新手買幣怕被騙?8個方法檢查是否買到詐騙幣
新手買幣怕被騙?8個方法檢查是否買到詐騙幣
2024.05.20 | 區塊鏈
檢查代幣是否為詐騙的8種方法

區塊鏈行業充斥著快速、輕鬆賺錢的承諾。 識別哪些專案是安全的,哪些專案在3個月後註定失敗至關重要。本文介紹了八種檢查方法,說明交易者避免有效詐騙。

1.從最基本的開始

要驗證代幣的合法性,可以從最容易訪問的方式開始。例如Google搜索和Twitter,包括研究代幣及其團隊,檢查是否有任何危險或警告信號,並尋找可靠的資訊來源,如官方網站、新聞文章和經過驗證的社交媒體帳戶。

檢查社交媒體危險信號
經過驗證的X(Twitter)帳戶通常可以幫助證明這個專案的合法性。 此外可以參與關於代幣的討論,以瞭解社區的觀點和意見。

要小心那些在社交媒體上擁有大量粉絲但參與度很低的專案。 來自虛假帳戶的自動評論也應該是一個危險信號。 如果所有的評論都是“這是一個偉大的專案”和“Moon即將到來”,需要注意。

在Google搜索中檢查代幣位址
如果在網路上搜尋,找不到一個明確的首頁、「白皮書」或明顯的代幣用途,那很可能是騙局。 當搜索代幣位址時,必須輕鬆找到區塊瀏覽器連結、官方網站和白皮書。 如果沒有,那就把它當作一個危險信號。

此外請注意,Google廣告往往是詐騙網站的自由地帶。切勿點擊Google搜尋結果頂部的廣告。一定要確保你訪問的是官方網站,避免點擊Wallet Drainers(註:針對加密錢包的惡意腳本,會將資產轉移給攻擊者)或其他駭客軟體。

2.在Etherscan上驗證代碼

訪問您選擇的鏈的區塊瀏覽器,並查看原始碼是否經過驗證。 例如在以太坊的區塊瀏覽器Etherscan上,看起來像下圖這樣。下圖中的代碼沒有經過驗證,應該是一個明顯的警告信號。如果代碼沒有經過驗證,您可能遇到了騙局。

為什麼騙子不直接驗證他們的代碼?

因為一旦合約的原始碼公開,所有人都可以知道合約背後的意圖。或者是荒謬的代幣制度,或者開發者竊取你所有代幣的一種方式。但這是否意味著每一個未經驗證的合約都是騙局?倒也未必,但卻是一個非常嚴重的危險信號。

3.查看Etherscan評論部分

這部分非常簡單,各區塊瀏覽器上通常都有一個評論板塊。大多數時候沒有評論,但如果一個專案是騙局,你可能會在評論區發現一群憤怒的人士。所以一定要點擊查看。 如果有人說這是騙局,那99%的可能性就是騙局。如果你是這個專案的受害者,也請留下評論。

4.查看DappRadar黑名單

您可以比對DappRadar在Github上整理的代幣黑名單,如果代幣位址出現在清單上,那就是騙局。

5. 在代幣索引中檢查代幣詳細資訊

如果你在CoinGecko或DappRadar的代幣索引(或類似的代幣價格跟蹤器)上找不到這個代幣,那麼這個代幣很可能是騙局。如果看到下圖這樣的警告,請謹慎行事:

所有合法代幣都會與代幣索引網站共用其資訊以進行驗證。然而,像 CoinMarketCap和Coingecko這樣的平臺需要滿足某些特定條件。

因此,並非所有代幣(無論合法與否)都會自動在此代幣索引平臺上列出。

6. 檢查有多少交易所上線該代幣

如果代幣僅在幾個去中心化交易所(DEX)上交易,那麼可能是一個騙局。在中心化交易所上線需要KYC和額外的信任,交易所越大,上線代幣的聲譽就越好。

但只在DEX上線的代幣並不都是騙局。 有些專案不需要高交易量,有些專案只向Web3使用者而不是代幣交易者提供。

然而,只在DEX上線的代幣是一種風險更高的投資,你更有可能遇到的是騙局。下圖左側是一個只在DEX上使用的代幣,而右側是一個可以在多個CEX上使用的代幣。

7. 檢查代幣餘額池中的流動性

在投資代幣之前,可能需要檢查總體需求和流動性的可用性。在Uniswap V2或其他DEX等平臺上檢查代幣的流動性非常容易。

流動性是指鎖定在智慧合約中的加密貨幣數量或代幣數量,允許用戶通過(去中心化)交易所買賣資產。 如果流動性低於10萬美元或快速下降,您可能遇到了騙局。

當你使用DEX時,一定要檢查基本的其他鏈上活動,包括:

  • 交易量
  • 交易筆數
  • 與智慧合約交互的獨立活躍錢包——使用Web3錢包連接到DEX的用戶數量。

如果其中任何一項看起來不尋常,那就再多做一些調查。

8.使用第三方分析工具

以下是一些代幣分析工具:

Smell Test:對代幣進行自動審計。滿分100份,分數越低越有可能是騙局。

Honeypot:Honeypot是一種故意插入明顯程式設計缺陷的智慧合約。 當攻擊者利用該缺陷時,另一段隱藏代碼會被啟動,進而反擊攻擊者。無論是否打算成為加密駭客,Honeypot都應該避免。

DEXtools:記錄代幣即時價格,並將說明您即時評估代幣的真實價值。

無論在區塊鏈上還是在現實世界中,騙子始終存在。遵循這些建議,應該能避免那些旨在騙取資金的假代幣。

本文合作轉載自:PANews

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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