KI × Handel × Sicherheit: Die Evolution von Risiko im Zeitalter des intelligenten Handels 3.0

Prolog

Im vergangenen Jahr hat sich die Rolle von KI im Web3-Ökosystem grundlegend verändert. Sie ist nicht länger nur ein Hilfswerkzeug, das Menschen hilft, Informationen schneller zu verarbeiten oder Analysen zu erstellen. Stattdessen ist KI zu einem zentralen Treiber für Handelsproduktivität und Entscheidungsqualität geworden und hat sich tief in die gesamte Kette von Handelsinitiierung, Ausführung und Kapitalfluss integriert. Mit der Reifung von großen Sprachmodellen (LLMs), KI-Agenten und automatisierten Ausführungssystemen entwickeln sich Handelsparadigmen von einem traditionellen „menschengesteuerten, maschinengestützten“ Modell hin zu einer neuen Grenze: „Maschinell geplant, maschinell ausgeführt, menschlich überwacht“.

Dieser Wandel wird durch die drei intrinsischen Merkmale von Web3 einzigartig verstärkt: öffentliche Daten, Protokoll-Komponierbarkeit und unumkehrbare Abwicklung. Zusammen schaffen sie eine wirkungsvolle Dualität: Das Versprechen von beispiellosen Effizienzgewinnen, zusammen mit einer stark ansteigenden Risikukurve.

Diese Transformation nimmt in drei verschiedenen, gleichzeitigen Realitäten Gestalt an:

1. Eine neue Handelsrealität: KI beginnt, Kernentscheidungen selbstständig zu treffen – Signale zu identifizieren, Strategien zu generieren und Ausführungspfade auszuwählen. Durch Innovationen wie das x402-Protokoll ermöglicht sie direkte Maschinen-zu-Maschinen-Zahlungen und -Aufrufe und beschleunigt so den Aufstieg maschinell ausführbarer Handelssysteme.
2. Eine Eskalation von Risiko- und Angriffsvektoren: Da Handel und Ausführung vollständig automatisiert werden, werden auch die Ausnutzung von Schwachstellen, die Generierung von Angriffspfaden und die Geldwäsche automatisiert und skalierbar. Das Risiko breitet sich nun mit einer Geschwindigkeit aus, die die menschliche Reaktions- und Interventionsfähigkeit konstant übertrifft.
3. Ein neu definiertes Gebot für Sicherheit, Risikokontrolle und Compliance: Damit der intelligente Handel nachhaltig ist, müssen Sicherheit, Risikomanagement und Compliance selbst konstruiert, automatisiert und modularisiert werden. Effizienz muss durch konstruierte Kontrolle ausgeglichen werden.

Vor diesem Branchenhintergrund legen BlockSec und Bitget diesen Bericht vor. Wir gehen über die grundlegende Frage „Sollen wir KI einsetzen?“ hinaus, um uns einer dringlicheren und praktischeren Frage zu widmen: Wie entwickelt sich die zugrunde liegende Risikostruktur von Web3, wenn Handel, Ausführung und Zahlungen umfassend maschinell ausführbar werden, und wie muss die Branche ihre grundlegenden Sicherheits-, Risikokontroll- und Compliance-Fähigkeiten als Reaktion darauf neu aufbauen? Wir untersuchen systematisch die kritischen Veränderungen und Reaktionsstrategien an der Schnittstelle von KI, Handel und Sicherheit durch drei Blickwinkel: Die Entstehung neuer Szenarien, die Verstärkung neuer Herausforderungen und das Aufkommen neuer Möglichkeiten.

Kapitel 1: Die Entwicklung von KI und ihre Integration mit Web3

KI entwickelt sich von einem Hilfswerkzeug zu einem Agentensystem, das in einem geschlossenen Kreislauf planen, Werkzeuge nutzen und Aufgaben ausführen kann. Die nativen Funktionen von Web3 – öffentliche Daten, kompositionelle Protokolle, unumkehrbare Abwicklung – vergrößern sowohl die Erträge der Automatisierung als auch die Kosten von Betriebsfehlern und bösartigen Angriffen. Dieses grundlegende Merkmal diktiert, dass die Diskussion über Verteidigung und Compliance in Web3 nicht nur die Anwendung von KI-Werkzeugen auf bestehende Prozesse betrifft; sie stellt einen umfassenden, systemischen Paradigmenwechsel dar – bei dem Handel, Risikokontrolle und Sicherheit alle parallel zu maschinell ausführbaren Modellen fortschreiten.

1. Der Fähigkeitssprung von KI im Finanzhandel und in der Risikokontrolle: Vom Hilfswerkzeug zum autonomen Entscheidungssystem

Wenn wir die sich ändernde Rolle von KI im Finanzhandel und in der Risikokontrolle als Evolutionskette betrachten, ist die entscheidendste Abgrenzung, ob das System die Fähigkeit zur Ausführung im geschlossenen Kreislauf besitzt.

Frühe regelbasierte Systeme funktionierten eher wie automatisierte Werkzeuge mit manueller Überschreibung. Ihre Kernlogik bestand darin, Expertenwissen in explizite Schwellenwerturteile, Listenverwaltung und feste Risikokontrollrichtlinien zu übersetzen. Dieser Ansatz bot Vorteile in Bezug auf Erklärbarkeit und überschaubare Governance-Kosten. Seine Nachteile waren jedoch erheblich: extrem langsame Reaktion auf neue Geschäftsmodelle oder gegnerische Angriffe.

Mit zunehmender Geschäftskomplexität häuften sich die Regeln unkontrolliert an und schufen schließlich einen nicht tragfähigen Pool von Strategie-Schulden, der die Flexibilität und Reaktionsfähigkeit des Systems erheblich einschränkte.

Die Einführung von maschinellem Lernen brachte die Risikokontrolle in eine Phase der statistischen Mustererkennung. Durch Feature Engineering und überwachtes Lernen erreichten Systeme Risikobewertung und Verhaltensklassifizierung, was die Abdeckung der Risikodetektion erheblich verbesserte. Dieses Modell war jedoch stark von historischen, beschrifteten Daten und stabilen Datenverteilungen abhängig. Es leidet unter dem klassischen Problem der Verteilungsverschiebung: Die während des Trainings auf historischen Daten gelernten Muster können in Live-Umgebungen aufgrund von sich ändernden Marktbedingungen oder weiterentwickelten Angriffsmethoden obsolet werden, was zu einem starken Rückgang der Modellgenauigkeit führt. Im Wesentlichen wird die vergangene Erfahrung unanwendbar. Wenn Angreifer ihre Taktiken ändern, Cross-Chain-Überweisungen durchführen oder Gelder in kleinere Beträge aufteilen, zeigen diese Modelle erhebliche Urteilsfehler.

Das Aufkommen großer Sprachmodelle und KI-Agenten hat eine revolutionäre Veränderung gebracht. Der Kernvorteil eines KI-Agenten liegt nicht nur darin, intelligenter zu sein – verbesserte kognitive und logische Fähigkeiten zu besitzen –, sondern auch darin, leistungsfähiger zu sein – umfassende Prozessorchestrierungs- und Ausführungsleistung zu nutzen. Es hebt das Risikomanagement von traditioneller Einzelpunktvorhersage zur vollständigen, geschlossenen Prozessbearbeitung. Dies umfasst eine vollständige Sequenz: Identifizierung anomaler Signale, Sammlung bestätigender Beweise, Verknüpfung zugehöriger Adressen, Verständnis der Vertragsverhaltenslogik, Bewertung des Risikobereits, Generierung gezielter Minderungsverbesserungen, Auslösen von Kontrollaktionen und Erstellung von überprüfbaren Aufzeichnungen. Mit anderen Worten, KI hat sich von der Anzeige eines potenziellen Problems zur Lieferung des Problems in einen handlungsfähigen Zustand entwickelt.

Eine parallele Entwicklung ist im Handelsbereich offensichtlich: Der Übergang vom traditionellen manuellen Zyklus des Lesens von Berichten, der Analyse von Metriken und der Codierung von Strategien zu einem KI-gesteuerten, vollautomatischen Prozess der Aufnahme von Daten aus mehreren Quellen, der Strategieerstellung, der Auftragsausführung und der Post-Trade-Analyse und -Optimierung. Die Aktionskette des Systems wächst, um ein autonomes Entscheidungssystem zu werden.

Dieser Wandel bringt jedoch eine entscheidende Einschränkung mit sich: Der Übergang zu einem autonomen Entscheidungssystem erhöht gleichzeitig das Risiko. Menschliche Bedienungsfehler treten typischerweise mit geringer Häufigkeit und Inkonsistenz auf. Maschinenfehler hingegen können häufig, reproduzierbar und gleichzeitig in großem Umfang ausgelöst werden. Daher besteht die wahre Herausforderung bei der Anwendung von KI in Finanzsystemen nicht darin, „ob es getan werden kann?“, sondern „ob es innerhalb klar definierter und durchsetzbarer Grenzen getan werden kann?“. Zu diesen Grenzen gehören explizite Berechtigungsumfänge, Kapitalgrenzen, zulässige Vertragsinteraktionsbereiche und Mechanismen für die automatische Deeskalation oder Notabschaltung bei Risikoerkennung. Diese Herausforderung wird im Web3-Bereich erheblich verstärkt, hauptsächlich aufgrund der Unumkehrbarkeit von On-Chain-Transaktionen – sobald eine fehlerhafte Transaktion oder ein erfolgreicher Angriff bestätigt ist, ist der damit verbundene Fondsverlust oft permanent.

