Chainalysis ra mắt Workflows: Tự động hóa điều tra blockchain giữa làn sóng lừa đảo AI

Công cụ Workflows của Chainalysis: Tự động hóa điều tra on-chain trong thời đại gian lận AI gia tăng

Công ty phân tích dữ liệu chuỗi khối Chainalysis vừa ra mắt công cụ “Workflows” – một tính năng tự động hóa không cần mã hóa nhằm hỗ trợ điều tra gian lận on-chain và tuân thủ pháp lý dễ dàng hơn. Theo Chainalysis đưa tin ngày 18 (giờ địa phương), công cụ mới này cho phép cả những cá nhân không có chuyên môn kỹ thuật, như bộ phận điều tra và kiểm soát tuân thủ, xử lý dữ liệu chuỗi khối một cách hiệu quả.

“Workflows” hoạt động dựa trên các mẫu phân tích được định nghĩa sẵn và không yêu cầu người dùng lập trình bằng SQL hay Python. **Từ khóa** cho thấy tiềm năng to lớn trong việc giảm bớt khối lượng công việc lặp lại và tăng tính nhất quán lẫn hiệu suất điều tra.

Bình luận từ ông Ekim Buyuk, giám đốc sản phẩm cấp cao tại Chainalysis: “Những công việc vốn trước đây mất hàng giờ và đòi hỏi kỹ năng cao, giờ đây có thể hoàn thành trong vài phút. Chúng tôi muốn đưa điều tra viên đến gần hơn với câu hỏi trọng tâm, thay vì bắt họ vật lộn với cấu trúc dữ liệu phức tạp.”

AI thúc đẩy tội phạm mạng, gây thiệt hại khổng lồ

Ông Buyuk cảnh báo rằng bối cảnh tội phạm đang thay đổi nhanh chóng khi các nhóm tội phạm tận dụng công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo(AI) để hoàn thiện chiêu thức lừa đảo. Theo báo cáo điều tra nội bộ của Chainalysis, các vụ lừa đảo có sử dụng công cụ AI có khả năng gây thiệt hại cao hơn trung bình 4,5 lần so với cách thức truyền thống – một minh chứng rõ ràng về việc công nghệ hiện đại bị lạm dụng cho mục đích xấu.

Ngoài ra, đặc điểm phức tạp của gian lận tiền mã hóa là dù một vụ việc có thể chỉ gây thiệt hại nhỏ từ một nạn nhân đơn lẻ, nhưng qua phân tích dữ liệu on-chain có thể bóc tách được các mạng lưới lừa đảo quy mô lớn với hàng trăm đến hàng nghìn nạn nhân liên đới.

Số liệu từ báo cáo "Gian lận và Hành vi gian lận tiền mã hóa năm 2025" của Chainalysis cho thấy tổng thiệt hại do các vụ lừa đảo liên quan tiền mã hóa trong năm ngoái đã lên tới khoảng 17 tỷ USD (tương đương 25,1 nghìn tỷ đồng). Đáng chú ý, sự gia tăng này được thúc đẩy bởi xu hướng công nghiệp hóa lừa đảo dựa trên tiềm lực của AI, công nghệ giả mạo khuôn mặt (deepfake) và mạng lưới rửa tiền có tổ chức.

Một ví dụ điển hình là vụ tấn công xảy ra ngày 2 tháng 1 năm 2026, nơi tin tặc khai thác hàng trăm ví trên các mạng tương thích với Ethereum (EVM), chiếm đoạt mỗi ví chưa đến 2.000 USD (khoảng 2,95 triệu đồng). Dù thiệt hại theo đơn vị nhỏ, nhưng hành vi có khả năng được lên kế hoạch và thực hiện một cách có hệ thống. Nhà phân tích chuỗi khối nổi tiếng ZachXBT nhận định vụ việc có thể liên quan đến vụ rò rỉ thông tin Ledger hồi năm trước.

Cũng theo ZachXBT, trong năm 2025, một kẻ lừa đảo đã đánh cắp khoảng 2 triệu USD (gần 29,5 tỷ đồng) bằng cách giả danh trung tâm hỗ trợ khách hàng của Coinbase, tận dụng kỹ thuật xã hội để đánh cắp thông tin cá nhân của người dùng.

Tín hiệu tích cực vẫn xuất hiện

Dù môi trường tội phạm mạng ngày càng phức tạp, vẫn có điểm sáng trong công cuộc phòng chống. Báo cáo từ công ty bảo mật chuỗi khối PeckShield vào tháng 12 năm ngoái cho biết tổng thiệt hại từ các vụ hack tiền mã hóa giảm xuống còn 76 triệu USD (khoảng 1.122 tỷ đồng), thấp hơn khoảng 60% so với mức 194,2 triệu USD (khoảng 2.867 tỷ đồng) của tháng 11. Điều này cho thấy năng lực ứng phó của các dự án với các mối đe dọa bảo mật đang ngày càng cải thiện.

Đẩy mạnh dân chủ hóa điều tra blockchain trong kỷ nguyên AI

Việc Chainalysis chính thức công bố công cụ “Workflows” như một nền tảng tự động hóa không cần lập trình là nỗ lực nhằm mở rộng khả năng tiếp cận dữ liệu blockchain cho đông đảo người dùng. Trong bối cảnh **AI**, đặc biệt là lừa đảo sử dụng công nghệ AI, đang ngày càng phát triển phức tạp, việc phổ cập công cụ điều tra như Workflows có thể trở thành bước ngoặt trong chiến lược bảo vệ hệ sinh thái tiền mã hóa.

**Từ khóa** “tiền mã hóa” và “AI” một lần nữa trở thành trọng tâm không chỉ trong nghiên cứu, phát triển mà còn trong cuộc chiến ngày càng khốc liệt giữa kẻ tấn công và đội ngũ bảo mật. Liệu công nghệ tự động hóa phân tích dữ liệu như Workflows có giúp giữ nhịp cho cuộc đua giữa phòng thủ và tội phạm mạng đang nóng lên từng ngày – vẫn là câu hỏi đang được giới đầu tư và chuyên gia an ninh quan tâm sát sao.