ИИ против ИИ: что стоит за заявлением Binance о $10,53 млрд заблокированных криптопотерь

Главные цифры отчета

Разница между предотвращенными потенциальными потерями и возвращенными активами принципиальна. Первая метрика оценивает рискованные действия, остановленные до завершения. Вторая относится к деньгам, которые уже были похищены, а затем возвращены или обезврежены. Binance публикует оба типа чисел, но они измеряют разные результаты.

Как Binance описывает свою ИИ-защиту

Binance Research пишет, что биржа развернула более 24 ИИ-инициатив в сфере комплаенса — то есть контроля соблюдения правил, финансовой безопасности и борьбы с мошенничеством. Антифрод-контуры, по данным Binance, используют более 100 моделей ИИ и снизили exposure к незаконным средствам на 96%.

В центре описания — собственный инструмент оценки рисков и выявления мошенничества Strategy Factory. Binance Research утверждает, что он сочетает оптимизацию с учетом бизнес-контекста, модульную сборку правил и постоянную донастройку. Проще говоря, это выглядит как система, которая может менять правила и модельные проверки по мере того, как меняются схемы мошенников.

Условно этот стек можно разложить на три уровня.

1. Выявление угроз

Binance говорит, что ИИ-контроли помогают обнаруживать deepfake-атаки, фишинг и социальную инженерию, усиленную искусственным интеллектом. Общая логика такова: модели и правила должны замечать подозрительное поведение раньше, чем рискованное действие превращается в фактическую потерю средств.

2. Предупреждение пользователя

В сводках отчета говорится, что Binance отправляет в среднем более 9 600 предупреждений о рисках в день. Это пользовательская часть системы: даже если модель видит опасность, человеку все равно нужно остановиться, проверить контрагента, не переходить по сомнительной ссылке или отказаться от подозрительной транзакции.

3. Подавление мошеннической инфраструктуры

Binance также заявляет, что внесла в черный список более 36 000 вредоносных адресов. Такие списки помогают биржам помечать или блокировать уже известные кошельки и цепочки адресов, особенно если они повторяются в разных мошеннических схемах.

Почему это называют гонкой «ИИ против ИИ»

Binance строит свою аргументацию вокруг простой проблемы: злоумышленники тоже пользуются ИИ. В публикациях о новом security-отчете Binance криптобезопасность описывается как гонка «ИИ против ИИ», потому что искусственный интеллект снижает порог входа для deepfake-видео, клонов голоса и более убедительных фишинговых кампаний.

Binance Research ранее предупреждала, что в криптосфере ИИ сейчас вдвое эффективнее для эксплуатации уязвимостей, чем для их обнаружения, — то есть у атакующих может быть временное преимущество. Данные Chainalysis по криптопреступности указывают в том же направлении: компания оценила ущерб от криптомошенничества и fraud-схем в 2025 году в $17 млрд, сообщила о росте мошенничества с подменой личности на 1 400% год к году и отметила, что ИИ-схемы были в 4,5 раза прибыльнее традиционных.

Поэтому тема ИИ-защиты выходит далеко за пределы криптобирж. Binance Research пишет, что 75% финансовых организаций планируют увеличить расходы на ИИ для выявления финансовых преступлений, и сравнивает заявленные Binance $10,53 млрд предотвращенных потенциальных потерь с оценкой, по которой ИИ-системы JPMorgan предотвратили около $1,5 млрд fraud-потерь.

Возврат средств — отдельная история

Самая крупная цифра Binance относится к действиям, которые, по словам биржи, были остановлены до фактической потери денег. Показатели возврата украденных активов значительно меньше и относятся к другим процессам.

В отдельном антискам-обновлении за 2025 год Binance сообщала, что предотвратила $6,69 млрд потенциальных потерь от мошенничества и скама, включая $3,9 млрд, связанных именно со scam-попытками, а также вернула более $12,8 млн украденных активов.

Fortune India отдельно писала, что Binance обработала более 71 000 запросов правоохранительных органов, содействовала конфискации примерно $131 млн, связанных с незаконной деятельностью, и провела более 160 обучающих сессий для правоохранителей в 2025 году.

Эти категории нельзя складывать так, будто они означают одно и то же. Потенциально предотвращенные потери, защищенные средства, возвращенные украденные активы и активы, конфискованные при участии правоохранителей, зависят от разных определений, процедур и стадий расследования.

Что эти цифры доказывают — и чего не доказывают

Цифры поддерживают один понятный вывод: Binance позиционирует ИИ как базовую инфраструктуру безопасности — для обнаружения мошенничества, комплаенс-контролей и защиты пользователей. Если заявленные показатели хотя бы в целом отражают реальный порядок величин, автоматическая защита работает на очень большом масштабе: миллионы пользователей и миллиарды долларов рискованной или подозрительной активности.

Но к цифрам все равно стоит относиться осторожно. Большинство публичных упоминаний суммы $10,53 млрд восходит к раскрытию самой Binance или материалам Binance Research, поэтому это остается заявленной компанией оценкой предотвращенного ущерба. В другом контексте ICIJ сообщал, что Chainalysis указала на отсутствие ключевых данных о преступности в отчете Binance об улучшении борьбы с финансовыми преступлениями; это хороший пример того, насколько сильно такие статистики зависят от охвата, методологии и определений.

Практический вывод для пользователей не в том, что ИИ делает криптовалюты безопасными «по умолчанию». Скорее, биржи пытаются раньше ловить подозрительное поведение, пока мошенники используют ИИ, чтобы сообщения от «службы поддержки», фишинговые страницы, deepfake-видео и инструкции по переводу средств выглядели правдоподобнее.

Предупреждения о риске и черные списки адресов помогают, но последняя проверка часто остается за человеком: срочная просьба перевести деньги, давление «сделать прямо сейчас», незнакомая инструкция по кошельку или видеообращение, которое слишком удобно подтверждает чужую легенду, — все это повод нажать на паузу.