文 | 逻辑学家 文 | 逻辑学家 今年的Token2049恰逢十一假期，逛展之余也有了更多思索沉淀的时间。会展火爆一如往年，作为一名有着深厚安全基因的从业者，为市场繁荣感到欣喜，也还是会被层出不穷的安全事件影响，思考如何构筑更安全、更稳健的行业未来。这份思考既来自展会见闻，也源于团队在人工智能与数字资产一线的实践与探索。遂成此文，谨供诸位参考探讨。 “国家级黑客”：数字资产安全新战场 根据区块链取证公司Elliptic的分析，自2017年以来，以Lazarus集团为代表的黑客组织累计窃取的加密货币总额已超过60亿美元，其中仅2025年就已盗取超过20亿美元，创下历史纪录。这些非法所得被联合国及多家情报机构证实，已成为朝鲜核武器与弹道导弹研发计划的重要资金来源。面对专业化、体系化且资金驱动的威胁，传统基于特征码和规则库的静态防御体系已力不从心。一场由人工智能与智能体技术驱动的安全范式革命，正悄然重塑数字资产的防御边界。 当前数字资产安全形势已发生根本性演变，威胁的规模、主体与影响均已超越传统网络安全范畴，上升至国家级对抗层面。威胁主体已从散兵游勇的犯罪团伙，升级为由国家力量支持的专业黑客组织。以朝鲜Lazarus集团为代表的“国家级黑客”，其攻击活动具有明确的战略目的：窃取数字资产以填补军费，特别是核武器与弹道导弹研发。其攻击手法高度系统化，从伪造高薪IT职位进行社会工程学渗透，到利用硬件钱包漏洞直接提取密钥，形成了完整的攻击链条。 这一态势催生了数字资产领域的“高级持续性威胁”（Advanced Persistent Threat）概念。与传统网络安全中的APT相比，数字资产领域的APT具有三个更严峻的特征：其一，利害关系更直接，攻击目标直接锁定可即时转移的巨额金融资产，攻击“投产比”极高；其二，攻击链条更短平，一旦私钥失守或合约被攻破，资产瞬间流失，响应时间窗口极短；其三，攻击手法高度定制化，专门针对高净值个人、企业高管进行长期、精准的社会工程学攻击，深度融合人性弱点与技术漏洞。 AI驱动的安全范式变革 面对如此进化后的APT，防御范式必须革新。人工智能与智能体技术之所以成为必然选择，源于其底层逻辑在以下几方面与数字资产世界特性的深刻契合： 数据透明的世界是AI的最佳战场：数字资产世界的活动本质上是全球性且数据透明的——所有链上交易、地址关联、行为序列都是可追溯、可分析的结构化数据。这为AI，尤其是机器学习和图神经网络，提供了绝佳的训练场与应用场景。AI能够在此海量数据中，完成人力无法企及的模式挖掘与关联分析。 从“规则驱动”到“行为驱动”的范式转移：传统防火墙依赖于已知漏洞特征，是一种静态的“规则驱动”防御。而AI模型能够通过学习正常与恶意行为的模式，发现从未见过的、高度伪装的攻击手法，从而实现“行为驱动”的动态防御。这种能力使其能有效应对社会工程学和零日漏洞利用等传统规则库难以覆盖的威胁。 从“被动响应”到“主动预测”的能力跨越：APT攻击的短平快特性要求防御体系必须具备事前干预能力。AI能够通过分析海量链上数据为每个地址建立“行为基线”，从而在黑客发起异常转账的瞬间识别并告警，实现从“事后追溯”到“事中阻断”乃至“事前预测”的跨越。这种主动预测能力，是应对国家级APT的关键。 展开全文 “智能体军团”：数字资产安全新边界 在实践中，AI与智能体技术有能力从个人到国家、从技术到运营形成立体化防护体系，构建数字资产领域的“智能体军团”。 在个人层面，AI智能体扮演着“数字保镖”的角色。它能7x24小时监控钱包活动，在用户误点钓鱼链接并尝试授权时，实时分析合约风险并强制中断操作；当发现异常登录时，能自动触发延迟交易或多因子认证。 在企业层面，AI系统充当“风控官”。对于交易所，它能实时分析充提款模式，自动识别并与已知黑客地址关联的可疑账户，在洗钱完成前进行冻结。