2. Der verstärkende Effekt der technischen Architektur von Web3 auf KI: Öffentlich, komponierbar, unumkehrbar

Da sich KI von einem assistiven Werkzeug zu einem autonomen Entscheidungssystem entwickelt, stellt sich eine zentrale Frage: Was ist die kombinierte Auswirkung, wenn diese Entwicklung auf Web3 trifft? Die Antwort: Die technische Architektur von Web3 wirkt als Kraftverstärker und verstärkt sowohl die Effizienzvorteile als auch das inhärente Risiko von KI.

Sie ermöglicht exponentielle Gewinne bei der automatisierten Handelsproduktivität und erweitert gleichzeitig den potenziellen Umfang und die Schwere von Risiken erheblich. Dieser verstärkende Effekt ergibt sich aus dem Zusammenfluss der drei strukturellen Merkmale von Web3: öffentliche Daten, Protokoll-Komponierbarkeit und unumkehrbare Abwicklung.

Aus einer positiven Perspektive ergibt sich die primäre Anziehungskraft von Web3 für KI auf der Datenebene. On-Chain-Daten sind von Natur aus öffentlich, transparent, überprüfbar und nachvollziehbar. Dies bietet einen Transparenzvorteil für Risikokontrolle und Compliance, den traditionelle Finanzen nur schwer erreichen können – man kann den vollständigen Verlauf von Geldflüssen, Interaktionen zwischen Protokollen und die Prozesse der Geldaggregation und -verteilung auf einem einzigen, einheitlichen Ledger beobachten.

Gleichzeitig stellen On-Chain-Daten erhebliche Interpretationsherausforderungen dar. Adressen sind „semantisch spärlich“ (sie fehlen klare Identifikatormerkmale, was es schwierig macht, sie direkt mit realen Entitäten zu verknüpfen), der Datensatz enthält immensen Lärm, und die Daten sind stark über verschiedene Blockchains fragmentiert. Wenn legitimes Transaktionsverhalten mit verschleierten Geldflüssen verknüpft ist, versagen einfache regelbasierte Systeme oft bei der effektiven Unterscheidung. Folglich wird die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus On-Chain-Daten zu einer kostenintensiven Ingenieursaufgabe, die die tiefe Integration von Transaktionssequenzen, Vertragsaufruflogik, Cross-Chain-Nachrichten und Off-Chain-Intelligenz erfordert, um sowohl erklärbare als auch zuverlässige Schlussfolgerungen zu ziehen.

Die kritischeren Auswirkungen ergeben sich aus der Komponierbarkeit und Unumkehrbarkeit von Web3. Die Komponierbarkeit von Protokollen beschleunigt die finanzielle Innovationsgeschwindigkeit dramatisch.

Eine Handelsstrategie kann wie Bausteine zusammengesetzt werden, indem Module für Kreditvergabe, dezentrale Börsen (DEXs), Derivate und Cross-Chain-Brücken flexibel kombiniert werden, um neuartige Finanzprodukte zu bilden. Diese Eigenschaft beschleunigt jedoch auch die Verbreitungsgeschwindigkeit von Risiken. Eine kleine Schwachstelle in einer Komponente kann sich schnell entlang der vernetzten „Lieferkette“ von Protokollen ausbreiten und von Angreifern schnell als wiederverwendbare Exploit-Vorlage zweckentfremdet werden.

Die Unumkehrbarkeit verändert die Landschaft nach dem Ereignis grundlegend. Im traditionellen Finanzwesen können fehlerhafte oder betrügerische Transaktionen durch Stornierungen, Rückbuchungen oder Entschädigungsmechanismen zwischen den Institutionen behoben werden. In Web3 steigt die Schwierigkeit der Wiederherstellung exponentiell, sobald Gelder eine Cross-Chain-Überweisung abgeschlossen, einen Mixing-Dienst genutzt oder sich schnell über eine Vielzahl von Adressen verteilt haben. Dieses Merkmal zwingt die Branche, den Kernfokus von Sicherheit und Risikokontrolle von der traditionellen nachträglichen Erklärung zur Vorabwarnung und Echtzeitblockierung zu verlagern. Eine effektive Schadensminderung hängt nun von der Fähigkeit ab, vor oder während eines Risikobereignisses einzugreifen.

3. Divergierende Integrationspfade für CEXs und DeFi: Gleiche KI, unterschiedliche Kontrollflugzeuge

Das Verständnis des verstärkenden Effekts von Web3 führt zu einer praktischen Implementierungsfrage: Während sowohl zentralisierte Börsen (CEXs) als auch dezentrale Finanzprotokolle (DeFi) KI-Technologie integrieren mögen, unterscheiden sich ihre Schwerpunkte für die Anwendung erheblich.

Der Hauptgrund liegt im fundamentalen Unterschied der Kontrollflugzeuge (ein Begriff aus dem Netzwerk-Engineering, der hier die Fähigkeit bezeichnet, über Gelder und Protokolloperationen einzugreifen), die sie besitzen. Bei der Anwendung von KI auf Handel und Risikomanagement entwickeln CEXs und DeFi natürlich unterschiedliche Schwerpunkte. CEXs arbeiten mit einem vollständigen Kontensystem und einem starken Kontrollflugzeug. Dies ermöglicht ihnen die Implementierung von KYC (Know Your Customer)/KYB (Know Your Business)-Verfahren, die Festlegung von Transaktionslimits und die Einrichtung formalisierter Prozesse für das Einfrieren von Geldern und die Rückabwicklung von Transaktionen. Innerhalb des CEX-Kontexts zeigt sich der Wert von KI oft in effizienteren Auditprozessen, zeitnaheren Identifizierungen verdächtiger Transaktionen und einer größeren Automatisierung bei der Erstellung von Compliance-Dokumenten und der Führung von Audit-Trails.

DeFi-Protokolle arbeiten aufgrund ihrer Dezentralisierung mit inhärent begrenzten Interventionsmöglichkeiten (ein schwaches Kontrollflugzeug). Sie können die Vermögenswerte eines Benutzers nicht direkt einfrieren, wie es ein CEX kann, und fungieren eher als offene Umgebung mit „schwacher Kontrolle + starker Komponierbarkeit“. Die meisten DeFi-Protokolle verfügen nicht über integrierte Mechanismen zum Einfrieren von Vermögenswerten. Folglich ist die praktische Risikokontrolle auf mehrere Punkte verteilt: Front-End-Schnittstellen, API-Ebenen, Wallet-Autorisierungsschritte und Compliance-Middleware wie Risikokontroll-APIs, Risikoadressdatenbanken und On-Chain-Überwachungsnetzwerke.

Diese strukturelle Realität diktiert, dass KI-Anwendungen in DeFi Echtzeit-Verständnis- und Frühwarnfähigkeiten priorisieren müssen. Ihr Fokus verschiebt sich auf die Früherkennung anomaler Transaktionspfade, die schnelle Identifizierung nachgeschalteter Risiken und die rasche Verbreitung von Risikosignalen an Entitäten, die über eine handlungsorientierte Kontrolle verfügen, wie z. B. Börsen, Stablecoin-Emittenten, Strafverfolgungsbehörden oder Protokoll-Governance-Gremien.

Zum Beispiel führt Tokenlon eine KYA (Know Your Address)-Prüfung für die Transaktionsinitiierungsadresse durch und verweigert Adressen auf bekannten Blacklists den Dienst, wodurch die Transaktion blockiert wird, bevor Gelder in nicht nachvollziehbare Kanäle fließen.

Aus technischer Sicht prägt diese Divergenz der Kontrollflugzeuge die Art der für jeden Bereich entwickelten KI-Systeme. In einem CEX fungiert KI hauptsächlich als Hochdurchsatz-Entscheidungsunterstützungs- und operative Automatisierungsmaschine, die entwickelt wurde, um die Effizienz und Genauigkeit bestehender Prozesse zu verbessern. In DeFi fungiert KI eher als persistentes, On-Chain-Situationsbewusstseins- und Intelligenzverteilungssystem, dessen Kernauftrag die Ermöglichung früher Risikoerkennung und die Erleichterung einer schnellen, koordinierten Reaktion ist. Obwohl sich beide Pfade in Richtung agentenbasierte Systeme entwickeln, unterscheiden sich ihre zugrunde liegenden Beschränkungsmechanismen grundlegend. CEX-Beschränkungen werden durch interne Governance-Richtlinien und Kontoberechtigungen durchgesetzt. Im Gegensatz dazu müssen DeFi-Beschränkungen auf andere Schutzmaßnahmen zurückgreifen: programmierbare Autorisierung, Verifizierung von Transaktionssimulationen und Whitelisting von zulässigen Vertragsinteraktionen.

4. KI-Agenten, x402 und die Entstehung eines maschinell ausführbaren Handelssystems: Von Bots zu Agentennetzwerken

Herkömmliche Handelsbots waren oft einfache Automatisierungen, die auf festen Strategien und statischen Schnittstellen basierten. KI-Agenten stellen einen Sprung in Richtung generalisierbare Ausführende dar – sie können dynamisch Werkzeuge auswählen, mehrstufige Prozesse orchestrieren und ihre Aktionen basierend auf Feedback anpassen.

Damit KI-Agenten als echte Wirtschaftsakteure fungieren können, sind zwei Bedingungen unerlässlich: Erstens gut definierte, programmierbare Grenzen für Autorisierung und Risikokontrolle und zweitens maschinenlesbare Schnittstellen für Zahlung und Abwicklung. Das x402-Protokoll adressiert die zweite Bedingung, indem es in die Standard-HTTP-Semantik integriert wird. Diese Innovation entkoppelt den Zahlungsschritt von menschenzentrierten Arbeitsabläufen und ermöglicht KI-Agenten und Servern die Ausführung nahtloser Maschinen-zu-Maschinen-Transaktionen ohne die Notwendigkeit von Konten, Abonnementdiensten oder API-Schlüsseln.

