潛伏在600個電詐群,他想把黑產的錢攔下來
原文標題:《潛伏在 600 個電詐群,他想把黑產的錢攔下來》
原文作者:Sleepy.txt,動察 Beating
在商業史上,凡是財富湧集之處,必有法律與秩序的拉鋸。
站在 2025 年的尾巴上回望,全球穩定幣的發行規模已站穩 3000 億美元關口,較去年翻了近三倍,每月的交易量更是達到了 4 到 5 萬億美元的驚人量級。穩定幣這種加密資產,已經撕掉了「極客玩具」的標籤,轉而成為了傳統金融進入數位世界的頭號入口。
然而,繁榮之下暗藏陰影。根據最新的行業報告,2025 年全球非法地址接收的資金規模預估將突破 513 億美元。當成百上千億的資金在幾秒鐘內就能完成跨境流轉,傳統的監管手段往往跟不上這種流速,很難在第一時間分辨出哪些是合法的生意,哪些是犯罪的贓款。
在這片規則尚未完全定型的世界裡,周亞金教授是一位特殊的創業者。
周亞金的職業路徑,是一位精英學者與產業深度碰撞的典型縮影。2010 年,他遠赴美國攻讀博士學位,在移動安全領域深耕五年,隨後與導師蔣旭憲教授共同加入奇虎 360,完成了從實驗室到產業一線的第一步跨越。2018 年,他選擇回到浙江大學執掌教鞭。三年後,他再度投身產業浪潮,創辦了區塊鏈安全公司 BlockSec。
在過去的四年裡,周亞金帶領 BlockSec 完成了一次業務重心的遷移。從最初的智能合約碼審計,逐步延伸到了安全監控、資金追溯以及反洗錢合規等更深層的領域。
周亞金和他的團隊長期深耕鏈上數據的專項研究,甚至通過技術手段「潛伏」進東南亞電詐等黑產群組,掌握了大量鮮为人知的底層生存圖景,通過他的視角,我們或許能看清這個數位新世界裡最真實的利益博弈。
以下為周亞金的自述,由動察 Beating 編輯部在專訪後編輯整理。

本文由 Kite AI 贊助支持
Kite 是首個面向 AI 智能體支付的 Layer 1 區塊鏈,這一底層基礎設施使自主 AI 智能體能夠在具備可驗證身份、可程式治理以及原生穩定幣結算的環境中運行。
Kite 由來自 Databricks、Uber 和 UC Berkeley 的 AI 與數據基建資深專家創立,已完成 3500 萬美元融資,投資方包括 PayPal、General Catalyst、Coinbase Ventures、8VC 以及多家頂級投資基金會。
從程式碼審計到反洗錢戰場
我是 2010 年到 2015 年在美國念的博士,導師是蔣旭憲教授。我們那時候做的是移動安全,特別是安卓惡意軟件(Malware)檢測這一塊,在全世界都算做得比較早的。2015 年畢業後,我跟隨導師一起去了奇虎 360,想把研究成果做產業化。
2018 年我加入浙江大學,又從產業界回到了學術界。當時國內正好趕上 17、18 年那波 ICO 的小高潮,也讓區塊鏈進入了一小部分人的視野,我也就開始看區塊鏈安全這個方向。我觀察到那時候鏈上安全事故頻發,學術界其實已經有了不少好的解決思路,但回過頭看產業界,大家做得並不好,甚至可以說很少有人在關注這些問題。
於是 2021 年,我和吳磊老師就一起創辦了 BlockSec。