同时，AI驱动的漏洞扫描工具能持续对平台智能合约进行自动化审计，其速度和广度远超人工。 在更高层面，智能体技术正在构建一道无形的“AI追踪网”。利用AI的图计算能力，能够自动绘制黑客组织的资金流向图，穿透混币器和跨链桥的层层伪装，将数以亿计的被盗资金与最终的出金地址关联起来，为全球协同打击提供精准情报。此外，基于AI构建的“智能体军团”可实现情报融合与协同防御，当某个节点发现新型攻击手法时，其威胁情报可瞬间同步至全网，实现“一处发现，全网免疫”。 值得注意的是，未来的数字资产安全防线将不能再依赖于单一技术或产品，而是基于多智能体协同的生态系统。通过InterAgent等框架，不同功能的安全智能体（如威胁检测Agent、漏洞审计Agent、链上追踪Agent）能够基于标准化协议进行协同作战。每个智能体拥有独立的数字身份，在智能合约的调度下，实现任务拆解、动态协作与自动化响应，将安全能力从分散的、手动的、滞后的模式，升级为统一的、自动的、实时的安全核心能力。 从理论到实践——“链上防火墙”构筑指南 以AI技术为核心的“链上防火墙”是一种基于多智能体协同构建的主动防御体系，实现对数字资产的全天候保护。 链上防火墙的核心能力首先体现在主动预测与实时监控。监控智能体通过持续分析区块链内存池中的待处理交易，并结合图神经网络对交易模式进行实时计算，系统能够在黑客攻击被区块链确认前的关键窗口期识别恶意意图。无论是识别与已知黑客地址的关联交易，还是检测新型的洗钱模式，AI模型都能通过行为分析而非固定规则，实现精准威胁感知。 在攻击发生时，链上防火墙的阻断智能体能够展现出毫秒级实时阻断的关键价值。基于深度学习的攻击检测模型，能够对识别出的高风险交易自动触发阻断机制，在资产转移完成前进行干预。这种能力特别适用于应对DeFi协议攻击、勒索软件资金转移等需要快速响应的威胁场景，将传统“事后追溯”转变为“事中阻断”。这套以AI为引擎的链上防火墙，本质上构建了一个能够持续学习、自主进化的数字免疫系统。它将安全防护从被动的漏洞修补，升级为主动的风险干预，从单一的技术防护，扩展为覆盖“预测-防护-检测-响应”的全生命周期安全体系，为数字资产在区块链这个“黑暗森林”中建立了可信任的安全边界。 在国家级黑客组织已将数字资产作为战略目标的今天，防御体系的进化速度决定了安全边界的稳固程度。人工智能与智能体技术不仅是技术升级，更是应对数字资产领域APT威胁的战略必需。它们正在重新定义安全的边界——从代码到行为，从个人到国家，从被动到主动。唯有拥抱这场智能体驱动的安全革命，才能在数字经济时代构筑起一道坚实而智能的新防线。 Reference：返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 穆胜 文 | 穆胜 “人效”的全称是“人💯力资源效能”，对应的英文是“HR Efficiency”，而😂“Efficiency”，是投产比、效率的意思。这就产生了一👍个非常明显但鲜有人提及的问题——为什么不直译为“人力资源效率😆”，而要翻译为“人力资源效能”？ 我算是国内几个最早研🌟究“人力资源效能”的人，这里，我给出一个解释。 01 🤗主打防守的模式 人效是个投产比，分母是“人力资源投入”🌟，分子是“财务或业务产出”。从数学逻辑上看，要提升人效，显然😜有两种模式： 第一种模式主打防守，主张减少分母，即“降😘低人力资源投入”。 具体做法是，精简机构、压缩编制、裁🤗撤人员。考虑一般的企业里多多少少都有组织冗余，这样的做法显然😉是立竿见影。但问题是，一方面，这种做法不可持续，组织规模不可😅能无限缩小；另一方面，如果没有理解组织的运作机制，盲目压缩组😂织，很有可能导致业务流程和组织氛围被破坏，进而影响产出（分子😜），最终得不偿失。 事实上，大多企业就是在这条错误的道🔥路上“砥砺前行”。