Die Standardisierung von Zahlung und Aufruf ebnet den Weg für eine neue Organisation der Maschinenwirtschaft. KI-Agenten werden nicht auf die Ausführung von Einzelaufgaben beschränkt sein. Stattdessen bilden sie vernetzte Netzwerke, die sich nahtlos in kontinuierlichen Zyklen von „Zahlung für Aufrufe > Datenerfassung > Erkenntnisgenerierung > Handel ausführen“ über mehrere Dienste hinweg engagieren. Diese Standardisierung führt jedoch auch zu standardisierten Risiken: Zahlungsstandardisierung kann automatisierte Betrugs- und Geldwäscheaufrufe fördern; Strategiegenerierungsstandardisierung kann zur Verbreitung von replizierbaren Angriffspfaden führen.

Dies unterstreicht eine entscheidende Notwendigkeit: Die Konvergenz von KI und Web3 ist keine einfache Integration von KI-Modellen und On-Chain-Daten; es ist ein systemischer Paradigmenwechsel. Da Handel und Risikokontrolle sich zu maschinell ausführbaren Modellen entwickeln, muss die Branche eine vollständige Infrastruktur für diese neue Realität aufbauen – eine, die sicherstellt, dass Maschinen gleichzeitig handlungsfähig, einschränkbar, überprüfbar und blockierbar sind. Ohne diese grundlegende Schicht werden die versprochenen Effizienzgewinne von unkontrollierten Risiken überlagert.

Kapitel 2: Wie KI die Effizienz und Entscheidungslogik im Web3-Handel neu gestaltet

1. Kernherausforderungen im Web3-Handelsumfeld und KI-Eingriffspunkte

Ein grundlegendes strukturelles Problem im Web3-Handel ist die Liquiditätsfragmentierung, die durch die Koexistenz von zentralisierten Börsen (CEXs) und dezentralen Börsen (DEXs) über verschiedene Blockchains hinweg verursacht wird. Dies führt oft zu einer Lücke zwischen dem sichtbaren Marktpreis und dem Preis/der Menge, die tatsächlich gehandelt werden kann. Hier dient KI als kritische Routing-Schicht, die Faktoren wie Markttiefe, Slippage, Gebühren, Routing-Pfade und Netzwerklatenz analysiert, um eine optimale Orderverteilung und Ausführungspfade zu empfehlen und so die Handelsproduktivität zu verbessern.

Die hohe Volatilität, das hohe Risiko und die Informationsasymmetrie auf dem Kryptowährungsmarkt bestehen seit langem und werden während ereignisgesteuerter Marktbewegungen weiter verstärkt. KI liefert Wert, indem sie fragmentierte Informationen synthetisiert. Sie strukturiert und analysiert Daten aus Projektankündigungen, On-Chain-Geldflüssen, sozialen Stimmungen und Forschungsmaterialien und hilft Benutzern, ein schnelleres, klareres Verständnis der Projektgrundlagen und Risiken zu entwickeln, um blinde Flecken bei der Entscheidungsfindung zu reduzieren. Obwohl KI-gestützter Handel nicht neu ist, vertieft sich seine Rolle von einer einfachen Forschungshilfe zu Kernstrategiefunktionen wie Signalidentifizierung, Stimmungsanalyse und Strategiegenerierung. Die Echtzeitverfolgung von abnormalen Geldflüssen und Walbewegungen, die Quantifizierung der Social-Media-Stimmung und des Narrativ-Momentums sowie die automatische Klassifizierung und Signalisierung von Markttrends (trendend, seitwärts, Volatilitätsausdehnung) werden zu skalierbaren Dienstprogrammen mit großem Wert im schnelllebigen Web3-Umfeld.

Es muss jedoch auf die Grenzen der KI-Anwendungen hingewiesen werden. Die Preiseffizienz und die Informationsqualität der aktuellen Kryptomärkte bleiben instabil. Wenn die von der KI verarbeiteten Upstream-Daten Rauschen, Manipulationen oder Fehlzuschreibungen enthalten, führt dies zum klassischen „Garbage in, Garbage out“-Problem. Daher sind bei der Bewertung von KI-generierten Handelssignalen die Glaubwürdigkeit der Informationsquellen, die Integrität der logischen Beweiskette, die klare Äußerung von Konfidenzniveaus und Mechanismen zur kontrafaktischen Verifizierung (d. h. Querverifizierung von Signalen über mehrere Dimensionen hinweg) wichtiger als die Signalstärke selbst.

2. Branchenlandschaft und Entwicklungstrend von Web3-Handels-KI-Tools

Die Entwicklungstendenz von KI-Tools, die in Börsen integriert sind, verschiebt sich von traditionellen Marktkommentaren hin zur vollständigen Unterstützung des Handelslebenszyklus, wobei mehr Wert auf einheitliche Informationssichtbarkeit und Effizienz der Verbreitung gelegt wird. Am Beispiel von Bitgets GetAgent ist seine Positionierung eher ein universelles Handelinformations- und Entscheidungsunterstützungswerkzeug.

Es zielt darauf ab, die Verständnisschwelle zu senken, indem es wichtige Marktvariablen, potenzielle Risikopunkte und Kerninformationen in einem zugänglicheren Format präsentiert und so die Schwierigkeiten der Benutzer bei der Informationsbeschaffung und professionellen Verständnis lindert.

On-Chain-Bots und Copy-Trading repräsentieren den Diffusionstrend der Ausführungsautomatisierung. Ihr Kernvorteil liegt in der Umwandlung professioneller Handelsstrategien in replizierbare, standardisierte Ausführungsworkflows, wodurch die Eintrittsschwelle für allgemeine Benutzer gesenkt wird. In Zukunft könnte eine bedeutende Quelle für Copy-Trading von KI-gestützten quantitativen Teams oder systematischen Strategieanbietern stammen. Dies verwandelt jedoch auch die Frage der Strategiequalität in das komplexere Problem der Strategienachhaltigkeit und Erklärbarkeit. Benutzer müssen nicht nur die vergangene Leistung verstehen, sondern auch die zugrunde liegende Logik, anwendbare Szenarien und potenziellen Risiken einer Strategie.

Ein kritisches Thema, das es zu beobachten gilt, sind Marktkapazität und Strategie-Crowding. Wenn große Kapitalbeträge gleichzeitig auf ähnliche Signale mit ähnlicher Ausführungslogik reagieren, werden potenzielle Renditen schnell komprimiert, während die Marktauswirkungen und Drawdowns erheblich steigen können. Dieser Effekt wird im On-Chain-Handelsumfeld, wo Slippage-Volatilität, maximal extrahierbarer Wert (MEV), Routing-Unsicherheit und abrupte Liquiditätsänderungen die negativen externen Effekte von überfüllten Geschäften weiter verstärken, besonders verstärkt, was oft dazu führt, dass die realisierten Gewinne weit hinter den Erwartungen zurückbleiben.

Daher ist eine neutralere und pragmatischere Schlussfolgerung: Je stärker KI-Handelstools zur Automatisierung tendieren, desto wichtiger wird es, Fähigkeiten mit Beschränkungsmechanismen zu kombinieren.

Solche Mechanismen umfassen explizite Strategie-Anwendbarkeitsbedingungen, strenge risikobezogene Grenzen, automatische Abschaltregeln bei abnormalen Marktbewegungen und nachprüfbare Datenquellen und Signalgenerierung. Ohne diese können „Effizienzgewinne“ selbst zu einem Verstärker von Risiken werden und Benutzer unerwünschten Verlusten aussetzen.

3. Die Rolle von Bitget GetAgent in einem KI-Handelssystem

GetAgent ist nicht als einfacher Konversations-Chatbot positioniert, sondern als „zweites Gehirn“ für Trader in der komplexen Liquiditätsumgebung. Seine Kernlogik ist der Aufbau eines geschlossenen Kreislaufs aus Daten, Strategie und Ausführung durch die tiefe Integration von KI-Algorithmen mit Echtzeit-Mehrdimensionalität. Sein Hauptwert lässt sich in vier Punkten zusammenfassen:

(1) Echtzeit-Intelligenz und Datenverfolgung

Herkömmliche Arbeitsabläufe zur Überwachung von Nachrichten und Analyse von Daten erfordern von Benutzern starke Fähigkeiten in Web-Crawling, Suche und Analytik – eine hohe Eintrittsschwelle. Durch die Integration von mehr als 50 professionellen Tools ermöglicht GetAgent eine Echtzeit-Transparenz der Blackbox der Marktinformationen. Es verfolgt nicht nur Updates von Mainstream-Finanzmedien in Echtzeit, sondern hat auch tiefen Zugriff auf mehrere Informationsebenen, wie z. B. Social-Media-Stimmung und Kernentwicklungen von Projektteams, um sicherzustellen, dass Benutzer keine Informationslücken mehr haben.

Gleichzeitig bietet GetAgent robuste Filter- und Destillationsfunktionen. Es kann Lärm wie Hype um minderwertige Token effektiv herausfiltern und die Kernvariablen, die tatsächlich Kursbewegungen antreiben, genau extrahieren, einschließlich kritischer Signale wie Warnungen vor Sicherheitslücken und Zeitpläne für große Token-Unlocks. Schließlich aggregiert GetAgent Informationen, die sonst fragmentiert wären, wie z. B. On-Chain-Transaktionsflüsse, unzählige Ankündigungen und Forschungsberichte, und übersetzt diese in intuitive, handlungsfähige Logik. Zum Beispiel kann es den Benutzern direkt mitteilen, dass „obwohl das Projekt großes soziales Interesse genießt, die Gelder der Kernentwickler stetig abgeflossen sind“, und so potenzielle Risiken klar aufdecken.

