2026年十大人工智能工具：检测虚假交易和市场操纵行为
加密货币市场已经发生了翻天覆地的变化，不再像过去那样，可疑的交易活动可以简单地归咎于市场波动。随着交易量的增长，数字资产在中心化交易所、去中心化协议和衍生品市场广泛分布，真实市场活动与人为需求之间的界限变得越来越难以辨别。
虚假交易仍然是最明显的例子之一。交易者可以反复买卖某种资产，有时甚至通过关联账户或钱包进行交易，而无需对其经济状况进行实质性改变。这会导致交易量虚高，使代币看起来比实际流动性或受欢迎程度高得多。Chainalysis 开发了链上方法来识别疑似虚假交易的模式，同时指出仅凭行为信号无法证明交易意图。其 2025 年的研究估计，在选定的区块链上，疑似虚假交易的交易量可能高达 2.57 亿美元。
正因如此，人工智能和先进的行为分析技术才显得愈发重要。现代监控系统能够以远超人工合规团队的速度，分析海量的订单、交易、钱包和市场数据。它们不再仅仅关注异常高的交易量，而是能够比较不同交易场所的交易行为、订单簿活动、钱包关系和交易活动，从而识别出值得深入调查的模式。
以下是该领域十个表现突出的平台。
Solidus实验室
Solidus Labs 的业务理念是，加密货币市场监控不应仅仅局限于单个交易。其交易监控平台将交易行为与订单簿动态、资金流动、链上活动和其他信号相结合，以识别分散市场中潜在的违规行为。
这种方法对于虚假交易尤为重要，因为孤立地看待单笔交易时，这种行为可能难以理解。Solidus公司表示，其技术不仅可以识别虚假交易，还可以识别欺骗交易、分层交易、内幕交易、抢先交易、拉高出货以及跨场操纵等行为。
该平台旨在服务于集中式和去中心化市场，使交易所和其他交易场所能够跨不同产品调查交易活动，而不是将每个市场视为孤立的孤岛。它对行为分析和新型智能体人工智能技术的运用也预示着监控技术的未来发展方向：从简单的警报生成，到帮助合规团队了解可疑活动的原因。
Kaiko市场调查员
Kaiko 从数据驱动的角度出发，致力于市场操纵检测。其 Market Surveyor 产品将 Kaiko 的市场数据与自动化监控相结合，旨在识别 CeFi 和 Airbnb 市场中潜在的操纵行为。 DeFi该系统专门涵盖虚假交易、欺骗性交易、抢先交易和其他形式的操纵行为。
Kaiko最大的优势之一在于其监控技术背后庞大的市场数据。该平台并非脱离背景地判断交易所的交易活动，而是能够将其与更广泛的市场情况进行比较。这对于判断异常交易量激增是真实存在还是仅仅是孤立的异常现象至关重要。
Kaiko 还强调减少误报的重要性，这在人工智能驱动的合规性中日益重要。只有当分析人员能够真正调查警报时，警报才有用。过多的弱警报可能会将严重案件淹没在大量无关信息中。
该公司还在 2026 年通过收购 Amberdata 加强了其数据和分析地位，将更多的数字资产市场和区块链数据能力纳入 Kaiko 旗下。
埃文图斯·维拉杜斯
Eventus 已成为自动化交易监控领域的重要品牌，尤其是在交易所和受监管的数字资产交易平台方面。其 Validus 平台利用机器学习、自动化和可配置的监控程序来识别可疑交易行为，并对警报进行优先级排序以便调查。
Validus平台能够监控的市场行为包括虚假交易、套利交易、分层交易、内幕交易以及其他形式的市场操纵。该平台能够从众多数据源获取数据，并可实时运行，这对于永不休市的市场至关重要。
Eventus 也一直在拓展其在新兴市场的业务。2026 年 8 月，STX 宣布已在其受监管的事件合约交易所部署 Validus 进行交易监控，涵盖包括加密货币在内的多个领域。
Frank AI 的加入为 Validus 平台增添了另一层 AI 驱动的分析功能，使用户能够以简单的语言查询监控信息，并自动执行警报审查和报告等任务。
纳斯达克SMARTS
纳斯达克凭借其SMARTS市场监控技术，将数十年的传统市场监控经验带入数字资产领域。
SMARTS 利用人工智能和机器学习技术来识别异常情况、评估风险并对各个市场的案例进行优先级排序。纳斯达克将其方法描述为基于行为和风险的，这意味着该系统在确定哪些活动值得关注时，会超越简单的阈值突破。
在加密货币领域，这种区别至关重要。交易量的突然增加并不一定意味着存在操纵。市场剧烈波动可能是由于新闻发布、新股上市、清算或投资者的真实需求所致。监控系统必须将这些事件与类似有组织或人为操纵的模式区分开来。
因此，纳斯达克的技术更像是一个覆盖面广的市场操纵监控引擎，而非仅针对加密货币的虚假交易检测器。然而，对于跨多个资产类别运营的交易所和机构而言，这种更广泛的覆盖范围可能极具价值。
Chainalysis
Chainalysis 或许更广为人知的是其在区块链调查、非法金融监控和加密货币合规方面的工作，但其分析能力也延伸到了市场操纵研究领域。
该公司开发了用于检测链上交易模式的方法，这些模式可能表明存在虚假交易。其分析侧重于行为特征，例如交易活动集中、重复交易和异常交易关系，而不是断言某个特定钱包存在虚假交易。 defi主动操纵市场。
这种区别至关重要。区块链数据可以揭示发生了什么，但并非总能揭示其发生的原因。大量钱包之间反复进行交易可能令人怀疑，但调查人员仍需更多信息才能断定这种行为是蓄意操纵市场。
Chainalysis 的优势在于能够将这些交易模式与更广泛的区块链情报联系起来。这可以帮助调查人员从孤立的可疑交易入手，逐步了解钱包、实体和资金流动的全貌。
