CryptoNeo 威胁建模框架 （CNTMF）：在集成区块链生态系统中保护新银行和金融科技

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区块链、加密货币和 Web3 技术与数字银行和金融科技运营的快速集成创造了一个将传统金融系统与去中心化元素相结合的集成环境。本文介绍了 CryptoNeo 威胁建模框架 （CNTMF），这是一个拟议的框架，旨在解决这些生态系统中的风险，例如预言机纵和跨链漏洞利用。CNTMF 代表了对 STRIDE、OWASP Top 10、NIST 框架、LINDDUN 和 PASTA 等既定方法的拟议扩展，同时结合了定制的组件，包括混合层分析、针对加密货币特定风险的 CRYPTOQ 助记符和 AI 增强反馈循环。利用 2025 年事件的真实数据，CNTMF 支持数据驱动的缓解以减少损失，2025 年上半年，344 个安全事件的总损失约为 24.7 亿美元（CertiK via GlobeNewswire，2025 年;Infosecurity Magazine，2025 年）。11注意：数字因来源而异;CertiK 通过 GlobeNewswire（2025 年）报告了 24.7 亿美元（未指定事件计数），信息安全杂志（2025 年）报告了 344 起事件中的 24.7 亿美元，而 Bitget（2025 年）关注 21 亿美元（75 次重大黑客攻击，CryptoSlate，2025 年，引用 TRM Labs;∼80% 的基础设施，∼70% 的被盗价值与朝鲜有关）。净亏损：22.9 亿美元 （CertiK）。其阶段指导资产映射、风险分析、优先级排序、缓解和迭代反馈。这有助于防范不断演变的风险，例如国家支持的攻击。

1介绍

区块链、加密货币和 Web3 技术与数字银行和金融科技公司的整合已经加速。它支持创新服务，例如无缝的法币上/下坡道、用于借贷和流动性挖矿的去中心化金融 （DeFi） 协议，以及用于增强密钥管理和安全性的多方计算 （MPC） 钱包（Deloitte，2025）。这种采用提供了效率、金融包容性和降低的中介成本。

然而，它也创造了一个集成的运营环境，其中集中式传统银行系统（处理法币交易、API 网关和 KYC/AML 等监管合规性）与去中心化元素（如智能合约、跨链桥和区块链节点）相交。由此产生的融合会带来安全和风险管理问题。这些系统面临传统的网络风险和传统模型可能无法完全解决的区块链特定漏洞。

一个主要问题是集成法币-加密货币生态系统的复杂性。这会增加交叉点的风险。例如，法币 on-kamp / off-ramp 可能会通过 API 漏洞受到损害。链接的 DeFi 集成容易受到预言机纵（其中外部数据源被篡改以触发错误的智能合约执行）或重入攻击，允许递归调用在状态更新之前耗尽资金（Chainalysis，2024 年;Boughdiri et al.， 2025）。去中心化网络中的共识失败，例如对工作量证明链的 51% 攻击或权益证明系统中的验证者串通，进一步加剧了问题。它们可能会在依赖区块链进行结算的银行业务中实现双花或交易逆转。

区块链交易的假名性使这些问题变得更加复杂。这促进了洗钱和逃避制裁，同时与中心化组件的强制性 KYC/AML 要求相冲突（美国财政部，2024 年）。此外，供应链风险还源于第三方依赖关系。其中包括易受攻击的预言机，导致整个生态系统出现级联故障（Al-Breiki 等人，2020 年）。

这些环境风险建模的主要挑战源于现有框架的局限性。这些主要设计用于单体、集中式软件系统。它们不能完全适应区块链的去中心化、不可变和分布式性质。例如，STRIDE 是一种广泛使用的模型，它有效地对一般软件风险进行了分类，例如欺骗（冒充）、篡改（数据更改）、否认（拒绝作）、信息泄露（泄露）、拒绝服务（DoS）和权限提升。然而，它忽略了区块链特定的问题，例如重入攻击（攻击者利用智能合约中的调用序列）或破坏交易最终性的共识失败。

同样，OWASP 的 API 安全前 10 名确定了关键的 API 风险，包括损坏的对象级授权和不受限制的资源消耗。但它缺乏针对集成法定货币-加密货币生命周期的定制集成，例如保护将中心化 API 链接到去中心化协议的跨链桥。NIST SP 800-218 提供有关安全软件供应链的指南。它强调漏洞扫描和依赖管理等实践。然而，它并没有具体解决去中心化账本的挑战，例如使修补智能合约变得困难的不变性或对容易纵的外部预言机的依赖。

LINDDUN 提供了一个强大的隐私风险模型。它将风险分为可链接性（关联数据点）、可识别性（揭示身份）、不可否认性（不可否认的行为）、可检测性（观察活动）、信息披露（泄露）、无知（用户无知）和不合规（违反监管）。但它需要扩展来整合加密货币原生隐私工具，例如零知识证明 （zk-SNARK） 或多方计算。这些对于保护数字银行处理敏感 KYC 信息以及链上交易的用户数据至关重要。

此外，金融科技的快速发展，包括对开放银行 API 和第三方集成的依赖，给确保强大的网络安全带来了挑战。碎片化的工具和过时的基础设施往往无法处理数据泄露和身份盗窃等复杂风险（Rubinstein，2024 年;麦肯锡，2025 年）。许多数字银行的风险管理系统在压力下仍未得到测试，特别是在防火墙等传统控制不足以抵御分布式攻击的去中心化设置中（Gartner，2025）。