(2) Generierung von Handelsstrategien und Unterstützung bei der Ausführung

GetAgent generiert maßgeschneiderte Handelsstrategien basierend auf den spezifischen Bedürfnissen des Benutzers, senkt die Hürde für die Handelsausführung erheblich und verlagert Handelsentscheidungen von professionell-befehlgesteuert zu präziserer intent- und strategiegesteuerter. Basierend auf den historischen Handelspreferenzen, der Risikobereitschaft und den aktuellen Positionen des Benutzers bietet GetAgent hochgradig zielgerichtete Anleitungen anstelle generischer bearish oder bullish Vorschläge. Zum Beispiel: „Angesichts Ihrer BTC-Bestände und des aktuellen Volatilitätsmusters sollten Sie einen Grid-Bot innerhalb eines X-Y-Bereichs ausführen.“

Für komplexe Cross-Asset- und Cross-Protokoll-Operationen vereinfacht GetAgent den Prozess durch natürliche Sprachinteraktion. Benutzer äußern ihre Handelsabsicht in Alltagssprache, und GetAgent wählt automatisch die optimale Strategie aus und optimiert sie für Markttiefe und Slippage, wodurch normale Benutzer an ausgefeilten Web3-Handel teilnehmen können.

(3) Synergie mit automatisierten Handelssystemen

GetAgent ist kein eigenständiges Werkzeug, sondern ein zentraler Entscheidungsknoten innerhalb eines breiteren automatisierten Handelssystems. Upstream bezieht es einen multidimensionalen Feed von On-Chain-Daten, Echtzeit-Marktpreisen, Social-Media-Stimmungen und professioneller Forschung. Nach internen Schritten wie Strukturierung, Zusammenfassung wichtiger Informationen und Korrelations-/Logikanalyse bildet es ein Entscheidungsrahmenwerk für Strategien. Downstream gibt es präzise Entscheidungshinweise und Parameterempfehlungen für automatisierte Handelssysteme, quantitative KI-Agenten und Copy-Trading-Systeme aus, was eine systemweite Koordination und Verknüpfung ermöglicht.

(4) Risiken und Beschränkungen hinter Effizienzgewinnen

Während wir den durch KI ermöglichten Effizienzschub begrüßen, ist es wichtig, den damit verbundenen Risiken höchste Aufmerksamkeit zu schenken. Egal wie überzeugend die Signale von GetAgent auch erscheinen mögen, das Kernprinzip „KI schlägt vor, Menschen genehmigen“ sollte bestehen bleiben. Während Bitget weiterhin in Forschung und Entwicklung investiert und die KI-Fähigkeiten verbessert, konzentriert sich das Team nicht nur darauf, genauere Handelsempfehlungen von GetAgent zu ermöglichen, sondern erforscht auch aktiv, wie es die Machbarkeit seiner Empfehlungen mit vollständigen, beweisgestützten Begründungen rechtfertigen kann. Warum wird zum Beispiel ein bestimmter Einstiegspunkt empfohlen? Liegt es an einer Konvergenz technischer Indikatoren oder daran, dass an On-Chain-Wal-Adressen anormale Zuflüsse aufgetreten sind?

Nach Ansicht von Bitget liegt der langfristige Wert von GetAgent nicht nur darin, deterministische Handelsschlussfolgerungen zu liefern, sondern Trader und Handelssysteme dabei zu unterstützen, die Art der von ihnen eingegangenen Risiken besser zu identifizieren und ob die Risiken mit dem aktuellen Markt übereinstimmen, damit sie rationalere Handelsentscheidungen treffen können.

4. Ausgleich von Handelsproduktivität und Risiken: Sicherheit durch BlockSec

Hinter den KI-gesteuerten Effizienzgewinnen im Handel bleibt die Risikokontrolle ein Kernproblem, das nicht übersehen werden darf. Basierend auf einem tiefen Verständnis der Web3-Handelsrisiken bietet BlockSec umfassende Sicherheitsfunktionen, die Benutzern helfen, potenzielle Risiken effektiv zu managen und gleichzeitig von der KI-gesteuerten Handelsproduktivität zu profitieren:

Zur Bewältigung von Datenrauschen und Fehlzuordnungsrisiken bietet der Phalcon Explorer von BlockSec leistungsstarke Handelssimulationen und mehrdimensionale Querverifizierungen. Dies filtert manipulative Daten und falsche Signale heraus und ermöglicht es Benutzern, echte Markttrends zu unterscheiden:

Zur Minderung von Marktrisiken, die durch Strategie-Crowding verursacht werden, identifizieren die Geldflussverfolgungsfunktionen von MetaSleuth in Echtzeit Kapitalansammlungen über ähnliche Strategien hinweg, geben Frühwarnungen vor Liquiditätsstampederisiken aus und bieten Benutzern handlungsorientierte Vorschläge zur Anpassung ihrer Handelsstrategien.

Zur Sicherung der Ausführungsebene bietet MetaSuites eine Genehmigungsdiagnosefunktion, um anormale Genehmigungen in Echtzeit zu erkennen und ermöglicht es Benutzern, riskante Genehmigungen sofort zu widerrufen, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Geldverlusten durch Berechtigungsmissbrauch oder fehlerhafte Ausführung effektiv reduziert wird.

Kapitel 3: Die Entwicklung von Web3-Angriff und -Verteidigung im KI-Zeitalter und ein neues Sicherheitsparadigma

Während KI die Handelsproduktivität steigert, macht sie auch Angriffe schneller, heimlicher und zerstörerischer. Die dezentrale Architektur von Web3 führt naturgemäß zu fragmentierten Verantwortlichkeiten, die Komponierbarkeit von Smart Contracts birgt mögliche Überschwappeffekte auf systemische Risiken, und die weit verbreitete Einführung von Foundation Models senkt die Fähigkeitsschwelle für das Verständnis von Schwachstellen und die Generierung von Angriffspfaden weiter. In diesem Zusammenhang entwickeln sich Angriffe hin zur End-to-End-Automatisierung und industriellen Ausführung.

Als Reaktion darauf muss sich die Sicherheitsverteidigung vom traditionellen Konzept „bessere Erkennung“ zu „handlungsfähiger, Echtzeit-geschlossener Handhabung“ entwickeln. Im spezifischen Szenario von Bots, die Trades ausführen, bedeutet dies eine ingenieurorientierte Steuerung über Berechtigungsmanagement, Verhinderung fehlerhafter Ausführung und systemische Kettenreaktionsrisiken, um ein neues Paradigma der Web3-Sicherheit für das KI-Zeitalter zu etablieren.

1. Wie KI Web3-Angriffsmethoden und Risikoprofile neu gestaltet

In Web3 liegt der Sicherheitskampf nicht nur darin, ob Schwachstellen existieren, sondern ist tiefer in den fragmentierten Verantwortlichkeiten verwurzelt, die sich aus seiner dezentralen Architektur ergeben. Nehmen Sie ein Protokoll als Beispiel: Der Code wird von seinem Projektteam entwickelt und bereitgestellt. Die Benutzeroberfläche wird möglicherweise von einem anderen Team gepflegt. Transaktionen werden über Wallets und Routing-Protokolle initiiert. Gelder fließen über DEXs, Kreditprotokolle, Cross-Chain-Brücken und Aggregatoren. Und schließlich werden On/Off-Ramps von zentralisierten Plattformen abgewickelt. Vor diesem Hintergrund kann jeder Knoten im Prozess bei einem Sicherheitsvorfall behaupten, dass er keine volle Verantwortung übernehmen soll, da er einen sehr engen Kontrollbereich hat. Angreifer können diese strukturelle Fragmentierung effektiv ausnutzen, indem sie eine mehrstufige Angriffskette über mehrere schwache Knoten orchestrieren und eine Situation schaffen, in der keine einzelne Entität die globale Kontrolle hat, wodurch eine erfolgreiche Ausführung des Angriffs ermöglicht wird.

Die Einführung von KI macht diese strukturelle Schwäche noch ausgeprägter. Angriffspfade sind für KI-Systeme leichter zu durchsuchen, zu generieren und wiederzuverwenden, und die Geschwindigkeit der Risikoverbreitung wird konstant und beispiellos die Decke der menschlichen Koordination übersteigen. Bis dahin wird die traditionelle, menschengesteuerte Reaktion auf Vorfälle obsolet sein. Die systemischen Risiken, die Schwachstellen auf Smart-Contract-Ebene mit sich bringen, sind nicht alarmistisch. Die Komponierbarkeit von DeFi ermöglicht es, dass ein kleiner Codierungsfehler schnell entlang von Abhängigkeitsketten verstärkt und schließlich zu einer katastrophalen Sicherheit des Ökosystems eskaliert. In der Zwischenzeit komprimiert die Unumkehrbarkeit der On-Chain-Geldabwicklung das Reaktionsfenster auf Minuten.

Laut BlockSecs DeFi Security Incident Library überstiegen die Gesamtverluste im Kryptosektor durch Hacking und Ausbeutung im Jahr 2024 2 Milliarden US-Dollar, wobei DeFi-Protokolle weiterhin die Hauptziele blieben. Diese Zahlen zeigen deutlich, dass auch wenn die Ausgaben der Branche für Sicherheit weiter steigen, Angriffe immer noch häufig vorkommen, oft mit großen Einzelvorfallverlusten und destruktiven Auswirkungen. Da Smart Contracts zu einer Kernkomponente der Finanzinfrastruktur werden, sind Schwachstellen nicht mehr nur technische Mängel, sondern häufiger eine Art systemisches finanzielles Risiko, das böswillig weaponisiert werden kann.

