تنتقل الذكاء الاصطناعي من كونه أداة مساعدة إلى ميزة روتينية في جرائم العملات المشفرة، بقيادة عمليات الاحتيال التي تستخدم تقنيات التزييف العميق (ديب فيك) والروبوتات الدردشية الآلية لانتحال شخصيات موثوقة على نطاق واسع. ذكرت شركة TRM Labs أن استخدام الذكاء الاصطناعي في الجرائم المرتبطة بالعملات المشفرة ارتفع بنسبة 40% خلال العام الماضي، بينما بلغ مؤشر اعتماد الذكاء الاصطناعي في الجرائم لديها لعام 2026 درجة 54 من أصل 100، مقارنةً بنحو 28 في عام 2024.
صنّفت شركة الاستخبارات المتخصصة في سلاسل الكتل (بلوك تشين) نشاط الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي على أنه "ناضج"، وهو أعلى فئة من حيث التطور. ولا تزال عمليات الاختراق وبرامج الفدية (رانسوم وير) في مرحلة "ناشئة"، بينما يقع تهريب المخدرات وأنشطة أسواق الإنترنت المظلمة في الفئة الأقدم "الأفق"، حيث يكون استخدام الذكاء الاصطناعي موجودًا لكنه محدود نسبيًا.
تشير النتائج إلى مشهد إجرامي يستفيد منه المحتالون بشكل واضح من الذكاء الاصطناعي التوليدي. إذ تتيح الأدوات القادرة على إنتاج أصوات وفيديوهات ورسائل مقنعة وتفاعلات خدمة عملاء مزيفة للمجرمين تنفيذ حملات انتحال دون الحاجة إلى الموظفين أو المهارات اللغوية التي كانت ضرورية سابقًا لاستهداف الضحايا عبر دول متعددة.
تسارعت خسائر عمليات الاحتيال باستخدام التزييف العميق (ديب فيك) في عام 2026
أفادت شركة TRM Labs أن نسبة البلاغات عن عمليات احتيال بالعملات المشفرة التي تتضمن أدوات ذكاء اصطناعي، بما في ذلك التزييف العميق والروبوتات الدردشية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، قد زادت بما يصل إلى 13 ضعفًا منذ عام 2022. ووفقًا للشركة، فقد تجاوزت الخسائر المبلغ عنها من عمليات الاحتيال المرتبطة بالتزييف العميق في عام 2026 حتى الآن إجمالي خسائر عام 2025 بأكمله بنسبة 263%.
يمكن أن تتخذ عمليات الاحتيال باستخدام التزييف العميق (ديب فيك) أشكالًا عديدة: مثل فيديو مزوّر لمدير تنفيذي يروّج لعرض عملة رقمية، أو تقليد صوت أحد أفراد العائلة يطلب تحويل أموال عاجل، أو استخدام صوت مُقلَّد لتجاوز عمليات التحقق غير الرسمية من الهوية. وفي أسواق العملات المشفرة، حيث تكون التحويلات عادةً لا رجعة فيها ويتفاعل المستخدمون غالبًا عبر قنوات إلكترونية فقط، قد يكون الانتحال المقْنع كافيًا لتحفيز الضحية على إجراء الدفع قبل أن تدرك الخداع.
يعكس تصنيف TRM لعمليات الاحتيال على أنها ناضجة مدى توفر هذه الأدوات بسهولة. إذ لا يحتاج المجرم إلى بناء نموذج تعلّم آلي لتوليد صوت اصطناعي أو إنشاء روبوت دردشة يقلّد وكيل دعم فني. يمكن تكييف خدمات الذكاء الاصطناعي الجاهزة مع تقنيات الاحتيال المألوفة، مما يمنح المخططات القديمة وسيلة إيصال أكثر إقناعًا.
تُقيس أرقام التقرير النشاط المبلغ عنه، ما يعني أن الاستخدام الفعلي للذكاء الاصطناعي في عمليات الاحتيال قد يكون من الصعب تحديده عندما لا يعرف الضحايا ما إذا كانت الرسالة أو المكالمة أو الفيديو قد تم إنشاؤها آليًّا. ومع ذلك، فإن الزيادة الحادة في الخسائر المرتبطة بالفيديوهات العميقة (deepfake) تشير إلى أن الوسائط المُولَّدة اصطناعيًّا لم تعد محصورة في محاولات احتيال معزولة وبارزة.