最近的数据强调了这些问题。加密货币损失在 2023 年减少至约 17 亿美元（Chainalysis，2024 年），但在 2024 年上升至 22 亿美元（路透社，2024 年），凸显了新的威胁。2025 年上半年，344 起安全事件的损失达到约 24.7 亿美元，超过了 2024 年的全部损失（虽然根据方法，不同来源的数字略有不同，但报告的损失收敛于超过 20 亿美元）。基础设施攻击（例如集中式交易所泄露和私钥泄露）占被盗资金的 80% 以上（CertiK 通过 GlobeNewswire，2025 年;信息安全杂志，2025 年）。22注：所有损失数字均为近似值，因源方法而异;CertiK 通过 GlobeNewswire（2025 年）报告了 24.7 亿美元（未具体说明事件计数），Infosecurity Magazine（2025 年）报告了 344 起事件的 24.7 亿美元，而 Bitget（2025 年）则关注 21 亿美元（75 起重大黑客攻击，CryptoSlate，2025 年，引用 TRM Labs;∼80% 的基础设施，∼70% 的被盗价值与朝鲜有关）。净亏损：22.9 亿美元 （CertiK）。每起事件的平均损失达到 718 万美元，凸显了单个漏洞利用的规模（信息安全杂志，2025 年）。值得注意的事件包括 2025 年 2 月发生的价值 15 亿美元的 Bybit 黑客攻击，该事件归因于与朝鲜有联系的行为者，涉及钱包泄露等基础设施漏洞。另一个是稳定币支付公司 Infini 的约 5000 万美元漏洞利用与一个利用内部访问权限的流氓开发人员有关（IC3,2025 年;Cointelegraph，2025 年）。根据 Bitget 的数据，与朝鲜有关的行为者在 2025 年上半年约占被盗价值总额的 70%，通常针对混合系统中的集中组件。网络钓鱼和社会工程技术含量低但效率很高，做出了重大贡献，仅在 2025 年第二季度就损失了超过 3.95 亿美元（CertiK 通过 GlobeNewswire，2025 年）。

监管压力进一步加剧了这些风险。它们在平衡创新与监督方面带来了合规挑战。欧盟的加密资产市场 （MiCA） 监管，以及 ESMA 概述的关键条款。它要求数字银行获得许可证并对代币纵和非法金融等风险实施严格控制（ESMA，2025）。33MiCA 于 2023 年 6 月生效，其中有一项祖父条款允许继续延续至 2026 年 7 月 1 日或授权决定。在美国，外国资产控制办公室 （OFAC） 加强了执法力度。它对 GVA Capital 处以约 2.16 亿美元的罚款，例如 2025 年，原因是加密货币运营中的制裁违规和反洗钱缺陷（Lowenstein Sandler，2025）。由于全球客户群，数字银行在各个司法管辖区完全在线运营，面临着独特的反洗钱挑战。这需要强大的合规框架，以避免处罚，同时管理加密货币的无国界性质（Lowenstein Sandler，2025）。2025 年的趋势：OFAC 和司法部的行动强调加强对数字资产逃避制裁的审查。这增加了风险建模的监管复杂性（美国财政部，2024 年）。

CNTMF 通过混合系统的集成、循环框架解决了这些差距。它扩展了既定的方法，纳入区块链特定元素，同时支持监管调整、增强安全性和数据驱动的缓解措施，以保护金融科技实体免受不断变化的风险。作为拟议的扩展，CNTMF 将通用工具与加密货币定制元素相结合。

2相关工作

风险建模已发展成为网络安全领域的一种关键实践。它提供了结构化的方法来识别、评估和减轻软件和系统中的风险。现有方法提供了已在金融和技术等各行各业广泛采用的基础工具。

然而，他们往往无法应对加密货币新银行业务的挑战。在这些环境中，中心化的法定系统与去中心化的区块链元素相交。这导致了预言机纵、智能合约漏洞以及跨链作中的监管合规差距等综合风险。本节回顾关键的风险建模框架、标准和工具。它强调了它们在整合加密货币和 Web3 技术的金融科技实体背景下的优势和局限性。在适用的情况下，讨论来自引用研究的实证证据，以强调实际局限性。

2.1一般风险建模方法

STRIDE 由 Microsoft 开发，作为其安全开发生命周期 （SDL） 的一部分，是一种基于助记词的模型，将风险分为六种类型：欺骗（冒充实体）、篡改（未经授权的数据修改）、拒绝（拒绝作）、信息泄露（未经授权访问敏感数据）、拒绝服务（破坏可用性）和特权提升（获得未经授权的访问级别）（Microsoft，2025a;肖斯塔克，2014 年）。它通过分析数据流、流程和信任边界，帮助在设计阶段系统地识别漏洞。Microsoft 威胁建模工具等工具可生成风险报告（Microsoft，2025b）。

虽然对传统软件有效，但 STRIDE 对中心化系统的关注限制了其在区块链环境中的适用性。它本质上没有考虑去中心化风险，例如智能合约中的重入攻击或分布式账本中的共识失败，这些风险在金融科技加密货币集成中很普遍。分布式系统中的实证应用表明，与定制模型相比，它错过了重大的财务特定风险（如与 ABC，Almashaqbeh，2019 年的比较所示）。

