एक एंटरप्रेन्योर और इन्वेस्टर होने का मतलब है कि मैं कई पिचों के दूसरी तरफ बैठता हूं। मेरे पास रोज़ उन टीम्स के डेक्स आते हैं जिनका रोडमैप मजबूती से तैयार है और वे दावा करती हैं कि उनकी ट्रैक्शन रियल है।
मेरा काम यह पता लगाना है कि इन पिचों के कौन से हिस्से ब्लॉकचेन से टकराने पर टिक पाते हैं। इसलिए जब मैं कहता हूं कि इस इंडस्ट्री का डिटेक्शन साइड सच में बेहतर हुआ है, तो मैं किसी वेंडर के पिच डेक को रिपीट नहीं कर रहा हूं।
Chainalysis, TRM Labs, और Elliptic जैसे ब्लॉकचेन फॉरेंसिक्स प्लेटफॉर्म्स ने अब तक करीब $34 बिलियन अवैध फंड्स फ्रीज या रिकवर किए हैं। दुनियाभर के 45 से ज्यादा रेग्युलेटर्स अब इन टूल्स का स्टैंडर्ड प्रैक्टिस के तौर पर इस्तेमाल करते हैं। ये टूल्स चोरी हुए पैसे को रिकवर करने में मदद करते हैं, वॉलेट क्लस्टरिंग और एंटिटी एट्रिब्यूशन के जरिए ट्रैक किया जाता है, और ये कोर्ट में भी माने जाते हैं।
AI की वजह से, इन टूल्स की नई जेनरेशन सिर्फ पैसे ट्रेस करने तक सीमित नहीं है। अब ऐसे प्रेडिक्टिव प्लेटफॉर्म्स हैं जो दावा करते हैं कि वे वॉलेट को एक्ट करने से पहले ही फ्लैग कर सकते हैं।
ये टूल्स 50 से ज्यादा फीचर्स के आधार पर बिहेवियर को स्कोर करते हैं और डेली रीट्रेन होते हैं। एक वेंडर ने 14 मिलियन वॉलेट्स पर 98% एक्युरेसी स्कोर का दावा किया है। हमारे पास अब AI ट्रेडिंग एजेंट्स के अंदर रग-पुल स्कैनर होते हैं, जो लिक्विडिटी लॉक, फ्रीज अथॉरिटी और डिप्लॉयर हिस्ट्री को लगभग पांच सेकंड में चेक करते हैं।
ऐसी ही एक सर्विस ने रिपोर्ट किया कि उसने 8,81,000 से ज्यादा टोकन एड्रेस स्कैन किए और 2,71,000 को हाई-रिस्क के रूप में फ्लैग किया। अब ऐसे वॉलेट-क्लस्टरिंग टूल्स भी हैं जो “स्लीपर” एड्रेस पकड़ लेते हैं, जो सालों तक डॉर्मेंट रहता है और लिक्विडेशन से ठीक पहले ही एक्टिव हो जाता है — ये डिजिटल रूप में उसी तरह है जैसे कोई आपकी गली में मूवमेंट नोटिस कर रहा हो।
अगर आप सिर्फ वेंडर पेज पढ़ें, तो लगेगा कि क्रिप्टो फ्रॉड लगभग सॉल्व हो गया है, क्योंकि अब हमारे पास मशीन लर्निंग मॉडल्स की एक छोटी सी आर्मी हर चेन, हर वॉलेट और हर ट्रांजैक्शन पर 24×7 नजर रखती है।
फिर आप देखते हैं कि इसी मशीन लर्निंग एरा ने लेजर के दूसरी तरफ क्या बदलाव कर दिए हैं।
AI क्रिप्टो स्कैम्स के पीछे के नंबर
