपी बनाम स्वचालित धन शोधन पाइपलाइनों के रूप में है।
एक दूसरा पुष्टि मार्ग यह है कि क्या एक्सचेंज और प्रमुख प्रोटोकॉल स्पष्ट रूप से AI-प्रेरित सामाजिक इंजीनियरिंग या स्वचालित धोखाधड़ी को नए नियंत्रणों के लिए प्रेरक के रूप में उल्लेख करना शुरू करते हैं, जैसे कि निकासी नीतियों को कड़ा करना, नए डिवाइस और सत्र जांच, या अधिक आक्रामक।पतास्क्रीनिंग। स्वतंत्र डेटा सेट जो वर्ष-दर-वर्ष वृद्धि के आकार की पुष्टि या विरोधाभास करते हैं, यह भी निर्धारित करेंगे कि यह एक व्यापक शासन परिवर्तन है या एकल-फर्म माप कला है।
मेरी राय: इसे एक जोखिम-प्रबंधन शीर्षक के रूप में मानें जब तक TRM ब्रेकडाउन प्रकाशित नहीं करता।
यहाँ जो सीमा महत्वपूर्ण है वह यह है कि क्या 40% का आंकड़ा परिभाषाओं के संपर्क में जीवित रहता है। यदि "AI अपनाने" को सख्ती से मापा जाता है, तो यह संख्या एक प्रारंभिक चेतावनी है कि धोखाधड़ी और ठगी के संचालन अधिकांश स्थान नियंत्रणों की तुलना में तेजी से बढ़ रहे हैं।
जब तक TRM पद्धति और श्रेणी विभाजन प्रकाशित नहीं करता, मैं इसे एक जोखिम प्रबंधन शीर्षक के रूप में मानता हूं, न कि श्रृंखला या स्थान द्वारा हानियों का मात्रात्मक पूर्वानुमान। यह व्यावहारिक दृष्टिकोण से केवल तब महत्वपूर्ण है जब अंतर्निहित डेटा वृद्धि को विशिष्ट, दोहराए जाने योग्य हमले के रास्तों से जोड़ता है जो एक्सचेंजों और प्रोटोकॉल को उपयोगकर्ताओं के जमा, निकासी और प्रमाणीकरण के तरीके को बदलने के लिए मजबूर करता है।