PASTA（攻击模拟和威胁分析过程）是一种以风险为中心的七阶段方法，可使风险建模与业务目标保持一致（UcedaVelez 和 Morana，2015 年）。其阶段包括定义业务目标、分解应用程序、分析依赖关系、识别风险、模拟攻击、评估风险和建模对策（UcedaVelez 和 Morana，2015 年）。PASTA 支持迭代风险降低和可扩展性，通过整合技术要求和业务影响使其适用于复杂系统。

然而，虽然 PASTA 支持基于经济和运营后果的优先级排序（与面临高风险黑客攻击的金融科技实体相关），但 PASTA 缺乏针对区块链不可变和分布式特性的特定扩展，例如处理跨链桥漏洞或预言机篡改在集成的法定货币-加密货币流中。在实践中，它的模拟阶段需要大量的手动工作，限制了金融科技等快速发展的生态系统的效率（UcedaVelez 和 Morana，2015）。

2.2Web 和 API 安全标准

OWASP Top 10 是基于共识的最关键 Web 应用程序安全风险的列表，定期更新以反映不断变化的风险（OWASP，2021a）。2021 年版包括诸如访问控制中断（例如未经授权的资源访问）、加密故障（例如弱加密）、注入（例如 SQL 或命令注入）、不安全设计（例如缺少安全控制）、安全配置错误、易受攻击和过时的组件、识别和身份验证失败、软件和数据完整性故障、安全日志记录和监控故障以及服务器端请求伪造（OWASP， 2021a）。它是开发人员和安全团队的基础意识工具，促进安全编码和定期更新等最佳实践。

在加密货币新银行业务中，它解决了用户界面和 API 中面向网络的风险，但不涵盖去中心化方面，例如 DeFi 协议中的治理攻击或钱包中使用的椭圆曲线加密的量子风险，正如对 OWASP 智能合约前 10 名（OWASP，2025c）等专用扩展的需求所证明的那样。

作为补充，OWASP API 安全 Top 10 重点关注特定于 API 的漏洞，2023 年版列出了损坏的对象级授权（例如，访问未经授权的对象）、损坏的身份验证（例如，弱令牌验证）、损坏的对象属性级授权、不受限制的资源消耗（例如，通过过度调用的 DoS）、损坏的功能级授权、对敏感业务流的无限制访问、服务器端请求伪造、 安全配置错误、库存管理不当和 API 的不安全使用（OWASP，2023 年）。该项目为 API 密集型环境提供有针对性的指导，强调满足请求的带宽和 CPU 等资源需求（OWASP，2023）。

对于数字银行来说，它对于保护法定货币入口/出口匝道和 API 网关很有价值，但对于混合系统来说是不够的，因为它没有在 DeFi 集成中集成区块链特定的风险，例如链下数据中毒或流动性挖矿漏洞（OWASP，2023）。

2.3区块链和隐私指南

NIST IR 8202 提供了区块链技术的高级技术概述，涵盖共识机制、智能合约和加密功能等组件，同时推荐防篡改账本以实现可追溯性并讨论电子货币中的应用（NIST，2018）。它于 2018 年发布，解决了局限性、误解和实施方法，使其成为理解区块链基础知识的参考（NIST，2018）。尽管它强调了不可变性等安全注意事项，但 NIST IR 8202 并不是一个专用的风险模型。它缺乏针对金融科技混合环境的规范性集成，例如对法定货币与加密货币交叉点的风险进行建模或与 MiCA 等不断发展的法规保持一致。

LINDDUN 是一个以隐私为中心的风险建模框架，将风险分为七种类型：可链接性（关联数据点）、可识别性（揭示身份）、不可否认性（不可否认的行为）、可检测性（观察活动）、信息披露（泄露）、无意识（用户对风险的无知）和不合规（违反监管）（LINDDUN，2025）。它在鲁汶大学开发，支持及早识别系统架构中的隐私问题，通过结构化分析符合 GDPR 要求（LINDDUN，2025）。在数据密集型数字银行中，LINDDUN 可用于 KYC/AML 隐私风险，但需要扩展 zk-SNARKs 或 MPC 等加密货币工具，因为它本身不处理去中心化假名或链上数据流（LINDDUN，2025）。

2.4支持工具和成熟度模型

OWASP Threat Dragon 等工具是一个开源的跨平台应用程序，通过支持 STRIDE 和 LINDDUN 等方法来促进风险图绘制（OWASP，2021b）。它支持创建风险模型作为安全开发生命周期的一部分，并具有绘制图表和识别风险的功能（OWASP，2021b）。虽然可以通过自定义元素适应金融科技实体，但它依赖于用户定义的区块链特定流程的扩展，从而限制了对集成风险的开箱即用支持。

OWASP SAMM（软件保障成熟度模型）是一个开放框架，用于评估和改进五个业务职能的软件安全实践：治理、设计、实施、验证和运营（OWASP，2022）。它为成熟度水平提供了可衡量的基准，帮助组织制定安全发展战略（OWASP，2022）。对于数字银行来说，SAMM 有助于评估整体安全状况，但没有专门解决区块链集成问题，例如智能合约审计的周期性反馈（OWASP，2022）。

FAIR（信息风险因素分析）模型是一种定量方法，它将风险分解为损失事件频率和幅度等因素，从而能够对网络安全和运营风险进行概率分析（FAIR Institute，2025 年）。作为一项国际标准，它通过量化财务影响来支持明智的决策（FAIR Institute，2025 年）。在加密货币新银行业务中，FAIR 可以估计黑客攻击造成的经济损失，但缺乏针对区块链特定概率的定制因素，例如 DeFi 中的漏洞利用可能性或 MiCA 下的监管罚款。

