Source: TokenPostOriginal Title: 체이널리시스, '워크플로우' 출시…온체인 사기조사 자동화로 대응 속도↑Original Link: https://www.tokenpost.kr/news/blockchain/325028## 链上调查自動化ツールのリリースブロックチェーンデータ分析企業の体链分析（Chainalysis）は、コーディング不要で使用できる自動化機能「ワークフロー」（Workflows）を発表し、オンチェーンの犯罪調査とコンプライアンス監督のハードルを下げることを目的としています。同社はこの機能を正式に導入し、技術的な専門知識を持たない調査員やコンプライアンス監督チームも直接ブロックチェーンデータを扱えるようになりました。ワークフローは、SQLやPythonなどの複雑なコードを書かずに、あらかじめ定義された分析テンプレートを実行できるツールです。同社は、「標準化された形式で繰り返し調査を実行できるため、生産性と一貫性が向上する」と述べています。体链分析のプロダクトマネージャーは、「以前は時間がかかり、技術的な能力が必要だった作業だが、今では誰でも数分で完了できる。このツールは、複雑なデータ構造を理解する必要はなく、調査員が核心的な問題に集中できるよう支援する」と語っています。## AI時代の詐欺の進化、2025年には損失高達170億ドル最近、犯罪者は人工知能などの新技術を急速に取り入れ、詐欺手法を絶えず進化させています。体链分析の内部調査によると、AIを利用した詐欺手法は、被害者から騙し取る資金が従来の方法の平均4.5倍に上るといいます。体链分析が発表した『2025年暗号通貨詐欺と不正行為レポート』によると、昨年の総損失額は約170億ドルに達しました。損失規模が大幅に増加した背景には、AIやディープフェイク技術、組織的なマネーロンダリングネットワークを利用した「詐欺産業化」があります。2026年1月2日、攻撃者がイーサリアム仮想マシン（EVM）互換ネットワーク上でハッキングを行い、数百のウォレットに侵入し、各ウォレットから2,000ドル未満を盗みました。この事件は規模は小さいものの、システム化された設計により注目を集めました。链上分析者の分析によると、この事件は昨年発生したLedgerハッキング事件と関連している可能性があります。また、ソーシャルエンジニアリングを用いた詐欺も引き続き存在しています。链上分析者は、2025年期間中に約200万ドルを盗んだ疑いのある人物を追跡し、その人物はあるコンプライアンスプラットフォームのカスタマーサポートを装っていたとしています。## ポジティブな兆候：セキュリティ対策能力が徐々に強化ブロックチェーンセキュリティ企業が昨年12月に統計した暗号通貨ハッカー攻撃による損失額は7600万ドルで、11月の1億9420万ドルと比べて約60％減少しており、セキュリティ対策能力が着実に向上していることを示しています。## 链上調査の一般化：AI時代のセキュリティ対策が本格始動体链分析は今回、ワークフローツールを導入し、データ分析システムがますます複雑化する暗号通貨犯罪に対応して進化していることを示しました。特に、AI駆動の詐欺が拡散し続ける背景の中、より多くのユーザーが链上情報を分析し、対策を立てるためのインフラが拡大していることは重要です。詐欺ネットワークの規模拡大と手法の多様化に伴い、この種の自動化ツールが暗号通貨エコシステム全体の安全性向上に寄与できるかどうかが注目されます。
オンチェーンデータ分析プラットフォームが自動調査ツールを導入、AI駆動の暗号通貨詐欺に対応
Source: TokenPost Original Title: 체이널리시스, ‘워크플로우’ 출시…온체인 사기조사 자동화로 대응 속도↑ Original Link: https://www.tokenpost.kr/news/blockchain/325028
链上调查自動化ツールのリリース
ブロックチェーンデータ分析企業の体链分析（Chainalysis）は、コーディング不要で使用できる自動化機能「ワークフロー」（Workflows）を発表し、オンチェーンの犯罪調査とコンプライアンス監督のハードルを下げることを目的としています。
同社はこの機能を正式に導入し、技術的な専門知識を持たない調査員やコンプライアンス監督チームも直接ブロックチェーンデータを扱えるようになりました。ワークフローは、SQLやPythonなどの複雑なコードを書かずに、あらかじめ定義された分析テンプレートを実行できるツールです。同社は、「標準化された形式で繰り返し調査を実行できるため、生産性と一貫性が向上する」と述べています。
体链分析のプロダクトマネージャーは、「以前は時間がかかり、技術的な能力が必要だった作業だが、今では誰でも数分で完了できる。このツールは、複雑なデータ構造を理解する必要はなく、調査員が核心的な問題に集中できるよう支援する」と語っています。
AI時代の詐欺の進化、2025年には損失高達170億ドル
最近、犯罪者は人工知能などの新技術を急速に取り入れ、詐欺手法を絶えず進化させています。体链分析の内部調査によると、AIを利用した詐欺手法は、被害者から騙し取る資金が従来の方法の平均4.5倍に上るといいます。
体链分析が発表した『2025年暗号通貨詐欺と不正行為レポート』によると、昨年の総損失額は約170億ドルに達しました。損失規模が大幅に増加した背景には、AIやディープフェイク技術、組織的なマネーロンダリングネットワークを利用した「詐欺産業化」があります。
2026年1月2日、攻撃者がイーサリアム仮想マシン（EVM）互換ネットワーク上でハッキングを行い、数百のウォレットに侵入し、各ウォレットから2,000ドル未満を盗みました。この事件は規模は小さいものの、システム化された設計により注目を集めました。链上分析者の分析によると、この事件は昨年発生したLedgerハッキング事件と関連している可能性があります。
また、ソーシャルエンジニアリングを用いた詐欺も引き続き存在しています。链上分析者は、2025年期間中に約200万ドルを盗んだ疑いのある人物を追跡し、その人物はあるコンプライアンスプラットフォームのカスタマーサポートを装っていたとしています。
ポジティブな兆候：セキュリティ対策能力が徐々に強化
ブロックチェーンセキュリティ企業が昨年12月に統計した暗号通貨ハッカー攻撃による損失額は7600万ドルで、11月の1億9420万ドルと比べて約60％減少しており、セキュリティ対策能力が着実に向上していることを示しています。
链上調査の一般化：AI時代のセキュリティ対策が本格始動
体链分析は今回、ワークフローツールを導入し、データ分析システムがますます複雑化する暗号通貨犯罪に対応して進化していることを示しました。特に、AI駆動の詐欺が拡散し続ける背景の中、より多くのユーザーが链上情報を分析し、対策を立てるためのインフラが拡大していることは重要です。
詐欺ネットワークの規模拡大と手法の多様化に伴い、この種の自動化ツールが暗号通貨エコシステム全体の安全性向上に寄与できるかどうかが注目されます。