本文介绍了 Foundry 中 vm.prank cheatcode 的使用方法，该 cheatcode 允许开发者模拟任何 msg.sender，从而测试需要特定权限才能访问的合约逻辑，例如访问控制、多重签名和元交易路径。

本文介绍了 Foundry 作为 Rust 编写的智能合约工具包，相比 Hardhat，Foundry 能够原生运行 Solidity 测试，速度更快，效率更高。同时， Foundry 提供了forge、cast、anvil、chisel等 CLI 工具，以及 cheatcodes 以直接操控 EVM 状态，为智能合约开发和审计带来便利。

本文介绍了 Foundry 作为 Rust 编写的智能合约工具包的优势，包括速度快、原生 Solidity 测试、精简的 CLI 工具以及强大的内置功能。并对比了 Foundry 和 Hardhat，强调了 Foundry 在测试、脚本和模拟智能合约方面的优势。

AI技术正在以超乎法律的速度重塑加密货币诈骗，文章探讨了AI网络钓鱼如何重塑加密货币和Web3的监管、责任和集体防御。随着Web3应用拥抱AI工具，传统的诈骗也变得更加“自治”，文章呼吁业界通过法律、技术和协作护栏，在政策和保护隐私的防御创新方面赶上AI诈骗的步伐，以确保生态系统的安全。

AI技术正在快速改变加密货币诈骗的形式，法律的制定速度已经无法跟上。本文探讨了AI诈骗带来的法律挑战，以及Web3防御者如何通过技术创新来应对。同时，也讨论了行业如何通过共享标准和合作联盟来构建安全防线，包括企业以太坊联盟、Web3安全联盟等。

本文探讨了如何实时防御Web3攻击，重点介绍了流分析、大型语言模型（LLMs）和图神经网络（GNNs）在加速识别诈骗方面的作用，以及威胁情报共享如何降低跨链风险。文章还介绍了用于低延迟推理的特征存储，用于加速警报富集的LLM，以及用于识别与钓鱼相关的资金路径的GNN。

本文讨论了如何实时防御Web3攻击，包括利用流分析、大型语言模型（LLM）和图神经网络（GNN）更快地发现诈骗，以及如何通过威胁情报共享来降低跨链风险。文章阐述了构建链上安全分析、使用LLM辅助分类、利用GNN处理EVM数据以及社区威胁情报共享的具体方法。

本文深入探讨了AI驱动的加密货币诈骗，包括虚假的AI交易机器人和伪造的DeFi平台。这些骗局通过伪造数据、利用闪电贷虚增TVL等手段欺骗用户。文章还介绍了链上取证技术，如GNN和字节码指纹识别，用于追踪和识别诈骗活动，并以AI量化资金盘为例，强调保持怀疑态度和独立验证的重要性。

本文揭露了利用AI进行诈骗的常见手段，包括伪造交易机器人和DeFi平台。这些诈骗项目通过虚假数据和精心设计的界面来欺骗用户，最终导致资金损失。文章还介绍了链上分析技术，如GNN和操作码指纹识别，用于追踪和识别这些诈骗行为，并强调了保持怀疑态度和进行独立验证的重要性。

本文讨论了攻击者如何利用深度伪造和克隆声音来伪造签名和欺骗 Web3 用户，从而窃取钱包资金。文章深入分析了AI诈骗如何利用Web3中的信任机制，并探讨了应对这些威胁的防御策略，包括内容溯源、异常检测、双通道验证和活体检测等技术手段。