2.5特定于加密货币的风险建模框架

ABC 是一个基于资产的加密货币风险建模框架，它通过使用串通矩阵系统地覆盖大量风险案例，同时管理复杂性来识别加密货币系统中的风险（Almashaqbeh，2019 年）。它得出系统特定的风险类别，这些风险类别考虑了加密货币引入的财务方面和新资产类型，包括复杂的合谋案例和新的风险向量。一项用户研究证明了它的有效性，71% 的参与者识别了财务安全风险，而使用 STRIDE 的参与者只有 13%。虽然 ABC 对于基于加密货币的系统和金融科技加密货币集成等大规模分布式环境来说很强大，但它对管理风险复杂性的强调可能仍然在高度动态的集成法定货币设置中构成挑战，在这些设置中，风险的快速演变需要频繁更新。该研究还指出了实时应用程序中的可扩展性问题（Almashaqbeh，2019 年）。

基于指标的反馈方法 （MBFM） 将漏洞赏金计划与风险建模相结合，通过分析和分类漏洞数据来识别根本原因并改进风险模型以更好地确定优先级，从而增强基于区块链的金融科技应用程序的安全性（Bahar，2023 年）。它假设漏洞赏金和风险建模独立运行，但将它们结合起来以改善组织安全态势。MBFM 的优势在于它专注于漏洞的根本原因和优先级，使其与处理加密货币损失的数字银行相关，尽管它表明需要自动化和机器学习集成，这表明在没有进一步开发的情况下，实时集成风险的可扩展性可能存在局限性。

Under Pressure 为加密货币所有者提供了一个以用户为中心的风险模型，将风险分为六种类型：意外威胁、隐私威胁、物理威胁、金融欺诈威胁等，通过使用 Delphi 流程的焦点小组和专家启发开发（Busse 和 Krombholz，2022 年）。它系统地概述了用户暴露的风险，帮助 HCI 社区设计安全的系统。对于钱包等面向金融科技用户的加密货币功能很有价值，其中用户行为会放大网络钓鱼等风险，其局限性包括对小样本量的依赖，这可能会降低对更广泛的综合金融科技背景的普遍性。Delphi 过程揭示了用户意识差距，但存在样本偏差（Busse 和 Krombholz，2022 年）。

区块链安全风险评估的标准驱动框架收集网络威胁情报，使用 STRIDE 执行风险建模以对攻击媒介进行分类，将它们映射到 MITRE ATT&CK 进行利用分析，使用 DREAD/CVSS 评估严重性，并提出符合 NIST SP 800-53 的对策（Boughdiri 等人，2025 年）。它应用于 DEX 和供应链用例，将标准与区块链细节集成在一起，以实现可扩展的评估。对于数字银行中的安全设计区块链系统来说很强大，可以解决独特的架构风险，但可能需要适应评估案例中未明确涵盖的集成法定货币-加密货币交叉点。案例研究证明了有效的测绘，但指出了混合物的适应需求（Boughdiri 等人，2025 年）。

尽管做出了这些贡献，但没有现有框架能够完全集成数字银行的法定货币-加密货币混合，这在处理相互交织的风险方面留下了差距，例如与智能合约漏洞相关的入口中的 API 漏洞。虽然这些框架提供了坚实的基础，但 CNTMF 通过特定于加密货币的元素（例如 CRYPTOQ 助记词和混合层分析）对其进行了扩展，以提供量身定制的周期性方法。

表1：框架比较

3CNTMF概览

CNTMF 代表了为金融科技实体量身定制的风险建模框架，集成了区块链、加密货币和 Web3 技术。通过扩展既定方法，例如用于风险分类的 STRIDE、用于 API 漏洞的 OWASP API Top 10、用于区块链概述和风险管理的 NIST 框架、用于隐私风险的 LINDDUN 以及用于业务相关风险优先级的 PASTA，CNTMF 结合了加密货币定制元素来解决这些系统的集成性。这些扩展包括用于桥接法定货币和加密货币风险的混合层分析、用于查明去中心化风险的 CRYPTOQ 助记词，以及用于根据错误赏金和审计等新兴数据进行实时调整的人工智能增强反馈循环。与通用模型不同，CNTMF 支持加密货币金融生命周期，包括托管和非托管钱包、代币化、DeFi 协议和监管合规性，确保采用周期性方法来减轻黑客攻击增加的生态系统中的损失。

3.1核心原则

CNTMF 以四项基本原则为基础。每个都源自有关加密货币风险的经验数据，并符合行业标准，以促进集成环境中的安全性。

1. 综合分析：该原则对中心化组件（例如，用于 KYC/AML 合规性的云基础设施）和去中心化元素（例如区块链节点和智能合约）的风险进行建模。它认识到在法定货币 – 加密货币斜坡等交叉点放大风险的相互依赖性。它符合 NIST 在 IR 8202 中对防篡改账本的强调，防篡改账本为区块链系统中的财务可追溯性提供不可变的记录，有助于防止分布式环境中的篡改（NIST，2018）。例如，在金融科技实体中，处理法定交易的集中式 API 必须受到保护，防止可能传播到链上 DeFi 集成的违规行为。这确保了分层风险的覆盖。