يستخدم المتسللون الذكاء الاصطناعي في الوصول والاكتشاف
دور الذكاء الاصطناعي في الاختراق أقل نضجًا منه في عمليات الاحتيال، لكن شركة TRM ذكرت أن الجهات السيبرانية تستخدمه لتحليل الثغرات والهندسة الاجتماعية والتسلل. وقد سلّط التقرير الضوء على أنشطة مرتبطة بكوريا الشمالية، بما في ذلك مخططات تسلل باستخدام فيديوهات عميقة (deepfake) لانتحال هوية موظفي تقنية المعلومات، وهندسة اجتماعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، واكتشاف آلي للثغرات يستهدف الشركات وبروتوكولات البلوك تشين.
ومن الأمثلة على ذلك حوض معاملات Zcash المعروف باسم Orchard. ووفقًا لـTRM، فقد حدد مهندس الأمن تايلور هورنبي ثغرة في يونيو باستخدام الذكاء الاصطناعي. وقال التقرير إن هذه الثغرة كان يمكن استغلالها لإنشاء كمية "غير محدودة" من الرموز المزيفة داخل الحوض.
يُظهر هذا المثال تأثيرًا أكثر تعقيدًا للذكاء الاصطناعي على الأمن السيبراني: فالتقنية نفسها التي يمكن أن تُسرّع الأبحاث الهجومية يمكن أن تساعد أيضًا المدافعين في اكتشاف العيوب قبل أن يستغلها المجرمون. ويعتمد التوازن بشكل كبير على من يمتلك أدوات قادرة، وحكمة تقنية سليمة، والقدرة على اختبار نقاط الضعف المحتملة بطريقة مسؤولة.
سجّلت TRM 201 عملية اختراق لأصول رقمية في النصف الأول من عام 2026، وهو مستوى قياسي قالت الشركة إنه يزيد على ضعف الرقم المسجّل في عام 2025. وجاء نحو 75% من الخسائر من 4% فقط من الحوادث، ويرجع ذلك في الغالب إلى اختراقات البنية التحتية التي شملت سرقة المفاتيح الخاصة أو بيانات الاعتماد.
ويضع هذا التركيز ضغطًا خاصًّا على البورصات وموفري خدمات الحفظ والمحافظ وفرق البروتوكولات لحماية الوصول المميز. قد يساعد الذكاء الاصطناعي المجرمين في تحديد نقاط الضعف أو إنتاج مواد تصيد أفضل، لكن الخسائر الأكبر التي وصفتها TRM ما زالت تنبع أساسًا من أخطاء مألوفة: بيانات اعتماد مخترَقة وضوابط غير كافية حول الأنظمة الحرجة.
ظلت كوريا الشمالية المصدر الرئيسي للخسائر
نسبت TRM نحو 600 مليون دولار أمريكي، أو 61% من خسائر اختراق الأصول الرقمية في النصف الأول من عام 2026، إلى أنشطة مرتبطة بكوريا الشمالية. وارتبطت البلاد منذ فترة طويلة بعمليات سرقة وغسل العملات المشفرة، وقال التقرير إن الذكاء الاصطناعي يُدمج الآن في التقنيات المستخدمة للحصول على الوصول وخداع الأهداف.
أصبحت عمليات الاحتيال التي يستخدم فيها موظفون تقنيون وهميون تقنية Deepfake مصدر قلق خاص للشركات التي توظف موظفين تقنيين عن بُعد. في هذه العمليات، قد يستخدم المتقدمون هويات مزورة أو مقاطع فيديو معدلة أو مستندات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي للحصول على وظائف تمنحهم الوصول إلى الأنظمة الداخلية أو الشيفرة المصدرية أو بيانات اعتماد حساسة.