Ein weiterer Aspekt, wie KI die Angriffsfläche neu gestaltet, ist ebenfalls offensichtlich: Die vormals erfahrungsbasierte und manuelle Schritte in der Angriffskette verschieben sich hin zu einer durchgängigen Automatisierung.

Erstens, Automatisierung der Schwachstellenerkennung und -analyse. Foundation Models sind besonders gut im Lesen von Code, der semantischen Abstraktion und der logischen Schlussfolgerung. Sie können schnell potenzielle Schwachstellen in komplexer Vertragslogik extrahieren und präzise Exploit-Trigger, Transaktionssequenzen und Vertragsaufrufkompositionen generieren, wodurch die Fähigkeitsschwelle für die Ausbeutung erheblich gesenkt wird.

Zweitens, Automatisierung der Erstellung von Exploit-Pfaden. In den letzten Jahren hat die Branchenforschung begonnen, große Sprachmodelle (LLMs) zu End-to-End-Exploit-Code-Generatoren umzugestalten. Durch die Kombination von LLMs mit spezialisierten Toolchains kann ein automatisierter Prozess auf einer spezifischen Vertragsadresse und Blockhöhe aufgebaut werden, um relevante Informationen zu sammeln, das Vertragsverhalten zu interpretieren, einen kompilierbaren Exploit-Vertrag zu generieren und ihn gegen historische Blockchain-Zustände zu validieren. Dies bedeutet, dass effektive Angriffstechniken nicht mehr ausschließlich auf der manuellen Abstimmung einiger erstklassiger Sicherheitsexperten beruhen, sondern zu skalierbaren, produktionsähnlichen Angriffspipelines entwickelt werden können.

Breitere Sicherheitsforschung unterstützt diesen Trend weiter: Bei einer CVE (Common Vulnerabilities and Exposures)-Beschreibung hat GPT-4 eine hohe Erfolgsquote bei der Generierung von funktionierendem Exploit-Code innerhalb bestimmter Testdatensätze gezeigt. Dieses Phänomen deutet darauf hin, dass die Konvertierung von natürlichsprachlichen Schwachstellenbeschreibungen in ausführbaren Angriffscode schnell vereinfacht wird. Wenn die Generierung von Exploit-Code zunehmend zu einer ausgereiften Fähigkeit wird, die jederzeit aufgerufen werden kann, werden groß angelegte Angriffe Realität.

In Web3 stellen die Verstärkungseffekte von skalierten Angriffen zwei Darstellungen dar:

Erstens, musterbasierte Angriffe, bei denen Gegner das gleiche Playbook anwenden, um Verträge mit ähnlichen Architekturen und Schwachstellenklassen massenhaft zu scannen, Ziele zu identifizieren und dann Ziele in Stapeln zu prüfen und auszubeuten.

Zweitens, die Bildung einer Lieferkette für Geldwäsche und Betrug, die es böswilligen Akteuren ermöglicht, ohne den Aufbau eines vollständigen Infrastrukturstapels zu agieren. Zum Beispiel haben chinesischsprachige Treuhand-ähnliche illegale Märkte auf Plattformen wie Telegram zu ausgereiften Marktplätzen für die Erleichterung von Verbrechen entwickelt. Zwei große illegale Märkte – Huione Guarantee und Xinbi Guarantee – haben seit 2021 Berichten zufolge mehr als 35 Milliarden US-Dollar in Stablecoin-Transaktionen ermöglicht, die Dienstleistungen wie Geldwäsche, Handel mit gestohlenen Daten und schwerwiegendere Formen krimineller Dienstleistungen umfassen. Darüber hinaus bieten illegale Märkte auf Telegram spezialisierte Betrugswerkzeuge, einschließlich Deepfake-Ersteller. Diese Art von plattformbasierter stetiger Lieferung von Diensten für kriminelle Aktivitäten ermöglicht es Gegnern, nicht nur Exploit-Pläne und -Pfade schneller zu generieren, sondern auch schnell Wäsche-Toolkits für gestohlene Gelder zu erwerben. Was früher ein einzelner technischer Exploit war, kann nun zu einem Teil einer voll entwickelten illegalen Industrie eskaliert werden.

2. Ein KI-gesteuertes Sicherheitssystem

Während KI den offensiven Playbook verbessert, kann sie auch Kernwert für die Verteidigungsseite bringen, wenn die traditionell auf menschlicher Expertise basierenden Sicherheitsfunktionen in reproduzierbare, skalierbare Ingenieursysteme umgewandelt werden können. Ein solches Verteidigungssystem sollte drei Ebenen von Fähigkeiten als Anker haben:

(1) Analyse von Smart-Contract-Code und automatisiertes Auditing

Der Hauptvorteil von KI beim Auditing von Smart Contracts liegt in ihrer Fähigkeit, fragmentiertes Auditwissen in ein strukturelles System zu überführen. Traditionelle statische Analyse- und formale Verifizierungstools zeichnen sich durch deterministische Regeln aus, aber sie kämpfen oft mit komplexer Geschäftslogik, Komponierbarkeit und Aufrufe zwischen mehreren Verträgen sowie mit impliziten Annahmen und geraten in einen Deadlock aus falsch negativen und falsch positiven Ergebnissen. LLMs bieten jedoch klare Stärken bei der semantischen Interpretation, der Musterabstraktion und der Dateif übergreifenden Argumentation, was sie gut als Vor-Audit-Ebene für die schnelle Vertragsverständigung und die vorläufige Risikoaufdeckung geeignet macht.

Das gesagt, KI soll traditionelle Audit-Tools nicht ersetzen; stattdessen dient sie zunehmend als Faden, der diese Tools in einer effizienten, automatisierten Audit-Pipeline orchestriert. In der Praxis kann ein KI-Modell zunächst eine semantische Zusammenfassung des Vertrags, mögliche Risikopunkte und einen plausiblen Exploit-Pfad erstellen. Es leitet die Informationen dann an statische oder dynamische Analysetools zur gezielten Validierung weiter. Abschließend konsolidiert die KI die Validierungsergebnisse, die Beweiskette, die Exploit-Bedingungen und die Empfehlungen zur Behebung in einem strukturierten, überprüfbaren Bericht. Eine solche Aufgabenteilung, bei der KI für das Verständnis, Tools für die Validierung und Menschen für die Entscheidungsfindung zuständig sind, wird wahrscheinlich ein beständiges Ingenieursmodell bei zukünftigen Smart-Contract-Audits sein.

(2) Erkennung anomaler Transaktionen und Erkennung von On-Chain-Verhaltensmustern

In diesem Bereich wird KI hauptsächlich verwendet, um öffentliche, aber hochgradig chaotische On-Chain-Daten in sicherheitsrelevante, handlungsorientierte Signale umzuwandeln. Die Kernherausforderung auf der Kette ist nicht Datenknappheit, sondern Lärmüberlastung: Bots, die mit hoher Frequenz handeln, geteilte Überweisungen, Cross-Chain-Sprünge und komplexe Vertragsroutings sind miteinander verknüpft, wodurch einfache schwellenwertbasierte Regeln für die Erkennung von Anomalien unwirksam werden.

KI eignet sich besser für diese komplexen Einstellungen. Mit Techniken wie Sequenzmodellierung und graphenbasierter Korrelationsanalyse können KI-Systeme Vorläuferverhalten identifizieren, das mit gängigen Angriffsklassen verbunden ist, wie z. B. Berechtigungsaußnahmen, ungewöhnlich dichte Vertragsaufrufaktivitäten oder indirekte Verbindungen zu bekannten Risikoeinheiten. Sie können auch kontinuierlich nachgelagerte Risiken berechnen und Sicherheitsteams in die Lage versetzen, Geldflüsse, betroffene Bereiche und das verbleibende Zeitfenster für die Abfangen klar zu verfolgen.

(3) Echtzeitüberwachung und automatisierte Reaktion

In Produktionsumgebungen erfordert die Implementierung von Verteidigungsfähigkeiten stets aktive Sicherheitssysteme anstelle von einmaligen Analysewerkzeugen. BlockSecs Phalcon Security kann ein gutes Beispiel sein. Sein Ziel ist nicht die nachträgliche Rückschau und Verbesserung, sondern die Abfangen von Risiken innerhalb des Antwortfensters so weit wie möglich durch drei Kernfähigkeiten: Echtzeitüberwachung auf Blockchain- und Mempool-Ebene, Erkennung anomaler Verhaltensweisen und automatisierte Reaktion.

Bei mehreren realen Web3-Angriffen hat Phalcon Security potenzielle Angriffssignale frühzeitig erkannt, indem es kontinuierlich Transaktionsverhalten, Vertragsinteraktionslogik und sensible Operationen überwacht. Es ermöglicht Benutzern, automatisierte Behandlungsrichtlinien zu konfigurieren (wie das Anhalten von Verträgen oder das Blockieren verdächtiger Überweisungen) und so die Ausbreitung von Risiken zu verhindern, bevor Angriffe abgeschlossen sind. Der Schlüsselwert dieser Fähigkeiten liegt nicht einfach im „Entdecken von mehr Problemen“, sondern darin, Sicherheitssystemen Reaktionsgeschwindigkeiten zu ermöglichen, die mit automatisierten Angriffen mithalten können, und die Web3-Sicherheit von passiven, auditzentrierten Modellen hin zu proaktiven, Echtzeit-Verteidigungssystemen zu bewegen.

