CertiK 報告：代理式 AI 如何重塑網絡安全、反洗錢和 Web3 合規
CertiK 於 2026 年 10 月 5 日發布的 Intel3D 報告指出，代理式 AI 正推動網路安全、反洗錢和 Web3 合規從基本的警報系統，轉向能夠調查事件、追蹤區塊鏈交易並支援智慧合約與合規工作的 AI 代理。此轉變發生在 Web3 安全損失仍居高不下，而加密貨幣監管持續擴張的背景下，金融行動特別小組（FATF）報告顯示，截至 2026 年 7 月，接受調查的管轄區中已有 83% 通過了旅行規則立法。隨著 Chainalysis 和 MetaMask 將 AI 代理引入真實的區塊鏈工作流程，重點日益集中在這些系統應獲得多少權限，同時確保人類監督與問責機制仍得以維持。
重點摘要
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代理式人工智慧正推動網際安全超越基本警報，讓 AI 安全代理能在定義的權限內調查事件、使用外部工具並完成多步驟任務。
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Web3 安全是一個主要應用場景，AI 代理能夠支援鏈上監控、交易追蹤和智能合約分析。
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反洗錢和加密貨幣合規可能會變得更自動化，特別是在警報增強、KYA/KYT 篩查、跨鏈追蹤和證據準備方面。
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對於高影響力的行動、監管決策和最終驗證，人工監督仍至關重要。
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更大的 AI 自主性會帶來新的風險，包括提示注入、幻覺、過度權限和審計控制薄弱。
代理式人工智慧如何重塑網路安全與 Web3 安全
具代理功能的 AI 正將網路安全推進至超越僅能偵測威脅並產生警報的系統。在 2026 年 10 月 5 日的 Intel3D 報告中，CertiK 描述了能夠調查事件、蒐集證據、使用安全工具並在嚴格的權限限制內執行預設動作的 AI 安全代理。這一轉變對 Web3 尤為重要，因為被盜資產可在數分鐘內跨錢包、橋樑和協議移動。CertiK 記錄到 2026 年上半年共發生 344 起事件，導致 Web3 安全損失超過 $1.31 億，顯示出更快的調查與回應已成為當務之急。
AI 安全代理如何超越傳統的網絡安全工具
傳統的 AI 安全工具通常會分析資料、偵測異常活動，並向人工分析師發出警報。代理式 AI 則能將此流程進一步推進。AI 安全代理可將事件分解為多項任務，檢查多個資料來源，運用安全工具，並在無需每一步都等待新指令的情況下持續調查。主要差異不在於人類消失，而在於 AI 能在人類介入前完成更多調查流程。
在 Web3 安全中，這尤其有用，因為區塊鏈資料是持續可用的。如果在智能合約或錢包周圍出現可疑活動，代理可以檢查相關地址、審查交易歷史、將行為與已知的攻擊模式進行比較，並追蹤後續轉帳。這能幫助安全團隊比手動逐一檢查每筆交易更快地理解事件，特別是在資金被分拆或跨鏈移動時。
智能合約審計也可能變得更加持續。傳統的智能合約審計基礎著重於檢查區塊鏈代碼中的漏洞，而CertiK則描述了AI代理協助分析代碼路徑、調查異常合約行為，並為人工審計員準備可能的漏洞發現。這些系統不應被視為專業審計的替代品，因為誤報、不完整的推理以及特定情境下的漏洞仍需專家審查。它們的價值在於加速分析，並在協議上線後保持安全監控的持續性。
即時監控可加快 Web3 事件回應
Agentic AI 在 Web3 安全方面最強大的優勢是速度。與僅在檢測到可疑活動後停止不同，AI 安全代理可在事件發生的同時開始收集證據並追蹤相關交易。更先進的系統還可與預設的防禦控制措施相連，但任何影響用戶資金或協議可用性的操作都需要更嚴格的保障措施。調查開始得越快，分析師就越有可能在交易路徑變得更複雜之前，理解資產的流向。
潛在用途包括：
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鏈上交易監控：即時追蹤異常錢包、合約和代幣的移動。
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跨鏈追蹤：跟蹤可疑資金在地址、橋樑和多個區塊鏈網絡之間的流動。
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智慧合約分析：檢查異常呼叫、程式碼行為與潛在漏洞模式。
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事件分類：在升級至人工安全團隊前，對警報進行排名並收集證據。
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受控回應：在協議支援且代理擁有明確授權的情況下，觸發預設動作，例如熔斷機制或合約暫停。