剛開始大家對「區塊鏈安全公司」的認知極其刻板:你們不就是做審計的嗎?確實,我們是從智能合約審計開始切入的。因為我們有學術研究的積累,加上團隊比較精英化,很快就在審計業務裡站穩了腳跟。但我創辦公司的角度是,不希望它僅僅是一家做安全服務的公司。因為審計解決的是上線前的安全,而對於上線之後的防護,當時業界並沒有特別好的解決方案。
所以 2022 年,我們在做審計的同時,也開始做鏈上的攻擊監控平台。我們當時對產品的構想是,我們持續對鏈上交易做監測,如果有攻擊交易發生,能自動化的去阻斷它。在這個過程中我們發現,雖然有審計和監控,但項目方還是可能被攻擊,再加上當時有很多釣魚、私鑰丟失等 C 端安全事件,用戶丟了錢,這就又衍生出了新的需求。
項目方被偷了、用戶被釣魚了,他們得去報案,得跟執法機構講清楚錢到底流向了哪裡。於是從 2022 年開始,我們做了一款資金流追蹤產品,這款產品完全是 SaaS 化的,用戶可以直接訂閱使用,我們沒有做那種 To B 銷售的模式。
結果這款產品推出後,使用者畫像讓我們大吃一驚。除了執法機構,媒體記者在用,金融機構在用,甚至還有很多接私活的私人偵探在用。這些不同背景的使用者在使用過程中,幫助我們打磨了產品,吸引了更多的使用者。再加上我們本身就有攻擊檢測引擎、釣魚檢測引擎等,這些標籤和資料逐漸沉澱成了我們最深的護城河。
轉折點發生在 2024 年底到 2025 年初。
當時穩定幣的發行量開始瘋狂上漲,這個市場不再只是 Crypto Native(加密原生)的人在參與了。很多傳統金融的人開始進場,他們接觸到的第一個虛擬貨幣就是穩定幣。這些人合規意識極強,他們一進來就會問:我要用穩定幣,那 AML(反洗錢)和 CFT(反恐怖主義融資)的問題怎麼解?
市面上缺好的合規產品,而我們手裡恰好有積累了三年的底層標籤資料,所以我們很迅速地推出了反洗錢產品。整個過程其實挺自然的,我們根據市場需求的變化,從一個單純的安全服務商,變成了一個「安全+合規」的綜合性供應商。
潛伏
要做反洗錢,首先得深刻理解黑灰產到底是怎麼用錢的。
在我們的研究視角裡,加密貨幣犯罪通常被分為兩類:一類是「加密原生」的,比如針對 DeFi 協議的程式碼漏洞攻擊、私鑰被盜或釣魚。如果沒有區塊鏈,這些犯罪壓根不會存在。
另一類則是「加密驅動」的,如電詐、勒索和人口販賣。加密貨幣的出現,極大地提高了它們跨境轉帳的效率和匿名性。在這些場景中,最讓我們感到震撼的,是東南亞電詐產業鏈裡的人口販賣。
很多人覺得電詐離自己很遠,但你看他們的招聘廣告,誘惑力極其精準:月薪 1.9 萬人民幣起步,包機票、包吃住,甚至還煞有介事地承諾「必須購買深圳社保」。這種專門針對 18 到 37 歲年輕人的詐騙手段,誘騙了大量受害者跨越邊境,進入那些分佈在緬甸、柬埔寨或老撾的詐騙園區。

現在的電詐園區,組織架構嚴密得和正規公司沒什麼區別,財務、技術、話務組一應俱全。為了維持這種龐大的運作,它們需要不斷補充「勞動力」,而園區(需方)和人販子(供方)互不認識,在網上交流完全沒有信任。
於是,一種專門為非法交易提供信用背書的中間環節誕生了,也就是「勞務擔保平台」。