Chainalysis के मुताबिक, 2025 में कुल क्रिप्टो स्कैम और फ्रॉड-रिलेटेड नुकसान लगभग $17 बिलियन पहुंच सकते हैं, जो पिछले साल के $9.9 बिलियन से ज्यादा है। इसी अवधि में अमेरिका में FBI का खुद का आंकड़ा $11.36 बिलियन है, जो साल-दर-साल 22% की ग्रोथ है।
ये वो नंबर हैं जो पैनल स्लाइड पर नज़र आते हैं। लेकिन जो नंबर वाकई में मेरी ड्यू डिलिजेंस का तरीका बदल गया, वो ये है: Chainalysis ने पाया कि AI-पावर्ड स्कैम्स पारंपरिक स्कैम्स के मुकाबले 4.5 गुना ज्यादा प्रॉफिटेबल हैं।
वही पुराना धोखा, वही टारगेट, लेकिन AI की मदद से स्कैमर्स अब बड़ी संख्या में फेक सपोर्ट एजेंट्स, फेक इन्वेस्टर्स या ट्रस्टेड इनसाइडर्स तैयार कर सकते हैं।
Lior Aizik, जो क्रिप्टो exchange XBO के को-फाउंडर और चीफ ऑपरेटिंग ऑफिसर हैं, उन्होंने पब्लिकली चेतावनी दी है कि इम्पर्सोनेशन स्कैम्स तेजी से बढ़ रहे हैं और इंडस्ट्री में और भी ज्यादा एडवांस हो रहे हैं। उनका नियम बहुत सिंपल है: अपनी क्रिप्टो किसी ऐसे व्यक्ति को कभी ट्रांसफर न करें जिसे आप वेरिफाई नहीं कर सकते, खासकर अगर रिक्वेस्ट जरूरी और सीक्रेट तरीके से आए।
इम्पर्सोनेशन फ्रॉड — जिसमें अपराधी खुद को बैंक, इन्वेस्टर या क्रिप्टो इनफ्लुएंसर के रूप में पेश करते हैं — इसमें साल दर साल 1,400% की ग्रोथ हुई है। स्कैमर्स अब AI की मदद से पहले प्रोफाइल किए गए लोगों पर महंगे और टारगेटेड स्कैम चला रहे हैं, बजाय पुराने सस्ते, वॉल्यूम बेस्डspray-and-pray अप्रोच के।
इसी वजह से 2024 में एवरेज पेमेंट साइज $782 से बढ़कर 2025 में $2,764 हो गया, ये 253% की बढ़ोतरी है। इस बात को मैं व्यक्तिगत रूप से लेता हूँ, क्योंकि जिन इन्वेस्टर्स और ऑपरेटर्स की पब्लिक प्रोफाइल होती है, उन्हीं का क्लोन बनता है।
यहां असहज सच यही है: डिफेंसिव टूल्स जितने बेहतर हुए हैं, ऑफेंसिव नतीजे भी उतने ही बेहतर हुए हैं।
ये एक जनरेटिव एड्वर्सेरियल नेटवर्क की तरह है, जिसमें जेनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर की प्रतिद्वंद्विता लगातार पूरे मॉडल को बेहतर करती रहती है।
ऑफेंसिव और डिफेंसिव दोनों टूल्स एक ही AI कैपेबिलिटी के सोर्स से काम करते हैं। अभी के वक्त में, यह एडवांटेज पहले कदम उठाने वाले के पास है, न कि उस व्यक्ति के पास जो अकेले बैठकर बेहतर मॉडल बना रहा है।
बेहतर डिटेक्शन लगातार पीछे क्यों रह जाता है?
