每件不到4美元…AI代理或将颠覆加密钱包的“匿名性”

AI智能体或削弱加密钱包匿名性，隐私担忧再起

近期，加密领域意见领袖间迅速流传一则警告：“AI智能体”可能破坏加密货币钱包的匿名性。尽管相关研究仍为未经同行评审的预印本论文，但其关于结合社交媒体数据与人工智能可将钱包地址与现实身份关联的论点，已再度引发市场对隐私问题的深切担忧。

比特币、以太坊等主流区块链采用“化名性”结构，即以字符串形式显示钱包地址。虽然真实姓名未直接暴露，但所有交易记录公开可查，一旦地址与特定个人关联，隐私便会急剧削弱。问题在于，随着Claude Cowork、Perplexity Computer等“智能体工具”向大众用户普及，尝试对钱包地址进行去匿名化的门槛已大幅降低。

该论文指出，先进AI能够以数十亿条帖子等海量文本为输入，通过“高度处理的概率分数”计算不同用户名属于同一人的可能性，从而实现大规模关联。这意味着，系统可自动对比账户间的兴趣、文风、表达习惯，进而推断“两个账户很可能为同一人”。

研究团队透露使用了Anthropic的Claude工具，部分环节也采用了ChatGPT。需注意的是，此论文尚属预印本，未通过同行评审正式发表于学术期刊。然而，其结论已足以激发加密隐私领域的激烈讨论。

研究揭示的弱点出人意料地简单：许多用户倾向于重复使用同一加密钱包地址。从操作安全与隐私角度看，这虽是“不良习惯”，却恰恰成为数据推理的起点。一旦地址与特定线上活动产生关联，后续链上交易流向便可能被逐一追踪。

多年来，Chainalysis、Elliptic、TRM、Crystal、CoinGlass、Arkham等区块链分析公司已持续完善交易追踪与地址聚类技术。而本论文提出的“突破点”，在于利用AI智能体自动化连接钱包与社交及互联网平台活动的可能性。文中提及，已有Claude Cowork或Perplexity Computer用户提出“请将此钱包与其他平台活动关联”这类请求的实例。

研究团队称，已将原本耗时数小时的人工操作自动化为四阶段流程：

1. 提取阶段

AI智能体从社交帖子中提取与身份相关的线索，如兴趣、写作风格等。研究强调，此过程直接使用社交网络的原始文本，而非结构化数据。

2. 搜索阶段

将提取的线索向量化，并在数万个候选资料中进行“最近邻”搜索，逐步缩小语气、主题、模式相似的账户候选范围。

3. 推理阶段

基于ChatGPT进行多步推理，从候选中选出匹配可能性最高的对象。

4. 校准阶段

使用其他AI模型进行再次验证与纠错，最终赋予可信度分数。研究团队解释，该分数可作为“不同平台用户名属于同一人”的可能性依据。

值得注意的是，研究并未直接针对特定加密钱包进行实验，而是专注于关联Reddit、Hacker News、LinkedIn等平台资料。但对加密行业而言，其启示显而易见：若AI能大规模串联论坛帖子、社交媒体活动等链下数据，钱包地址的匿名性同样可能以类似方式被动摇。

尤其引发担忧的是成本问题。研究团队称，每次去匿名化尝试的经济成本在多数案例中低于4美元。以当前汇率折算，每笔尝试仅需约5700韩元。这警示着，去匿名化可能不再是一项高成本、高难度的任务，而是变得对预算有限的攻击者也触手可及。

Helius Labs首席执行官Mert Mumtaz亦在加密社区分享此项研究，推动讨论扩散。他指出，区块链交易本已公开可查，行业也早已运用机器学习、启发式算法与聚类技术，尝试将链上行为与链下数据匹配以推测实体。但本次研究传递的关键信息是：论坛帖子与社交活动等链下数据集已变得“极其庞大”，同时“自动化处理变得过于容易”。

诚然，该论文作为尚未经完整验证的预印本存在局限。然而，其关于AI智能体可能降低加密隐私成本门槛的提法，预计将再度凸显钱包管理习惯与操作安全的重要性。

AI智能体时代：钱包匿名性非“功能”，乃“习惯”

区块链的化名性仅意味着“名字不可见”，您的交易记录始终公开。如今更出现警告：AI智能体能够大规模自动化串联社交数据的文风、兴趣与模式，进而推断“此地址很可能属于某人”。

归根结底，保护隐私的核心在于操作安全，而非单纯依赖技术。重复使用钱包、或将地址与线上活动哪怕仅一次关联的“常见失误”，都可能成为匿名性崩塌的起点。

在此攻击成本门槛降低的环境中，系统化学习“如何安全保管、减少痕迹、结构性管理风险”已变得至关重要。生存于混沌之中的准则并非依赖“直觉”，而是基于安全与数据的扎实能力。