2. 数据驱动的适应：CNTMF 整合了来自渗透测试、智能合约审计和基于机器学习的漏洞预测的持续输入，以周期性地优化模型。这反映了加密货币损失的趋势，正如引言中所指出的那样，加密货币损失从 2024 年的 22 亿美元上升到仅在 2025 年上半年的 24.7 亿美元（路透社，2024 年;通过 GlobeNewswire 的 CertiK，2025 年;Infosecurity Magazine，2025 年）。通过利用实时指标，例如 CertiK 报告中的指标，其中显示 2025 年上半年每个事件的平均损失为 718 万美元，该框架实现了自适应改进，以应对不断发展的攻击媒介（CertiK via GlobeNewswire，2025 年）。

3. 增强安全性：CNTMF 专注于针对网络钓鱼和社会工程等普遍风险的先发制人防御，这些风险在 2025 年第二季度造成了超过 3.95 亿美元的损失，它倡导零信任架构——验证每个访问请求，无论来源如何——以及隐私增强技术，如 zk-SNARKs，用于在不泄露数据的情况下进行可验证的计算（CertiK via GlobeNewswire，2025 年;OWASP，2021a）。这与 OWASP 关于减少加密故障和不安全设计的准则一致。它支持 Web3 漏洞的安全性，其中低技术攻击经常利用用户行为（OWASP，2021a）。

4. 监管一致性：CNTMF 将 AML/KYC 风险整合到建模中，确保遵守欧盟加密资产市场 （MiCA） 法规等框架，该法规自 2024 年 12 月 30 日起适用，过渡措施至 2026 年 7 月 1 日，该法规执行有关稳定币、储备、透明度和消费者保护的规则（ESMA，2025 年）。44MiCA 于 2023 年 6 月生效，其中有一项祖父条款允许继续延续至 2026 年 7 月 1 日或授权决定。它还解决了美国 OFAC 的执法问题，如 2025 年 GVA Capital 因违反制裁和反洗钱缺陷而被处以约 2.16 亿美元的罚款，强调需要控制加密货币混合中的非法金融（Lowenstein Sandler，2025 年）。

3.2框架阶段

CNTMF 由五个周期性阶段组成，旨在适应不断变化的风险，例如仅在 2025 年第一季度就发生了 14.5 亿美元的加密货币盗窃案（Infosecurity Magazine，2025 年）。此结构可确保根据新事件和数据进行优化。

1. 资产识别和映射： – 首先对银行生态系统中的核心资产进行分类，包括用户数据（例如 KYC/AML 信息）、法定加密货币入口/出口、钱包（基于 MPC 或硬件安全模块保护）、区块链节点、DeFi 集成、跨链桥和 API。 – 采用扩展数据流图 （DFD），例如链上/链，其灵感来自 NIST IR 8202 的可视化防篡改账本交互概述（NIST，2018）。 – 引入混合资产矩阵，按层对资产进行分类并突出相互依赖性，从而有助于对影响法币链接桥的预言机纵等风险进行有针对性的分析。

表2：扩展的混合资产矩阵

CNTMF 中的 DFD 使用与 OWASP 和 Microsoft 建模实践一致的标准符号，适用于加密货币上下文来映射数据移动和信任边界。

表 3：用于混合系统的扩展 DFD 符号

创建步骤包括：

推荐的工具包括 OWASP Threat Dragon，这是一个支持 DFD 图表和 STRIDE 等安全开发方法的开源应用程序（OWASP，2021b）。数字银行法币到加密货币入口的 DFD 示例：外部实体（用户）→数据流（请求）→流程（用于身份验证的 API 网关）→信任边界（用户/API）→多进程（具有 MPC 密钥生成的钱包管理器）→数据流（已签名的事务）→外部实体（区块链节点）→数据存储（链上账本）→信任边界（链下/链上），揭示欺骗 API 等风险。

2. 风险参与者和向量分析：

• 描述行为者包括国家支持的团体（例如，根据 Bitget，Bitget，2025 年，与朝鲜有关的黑客占 2025 年上半年被盗价值的约 70%）、内部人员（如 Infini 漏洞）、网络钓鱼集团和自动机器人（Bitget，2025 年;Cointelegraph，2025 年）。
• 向量通过 OWASP API Top 10 映射扩展了 STRIDE 类别，例如将损坏的身份验证与支付坡道中的欺骗或将不受限制的资源消耗与 DeFi 集成中的 DoS 联系起来（Microsoft，2025a;OWASP，2023 年）。
• 针对加密货币特定风险引入 CRYPTOQ 助记符：串通（例如，MPC 阈值突破）、重入/预言机纵、流动性挖矿漏洞（特定于 DeFi）、网络钓鱼/社会工程（在 2025 年第二季度造成超过 3.95 亿美元的损失）、代币化风险（例如，治理攻击）、链下数据中毒（包括 ML 对抗性攻击）、量子威胁（例如，需要后量子密码学的潜在椭圆曲线断裂）（CertiK via GlobeNewswire，2025 年）。
• 整合 LINDDUN 的七个隐私类别——可链接性、可识别性、不可否认性、可检测性、信息披露、无意识、不合规——以混合方式处理 KYC 数据，通过增强隐私的缓解措施来确保 GDPR 的一致性（LINDDUN，2025 年）。
• 基于数据：2025 年上半年超过 80% 的损失源于基础设施攻击，Bitget 报告了 75 起重大事件，Infosecurity 报告了 344 起重大事件，包括前端泄露和助记词盗窃（Mitrade，2025 年;Bitget，2025 年;CertiK 通过 GlobeNewswire，2025 年）。