3. Sicherheitsherausforderungen und Gegenmaßnahmen bei intelligentem Handel und Maschinenabwicklungsszenarien

Im Handel wird die manuelle Bestätigung schrittweise durch die geschlossene Maschinenabwicklung ersetzt. Inzwischen verlagert sich der Schwerpunkt der Sicherheit von Vertragschwachstellen hin zum Berechtigungsmanagement und zur Sicherheit der Ausführungspfade.

Erstens werden Wallet-Sicherheit, Private-Key-Management und Autorisierungsrisiken erheblich verstärkt. KI-Agenten rufen häufig Tools und Verträge auf, was zwangsläufig häufigeres Signieren von Transaktionen und komplexere Autorisierungskonfigurationen erfordert. Wenn ein privater Schlüssel kompromittiert wird, der Umfang der Autorisierung zu breit ist oder ein autorisiertes Objekt gefälscht wird, können Geldverluste in sehr kurzer Zeit eskalieren. Traditionelle Ratschläge, wie z. B. Benutzer zu mehr Vorsicht zu ermahnen, werden in maschinell ausgeführten Arbeitsabläufen unwirksam. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, menschliche Interventionen zu minimieren, und folglich können Benutzer nicht jede automatisierte Aktion in Echtzeit überwachen.

Gleichzeitig führen KI-Agenten und Zahlungsprotokolle (wie x402) zu heimlicheren und subtileren Risiken von Autorisierungsmissbrauch und fehlerhafter Ausführung. Protokolle wie x402 ermöglichen es APIs, Anwendungen und KI-Agenten, sofortige Stablecoin-Zahlungen über HTTP abzuwickeln, was die operative Effizienz verbessert, aber Maschinen auch die Fähigkeit verleiht, autonom Zahlungen zu tätigen und Funktionen im gesamten Workflow aufzurufen. Dies schafft neue Wege für Gegner. Sie können induzierte Zahlungen, Aufrufe, Autorisierungen und bösartigere Aktionen als normale Prozesse tarnen, um Verteidigungen zu umgehen.

Gleichzeitig können KI-Modelle selbst unter Prompt-Injection-Angriffen, Datenvergiftung oder gegnerischen Eingaben scheinbar konforme, aber falsche Aktionen ausführen. Das zentrale Problem hier ist nicht, ob x402 „gut“ oder „schlecht“ ist, sondern dass, je reibungsloser und automatisierter die Handelspipeline wird, desto kritischer wird es, strengere Berechtigungsgrenzen, Ausgabenlimits, widerrufbare Autorisierung und vollständige Überwachungs- und Wiedergabefunktionen durchzusetzen. Ohne diese Kontrollen kann ein kleiner Fehler zu großflächigen, automatisierten, kaskadierenden Verlusten eskalieren.

Schließlich kann automatisierter Handel auch eine systemische Kettenreaktion auslösen. Wenn eine große Anzahl von KI-Agenten auf ähnliche Signalquellen und Strategievorlagen angewiesen ist, wären die aggregierten Resonanzeffekte auf dem Markt gravierend. Ein einzelner Auslöser kann massive gleichzeitige Käufe/Verkäufe, Order-Stornierungen oder Cross-Chain-Überweisungen verursachen. Dies wird die Volatilität materiell verstärken und zu großflächigen Liquidationen und Liquiditätsstampeden führen. Angreifer können diese Homogenität auch ausnutzen, indem sie irreführende Signale ausgeben, die lokalisierte Liquidität manipulieren oder Angriffe auf wichtige Routing-Protokolle starten und kaskadierende Ausfälle sowohl On-Chain als auch Off-Chain auslösen.

Mit anderen Worten, Maschinenhandel eskaliert das traditionelle individuelle operative Risiko zu einer zerstörerischeren Form des kollektiven Verhaltensrisikos. Dieses Risiko muss nicht unbedingt aus böswilligen Angriffen resultieren, sondern kann auch aus hochkonsistenten automatisierten „rationalen Entscheidungen“ entstehen. Wenn alle Maschinen aufgrund derselben Logik dieselbe Entscheidung treffen, können systemische Risiken entstehen.

Daher ist ein nachhaltigeres Sicherheitsparadigma im Zeitalter des intelligenten Handels nicht nur die Betonung der Echtzeitüberwachung, sondern die Entwicklung konkreter Lösungen für die drei genannten Risikotypen:

1. Hierarchische Autorisierung und automatische Herabstufungsmechanismen, um die Verlustgrenzen bei fehlender Autorisierungskontrolle strikt zu begrenzen und sicherzustellen, dass eine einzelne Verletzung der Berechtigung nicht zu globalen Verlusten führt.
2. Vorab-Ausführungssimulationen und Reasoning-Chain-Audit-Techniken, um fehlerhafte Ausführungen und böswillige Aktionen, die durch externe Manipulation induziert wurden, effektiv abzufangen und sicherzustellen, dass jeder automatisierte Handel logisch korrekt ist.
3. De-Homogenisierungsstrategien, Circuit-Breaker-Design und Cross-Entity-Kollaboration, um systemische kaskadierende Effekte zu verhindern und sicherzustellen, dass eine einzelne Marktschwankung nicht zu einer umfassenden Branchenkrise eskaliert. Nur so können Sicherheitsverteidigungen mit der Geschwindigkeit der Maschinenabwicklung Schritt halten und frühere, stabilere und effektivere Eingriffe an kritischen Risikopunkten ermöglichen, was den sicheren und stabilen Betrieb intelligenter Handelssysteme gewährleistet.

Kapitel 4: KI-Anwendungen in Web3-Risikokontrolle, AML und Risikoidentifizierung

Die Compliance-Herausforderungen im Web3-Bereich werden nicht nur durch Anonymität angetrieben, sondern sind eng mit mehreren komplexen Faktoren verknüpft: Die Spannung zwischen Anonymität und Rückverfolgbarkeit, die Pfadexplosionsprobleme, die durch Cross-Chain- und Multi-Protokoll-Interaktionen verursacht werden, und die fragmentierten Reaktionen, die sich aus den unterschiedlichen Kontrollniveaus zwischen DeFi und CEX ergeben. Die Kernchance für KI in diesem Bereich liegt in der Umwandlung der riesigen Mengen von On-Chain-Rauschdaten in handlungsorientierte Risikoerkenntnisse: durch die Verknüpfung von Adressprofilierung, Geldpfadverfolgung und Vertrags-/Agentenrisikobewertung zu einer vollständigen geschlossenen Schleife und die Umwandlung dieser Fähigkeiten in Echtzeit-Warnungen, Aktionsorchestrierung und überprüfbare Beweisketten.

Mit dem Aufkommen von KI-Agenten und Maschinen-Zahlungen wird der Compliance-Sektor neue Herausforderungen bei der Protokollanpassung und der Verantwortungsdefinition mit sich bringen. Die Entwicklung von RegTech (Regulatory Technology) zu modularen, automatisierten Schnittstellen wird ein unvermeidlicher Trend in der Branche werden.

1. Strukturelle Herausforderungen in der Web3-Risikokontrolle und Compliance

(1) Konflikt zwischen Anonymität und Rückverfolgbarkeit

Der erste Kernkonflikt in der Web3-Compliance ist die Koexistenz von Anonymität und Rückverfolgbarkeit. On-Chain-Transaktionen sind transparent und unveränderlich, was theoretisch jeden Geldfluss nachvollziehbar macht. On-Chain-Adressen entsprechen jedoch nicht direkt realen Identitäten. Marktteilnehmer können „nachvollziehbar“ in „nachvollziehbar, aber schwer zuzuordnen“ verwandeln, indem sie häufig Adressen wechseln, Geldüberweisungen aufteilen, Zwischenverträge verwenden und Cross-Chain-Aktivitäten durchführen. Folglich wird die Identifizierung der wahren Kontrolleure der Gelder zu einer erheblichen Herausforderung, obwohl Geldflüsse nachvollzogen werden können.

Daher können Web3-Risikokontrolle und Geldwäschebekämpfung (AML) nicht allein auf Registrierung und zentraler Verrechnung zur Verantwortungszuweisung beruhen, wie im traditionellen Finanzwesen. Stattdessen muss ein umfassendes Risikobewertungssystem auf der Grundlage von Verhaltensmustern und Geldpfaden entwickelt werden: Ermittlung, wie Adressen von derselben Entität identifiziert und gruppiert werden, woher die Gelder stammen und wohin sie fließen, welche Interaktionen innerhalb welcher Protokolle stattfinden und der tatsächliche Zweck hinter diesen Interaktionen. Diese Details sind wesentlich, um ein klares Bild des Risikos zu erstellen.

(2) Compliance-Komplexität von Cross-Chain- und Multi-Protokoll-Interaktionen

In Web3 bleiben Geldflüsse selten auf einer einzigen Kette oder einem einzigen Protokoll. Stattdessen beinhalten sie oft komplexe Operationen wie Cross-Chain-Bridging, DEX-Swaps, Kreditvergabe, Derivathandel und zusätzliche Cross-Chain-Aktionen. Mit zunehmender Länge der Geldpfade verlagern sich die Compliance-Herausforderungen von der Erkennung einer verdächtigen Transaktion zum Verständnis der Absicht und des Ergebnisses des gesamten domänenübergreifenden Pfades. Was dies noch schwieriger macht, ist, dass jeder einzelne Schritt im Pfad normal erscheinen mag (z. B. Standard-Token-Swaps oder Hinzufügen von Liquidität), aber wenn diese Schritte zusammenkommen, könnten sie dazu dienen, die Quelle des Geldes zu verwirren oder illegale Auszahlungen zu unterstützen, was die Compliance-Identifizierung besonders schwierig macht.