這套系統的運作邏輯其實很像淘寶。園區先在擔保平台存入一筆 USDT 押金;人販子負責誘騙受害者跨越邊境,送到指定的「驗貨」地點。雙方在 Telegram 私人群組裡確認無誤後,平台就會將押金釋放給人販子。這種交易信奉的就是「人到錢到」,如果哪方想賴賬,平台就會根據規則凍結或沒收押金來補償另一方。

為了招攬生意,這些平台會在 Telegram 裡開大量公開頻道「秀肌肉」。比如在領航擔保或好旺擔保的頻道裡,系統機器人會實時發布成交截圖和鏈上轉賬記錄。他們甚至還會像正規電商一樣搞促銷,比如代收佣金、廣告買 10 送 2。
這也是我們觀察黑產最直接的切口。
從 2025 年 2 月到 8 月,我們開發了一套自動化系統,持續潛伏在這些群組裡抓取情報。因為群裡的聊天充斥著黑話,我們專門訓練了一個大語言模型用來分析。
在黑產的話術裡,受害者是「魚」,詐騙套路和受害者信息被稱為「料」。料性分得很細,有「三黑料」、「混料」、「機票料」等。根據洗錢環節,還分為直接從受害人手裡接錢的「一道料」,以及經過分層處理的「二道料」。

還有一種叫「手機口」的工作,國內的幫兇利用音頻線或特定 APP,將境外的詐騙電話中繼到國內手機上撥出,以此繞過運營商的反詐攔截,每小時就能賺取約 200 USDT。他們找了很多小鎮青年做這個事情。
在這些黑產群裡,甚至公然流傳著《防警察教程》,事無巨細地教大家如何冷靜應對偵查,比如一口咬死手機丟了、提前刪掉腳本和加密通訊軟件。教程末尾還寫著一句非常諷刺的話——「致敬每一位努力的人」。
通過半年的自動監測,對於其中的一個擔保平台,我們總共識別出了 634 個與販賣人口團伙關聯的地址,累計追蹤到的非法交易金額接近 1200 萬美元。最活躍的時候,每天有 10 個人通過這一個擔保平台被賣進園區。實際情況可能更嚴重,因為還有其他擔保平台的存在。
在追蹤資金去向時,我們發現這些錢絕大部分都在波場鏈上,且主要使用穩定幣 USDT。因為波場操作門檻低、手續費便宜,非常適合這些技術水平有限的犯罪團夥。雖然現在波場手續費也變高了,但是他們已經養成了使用習慣,很難再改用其他方式。
我們分析了 120 多個團夥的資金流發現,這些非法所得最終有超過 34.9% 流向了 OKX 的熱錢包,6.9% 流向了 Binance,還有 14.4% 流向了匯旺相關的熱錢包。
當你能看清這些錢是怎麼來的、怎麼流的,反洗錢才不是一句空話。這種從底層群組抓回來的真實數據,才是目前安全合規最核心的壁壘。
12 秒:在內存池「截胡」黑客
在安全行業,大家一直有個心結:審計只能保證程式在上線那一刻是安全的。但專案一旦跑起來,面對的是全球黑客 24 小時無死角的盯梢。如果審計是「靜態防守」,那我們能不能想辦法做「動態攔截」?
2022 年,我們在做審計的同時,上線了鏈上攻擊監控平台。這個產品的底層邏輯,是盯著以太坊的 Mempool(內存池)。你可以把內存池想象成一個候車廳,所有的交易在被正式打包進區塊、存入帳本之前,都要先在這裡排隊。
在這個候車廳裡,我們不僅盯著普通用戶的交易,更盯著那些帶有攻擊特徵的腳本。一旦監測到疑似攻擊的交易,我們的系統會立刻在私有鏈環境裡啟動自動分析:它到底想幹什麼?邏輯是否成立?會偷走多少錢?
