收益：
- 能够通过人工智能扫描代码和链条中留下的危险信号，如拉扯、蜜罐和假代币等陷阱，并用简单的语言进行解释
- 能够辨别人工智能无法做出明确的判断，不能保证说“没有风险”，并且可能会错过新的陷阱
- 能够将每个标志归因于来源，使用温和的语言，避免诽谤，并且仅将信息用于防御目的
Web3 还包括技术提供的自由的阴暗面：虚假项目、拉扯（开发商收取投资者的钱并消失）、蜜罐陷阱（可以购买但不能出售的代币）、网络钓鱼和伪造合同。在本单元中，我们将学习如何使用人工智能作为欺诈和风险检测助手。目标纯粹是防御性的：保护用户和项目，及早发现陷阱。该信息在任何情况下都不能用于设置陷阱。
Web3 上的欺诈类型
- Rug-pull：通过有权提取流动性或无限量印刷来耗尽资金。
- 蜜罐：由于合约代码中嵌入的障碍，用户无法进行销售；只有开发商才能出售。
- 假冒/仿制代币：名称相似、模仿热门项目名称的无价值代币。
- 网络钓鱼：通过虚假网站或合同的批准清空钱包。
- Pump and dump（拉高抛售）：人为地抬高代币并在顶部出售。
- 伪造审核徽章：使未经审核的项目看起来“已审核”。
在查看代码或链上行为时，许多陷阱都会引发危险信号。人工智能有助于扫描和解释这些标志。
危险信号：代码和链级别
在代码级别：
- 所有者拥有无限的铸币权。
- 所有者可以暂停交易或阻止传输。
- 阻止出售的隐藏逻辑（蜜罐）——只有某些地址可以出售。
- 过高或可转换交易税（转让费）——提取至 100%。
- 可升级合约中不受控制的所有者权限（代理）。
- 解锁或所有者拥有的流动性。
在链层面：
- 代币持有者极度集中在几个地址中。
- 锁定流动性不足或锁定时间过短。
- 开发者钱包中占有很大份额。
- 突然的、无法解释的重大转移。
- 非常新的合同+积极的营销。
红旗
如何检测
人工智能角色
无限薄荷糖
代码审查
代码中的标记
蜜罐逻辑
代码+仿真
可疑的模具标记
流动性释放
链上查询
查询+评论
所有者集中度
持有人分布
数据解读
可转换税
代码审查
代码中的标记
人工智能在欺诈检测中的作用和局限性
人工智能非常强大，可以扫描已知的欺诈模式，并用用户无法理解的简单语言解释代码：“在这份合同中，所有者可以随时停止转账，这是一种风险。”但有两个关键限制：
- 无法做出明确判断：人工智能无法说“这绝对是拉扯”；只有风险迹象。一些合法合同也可能具有暂停权限。最终决定需要背景和人为判断。
- 错过新陷阱：诈骗者不断开发新技巧；人工智能可能看不到训练数据中没有的独特陷阱。
注意：仅仅因为人工智能说“没有风险出现”并不能保证安全。在人工智能确认代币安全后进行投资是危险的。 AI是一个筛选层；最终的决定需要多重验证和人为判断。
弱提示/强提示
弱提示：
这是令牌骗局吗？我应该买吗？
人工智能既不能做出明确的判断，也不能提供投资建议——这种提示会导致误导性的答案。
强力提示：
您的角色：链上风险分析师（仅限防御）。扫描以下合约代码以查找已知的欺诈危险信号：无限铸币、暂停/转移区块、蜜罐逻辑、可转换税收、解锁流动性、不受控制的代理。将每个发现与代码行联系起来并解释为什么它是一个风险。做出严格的“欺诈”或“安全”判断；标记风险。这不是投资建议。说明你不确定。
四个可复制模板
1）蜜罐/销售壁垒筛选：
检查这个代币合约中是否存在可以阻止出售（转让/出售）的逻辑：只有某些地址可以出售、买卖不对称、秘密黑名单。按行显示可疑模式。做出最终判断；将其表述为“必须通过模拟进行测试”。
2）所有者权限图：
列出所有者/管理员在此合约中可以执行的所有特权操作：打印、停止、更改税费、提取流动性、升级。写下滥用每项权力的风险。将其呈现在表格中；出于防御目的进行评估。