關鍵區別在於，這些功能並未使 AI 代理成為完全獨立的安全運營者。CertiK 的框架仍將人類專業人員置於驗證發現、批准重大行動和保持問責的主導地位。實際的變化在於，代理式 AI 可縮短威脅檢測與調查之間的時間差距，讓 Web3 安全團隊在攻擊擴散前有更多時間作出回應。這種勞動分工也使得自動化重複性分析成為可能，同時不會將關鍵基礎設施的無限制控制權交給 AI 系統。
AI 代理如何改變反洗錢與加密貨幣合規
AI 代理可以透過處理自動化交易警報與人工合規決策之間的更多調查工作，來改變加密貨幣合規。在反洗錢工作流程中，代理式 AI 可協助檢查錢包歷史、連結相關地址、追蹤跨鏈資金，並整理證據以供進一步審查。隨著虛擬資產監管範圍擴大，這一機會變得越來越重要：金融行動特別小組於 2026 年 7 月報告指出，接受調查的管轄區中有 83% 已通過旅行規則立法，高於一年前的 73%。更廣泛的監管覆蓋範圍增加了合規團隊可能需要審查的交易數據和案件材料數量。
AI 驅動的交易監控可讓反洗錢調查更快
傳統的加密貨幣交易監控系統善於標記符合預設風險規則的活動，但仍需人工調查警報。AI 代理可在合規分析師開案前，透過審查交易路徑、檢查交易對手、分析地址關係，並從區塊鏈智慧工具收集資訊，承擔更多此類流程。這些流程屬於加密貨幣的反洗錢更廣泛框架的一部分，其中身份驗證和鏈上交易監控用於識別潛在的非法金融活動。代理式 AI 可減少在常規警報增強上花費的時間，但不會將最終決策權交給 AI。
同樣的方法可用於支援「了解您的地址」（KYA）和「了解您的交易」（KYT）篩查。代理機構無需僅根據單一交易來評估錢包，而是可透過歷史轉帳、與先前已識別服務的關聯，以及跨不同區塊鏈網路的資金流動，建立更全面的圖像。這在加密貨幣中尤其有用，因為資金可分散至多個地址，或透過橋樑轉移，使完整交易軌跡難以手動評估。
Chainalysis 已經朝這個方向邁進。在 2026 年 3 月，該公司推出了區塊鏈智慧代理，用於自動化警報豐富、多鏈調查和持續監控的部分流程。Chainalysis 表示，人類決定這些代理獲得多少權限，這對於反洗錢合規至關重要。AI 可以加速證據收集，但升級客戶、限制帳戶或提交監管申報等決定仍需由負責任的人類進行監督。
AI 代理可支援旅行規則檢查與監管報告
隨著更多司法管轄區實施 FATF 的旅行規則，加密貨幣企業面臨日益增大的壓力，需收集、核實並傳輸有關合格虛擬資產轉帳的資訊。代理式 AI 可協助合規團隊整理這些資訊、識別缺失資料並準備案件材料，同時協助進行可疑活動調查。CertiK 的報告同樣描述了 AI 代理協助準備可疑活動報告材料，而合規人員則預計將審核證據並認證最終申報。這一區別至關重要，因為自動化可以支援調查過程，但不會將法律或監管責任轉移給軟體。
潛在的反洗錢和加密貨幣合規用途包括：
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交易警報增強：在人工審核前收集相關錢包歷史和對手方資訊。
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跨鏈資金追蹤：追蹤可疑資產在不同區塊鏈、橋樑或相關地址之間的流動。
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KYA 和 KYT 篩選：利用更廣泛的鏈上關係評估地址和交易風險。
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旅行規則支援：識別不完整的轉帳資訊並整理合規資料以供審查。
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SAR 準備：彙總交易記錄、證據和草擬敘述，最終申報決定交由合格合規人員處理。
這些功能可讓高頻率調查更易於管理，特別是在分析師必須將鏈上證據與客戶和交易記錄相結合時。然而，任何自動化結論的品質仍取決於底層數據的準確性以及控制代理使用數據的機制。
隨著自動化擴展，AI 安全代理帶來新的風險
隨著 AI 安全代理對網絡安全工具、區塊鏈基礎設施和合規系統的訪問權限增加，其風險狀況也隨之改變。僅提供建議的系統，比能夠查詢特權數據、調用 API、觸發防禦控制或與數碼資產互動的系統更容易控制。因此，CertiK 2026 年 10 月的報告將權限、人工批准、可審計性和問責制視為代理式 AI 的核心要求，而非可選的安全措施。代理獲得的權限越多，控制其可訪問和執行的內容就越重要。
提示注入與幻覺可能導致新的安全漏洞
提示注入是代理式人工智慧面臨的最重要風險之一，因為攻擊者可能試圖操縱人工智慧代理所讀取的資訊，並影響其下一步行動。當代理可存取外部工具、憑證或自動回應系統時，這種危險會更加嚴重。類似的擔憂已出現在有關 AI助手與加密貨幣帳戶安全的討論中，特別是在軟體可存取錢包、API密鑰、瀏覽器或交易工具的情況下。NIST也正在審視自主代理在安全環境中應如何進行身份驗證、限制與監控。
幻覺會造成另一種類型的失敗。AI 安全代理可能會錯誤解讀警報、誤分類可疑活動，或對漏洞提供自信但不準確的解釋。如果系統僅協助分析師，該錯誤可在採取行動前被審查。然而，若代理擁有更高的自主性，錯誤的結論可能導致不必要的帳戶限制、錯誤升級或其他操作失誤。這正是為何在可能影響使用者、資金或關鍵基礎設施的決策中，人工驗證尤為重要。