(3) Szenario-Divergenz: Regulatorische Unterschiede zwischen DeFi und CEX

Die dritte Kernherausforderung ergibt sich aus der erheblichen Lücke in den regulatorischen Rahmenbedingungen und Durchsetzungsfähigkeiten zwischen DeFi und CEX. CEXs bieten von Natur aus einen starken Kontrollrahmen, der vollständige Kontensysteme, strenge Ein- und Auszahlungskontrollen sowie zentralisierte Risikomanagement- und Einfrierungsfähigkeiten für Gelder umfasst. Dies erleichtert die Durchsetzung regulatorischer Anforderungen über einen pflichtbasierten Rahmen.

DeFi hingegen agiert als öffentliche Finanzinfrastruktur mit einer „schwächeren Kontrollebene und stärkerer Komponierbarkeit“. In vielen Fällen verfügen die Protokolle selbst nicht über die Funktionalität zum Einfrieren von Geldern. Stattdessen sind die tatsächlichen Risikokontrollpunkte über mehrere Knoten verteilt, darunter die Front-End-Schnittstelle, Routing-Protokolle, Wallet-Autorisierungen, Stablecoin-Emittenten und die On-Chain-Infrastruktur.

Das bedeutet, dass das gleiche Risiko im CEX-Umfeld als verdächtige Ein- oder Auszahlungen und Kontenanomalien auftreten kann, während es in DeFi als anormale Geldpfade, Probleme mit der Vertragsinteraktionslogik oder unregelmäßige Autorisierungsverhalten auftreten kann. Um eine umfassende Compliance in beiden Szenarien zu gewährleisten, muss ein System etabliert werden, das die tatsächliche Absicht von Geldern in verschiedenen Kontexten verstehen und Steuerungsaktionen flexibel auf verschiedene Steuerungsebenen abbilden kann.

2. KI-gesteuerte AML-Praktiken

Angesichts der oben genannten strukturellen Herausforderungen liegt der Kernwert von KI im Web3-AML-Bereich nicht in der „Erstellung von Compliance-Berichten“, sondern in der Umwandlung komplexer On-Chain-Geldflüsse und Interaktionslogik in handlungsorientierte Compliance-Schleifen: frühere Erkennung von abnormalen Risiken, klarere Erklärungen von Risikoursachen, schnellere Auslösung von Durchsetzungsmaßnahmen und Aufrechterhaltung einer vollständigen, überprüfbaren Beweiskette.

Der erste Schritt bei AML-Bemühungen beinhaltet Adressprofilierung und Verhaltensanalyse. Dieser Prozess geht über die einfache Kennzeichnung von Adressen hinaus und beinhaltet die Analyse in einem tieferen Verhaltenskontext: Untersuchung, mit welchen Verträgen und Protokollen die Adresse häufig interagiert, Bestimmung, ob Gelder aus übermäßig konzentrierten Quellen stammen, Prüfung, ob Transaktionsmuster typische Geldwäschemuster aufweisen, wie z. B. Aufteilung und Konsolidierung von Geldern, und Bewertung jeglicher Verbindungen zu Hochrisikoeinheiten (wie z. B. Blacklist-Adressen oder verdächtige Plattformen), entweder direkt oder indirekt.

Die Kombination von großen Modellen und Graphen-Lerntechniken spielt in diesem Prozess eine entscheidende Rolle, indem sie scheinbar fragmentierte und unzusammenhängende Transaktionsdatensätze in strukturierte Einheiten aggregiert, die wahrscheinlich derselben Person oder kriminellen Netzwerk gehören. Dies ermöglicht es Compliance-Aktionen, von der Überwachung einzelner Adressen auf die Fokussierung auf die tatsächlichen Kontrollinhaber zu verlagern und die Effizienz und Genauigkeit der Compliance-Prozesse erheblich zu verbessern.

Aufbauend darauf spielen Geldflussverfolgung und Cross-Chain-Tracing eine Schlüsselrolle bei der Verknüpfung von Risikoabsichten mit ihren endgültigen Konsequenzen. Cross-Chain-Aktionen beinhalten nicht nur die Übertragung von Token von Kette A zu Kette B; sie beinhalten oft Asset-Formatkonvertierungen, Verschleierung von Geldpfaden und die Einführung neuer Vermittlungsrisiken. Die Hauptrolle von KI ist die Verfolgung und kontinuierliche Aktualisierung der nachgelagerten Geldflüsse. Wenn verdächtige Quellgelder zu fließen beginnen, muss das System nicht nur jeden Schritt ihrer Bewegung genau verfolgen, sondern auch in Echtzeit bewerten, welche Schlüsselknoten, wie z. B. CEX-Einzahlungsadressen oder Stablecoin-Emittenten-Verträge, angenähert werden, und diejenigen identifizieren, die eingefroren, untersucht oder abgefangen werden können. Dies ist auch der Hauptgrund, warum die Branche zunehmend Echtzeitwarnungen anstelle von Post-Event-Analysen betont: Sobald Gelder in eine unumkehrbare Diffusionsphase eintreten, steigen die Kosten für das Einfrieren und die Rückgewinnung erheblich, und die Erfolgsquote solcher Aktionen sinkt beträchtlich.

Darüber hinaus erweitern risikobewertungen für Smart Contracts und KI-Agenten die Perspektive der Risikokontrolle von einfachen Geldflüssen auf die Ebene der Ausführungslogik. Die Kernherausforderung der Vertragsrisikobewertung liegt in der Komplexität der Geschäftslogik und der Häufigkeit von kombinierten Funktionsaufrufen.

Traditionelle Regeln und statische Analysewerkzeuge übersehen oft implizite Annahmen über Funktionen, Verträge und Protokolle, was zu Fehlern bei der Risikoidentifizierung führt. KI eignet sich besser für tiefes semantisches Verständnis und gegnerische Hypothesengenerierung. Sie kann zunächst Schlüsselzustandsvariablen, Berechtigungsgrenzen, Geldflussregeln, externe Abhängigkeiten und andere Kerninformationen von Verträgen klären und dann anomale Aufrufsequenzen simulieren und validieren, um potenzielle Compliance-Risiken auf Vertragsebene genau zu identifizieren.

Die Risikobewertung von Agentenverhalten konzentriert sich stärker auf „Strategie und Berechtigungsmanagement“: Welche Aktionen hat der KI-Agent innerhalb seines autorisierten Umfangs durchgeführt? Zeigte er anormale Aufrufhäufigkeiten oder -umfänge? Hat er weiterhin Trades unter ungünstigen Marktbedingungen ausgeführt, wie z. B. anomale Slippage oder geringe Liquidität? Entsprechen diese Aktionen vordefinierten Compliance-Strategien? Alle solchen Verhaltensweisen müssen in Echtzeit aufgezeichnet, mit Bewertungen quantifiziert und automatisch Herabstufungs- oder Circuit-Breaker-Mechanismen ausgelöst werden, wenn Risikoschwellen überschritten werden.

Um diese Compliance-Fähigkeiten wirklich in Branchenproduktivität umzuwandeln, ist ein klarer Weg zur Produktialisierung erforderlich: Auf der grundlegenden Ebene tiefe Integration von Multi-Chain-Daten und Sicherheitsintelligenz; auf der mittleren Ebene Entwicklung von Engines für Entitätsprofilierung und Geldpfadanalyse; auf der oberen Ebene Bereitstellung von Echtzeit-Risikowarnungen und Orchestrierungsfunktionen für Durchsetzungsprozesse; auf der äußeren Ebene Ausgabe standardisierter Auditberichte und die Fähigkeit, Beweisketten zu speichern. Die Notwendigkeit der Produktialisierung ergibt sich daraus, dass die Herausforderung bei Compliance und Risikokontrolle nicht in der Genauigkeit einzelner Analysen liegt, sondern in der Anpassungsfähigkeit kontinuierlicher Operationen: Compliance-Regeln entwickeln sich mit regulatorischen Anforderungen weiter, böswillige Taktiken eskalieren ständig, und das On-Chain-Ökosystem durchläuft eine ständige Iteration.

Nur systematische Produkte, die kontinuierliches Lernen, laufende Aktualisierungen und dauerhafte Nachvollziehbarkeit ermöglichen, können diesen dynamischen Veränderungen begegnen.

Um die On-Chain-Risikoidentifizierungs- und AML-Fähigkeiten wirklich effektiv zu machen, liegt der Schlüssel nicht in der Genauigkeit isolierter Modelle, sondern darin, ob sie zu einem kontinuierlich arbeitenden, überprüfbaren und kollaborativen Ingenieursystem produktialisiert werden können. Zum Beispiel basiert das Phalcon Compliance-Produkt von BlockSec auf der Kernidee, nicht nur Hochrisikoadressen zu kennzeichnen. Stattdessen verknüpft es Risikodetektion, Beweissicherung und nachfolgende Aktionsprozesse zu einer umfassenden geschlossenen Schleife. Dies wird durch ein Adresskennzeichnungssystem, Verhaltensprofilierung, Cross-Chain-Geldpfadverfolgung und einen multidimensionalen Risikobewertungsmechanismus erreicht, der eine One-Stop-Compliance-Lösung für den Web3-Bereich bietet.