3. 风险评估和优先级：

• 使用 CVSS 4.0 基本指标 （0-10） 为漏洞严重性分配分数，并辅以区块链特定因素，如经济影响（例如，大约 5000 万美元的 Infini 黑客攻击）和历史趋势的利用可能性（Cointelegraph，2025）。
• 采用 PASTA 的七阶段流程来降低周期性风险，重点关注业务目标、应用程序分解、威胁模拟和对策建模，以优先考虑桥接漏洞利用等综合风险（UcedaVelez 和 Morana，2015 年）。
• 利用 Web3 风险热图在概率-影响网格上可视化风险，采用定量公式：风险评分 =（技术严重性 + 经济影响 + 监管后果）×利用概率。
  • –技术严重性：CVSS 4.0 分数，针对 Web3 进行调整（例如，重入率高）。
  • – 经济影响：比例为 0-10（例如，损失超过 1000 万美元的为 10，如 15 亿美元的黑客攻击）（IC3,2025）。
  • – 监管后果：0-10（例如，MiCA 稳定币违规或 OFAC 罚款的高）（ESMA，2025）。
  • – 利用概率：0-1 乘数（例如，基于 2025 年趋势的桥梁为 0.7）。
  • – 示例：对于跨链桥漏洞——技术严重性 （9.0）、经济影响（8.0 对 5-1000 万美元的潜力）、监管后果（7.0 对 AML 风险）、概率 （0.7）——收益率 （9 + 8 + 7）×0.7 = 16.8（高，热图上的红色）。风险分为低（小于 5）、中（5-10）、高（大于 10）。
• 根据 NIST 风险管理指南确定优先级，将平均补救时间 （MTTR） 等 KPI 纳入目标减少，例如，通过高效的披露流程将目标降至 75% 以下。

4. 缓解设计和实施：

• 部署诸如用于持续验证的零信任架构、用于钱包中分布式密钥管理的 MPC、用于隐私保护证明的 zk-SNARK 以及用于智能合约的静态/动态应用程序安全测试 （SAST/DAST） 等控件（OWASP，2021a）。
• 实施自适应缓解层：法币层的传统防火墙和访问控制;加密货币的形式化验证和硬件钱包;Web3 的图形数据库和分析，用于检测隐藏的风险连接。
• 包括用户网络钓鱼和钱包安全教育的子阶段，以及将代码审查与 DeFi 经济建模相结合的综合审计。
• 启用动态自动化，通过与开放策略代理 （OPA） 集成的 CI/CD 管道管理 API 蔓延，该管道对配置和输出实施运行时策略，以验证 STRIDE 风险（Styra，2025）。
• 推荐 Forta 等工具进行实时区块链监控和风险检测，以及 Hypernative 等工具进行主动威胁检测和自动化安全作（Forta，2025 年;Hypernative，2025 年）。对于集成，来自 Forta 的警报（例如，异常治理投票）可以触发超原生响应，以记录事件、通知团队并在反馈循环中更新风险模型。

5. 生态系统反馈循环：

• 通过从漏洞赏金、渗透测试、事件报告和 ML 驱动的漏洞预测中收集季度指标来扩展传统反馈。
• 使用图形分析和 AI 通过 AI 增强循环进行实时诈骗检测或恶意合同标记，并使用 2025 年黑客数据更新模型。为了降低循环本身的风险，例如数据中毒或对 ML 模型的对抗性攻击，请结合输入验证、多样化数据源和定期模型审计等保护措施，以防止风险行为者误导系统并产生盲点。虽然 AI 增强循环增强了适应能力，但它需要防止资源有限环境中的可扩展性问题。
• 通过补救跟踪来衡量有效性，例如通过 OWASP SAMM 进行缺陷记录和成熟度评估，OWASP SAMM 对治理、设计、实施、验证和运营进行基准测试，以确保持续改进（OWASP，2022 年）。

4应用实例

为了演示 CNTMF 在现实世界中的实际应用，本节将该框架应用于从不断发展的加密货币新银行领域中提取的两个说明性案例。第一个研究通过合作伙伴关系集成 DeFi 功能的通用数字银行，使其面临综合风险。第二篇分析了 2025 年 2 月发生的一起重大加密货币交易所黑客攻击事件，虽然主要是一起交易所事件，但为管理类似加密货币作（如钱包托管和 API 集成）的金融科技实体提供了有价值的见解。在每个示例中，系统地应用了 CNTMF 的五个阶段，利用 2025 年有关黑客攻击和漏洞利用的数据来强调该框架如何在不改变其核心结构的情况下识别、评估和减轻风险。

4.1示例 1：保护数字银行中的 DeFi 集成

数字银行在 2025 年增强其加密货币产品可能包括与 Oracle Networks 合作，为下游 DeFi 应用程序提供实时数字资产价格数据，以及与支付提供商合作以实现无缝 DeFi 访问。此外，与聚合器协议的集成允许用户跨多个区块链访问深度流动性，用于 DeFi 活动，例如代币交换和流动性挖矿。这些增强功能会产生综合风险，其中集中式法币入口与预言机和桥等去中心化元素相交，可能导致类似于 2025 年 DeFi 事件中的漏洞利用。