كما أن جماعات برامج الفدية (Ransomware) تدمج الذكاء الاصطناعي في مراحل مبكرة من سلاسل هجماتها. ذكرت شركة TRM أن العديد من العمليات تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي خلال مراحل التصيد والوصول الأولي، حيث يسعى المهاجمون إلى إقناع الهدف بفتح مرفق ضار أو الكشف عن بيانات اعتماده أو الموافقة على طلب تسجيل دخول.
وذكر التقرير أن أدوات برامج الفدية الجاهزة (No-code ransomware kits) تُباع بأسعار تتراوح بين 400 و1,200 دولار. تقلل هذه المنتجات العبء التقني المطلوب لنشر البرمجيات الخبيثة، رغم أن تنفيذ حملات ابتزاز ناجحة لا يزال يتطلب الوصول إلى أنظمة الضحايا، والأمن التشغيلي، ووسائل لتلقي الأموال أو تحويلها.
أشارت TRM أيضًا إلى JadePuffer، والتي وصفتها بأنها أول هجوم فعلي لبرنامج فدية يعتمد كليًّا على وكلاء ذكاء اصطناعي في عملية ابتزاز. ووفقًا للتقرير، تولى وكيل ذكاء اصطناعي مهام الاستطلاع وسرقة بيانات الاعتماد والتنقّل الجانبي ورفع الصلاحيات والتشفير من البداية إلى النهاية. وإذا أصبحت مثل هذه سير العمل قابلة للتكرار، فقد يتمكن مشغّلو برامج الفدية من تنفيذ محاولات اختراق متزامنة أكثر، مع احتفاظ البشر بدورهم فقط في اختيار الأهداف والتفاوض على المدفوعات.
استخدام شبكة الدارك نت لا يزال محدودًا
قالت TRM إن استخدام الذكاء الاصطناعي في الاتجار بالمخدرات وأسواق الدارك نت لا يزال محدودًا، ويركّز بشكل رئيسي على التسويق. قد يستخدم البائعون أدوات آلية لكتابة الإعلانات أو ترجمة القوائم أو إنشاء صور ترويجية، لكن التقرير لم يصنّف هذا القطاع على أنه قريب من مستوى دمج الذكاء الاصطناعي المرصود في عمليات الاحتيال.
استندت TRM في مؤشرها جزئيًّا إلى الأنشطة الإجرامية التي تنقل في النهاية قيمة عبر سلاسل الكتل العامة. توفر هذه الرؤية للباحثين وسيلة لتتبع المعاملات المرتبطة بمحافظ وخدمات غير مشروعة معروفة، رغم أنها لا تلتقط كل جوانب الهجوم، مثل رسالة التصيد الأولية أو مكالمة الفيديو المزيفة.
الدرس الدفاعي الفوري المستفاد من التقرير هو درس عملي أكثر منه تقني. يجب التحقق من التحويلات ذات القيمة العالية وتغييرات أذونات المحافظ عبر قناة مستقلة، كما ينبغي على المؤسسات الاعتماد على ضوابط بيانات اعتماد قوية، والمصادقة المدعومة بأجهزة، وإجراءات موافقة واضحة. لم يعد الصوت أو الفيديو المقنع كافيًا كدليل على أن الشخص الموجود في الطرف الآخر من المكالمة هو شخص حقيقي.
هل تشعر بالقلق إزاء عمليات الاحتيال التي يُحركها الذكاء الاصطناعي؟ تعرّف على نصائح الحماية الأساسية في دليلنا هنا وتداول بأمان أكبر.
إخلاء المسؤولية: يتم توفير المحتوى الموجود في هذه الصفحة لأغراض إعلامية عامة فقط، ولا يمثل آراء أو نصائح مالية من Toobit. ولا نقدم أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال هذه المعلومات، ولن نتحمل أي مسؤولية عن الأخطاء أو السهو أو النتائج الناتجة عن استخدامها. ينطوي الاستثمار في الأصول الرقمية على مخاطر؛ لذا يجب على المستخدمين تقييم وضعهم المالي والمخاطر المرتبطة به بشكل مستقل. لمزيد من التفاصيل، يُرجى الرجوع إلى شروط الخدمة و إفصاح المخاطر.