ईमानदारी से कहें तो, फोरेंसिक टूल्स डिटेक्टिव वर्क के लिए बनाए जाते हैं, अनुमान लगाने के लिए नहीं। इन्वेस्टिगेशन तब ही हो सकती है जब कोई क्राइम पहले से हो चुका हो।
कोई पैटर्न ट्रेस करने के लिए, पहले आपको किसी विक्टिम के पैसे खोने का इंतजार करना पड़ता है। जो प्रीडिक्टिव मॉडल्स दावा करते हैं कि वे ‘रग पुल’ होने से पहले पकड़ सकते हैं, असल में वे भी बीते दिनों के स्कैम्स पर ट्रेन हुए हैं — और कल का स्कैम वही इंसान बना रहा है जिसने वही ट्रेनिंग डेटा पढ़ा है।
यह मेरे लिए रियल टाइम में FBI के NexFundAI स्टिंग ऑपरेशन के साथ साफ़ हो गया: वह नकली honeypot टोकन जो फेडरल एजेंट्स ने बनाया था वॉश ट्रेडर्स को पकड़ने के लिए।
DOJ के ऑपरेशन से जुड़ी गिरफ्तारियों का ऐलान होते ही, किसी ने उसी स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट को क्लोन किया और कॉपीकैट टोकन लॉन्च कर दिया। सिर्फ़ एक दिन में उसने $127,000 कमा लिए, ठीक उन्हीं तरीकों से जिन्हें FBI ने अदालत की डोक्युमेंट्स में उजागर किया था।
अगर कोई भी LP मुझसे पूछता कि “क्या इस मार्केट का सबसे खराब बर्ताव आखिरकार सही हो रहा है?” तो उसे चौबीस घंटे के भीतर उसका जवाब मिल जाता।
FBI ऑपरेशन अटैकर के लिए ब्लूप्रिंट बन गया। हर वह डिसक्लोजर जो डिफेंडर की मदद करता है, वही अटैकर को भी पूरी वर्किंग टेम्पलेट दे देता है — और अटैकर, रेग्युलेटर्स के पैच करने से ज्यादा तेज़ी से पढ़ लेते हैं।
अटैक साइड अब सस्ती और तेज़ हो गई है
आप यही एसिमेट्री देख सकते हैं कि आज किसी भी अटैक में कितनी कम मेहनत लगती है। सॉफ्टवेयर डेवलपर Peter Steinberger ने एक पॉपुलर ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट बनाया, जिससे आप अपने कंप्यूटर पर AI असिस्टेंट को Telegram, WhatsApp और Discord जैसी ऐप्स से सिस्टम एक्सेस दे सकते हैं।
ट्रेडमार्क विवाद के कारण प्रोडक्ट को रीब्रांड करना पड़ा।
रीब्रांड एनाउंसमेंट के कुछ ही मिनटों में, किसी ने उनके पुराने GitHub और X अकाउंट हैक कर लिए और इनके जरिए एक टोकन लॉन्च किया और pump किया, जिसकी मार्केट कैप $16 मिलियन पहुंची और फिर 90% से ज्यादा गिर गई।
ना कोई मैलवेयर, ना कोई चोरी हुई keys. बस कोई इतना तेज़ था कि उसने आपका ध्यान चूकते ही इस गैप का फायदा उठा लिया, वह भी तब जब किसी forensic tool ने यह नोटिस ही नहीं किया। टूल्स नोटिस नहीं कर रहे थे क्योंकि अभी तक कोई गैरकानूनी काम हुआ ही नहीं था।
जब AI एजेंट ही रग-पुल का शिकार हो जाए
केवल इंसान ही नहीं, AI एजेंट्स भी इन मामलों में फंस सकते हैं, और यही बात मुझे सबसे ज्यादा चिंता देती है। क्योंकि आजकल बहुत सारी पिचेस किसी न किसी “हमारा AI एजेंट आपके लिए ट्रेड करेगा” वर्ज़न की होती हैं। ये एजेंट्स भी आपके पैसे गवा सकते हैं।
एक डेवलपर ने बताया कि Solana पर एक AI एजेंट ने एक टोकन खरीदा, जो सिर्फ 20 मिनट में 94% गिर गया और एजेंट के वॉलेट को $12,000 का नुकसान हुआ।