最驚心動魄的博弈,通常發生在短短的 12 秒之內。
以太坊合併之後,出塊時間固定在了 12 秒。這意味著,從黑客發出攻擊指令,到這筆交易真正被打包確認,中間有一個極其短暫的窗口期。這幾秒鐘,就是留給白帽的黃金救援時間。
我們的系統在確認攻擊後,會自動生成一筆「搶跑(Front-running)」交易。這筆交易的內容和黑客的幾乎一模一樣,但關鍵的區別在於,我們將資金的接收地址,從黑客的錢包修改成了我們預設的安全地址。
為了跑贏黑客,我們必須在礦工那裡獲得打包優先權。
黑客為了追求利潤最大化,通常會設定一個標準的 Gas Fee。而我們會通過算法,把 Gas Fee 調得非常高,甚至直接把這筆錢的一部分分給礦工。在利益驅動下,礦工會優先打包我們的交易。當我們的交易成功執行,黑客的那筆交易就會自動失效。
這種能力在實戰中救過很多項目的命。
最典型的一次,是我們在內存池中成功截胡了針對某協議的攻擊,一次性幫項目方搶救回了 2909 枚以太坊。當時黑客已經觸發了漏洞,眼看幾千萬美元就要被卷走,我們的監控系統瞬間報警,並在幾秒鐘內完成了攻擊模擬、交易生成和 Gas 競價。最終,那筆巨款先於黑客一步,轉移到了我們的安全地址。
以前,項目方被偷了只能去發推特求助,或者跟黑客商量能不能給點贖金把錢退回來。但現在,我們通過技術手段,在黑客得手的前一秒,強行把錢截獲了。
只有你能比黑客更懂代碼、比黑客跑得更快,你才能在這個「Code is law」的黑暗森林裡守住最後一道防線。
尾聲
如果說過去十年的加密世界,是一場「淘金熱」,那麼站在 2025 年這個節點上,我們看到的則是一場關於「確定性」的回歸。當穩定幣規模衝向 3000 億美元的波瀾壯闊,當一個數字新金融體系從「荒野」走向「城邦」,技術不再僅僅是致富的槓桿,它必須首先成為抵禦幽暗人性的盾牌。
周亞金和他的團隊所經歷的轉型,本質上也是這一商業邏輯的折射。從代碼審計到動態攔截,再到對黑產鏈路的深潛與拆解,這並非某個人的孤勇,而是技術演進到一定體量後必然產生的防禦機制。在這個代碼即法律的世界裡,如果不去解決非法資金流竄與安全防禦失效的頑疾,那麼所謂的「金融革命」就永遠只能停留在少數人的遊戲裡。
商業史上,任何一個能走向主流的行業,都曾經歷過從混亂到法治的劇痛。這或許是一個漫長且枯燥的過程,但正如周亞金所言,安全最終的形態是「無感」。
只有當安全變得像空氣一樣無處不在卻又被所有人忽視時,這個曾經充滿變數的數字荒原,才算真正完成了它的文明拓荒。
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擊碎AI崩潰論:為什麼建制慣性與軟體荒原將拯救我們
編者按:Citrini7 那篇充滿賽博朋克色彩的 AI 終局預言引發全網熱議,但這篇文章呈現的是一個更具實用主義色彩的反面視角。如果說 Citrini 看到的是數位海嘯瞬間吞沒文明,那本文作者則看到的是人類官僚體制的頑強抵抗、爛到透頂的現有軟體生態,以及被長期忽視的重工業基石。這是一場矽谷幻想與現實鐵律的正面交鋒,它提醒我們奇點或許會降臨,但它絕不會在一天之內發生。
以下為原文內容:
知名市場評論員 Citrini7 最近發表了一篇引人入勝且廣為流傳的 AI 災難小說。雖然他承認其中的某些場景發生的概率極低,但我作為一個見證過多次經濟崩潰預言的人,想對他的觀點提出質疑,並展示一個更具確定性、也更樂觀的未來。
2007 年,人們認為在「石油見頂」的背景下,美國的地緣政治地位已宣告終結;2008 年,人們覺得美元體系幾乎崩潰;2014 年,大家認為 AMD 和 NVIDIA 氣數已盡。接著 ChatGPT 橫空出世,人們又覺得谷歌藥丸……然而每一次,擁有深厚惰性的既有機構都證明了,它們遠比旁觀者想像的要堅韌。
當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時,他寫道:「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業,幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金,是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」
看到這兒我不禁啞然失笑。人們喊「房地產經紀人消亡」已經喊了 20 年了!這根本不需要什麼超級智能,有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就夠了。但這個例子恰恰證明了與 Citrini 相反的觀點:儘管這種勞動力在大多數人眼中早已過時,但由於市場惰性和監管俘獲(Regulatory Capture),房地產經紀人的生命力比十年前任何人的預期都要頑強。
我幾個月前剛買了一套房。交易過程強制要求我們聘請經紀人,理由冠冕堂皇。我的買方經紀人在這筆交易中賺了大約 5 萬美元,而他實際做的工作——填表和多方協調——滿打滿算也就 10 小時,我完全可以自己搞定。這個市場最終會走向高效,給勞動力合理定價,但這需要漫長的過程。
我深諳慣性與變革管理之道:我曾創立並賣掉過一家公司,核心業務是推動保險經紀公司從「人工服務」轉型為「軟體驅動」。我學到的鐵律是:現實世界中的人類社會極其複雜,任何事情所需的時間總是比你想象的要長——即便你已經考慮到了這條鐵律。這並不意味著世界不會發生劇變,而是意味著變化會更溫和,給我們留出應對和調整的時間。
最近軟體板塊走勢低迷,因為投資者擔心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的後端系統缺乏護城河,極易被複製。Citrini 等人認為 AI 程式設計預示著 SaaS 公司的終結:一是產品變得同質化、零利潤,二是工作崗位消失。
但大家都忽略了一點:現在的這些軟體產品簡直爛透了。