TRM实验室
TRM Labs 也采取了类似的以情报为中心的策略。其平台结合了区块链数据、归因分析、行为情报和人工智能辅助调查，帮助组织识别加密生态系统中的可疑活动。
当可疑交易活动涉及多个钱包或网络时，TRM 的行为分析功能尤为有用。调查人员无需仅仅依赖交易金额，还可以分析资金的流动方式、实体间的交互情况，以及某些行为是否符合已知的风险模式。
这使得TRM在市场操纵检测的调查方面非常有用。监控警报可能发现异常情况，但区块链情报可以帮助确定看似独立的钱包之间是否存在关联，或者这些活动是否属于更广泛计划的一部分。
随着去中心化市场日益分散，跨链跟踪行为的能力变得越来越重要。
椭圆调查员
Elliptic 是另一家成熟的区块链智能提供商，该公司已进一步拓展至自动化行为检测领域。
Elliptic 的 Investigator 平台可以自动识别可疑的钱包行为，包括欺诈行为。 NFT 利用链上线索识别虚假订单和洗钱交易。该公司表示，其行为检测技术可以标记与多种加密货币诈骗和其他可疑活动相关的模式，而无需调查人员手动筛选每一笔交易。
这种功能对于那些通过电子钱包而非传统交易所账户进行虚假交易的市场尤为重要。调查人员可以检查交易活动是否集中在关联地址之间，资产是否以循环模式流动，以及交易行为是否类似于已知的操纵手段。
Elliptic 还强调了代币化资产面临的更广泛的市场操纵风险，指出不寻常的协同购买、循环交易和快速积累后抛售可以提供有用的行为信号。
NICE Actimize SURVEIL-X
NICE Actimize 的 SURVEIL-X 专为更广泛的金融市场环境而设计，但其人工智能功能也使其与处理数字资产的公司相关。
该平台利用异常检测、机器学习和其他分析技术来识别可疑的交易模式。其市场监控工具可以检测包括虚假交易、抢先交易、内幕交易和其他形式的市场操纵行为。
SURVEIL-X 的独特之处在于，它强调事件重构和行为理解，而不仅仅是在规则被违反时发出警报。该系统可以跨产品和市场分析活动，这在操纵行为涉及相关工具或多个交易场所时尤为有用。
NICE 还为其监控技术添加了生成式人工智能功能，该公司表示，该技术可以帮助减少误报，并提高对真正不当行为风险的识别能力。
Scila 监控
Scila 多年来一直致力于开发用于金融市场的 AI 辅助监控技术，现在除了传统资产类别外，还支持数字资产。
其Scila Surveillance平台提供实时监控、AI警报、数据分析以及超过120条可配置的警报规则。该公司将其方法描述为可解释AI，重点在于为分析师提供特定交易活动序列被视为异常的背景信息。
这种可解释性至关重要，因为市场监管并非仅仅是一场寻找异常的竞赛。合规团队最终可能需要向监管机构、审计人员或内部调查团队解释警报内容。因此，一个缺乏有意义背景的黑箱模型，如果仅生成可疑评分，则难以令人信服。
Scila 还明确支持数字资产，使其成为希望通过同一基础设施监控传统市场和加密市场的公司的更灵活的选择之一。
Aquis市场监管
Aquis Exchange 还投资了人工智能和机器学习技术，用于市场监控。其监控技术能够实时监测订单簿活动，并在出现异常交易和潜在违规行为时发出警报。
该公司还单独讨论了与德比大学合作开发人工智能和机器学习监控系统，该系统旨在进行异常检测和市场监控。
Aquis 的技术并非完全围绕加密货币构建，但这或许正是其吸引机构投资者的原因之一。数字资产在算法、高频交易策略和分散流动性等方面的相互作用，日益与其他电子交易市场趋于相似。因此，能够处理大量订单簿数据的监控系统自然而然地发挥着重要作用。
对于虚假交易调查而言，能够重建订单的生命周期并检查提交、修改、取消和执行情况，可以为可疑活动提供有价值的背景信息。
人工智能在加密货币市场监管中扮演更重要的角色
这些工具的兴起反映了业内对市场操纵行为看法的更广泛转变。虚假交易不再仅仅是发现异常高的交易量就断定有问题那么简单。更精密的监控需要对市场行为有更全面的了解。
最强大的系统越来越多地整合多层信息。订单簿的变动可以与实际成交情况进行比较。交易模式可以与钱包活动关联起来。一个交易所的活动可以与其他交易所的活动进行比较。历史行为也可以用来判断特定交易者或钱包是否存在异常行为。
人工智能之所以特别有用，是因为涉及的信息量实在太大，人类根本无法手动处理。机器学习模型可以筛选数百万笔交易，并识别出分析师需要花费数天甚至数周才能发现的模式。
然而，人工智能并不能取代人类判断。可疑的交易模式并不一定能证明存在市场操纵行为。例如，Chainalysis 在其虚假交易研究中明确区分了这一点，指出行为分析旨在识别交易模式，而非证明交易意图。
这或许才是这些平台最重要的作用。它们并非取代调查人员，而是让合规团队能够将精力集中在最关键的领域。随着加密货币市场变得更加深入、快速且相互关联，这种机器规模的分析与人类判断相结合的方式，很可能成为维护数字资产市场公信力的核心要素。
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Alisa，一名热心记者 MPost专注于加密货币、人工智能、投资以及广阔的领域 Web3。她对新兴趋势和技术有着敏锐的洞察力，提供全面的报道，让读者了解和吸引读者了解不断发展的数字金融领域。
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