– 资产识别和映射：CNTMF 首先对关键资产进行分类，包括银行应用程序中用于加密货币持有的托管钱包、用于多区块链交互的聚合器协议促进的跨链桥、用于借贷和收益生成的 DeFi 协议、区块链节点以及用于法定加密货币斜坡的 API。用户数据（例如 KYC/AML 信息）也因其与链上活动的关联而被映射。受 NIST IR 8202 概述的启发，扩展的 DFD 可视化了从用户法定存款到支付集成到链上 DeFi 执行的流程，并结合了预言机数据源等区块链元素（NIST，2018 年）。混合资产矩阵对这些分类：

表4：用于 DeFi 集成的扩展混合资产矩阵

DFD 示例：外部实体（用户）→数据流（法定存款请求）→流程（用于身份验证的 API 网关）→信任边界（法币/DeFi）→多流程（具有聚合集成的 DeFi 管理器）→数据流（代币交换）→外部实体（区块链节点/预言机）→数据存储（链上账本），突出显示预言机提要中潜在的篡改点。

– 风险行为者和媒介分析：行为者被分析为包括国家支持的团体（例如，与朝鲜有联系、负责∼根据 Bitget 的数据，占 2025 年上半年被盗总价值的 70%）、内部人员利用 API 访问以及针对银行用户的网络钓鱼集团（Bitget，2025 年）。Vectors 使用 OWASP API 扩展 STRIDE 前 10 名映射，例如法定坡道中导致欺骗的身份验证损坏（Microsoft，2025a;OWASP，2023 年）。CRYPTOQ 助记词针对加密货币特定的风险：重入/预言机纵（例如，篡改提要以错误定价资产）、DeFi 协议中的流动性挖矿漏洞、网络钓鱼/社会工程（在 2025 年第二季度造成超过 3.95 亿美元的损失）以及影响 ML 驱动的价格预测的链下数据中毒（CertiK 通过 GlobeNewswire，2025 年）。LINDDUN 类别是针对隐私风险而纳入的，例如 KYC 关联的 DeFi 交易中的可识别性以及数据流中不遵守 GDPR（LINDDUN，2025）。

– 风险评估和优先级：使用 CVSS 4.0 结合区块链指标对风险进行评分，采用 PASTA 的迭代阶段来模拟对 DeFi 集成的攻击（UcedaVelez 和 Morana，2015）。例如，根据 2025 年的数据，跨链桥被评估为高风险，包括 6 月份的桥接黑客攻击，由于漏洞利用，以太坊和币安智能链网络被盗 $3.76M（CertiK 通过 GlobeNewswire，2025 年）。Web3 风险热图可视化了这一点：对于预言机篡改、技术严重性（CVSS 4.0：8.5 表示高可利用性）、经济影响（7.0 表示每次事件可能损失 1M+，如 2025 年平均黑客攻击所见）、监管后果（MiCA 稳定币价格准确性规则为 6.0）、利用概率（0.6 基于不断上升的 DeFi 漏洞）→风险评分：（8.5 + 7 + 6）×0.6 = 12.9（高）。这些分数仅供参考，应根据特定的组织数据进行校准。优先级遵循 NIST 指南，MTTR 等 KPI 的目标是在 24 小时内处理与预言机相关的事件（NIST，2018 年）。

– 缓解设计和实施：控制措施包括 API 网关的零信任架构、用于安全钱包密钥分发的 MPC 以及用于 DeFi 交易中隐私的 zk-SNARK，以防止数据泄露。自适应缓解层将防火墙应用于法定坡道，将形式验证应用于聚合器集成中的智能合约，并将图形分析应用于 Web3 以检测异常预言机行为。综合审计将代码审查与经济建模相结合，而用户教育计划则解决网络钓鱼问题。通过 CI/CD 和 OPA 实现自动化，对 DeFi API 强制执行运行时验证（Styra，2025）。Forta 等工具可监控源中的实时风险，而 Hypernative 等工具可用于主动威胁检测和自动化安全作（Forta，2025 年;Hypernative，2025 年）。例如，Forta 警报可以触发 Hypernative 响应来记录事件并通知团队，从而输入模型更新的循环。

– 生态系统反馈循环：人工智能增强循环从漏洞赏金、DeFi 合作伙伴关系渗透测试和机器学习预测中收集数据，每季度更新一次模型，使用 2025 年事件数据更新模型（例如，通过有针对性的审计将重复测试减少 30%）。使用 OWASP SAMM 成熟度分数跟踪有效性，确保周期性增强以应对不断变化的预言机和桥梁风险（OWASP，2022）。

4.2示例 2：金融科技加密货币运营的重大加密货币交易所黑客攻击的经验教训

2025 年 2 月 21 日，一家大型加密货币交易所经历了历史上最大的加密货币抢劫案，当时与朝鲜有关的行为者通过受损的基础设施窃取了大约 15 亿美元（401,000 ETH），导致钱包控制（IC3,2025）。这一事件与私钥泄露和前端劫持等基础设施漏洞有关，凸显了处理类似托管服务的金融科技实体面临的风险，正如引言中所指出的，基础设施攻击占 2025 年上半年 24.7 亿美元加密货币损失的 80% 以上（Mitrade，2025 年）。

– 资产识别和映射：资产包括多租户钱包、用于交易的 API 网关以及供应商链接节点等基础设施。DFD 将数据流从用户交易映射到钱包存储，并在供应链接口处建立信任边界。混合资产矩阵强调了加密货币层对易受更改的外部供应商的依赖性。