In einer Branche, in der KI und Agenten umfangreich an Transaktionen und Ausführungen beteiligt sind, wird die Bedeutung solcher Compliance-Fähigkeiten weiter erhöht. Risiken sind nicht mehr auf aktive Angriffe von „bösartigen Konten“ beschränkt; sie können auch aus passiven Verstößen aufgrund von fehlgeschlagenen automatisierten Strategien oder Missbrauch von Berechtigungen resultieren. Die Verlagerung der Compliance-Logik auf die Transaktions- und Ausführungskette, die es ermöglicht, Risiken zu identifizieren und zu kennzeichnen, bevor Gelder eine unumkehrbare Abwicklung abschließen, wird zu einer Schlüsselkomponente von Risikokontrollsystemen im Zeitalter des intelligenten Handels.

3. Neue Compliance im Zeitalter des Maschinenhandels

Da sich das Handelsmodell von „Human-Machine Interface (HMI)“ zu „Machine API Calls“ verlagert, ergeben sich eine Reihe neuer Compliance-Herausforderungen: Der Fokus der Regulierung erweitert sich über das Transaktionsverhalten selbst hinaus auf die Protokolle und Automatisierungsmechanismen, von denen diese Transaktionen abhängen. Die Bedeutung der x402-Protokoll-Diskussion liegt nicht nur darin, Maschinen-zu-Maschinen-Zahlungen reibungsloser zu gestalten, sondern auch darin, die Zahlungsfunktionalität tief in den HTTP-Interaktionsprozess einzubetten und so das automatische Abwicklungsmodell der „Agentenwirtschaft“ zu ermöglichen.

Sobald diese Mechanismen skaliert sind, wird sich der Fokus der Compliance auf „unter welcher Autorisierung und welchen Beschränkungen die Maschinen Zahlungen tätigen und Trades ausführen“ verlagern, einschließlich der Identität des Agenten, der Finanzierungslimits, der strategischen Beschränkungen, der Zahlungszwecke und ob es anormale Zahlungszyklen oder Anreizverhalten gibt. All diese Informationen müssen vollständig aufgezeichnet und überprüfbar sein.

Eng damit verbunden ist die Herausforderung der Verantwortlichkeitsdefinition. Der KI-Agent selbst ist keine juristische Person, kann aber im Namen von Einzelpersonen oder Institutionen Transaktionen ausführen, was potenziell zu finanziellen Verlusten oder Compliance-Risiken führen kann. Wenn die Entscheidungen des Agenten von externen Tools, Daten oder sogar bezahlten Diensten von Drittanbietern (wie Daten-APIs oder Handelsausführungsdiensten) abhängen, wird die Verantwortlichkeitsdefinition unklar, da sie Entwickler, Betreiber, Benutzer, Plattformen und Dienstleister betrifft.

Ein praktikablerer und umsetzbarerer technischer Ansatz ist die Integration der Verantwortlichkeits-Nachvollziehbarkeit in den Kern des Systemdesigns. Alle hochwirksamen Aktionen sollten automatisch eine strukturierte Entscheidungsliste generieren (einschließlich der Quelle der Auslösesignale, der Risikobewertungsprozesse, Simulationsergebnisse, Autorisierungsumfang und ausgeführte Transaktionsparameter) mit Versionskontrolle für Schlüsselstrategien und -parameter und Unterstützung für die vollständige Wiedergabe. Auf diese Weise kann bei Problemen die Grundursache schnell ermittelt werden – sei es ein Strategielogikfehler, ein Dateneingabefehler, eine Autorisierungskonfigurationsausgabe oder ein böswilliger Angriff auf die Toolchain.

Schließlich wird sich die Entwicklung von RegTech von traditionellen „Post-Event-Screening-Tools“ hin zu „Infrastruktur für kontinuierliche Überwachung und durchsetzbare Kontrollen“ verlagern. Das bedeutet, dass Compliance nicht mehr ein interner Prozess ist, der von einer einzelnen Abteilung verwaltet wird, sondern eine Reihe standardisierter Plattformfähigkeiten: Die Richtlinienebene übersetzt regulatorische Anforderungen und Risikokontrollregeln in ausführbaren Code (Policy-as-Code); die Ausführungsebene überwacht Geldflüsse und das Verhalten von Marktteilnehmern, während die Steuerungsebene Kernaktionen wie Handelsverzögerungen, Geldlimits, Risikoisolation und Notfall-Einfrierungen verwaltet; und die Kollaborationsschicht liefert schnell verifizierbare Beweise an Stakeholder (wie Börsen, Stablecoin-Emittenten und Strafverfolgungsbehörden) für rechtzeitige Maßnahmen.

Da Maschinen-Zahlungen und Maschinen-Handel standardisiert werden, erinnern sie uns auch daran, dass Compliance-Fähigkeiten die gleichen Schnittstellen- und Automatisierungs-Upgrades durchlaufen müssen.

Andernfalls wird eine unüberbrückbare Lücke zwischen der Hochgeschwindigkeitsausführung des Maschinenhandels und der langsameren Reaktion der manuellen Compliance entstehen. KI-Technologie bietet die Möglichkeit, Risikokontrolle und AML zur grundlegenden Infrastruktur im Zeitalter des intelligenten Handels zu machen. Durch die Bereitstellung früherer Warnungen, schnellerer Zusammenarbeit und handlungsorientierterer technischer Methoden können Risiken innerhalb des kürzesten möglichen Einflussfensters minimiert werden, was eine Kernunterstützung für die konforme Entwicklung der Web3-Branche darstellt.

Fazit

Rückblickend ist klar, dass die Integration von KI und Web3 nicht nur ein einfacher technologischer Upgrade, sondern ein umfassender systemischer Wandel ist. Der Handel bewegt sich allmählich in Richtung Maschinenabwicklung, während Angriffe gleichzeitig automatisierter und skalierter werden. In diesem Prozess wandeln sich Sicherheit, Risikokontrolle und Compliance von traditionellen „Supportfunktionen“ zu essenziellen Infrastrukturen innerhalb des intelligenten Handelssystems. Effizienz und Risiko sind nun miteinander verknüpft und wachsen zusammen, anstatt in separaten Phasen aufzutreten. Je schneller das System operiert, desto größer ist die Nachfrage nach robuster Risikokontrolle, um Schritt zu halten.

Im Handel haben KI- und Agentensysteme den Zugang zu Informationen und die Ausführung von Trades erleichtert, die Art und Weise, wie Menschen am Markt teilnehmen, verändert und mehr Benutzern die Beteiligung am Web3-Handel ermöglicht. Dies hat jedoch auch neue Risiken mit sich gebracht, wie z. B. überfüllte Strategien und Ausführungsfehler. In Bezug auf die Sicherheit haben die Automatisierung der Schwachstellenerkennung, der Angriffserstellung und der Geldwäsche Risiken konzentriert, was dazu führt, dass sie sich schneller eskalieren und die Anforderungen an die Reaktionsfähigkeit und Effektivität von Verteidigungssystemen erhöhen. In den Bereichen Risikokontrolle und Compliance haben sich Adressprofilierungs-, Pfadverfolgungs- und Verhaltensanalysetechnologien von einfachen Analysetools zu Ingenieursystemen mit Echtzeit-Verarbeitungsfähigkeiten entwickelt. Das Aufkommen von Maschinen-Zahlungsmechanismen wie x402 hat Compliance-Probleme weiter in die tiefere Erforschung der Autorisierung, Beschränkung und Überprüfung von Maschinen gedrängt.

All dies führt zu einer klaren Schlussfolgerung: Im Zeitalter des intelligenten Handels ist das, was wirklich knapp ist, nicht die schnellere Entscheidungsfindung oder die aggressivere Automatisierung, sondern Sicherheits-, Risikokontroll- und Compliance-Fähigkeiten, die mit der Geschwindigkeit der Maschinenabwicklung mithalten können. Diese Fähigkeiten müssen als ausführbare, komponierbare und überprüfbare Systeme konzipiert werden, anstatt als passive Prozesse zur nachträglichen Behebung.

Für Handelsplattformen bedeutet dies, dass bei gleichzeitiger Steigerung der Handelsproduktivität Risiko-Grenzen, logische Beweisketten und menschliche Regulierungsmechanismen tief in KI-Systeme integriert werden müssen, um ein Gleichgewicht zwischen Effizienz und Sicherheit zu wahren. Für Sicherheits- und Compliance-Anbieter bedeutet dies, Überwachungs-, Frühwarn- und Blockierungsfunktionen in den Vordergrund zu stellen, bevor Gelder außer Kontrolle geraten, und ein proaktives Verteidigungs- und Echtzeit-Reaktionssystem aufzubauen.

BlockSec und Bitget stimmen darin überein, dass in naher Zukunft der Schlüssel zur nachhaltigen Entwicklung intelligenter Handelssysteme nicht darin liegt, wer zuerst KI-Technologie einsetzt, sondern darin, wer gleichzeitig Maschinen-Ausführbarkeit und Maschinen-Beschränkungen implementieren kann. Nur wenn Effizienz und Risikokontrolle gemeinsam fortschreiten, kann KI wirklich zu einem langfristigen Treiber des Web3-Handelsökosystems werden und nicht nur zu einem Verstärker systemischer Risiken.

Die Integration von Web3 und KI ist ein unvermeidlicher Trend in der Branchenentwicklung, und Sicherheit, Risikokontrolle und Compliance sind die Kerngarantien für das stabile Wachstum dieses Trends. BlockSec wird seinen Fokus auf die Web3-Sicherheit vertiefen und durch technologische Innovation und Produktiteration stärkere, zuverlässigere Schutz- und Compliance-Unterstützung bieten. Gemeinsam mit Industriepartnern wie Bitget wollen wir das gesunde und nachhaltige Wachstum des Zeitalters des intelligenten Handels fördern.