數位時代的信任危機與防詐手段

在這個充滿挑戰的數位環境中，如何建立和維護數位信任，以及有效偵測和預防詐騙行為，成為每一位數位用戶不可忽視的課題。

文／蔡孟凌

隨著科技的快速發展，近期新興科技詐騙手法層出不窮，讓人防不勝防。從假網站到投資詐騙群組，再到加密貨幣的垃圾幣、假幣、授權釣魚和簽名詐騙等，隨著 Web3 的犯罪手法變得越來越多樣和精緻，使用者在面對這些威脅時顯得尤為無助。在上一期的專欄中，我們提到了加密貨幣交易常見的釣魚攻擊，本文將進一步探討如何建立和維護數位信任，並有效偵測和預防詐騙行為。

數位詐騙已成為全球性問題，根據 Chainalysis 所發佈的 2024 數位資產犯罪趨勢報告顯示，目前非法數位資產價值高達 240 億美元，不僅導致個人財物損失，也對整個數位經濟的信任基礎造成嚴重打擊。在 2024 年 2 月台灣新創公司「思偉達創新科技」（STARBIT）推出區塊鏈防詐平台 Jcard Verify，主要應用場景包括查詢錢包地址、合約分數等，並提供詳細的信任評分和風險評估報告。這些資訊可以幫助用戶在進行數位交易前，先行了解交易對象的可信度，降低交易風險。

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這個平台主動收集和分析的類型包含：智慧合約、數位保固卡、錢包地址、NFT 項目、交易所平台、Game-Fi。主要透過人工智慧演算法、零知識證明技術、實時更新資料庫，使用者只要將錢包地址或智慧合約輸入後，該平台即可協助判定數位產品來源使否為詐騙。

關於偵測和識別詐欺的部分，國外也有學者將進階數據分析（Advanced Data Analytics，ADA）的概念，應用在風險評估與詐騙偵測。由於數位資產的交易快速，對於偵測異常行為或對象需要高效的數據處理和分析的能力，例如使用串流處理技術（Stream Processing Technology）、監督學習的分類器、非監督學習的聚類演算法、預測分析、網絡分析、行為分析等。

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在眾多研究中，又以行為分析為近期主要討論的焦點，區塊鏈數據分析公司 TRM Labs 表示行為智慧分析（Behavioral Intelligence）開啟新的區塊鏈調查方式。過去我們透過區塊鏈數據、虛實整合進行區塊鏈調查，調查人員可以透過區塊鏈上的數據看到資金的流動，但卻無法得知其交易目的和所代表的意義。行為智慧分析主要透過 TRM Labs 自身開發的兩個工具：簽名（Signatures™）、轉移標籤（Transfer labels），協助調查人員能夠快速識別鏈上交易之間的可疑交易模式，並透過豐富的數據集顯示特定交易在鏈上的意義，例如儲存在區塊鏈上的訊息、智慧合約的創建、被盜的鏈上資金等。