過度的 AI 代理權限會擴大影響範圍
授予 AI 代理的存取權限數量，通常決定了錯誤或遭入侵可能造成的損害程度。僅具讀取權限的監控代理，其風險狀況與可撤銷憑證、凍結存取、啟動交易或變更系統設定的代理截然不同。因此，安全團隊需要對 AI 代理應用與人類管理員和服務帳戶相同的最小權限原則，同時也需考慮自主系統在單一任務中如何結合多種工具。
對於 Web3 和加密貨幣平台而言，這種區分尤為重要，因為某些操作一旦在鏈上執行，便可能難以或無法撤銷，這正是 Web3 錢包安全的核心考量。權限設計應盡可能將調查與執行分離，以便 AI 代理能夠收集證據並建議應對措施，而不會自動獲得移動資產或修改協議的權限。高影響力的操作可能需要額外的批准、多重簽名控制或預設的交易限額，系統才能繼續執行。這種方法能限制代理若被操縱、受損或得出錯誤結論時可能造成的損失。
AI 治理落後於安全採用
網絡安全團隊採用人工智慧的速度，快於許多組織為涉及自主系統的故障制定特定控制措施。根據對超過 1,800 名專業人士進行的 ISACA 2026 年網絡安全狀況研究，僅有 8% 的組織定期進行人工智慧專屬的事件應對演練。另有 48% 的受訪者表示，其組織沒有人工智慧事件應對手冊，或不清楚是否存在這樣的手冊。隨著人工智慧系統從分析階段進入運營安全工作流程，這一差距變得更加重要。
部署 AI 安全代理的組織可能需要超越傳統監控的控制措施，包括：
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獨立操作日誌：每次工具調用、權限請求和系統更改都應被記錄，以便調查人員能夠重構代理的行為及其原因。
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憑證分離：AI 代理應使用專屬身份，而非與人類團隊或其他自動化系統共用廣泛的管理員憑證。
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行為限制：組織可定義代理無需額外批准即可存取的系統、交易金額、合約功能或帳戶類型。
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緊急關閉機制：安全團隊應能在代理行為異常或指令似乎受損時，迅速撤銷其存取權限。
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定期進行對抗性測試：紅隊演練可測試 manipulated inputs、欺騙性內容或惡意提示是否會使代理超出其預設角色。
隨著 AI 安全代理變得越來越強大，核心挑戰已不僅僅是它們能否快速檢測威脅。組織還需要明確每個代理的權限範圍、其決策如何審查，以及在自動化操作產生實際後果時由誰負責。因此，治理必須成為安全架構本身的一部分，而非部署後才可解決的政策問題。明確的責任歸屬也能在自主系統出現意外行為時，加快事件響應速度。
結論
CertiK 的最新報告指出，AI 在網路安全、反洗錢和 Web3 安全中的應用方式正在發生更廣泛的變化。代理式 AI 已能勝任比傳統警報系統更複雜的工作，包括多步驟調查、交易追蹤、智慧合約分析和合規支援。Chainalysis 和 MetaMask 的產品也顯示，這些功能正逐漸進入運營環境，而非僅停留在實驗階段。目前的證據表明，這是一種受控的自動化，而非全面取代安全或合規專業人員。
然而，更重要的發展是從推薦行動的 AI 轉向可能最終自行執行某些行動的系統。這為更快的調查和更具擴展性的合規帶來了明確的潛力，但也引發了關於許可、提示注入、可審計性和責任的更複雜問題。對於加密貨幣公司和安全團隊而言，AI 安全團隊的長期價值將更取決於這種自主性是否能被安全地管理，而非自主代理能達到多高的自主程度。部署這些系統的組織仍需明確區分分析、建議與執行，尤其是在涉及用戶資產或監管義務時。
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常見問題
什麼是網路安全中的代理式人工智慧？
代理式人工智慧（Agentic AI）是指能夠透過多個步驟執行安全任務、使用外部工具並在定義的權限內做出有限操作決策的人工智慧系統。與主要用於回答問題或總結數據的標準人工智慧助手不同，代理式系統能夠持續朝著目標前進，例如調查警報或追蹤可疑活動。其自主程度會因組織賦予系統的工具和權限而有顯著差異。
AI 安全代理與傳統安全機器人相同嗎？
傳統的安全機器人通常遵循固定規則或預設工作流程。AI 安全代理則能理解上下文、在不同工具之間進行選擇，並根據新資訊調整下一步操作。這種靈活性使它們更具能力，但也帶來了額外的治理與安全需求。因此，代理可能需要比傳統自動化腳本更強大的身份、權限與審計控制。
AI 安全代理能否取代網路安全分析師？
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AI 代理如何協助加密貨幣交易所遵守反洗錢合規要求？
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