根据来源披露，一种新曝光的越狱方法能够绕过多种 AI 安全控制，给加密市场参与者带来直接的网络欺诈风险。来源：公开社交媒体信息 学术研究已证实，可迁移的对抗性提示可在多种大语言模型上稳定诱导受限输出，削弱用于交易机器人、交易所客服与钱包助手的防护栏。来源：卡内基梅隆大学《Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models》（2023） 2023 年涉及加密资产的投资诈骗报告损失为 39.4 亿美元，显示可规模化的社会工程一旦被 LLM 越狱能力放大，将带来显著财务影响。来源：FBI 网络犯罪投诉中心（IC3）2023 年度报告 加密诈骗收入通常随价格上升而上行，意味着在多头时期 AI 赋能的欺诈压力可能加剧，进而影响 BTC 和 ETH 的市场流动性与用户行为。来源：Chainalysis《Crypto Crime Report 2023》 集成 LLM 的应用易受提示注入与数据外泄攻击，嵌入聊天机器人的交易所与 DeFi 前端因此成为可被利用的攻击面，交易者需提高警惕。来源：Microsoft Security《Prompt Injection and Content Manipulation Risks in LLM-Integrated Applications》（2024） 为降低 AI 辅助诈骗风险，交易者应强化 OPSEC：使用硬件钱包、启用地址白名单、最小化代币授权，并对客服沟通进行带外核验。来源：CISA Shields Up（2024）；NIST SP 800-63 数字身份指南