我有資格這麼說,因為我在 Salesforce 和 Monday 上花過幾十萬美元。誠然,AI 能讓競爭對手複製這些產品,但更重要的是,AI 能讓競爭對手做出更好的產品。股價下跌並不奇怪:一個靠長期捆綁、缺乏競爭力、充斥著劣質老牌企業的行業,終於要重新迎來競爭了。
從更廣義的角度看,幾乎所有現有的軟體都是垃圾,這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug;有些軟體爛到我想付錢都付不了(過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款);大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定;沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵,僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師:「給我看一個真正完美的軟體」,得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。
這裡隱含著一個深刻的真相:即使我們迎來了「軟體奇點」,人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知,最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準,幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前,其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。
我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員,大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了,儘管進步巨大,但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員,我的生產力抵得上 1970 年的幾百人,這種槓桿極其驚人,但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」(Jevons Paradox):效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。
這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗,但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像,飽和過程會非常緩慢,足以讓我們從容應對。
當然,勞動力轉移必然發生,比如駕駛領域。正如 Citrini 所言,許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位,AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。
但我們的救命稻草在於:美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」,但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力:電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦?甚至更糟,你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎?一旦斷供,我們連化肥都造不出來,只能挨餓。
只要你把目光投向物理世界,你就會發現無窮無盡的工作機會,這些都是造福國家、創造就業的基礎設施建設,且在政治上能獲得跨黨派的支持。
我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是,當 AI 衝擊白領層時,政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化,通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好,物理世界不存在「奇點」,它受制於摩擦力。
我們會重新修橋鋪路。人們會發現,看到實實在在的勞動成果,比在數字抽象世界裡打轉更有成就感。那個失去 18 萬美元年薪的 Salesforce 高級產品經理,或許會在「加州海水淡化廠」找到新工作,去終結那場持續 25 年的乾旱。這些設施不僅要建成,還要追求極致,並且需要長期的維護。只要我們願意,「傑文斯悖論」同樣適用於物理世界。
大規模工業工程的終點是豐饒。美國將重新實現自給自足,實現大規模、低成本的生產。超越物質匱乏是關鍵:長遠來看,如果我們真的因為 AI 失去了大部分白領工作,我們必須有能力維持民眾高品質的生活。而由於 AI 將利潤率壓至零,消費品將變得極其廉價,這部分目標會自動實現。
我的觀點是,經濟的不同部門會以不同的速度「起飛」,而幾乎所有領域的轉型都會比 Citrini 預想的要慢。澄清一下,我極度看好 AI,也預見到有一天我的勞動也會過時。但這需要時間,而時間給了我們制定良策的機會。
在這一點上,防止 Citrini 想象中的市場崩盤其實並不難。美國政府在疫情期間的表現證明了其應對危機時的積極與果斷。一旦需要,大規模刺激政策會迅速介入。雖然承認其效率低下讓我有些不快,但這並非重點。重點是保障民眾生活中的物質繁榮——一種能賦予國家合法性、維繫社會契約的普遍福祉,而不是去死守過去的會計指標或經濟教條。
如果我們能在這場緩慢但確定的技術變革中保持敏銳和響應,我們終將安然無恙。
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