– 风险行为者和媒介分析：分析国家资助的行为者，如与朝鲜有关的行为者（背后∼根据 Bitget 的数据，2025 年上半年被盗总价值的 70%，包括此事件）（IC3,2025 年;Bitget，2025 年）。通过 CRYPTOQ 的向量：供应链中的串通、链下数据中毒（更改地址）、面向未来的密钥的量子威胁。STRIDE 扩展将篡改映射到钱包重定向，LINDDUN 解决了受损基础设施中的披露问题（Microsoft，2025a;LINDDUN，2025 年）。

– 风险评估和优先级：钱包泄露是高优先级，因为基础设施攻击造成了超过 80% 的损失（平均每次事件 $10M+）（Mitrade，2025 年）。使用 PASTA，模拟供应链违规（UcedaVelez 和 Morana，2015 年）。热图示例：对于密钥盗窃、技术严重性 （9.0）、经济影响（10 美元，1.5B 级）、监管（8.0 对 OFAC 影响）、概率（来自朝鲜趋势的 0.8）→得分：（9 + 10 + 8）×0.8 = 21.6（高）。这些分数仅供参考，应根据特定的组织数据进行校准。

– 缓解设计和实施：实施抗量子密钥（例如，用于应对未来中断的后量子签名）、用于运行时验证的零信任和 OPA 的 API 控制、用于分布式托管的 MPC 以及对供应商的集成审计（OWASP，2021a;Styra，2025 年）。自适应层将图形分析重点放在基础设施连接上，并针对社会工程进行教育。

– 生态系统反馈循环：对黑客攻击后数据的人工智能增强分析（例如，Bitget 追踪与朝鲜相关的流量）为季度更新提供信息，通过 OWASP SAMM 跟踪 MTTR 减少情况以防止再次发生（Bitget，2025 年;OWASP，2022 年）。

5结论

区块链和加密货币与数字银行和金融科技运营的整合增加了对专业风险建模的需求。2025 年上半年黑客攻击和漏洞利用造成的巨大损失就证明了这一点。报告显示，在此期间，344 起事件中的加密货币盗窃金额约为 24.7 亿美元，超过了 2024 年全年的总数。基础设施攻击（例如私钥泄露和前端劫持）占被盗资金的 80% 以上（CertiK 通过 GlobeNewswire，2025 年;信息安全杂志，2025 年;Mitrade，2025 年）。这些数字是由大规模交易所违规和 DeFi 漏洞等事件推动的，凸显了现有框架在处理集成法定加密货币环境方面的局限性。在这些协议中，中心化合规系统与去中心化协议交叉，导致预言机纵和跨链风险等漏洞。

CNTMF 通过提供专为加密货币新银行量身定制的以综合为重点的框架来解决这些差距。作为拟议的扩展，它结合了 STRIDE、OWASP API Top 10、NIST IR 8202、LINDDUN 和 PASTA 等方法与用于相互依赖映射的混合层分析、用于加密货币特定风险分类的 CRYPTOQ 助记词（包括共谋、重入、流动性挖矿漏洞、网络钓鱼、代币化风险、链下数据中毒和量子威胁）等组件，以及用于数据驱动适应的人工智能增强反馈循环，其中包含来自审计、错误赏金和 ML 预测。这种集成可以增强安全性和监管一致性，正如其对零信任模型、zk-SNARK 隐私以及遵守欧盟 MiCA 和美国 OFAC 要求等标准的强调所体现的那样。最终，它减少了 2025 年观察到的损失风险（ESMA，2025）。通过提供扩展 DFD 等工具，Web3 风险热图具有定量评分（风险评分 =（技术严重性 + 经济影响 + 监管后果）×Exploit Probability）和自适应缓解层，CNTMF 弥合了传统网络安全和区块链特定挑战之间的鸿沟。它促进了一种减轻经济影响的方法，平均每次事件损失 718 万美元（信息安全杂志，2025 年）。虽然 CNTMF 解决了关键差距，但其有效性取决于组织的适应和针对不断变化的威胁的持续验证。

该框架的影响延伸到提高整体金融科技安全性。它符合新兴趋势，例如人工智能与区块链的集成，用于欺诈检测和风险管理，预计 2025 年及以后（德勤，2025 年;麦肯锡，2025 年）。在 DeFi 和代币化资产预计将主导金融科技创新的时代，CNTMF 促进数据驱动的适应和防御国家支持的威胁，根据 Bitget（Bitget，2025 年）的数据，这些威胁约占 2025 年上半年被盗总价值的 70%。

CNTMF 的未来工作包括通过专家引出研究和真实案例分析进行实证验证，建立在现有研究的基础上，这些研究已经为加密货币所有者开发了以用户为中心的风险模型，并提出了针对加密货币漏洞的基于资产的框架（Krombholz 等人，2016 年;Al-Breiki 等人，2020 年）。这可能涉及基于模拟的测试和漏洞过滤，以针对实际的区块链系统漏洞利用来完善模型，类似于 Zhuang 等人（2020 年）和 Saad 等人（2019 年）的方法，确保其在动态环境中的有效性。通过模拟和数字银行案例研究进行实证验证，通过模拟和数字银行案例研究衡量 MTTR 减少等指标。此外，还设想了工具开发，例如与 NIST 和 OWASP 标准一致的基于 UML 的建模扩展，利用用于风险模型图的 OWASP Threat Dragon 和用于结构化分析的 Microsoft 威胁建模工具等图表工具，以促进自动风险识别和集成到安全开发生命周期中（OWASP，2021b;Microsoft，2025b）。这些进步将进一步确立 CNTMF 作为综合金融科技安全工具的地位。