Dragonfly管理合伙人Haseeb Qureshi称网络安全遭遇类似新冠攻击浪潮
Dragonfly管理合伙人Haseeb Qureshi表示，全球网络安全正遭遇一场类似新冠疫情的黑客攻击浪潮，而加密行业已率先经历这一趋势。
他认为，由于链上攻击最容易直接变现，加密协议的安全事件可以被视为整个互联网安全风险的早期预警。目前加密行业黑客攻击数量急剧增加，但被盗资金总额的年化水平与2025年大致相当，意味着单次攻击的平均损失有所下降。
Haseeb指出，攻击者正集中针对安全措施薄弱、维护不足的小型DeFi协议，而大型协议已开始利用AI工具加强防御。他预计，类似的大规模攻击趋势也将蔓延至传统互联网行业。
他此前已多次分析DeFi安全数据，指出攻击数量上升但单次损失中位数下降，大型协议完成AI加固后整体更安全，小型与废弃项目则成为主要目标；年化被盗金额仍处于历史区间内。
链上环境因即时变现与公开代码特性，成为攻击者优先测试与规模化的场所；大型协议通过投入AI审计与加固将防御成本转嫁为竞争优势，小型协议则因维护不足被集中掠夺。
安全支出从传统人工审计转向AI驱动的持续测试，资金与资源流向具备持续投入能力的大型协议与安全工具提供方；受益方为已完成AI加固的头部协议与安全基础设施，承压方为缺乏维护的小型DeFi与即将面临类似攻击密度的传统Web应用。
来源：公开信息
ABAB AI 解读
Haseeb Qureshi作为Dragonfly管理合伙人，长期跟踪DeFi安全与AI对密码学的影响；他曾分析2026年DeFi年化被盗金额低于2025年，并指出攻击集中于小型协议，同时提出AI使漏洞发现成本降至数美元级别（如Coldcard案例中约2美元AI审计即可复现漏洞），并反对“加密末日论”，主张通过哈希备份等机制应对潜在密码学突破。
资本路径上，他推动将安全预算从一次性审计转向持续AI加固，大型协议通过更高安全支出建立壁垒，而Dragonfly作为投资方则配置于能承受持续安全成本的头部项目与安全工具；动机是利用AI降低防御边际成本，使防御方在相关搜索空间中占优，而非依赖攻击者间的独立性。
这与早期互联网从漏洞扫描工具普及后，小型站点被批量入侵而大型企业通过持续投入加固的路径类似，也接近金融行业在自动化攻击工具出现后向实时监控与保险转移的案例；当前处于AI工具使攻击与防御同时规模化的早期阶段，小型项目处于被批量清理阶段，大型协议进入防御优势阶段。
本质属于技术替代：AI将漏洞发现与加固从高熵人工过程转为低熵可规模化过程，使防御成本与攻击成本同步下降；发生原因是模型相关性使攻击想法趋同，防御方只需匹配最高攻击预算而非总和预算，即可覆盖主要风险，从而把安全从“覆盖所有可能”转向“匹配最高投入”。
ABAB News · 认知定律
攻击数量上升，平均损失下降，是清理阶段
安全 = 持续投入 × 模型相关性
链上是互联网安全的早期预警指标