2020年第二季度，基于浏览器的加密劫持激增，美国网络安全公司赛门铁克报告说，检测到的事件与上一季度相比增长了163％。为了应对这一令人担忧的趋势，研究人员正在开发基于人工智能的新解决方案，这些解决方案可能很快成为阻止犯罪分子劫持受害者设备来开采加密货币的关键。
加密劫持是一个用于未经授权使用某人的计算机来挖掘加密货币的术语，通常是通过诱受害者单击恶意链接，通过受感染的网站等来获得访问权限。
Coinbase高管：随着全球加密货币政策的发展，美国迫切需要立法:金色财经报道，Coinbase美国政策主管Kara Calvert表示，虽然该公司的产品、产品和服务不断增长，但其政策话题并未发生巨大变化。但她表示，变化的是美国联邦层面数字资产立法和规则的“势头和紧迫性”。Calvert说，“我们现在需要立法，我们不想再等一年或两到三年。如果美国机构继续在监管方面缓慢行动，建筑商将走向海外其他国家和地区，如新加坡、欧盟和香港，所有这些国家和地区最近都提供了更多的监管框架。
Coinbase首席政策官Faryar Shirzad表示，全球范围内正在进行两种政策辩论，美国和前美国的政策辩论。他表示，世界其他地区，除了少数例外，都已决定以某种方式接受加密货币和Web3技术。他们正在积极制定规则和法规框架，以保护消费者并鼓励创新。[2023/6/27 22:02:04]
赛门铁克在其报告中表示：“在基于浏览器的采矿脚本制造商CoinHive于2019年3月关闭后，加密劫持急剧下降之后，2020年第二季度交易量有所回升。”包括比特币和门罗币在内的加密货币的价值增加了，这两种货币通常是基于浏览器的矿工开采的。”
分析 | 随着加密市场的成熟，比特币价格走势开始与传统资产类似:当计算从2013年4月到2019年12月黄金和比特币价格之间的相关性时，数据显示，其相关性相当高，为46.5%（0%不相关，100%表示完全正相关，-100%表示完全负相关）。有趣的是，在对比2018年和2019年的价格相关性时，可以发现价格相关性从2018年的60.3%上升到2019年的70.8%。这就提出了这样一种假设：随着加密市场的成熟，价格走势开始与传统资产类似。（Cointelegraph）[2020/1/11]
今年6月，加密劫持攻击的数量达到了创纪录的水平，当时总数达到48,697。自今年年初以来，这种激增打破了一种模式，当时加密劫持事件开始逐渐减少，从1月的8407次攻击下降到5月的5403次事件。
声音 | 教育部部长：随着区块链等的发展，中国发布的相关文件对促进AI与教育融合发展作了一些规划:据新京报报道，5月16日，在国际人工智能与教育大会上，教育部部长陈宝生作主旨报告时表示，随着近年来大数据、物联网、区块链等技术的发展，中国相继发布《新一代人工智能发展规划》《高等学校人工智能创新行动计划》，对促进人工智能与教育融合发展作了一些新的思考和规划，进行了一些积极的探索和尝试。[2019/5/16]
同时，有关AI的最新科学研究以及如何通过研究学习系统的相似性来使用学习系统来检测滥用代码，都带来了希望，希望有更有效的工具来防止密码劫持。
在最近一次发表在IEEEAccess期刊上的论文中，标题为“利用图形卷积和胶囊网络进行代码表征”，来自洛斯阿拉莫斯国家实验室和纽约大学的一组研究人员建议使用基于AI的系统来通过将其代码与其合法副本进行比较来识别非法加密货币挖矿。
该论文的共同作者，LANL研究人员GopinathChennupati说：“我们的深度学习人工智能模型旨在检测超级计算机的滥用，专门用于加密货币挖掘。”
研究人员声称，由于所有程序都可以由包含由线，循环或跳转链接的节点的图表示，因此它们的AI系统可以用来比较“程序流控制图中的轮廓与程序图的目录”可以在给定的计算机上运行。”
Chennupati表示：“基于欧洲和其他地区最近的计算机入侵，这种类型的软件看门狗将很快对防止加密货币矿工入侵高性能计算设施并窃取宝贵的计算资源至关重要。”
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