जांच में पता चला कि उस टोकन में freeze authority enabled थी, टॉप 10 होल्डर्स के पास 91% सप्लाई थी। डिप्लॉयर पहले भी तीन scam टोकन लॉन्च कर चुका था।
ऐसे हर एक red flag को यहां बताए गए detection टूल्स सेकंड्स में पकड़ सकते थे। लेकिन एजेंट ने चेक नहीं किया। उसे सिर्फ टोकन और उसकी प्राइस दिखी और उसने खरीद लिया — क्योंकि कोई भी सेफ्टी लेयर decision layer से नहीं जोड़ी गई थी।
यही वो फेल्योर है जिसे अब मैं हर उस एजेंट-बेस्ड फंड पिच में स्ट्रेस-टेस्ट करता हूं, जो मेरी टेबल तक आती है।
वो हिस्सा जिसे कोई भी टूल नहीं सुधार सकता
जो बात मुझे सबसे ज़्यादा परेशान करती है, वो यह है कि इनमें से कुछ नुकसान कभी भी स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट तक पहुँचता ही नहीं है। मेरा एक पब्लिक प्रोफाइल है और फॉलोइंग भी है, जिससे मैं वही चेहरा बन जाता हूँ जिसे आसानी से क्लोन किया जा सकता है।
मई में, यह रिपोर्ट आई थी कि Guelph, Ontario में एक महिला ने $14,000 खो दिए जब उसने सोचा कि वो YouTuber Mr Beast से क्रिप्टोकरेन्सी निवेश को लेकर बात कर रही है। जबकि असलियत में ऐसा कुछ नहीं था। Mr Beast पिछले कई सालों से AI-जनरेटेड वीडियो से लड़ रहे हैं, जो उनकी पहचान का इस्तेमाल कर फेक गिवअवे प्रमोट करते हैं।
फॉरेंसिक टूल्स ऐसे इंटरेक्शन को पहचान नहीं पाते क्योंकि जब तक ये चीजें चेन को छूती हैं, तब तक पैसे की मूवमेंट शुरू हो चुकी होती है। फ्रॉड एक वीडियो कॉल में, कुछ सेकंड्स के ट्रस्ट में हो जाता है। जैसे ही ट्रांजैक्शन एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म पर दिखाई देता है, तब तक विक्टिम के पैसे जा चुके होते हैं।
AI अब इतनी तेजी से नकली ट्रस्ट क्रिएट करने लगा है, जितनी तेजी से वो उसे पहचान नहीं पाता। और असली पैसा – $17 बिलियन – वहीं से गया है।
AI क्रिप्टो स्कैम्स: आखिर किसकी जीत हो रही है?
किसी की नहीं।
यही सबसे ईमानदार जवाब है। फॉरेंसिक और प्रेडिक्टिव दोनों तरह के टूल्स असली हैं। रिकवरी भी असली है। इन्हें इसलिए नकार देना कि फ्रॉड भी बढ़ रहा है, यह अपनी तरह की बेईमानी होगी।
लेकिन “असली और इम्प्रूविंग” का मतलब “आगे” होना नहीं है। 2025 के डेटा से साफ है: $ टर्म्स में, हमला डिफेंस से तेज़ इम्प्रूव हुआ है।
अगर इसकी एक वजह है, तो वह ये है: डिटेक्शन टूल्स का काम सिर्फ यह बताना है, “क्या यह वॉलेट संदिग्ध है?” — और यह सवाल तभी पूछा जाता है जब कोई चेक करने का फैसला करता है।
फिर Guelph जैसी सिचुएशन भी आती हैं, जहाँ कोई वॉलेट स्कैन करने के लिए होता ही नहीं है। AI ने ऐसे केस ज़्यादा आम कर दिए हैं, इसलिए अब मैं AI को किसी भी पिच में सेलिंग पॉइंट की तरह नहीं देखता, बल्कि उसे सबसे पहले स्ट्रेस-टेस्ट करता हूँ।
ब्लॉकचेन वॉलेट का हिस्ट्री कंफर्म कर सकता है। वह किसी फोन कॉल को कंफर्म नहीं कर सकता।