3）链上分发控制：
编写一个查询（Dune/explorer）来检索代币的持有者分布和流动性锁定。解释一下我应该寻找什么：前 10 个地址的总份额、流动性是否被锁定、开发者钱包份额。我将运行它并验证；数据捏造。
4) 为用户简单的风险总结：
将下面经过验证的发现翻译成加密货币新手可以理解的简单英语风险摘要。不要制造恐慌或夸大事实；但明确说明风险。以“这不是投资建议，请自行研究”结尾。
三个迷你箱（数量）
案例 1——早期发现蜜罐。当社区版主让人工智能扫描合约中是否有上涨的代币时，就会标记出只有所有者才能出售的模式。模拟中确认：代币可以被购买，不能被出售——经典的蜜罐。警告消息传开，数十名用户免遭陷阱。教训：AI+模拟防守强。
案例 2 — 从误报中恢复。 AI 将暂停授权合法项目标记为“拉动风险”。分析师评论道：暂停受到多重签名治理的保护，是紧急情况下的标准措施。教训：人工智能不知道上下文；每个标志都由人类判断来评估。
案例 3——集中风险得到确认。一位分析师在 explorer 上证实了 AI 标记的“三大钱包持有 78% 的供应量”的说法——这是真的。这是一个严重的分散风险，价格可能会因突然抛售而崩溃。教训：当连接到源时，链上标志将成为强有力的证据。
道德：仅防御
本单元的知识是一把锋利的刀。同样的危险信号信息在有恶意的人手中可能会变成“如何设置陷阱”指南。因此，不变的原则是：这些信息只是为了保护、警告和辩护。使用人工智能编写蜜罐、生成虚假代币或欺骗用户既是犯罪行为也是不道德的，超出了本模块的范围。
还：
- 诽谤风险：在未经验证的情况下宣布项目为“骗局”会产生法律责任。声明应与来源相关联并以严谨的语言构建。
- 不是投资建议：风险分析不是“买入/卖出”建议。
- 不制造恐慌：误报也会造成伤害；并非所有发现都会在未经验证的情况下传播。
提示：风险声明始终基于“代码/数据表明这一点”，而不是“这绝对是一个骗局”。证据点；最终的判断必须依赖来源、多重验证和人为判断。
常见错误
- 通过相信人工智能说“没有风险”来进行投资。这不是一个保证。
- 认为每面旗帜都是明确的欺诈。它也可能发生在合法合同中。
- 未经证实就指责一个项目。诽谤和法律风险。
- 没有将发现归因于来源。需要链上确认。
- 忘记新的陷阱对人工智能来说是不可见的。一次扫描是不够的。
- 使用此信息设置陷阱。犯罪和违反道德。
综上所述
- Web3 诈骗（拉扯、蜜罐、假令牌）在代码和链条中留下危险信号。
- 人工智能有助于扫描这些标志并用简单的语言解释它们；无法做出明确的判断。
- 仅仅因为人工智能说“没有风险”并不能保证安全；可能会错过新的陷阱。
- 每个标志都与来源相关联，并通过人工判断和多重验证进行评估。
- 信息仅供防御；设置陷阱、诽谤和未经证实的指控都是不道德的。
应用任务
出于教育目的查找已知的蜜罐或有风险的合约示例（安全社区共享一些示例）。将“蜜罐/销售块扫描”和“所有者权限图”提示应用于AI。在代码中确认每个标志的 AI 标志，如果可能的话，在模拟器中确认。然后对合法合约运行相同的扫描，并注意人工智能是否发出误报（错过上下文）。
清单
- [ ] 我仅出于防御目的进行扫描。
- [ ] 我确认了代码/链中的每个危险信号。
- [ ] 我使用的是中等风险的语言，而不是明确的判断。
- [ ] 我观察到标志也可以出现在合法合同中。
- [ ] 我没有在未经确认的情况下指控项目（诽谤风险）。
- [ ] 我尚未将这一发现转化为投资建议。
- [ ] 我已经采取了这样的想法：我永远不会利用这些信息来设置陷阱。