2015年左右，我为国内一家年营收千亿的企😍业担任人力资源顾问，当时我就为他们引入了最先进的人效管理理念😴。也就是说，很多现在才流行起来的概念，我在十年前就给他们讲过🌟了。当时现场的反馈很有意思，相当一部分HR认为：“穆老师，您💯这理念很好，但现实中，HR能够控制的只有分母，要提升人效，我❤️们只能动刀砍人、砍组织。” 道理我都讲透了，但他们看到🔥的只是分母，所以，人效管理的理念并没有在这家企业落地生根。不😜能不说，这是一种遗憾，规模如此庞大的企业，但凡找一两个试点，🤯尝试探索人效管理，形成成本端的竞争力和经营者的效能意识，他们🙌现在的江湖地位，就不会如此憋屈了。 02 主打进攻的模😜式 第二种模式是主打进攻，主张增加分子，即“增加财务或🤯业务产出”。 有一部分企业，的确能够只管业绩增长，不管🌟人力投入。甚至他们在人力资源投入上豪掷千金，还会被认为是“有😂格局”“有眼界”“战略性储备”。 说白了，如果业绩保持🤩高速增长，人力资源这点投入，还不是九牛一毛？老板们进而就可以😴上价值——“人才是最宝贵的资源，好的人才决定了企业的未来，找😢人才，不应该看价格。” 眼看着这些企业在人力资源投入上😎的“大手笔”，其他企业的HR就开始泛酸——“看看人家的老板，😢看看人家的企业，看看人家的HR！我们就没打过这么富裕的仗！”😆 其实，这种“全力进攻（分子），不管防守（分母）”逻辑⭐，还是因为企业有业绩增长的势能。老板们大可以把这种势能归结于😉自己在人才上的全力投入，甚至可以举出个别人才改变竞争格局的个🤩例，但说到底，这种势能还是来自于宏观经济和行业的红利，显然是🤯倒果为因嘛。但舆论就是慕强的，当你业绩好了，你说什么别人都会👍认为全是对的。 展开全文 我从来不相信那种豪掷投😍入，然后赌不确定性产出的投资模式，这种模式赌性太大，不靠谱。😡这就好比有的头部投资机构，宣传自己的理念是“投赛道”，也就是😘哪个赛道上出现机会的时候，就投这个赛道上几乎所有的头部项目。😉他们形容为，一把飞镖扔出去，总有一个落在靶盘上。但现实却在打🎉脸，经济红利期过去了，进入寒冬了，他们的这种投资模式就不灵了😍。所以，不要把“蒙对了”说得这么清丽脱俗嘛。 03 防😘守反击的模式 不考虑经济周期，人力资源的投资，也不能是⭐只管防守（分母）的“龟缩”；如果考虑现在是经济寒冬期，人力资🌟源的投资，就不能是只管进攻（分子）的“豪赌”。 进一步😎看，即使现在经济再回归上行期，依赖“豪赌”模式的HR们价值就👍会被认可，就有前途吗？显然也不是呀。他们所谓的专业成功，在老👏板和业务部门眼中，不过是蝇附马尾，企业要不要干掉HR，全凭老🌟板心情。 两种模式本质的问题，都是割裂了进攻（分子）与😡防守（分母）之间的关系。奉行两种模式的企业，都不清楚人力资源😆投入是如何产生业绩的，他们只能“抓一头”。 我主张的人⭐效管理，是防守反击的模式，是把有限的人力资源筹码进行合理配置🌟，最大程度确保企业的确定性增长。直观来说，即使一个企业人力资🤗源总投入不变，我认为，通过优化配置方式，也能明显提升人效。因😀为大多企业的人力资源配置方式，实在有点像是“蒙眼放筹码”“菜👍市场议价定编制”，造成的局部冗员那可不是一点点。把冗员挤出来🎉，放到一些真正需要人力投入的领域里，再辅以若干的人效赋能手段😊（选用育留等），业绩增长自然就来了。 如果考虑我的这种🔥理念，人力资源效能，应该就有两层意思：一是“效”，即效率；二😢是“能”，即产出。这个概念本身就有导向性，它表面是防守反击，❤️其实是一种精实增长的进攻理念，它坚信人力资源投入和业绩产出之⭐间的强联系，认为通过人力资源职能的各种工具能够推动经营。有没😆有发现？这个概念本身就是人力资源专业的革命，野心还挺大的！ 🙌 这样看来，中文博大精深，“人力资源效能”的翻译，实在是😜妙！返回搜狐，查看更多