Apate称20万AI“受害者”正在收割骗局

澳大利亚反诈骗公司Apate表示，它在电话和消息应用中运行近200,000个AI“受害者”角色，以诱捕诈骗者并收集情报。其针对加密货币的主张是能够在受害者广播交易之前更早地识别诈骗钱包地址。

关键要点

Apate表示，它运营近200,000个AI“受害者”角色，这些角色能够进行电话对话，并在社交媒体和消息平台上聊天。
WhatsApp和Telegram被用作蜜罐渠道，以足够长的时间与诈骗者互动，从而收集指标、脚本和战术。
该公司表示，它为一家未透露名称的区块链分析客户提取“成百上千”的诈骗者加密钱包地址，以便在资金转移之前识别钱包和方法。
与澳大利亚电信公司TPG的六周合作项目提到处理了600,000个诈骗电话，浪费了“超过五百天”的诈骗者时间，并估计“节省了大约1300万美元”。

Apate的200,000个AI“受害者”和主张：在资金转移之前获取情报

Apate将诱捕诈骗者视为基础设施，而不是一项活动。该公司表示，它维护着近200,000个AI角色，旨在在电话、社交媒体和消息应用中扮演易受骗的受害者。

创始人Dali Kaafar用运营术语描述吞吐量。“我可以告诉你，我们基本上每天处理数十万通电话，以及在其他渠道上进行数十万次对话，”他说。

与交易者相关的吸引点不是浪费时间的戏剧，而是声称这些对话可以被挖掘出可以在资金转移之前采取行动的标识符，尤其是在诈骗的转化步骤是将加密货币转移到一个新账户时。地址.

数字 Apate 指向：600,000 个针对 TPG 的电话和一个针对诈骗者愤怒的 KPI

Apate 在该数据包中最清晰的证明点是与澳大利亚 TPG 的电信合作。Kaafar 说，在截至 2025 年底的六周内，Apate 的机器人进行了 600,000 个针对该电信公司的诈骗电话。

他将输出框架分为两个指标。“从本质上讲，我们浪费了超过五百天的诈骗者时间，”Kaafar 说。他补充道，“这大约相当于节省了大约一千三百万美元。”这些节省和浪费时间的数字被作为他的粗略等价呈现，而不是独立审计的结果。

Apate 还跟踪一个内部 KPI，这个 KPI 看起来比实际更具揭示性。“我认为我们是世界上唯一一家实际上将诈骗者对他们说的 F 字词数量作为 KPI 的公司，”Kaafar 说。这是一个粗略的代理，反映了一个在操作上重要的事情：机器人是否能够让诈骗者保持足够长的互动，以便浮现出付款指令、升级路径和下一个账户。

该公司表示，它从 120 个角色开始，扩展到 197,000 个，带有口音、语音习惯和人类填充声音。“我们花了很多时间来完善和构建这些听起来和你我以及我们的邻居完全一样的 AI 机器人，”Kaafar 说。训练数据来自“数百小时”人类诈骗诱饵与诈骗者之间的录音对话。

加密角度：为一个未命名的区块链分析客户收集钱包地址

Apate 的加密声明明确且仍不完整。Kaafar 说该公司为“区块链分析领域的领导者之一”工作，但没有透露客户的名称。这个缺失的身份很重要，因为它区分了一个小众数据源和可能传播到交易风险控制和主流标签的东西。

机制很简单。机器人被部署在 WhatsApp 和 Telegram 上作为诱饵，将诈骗者引入延长的对话中，诈骗者最终提供资金的去向。在加密案例中，该去向通常是一个钱包地址，有时还配有链偏好。稳定币指令和时间压力。

Kaafar用简单的术语描述了提取量。“这些机器人在不同的对话中互动，数以百计甚至数以千计地提取新的加密钱包地址，”他说。价值主张是提前时间。“这是在损害发生之前，字面上获得的数据和情报。”

这对交易所、合规团队和链上分析师来说是重要的部分。如果一个钱包可以在接收到有意义的受害者资金流入之前被标记和聚类，那么第一次大额存款就更容易被拦截、冻结或转入增强审查。这也改变了诈骗者的经济学，他们依赖新地址和快速轮换来保持在黑名单前面。

Apate还声称其机器人发现了一个市场，供经纪人招揽在印度的验证银行账户，提供高达5%的佣金，以USDT支付通过这些账户转移的诈骗收益。月份被标记为“七月”，但包裹中没有指定年份。即使没有年份，第二个要点也很清楚：稳定币可以作为诈骗生态系统的内部薪资通道，支付那些获取银行访问和下线能力的中介。

监测信号：诈骗者如何采用AI：军备竞赛在链上显现的地方

Apate表示，诈骗者正在迅速采用AI。该公司的研究表明，大约20%到30%的诈骗文本对话已经使用了AI，Kaafar认为诈骗是一个1.24万亿美元的业务，这意味着存在预算来扩展计算密集型操作。该包裹没有提供关于1.24万亿美元数字的研究或方法论，因此应将其视为一种主张。

如果诈骗者迭代得更快，防御者需要具备吞吐量的收集点。Telegram和WhatsApp蜜罐是收集新存款地址和支付指令的合逻辑地点，因为那里是转换步骤被谈判的地方。

有四个实际信号可以验证这是否成为一个有意义的链上输入。

首先，是否有任何主要区块链分析公司公开确认，或与使用来自Apate风格操作的蜜罐派生钱包情报有可信联系。

其次，新的诈骗钱包集群和新的存款地址是否会在大量受害者资金流入之前被标记。这是“在损害发生之前”的主张的考验。

第三，后续披露澄清“七月”印度市场发现的年份，以及高达5%的USDT佣金通道是否可以与可识别的链上现金提取模式关联。

第四，Apate更新的关于AI辅助诈骗文本的比例测量。如果这个20%–30%的估计上升，预计钱包轮换会更快，支付通道的变化会更频繁。

我的看法：将其视为新的数据源主张——如果它能产生可操作的钱包集群，则非常有用。

重要的阈值不是200,000个用户，而是提取的“成百上千”的钱包地址是否带有足够的上下文，以便在第一次大额受害者交易到来之前，能够早期聚类并传播到真实的控制措施中，如交易所存款筛查和分析师标记。

如果一家主要的区块链分析公司实际上在获取这个数据源，那么时间就是优势。如果客户保持匿名，输出保持轶事性质，这更像是一个规模故事，而不是市场结构的变化。只有当这一发展能够持续将链下的诈骗对话转变为链上的钱包集群，并且足够早以改变资金的安全流动方向时，它才在实际意义上重要。

来源

Cointelegraph