KI analysiert den alten Code der Kryptowährungen erneut und entdeckt dabei, was den Menschen entgangen ist

Die Dinge ändern sich zweifellos rasant. Eine verschlüsselte Nachricht der Bundeswehr vom Juli 1941 überdauerte 85 Jahre, bevor sie diesen Monat schließlich mithilfe von KI entschlüsselt werden konnte. Die Nachricht war fast schon komisch banal – im Wesentlichen fragte jemand in Rosenow, in welche Richtung man marschieren solle –, doch KI-Agenten halfen dabei, Archive zu durchsuchen, Code zu schreiben, Enigma zu simulieren und Möglichkeiten zu testen, bis das alte Problem gelöst war. Die Krypto-Branche hat das Jahr 2026 damit verbracht, herauszufinden, was passiert, wenn diese Fähigkeit, Dinge noch einmal zu betrachten, auf Software gerichtet wird, die echtes Geld enthält.

KI macht Jagd auf alten Code

Zcash lieferte im Mai eines der deutlichsten Beispiele. Der für Shielded Labs tätige Forscher Taylor Hornby setzte Claude Opus 4.8 in einem maßgeschneiderten Audit-Agenten ein und deckte eine Schwachstelle im Orchard-Shielded-Pool-Schaltkreis auf, die aus dem Jahr 2022 stammte. In Tests konnte die Schwachstelle unbegrenzt gefälschte ZEC erzeugen, ohne entdeckt zu werden. Es wurde kein Diebstahl festgestellt, und die Entwickler schlossen die Lücke innerhalb weniger Tage, doch ein potenziell katastrophaler Fehler hatte rund vier Jahre überdauert, bevor er durch eine KI-gestützte Überprüfung entdeckt wurde. Später gab das Zcash-Team an, Mythos zur Analyse und Prüfung des Codes eingesetzt zu haben und keine neuen Fehler gefunden zu haben.

Bei Coldcard war die Situation deutlich chaotischer. Ab dem 30. Juli raubten Angreifer Bitcoin aus Wallets ab, die von einer auf das Jahr 2021 zurückführbaren Firmware-Schwachstelle betroffen waren, durch die einige Wiederherstellungs-Seeds weit weniger zufällig waren als beabsichtigt. Spätere Schätzungen gingen von etwa 1.600 bis zu mehr als 1.800 BTC und über 100 Millionen US-Dollar über Tausende von Adressen hinweg aus. Coinkite, der Hersteller von Coldcard, erklärte, man müsse davon ausgehen, dass jemand KI eingesetzt habe, um die öffentliche Firmware zu untersuchen, während viele Beobachter sich sehr sicher waren, dass uneingeschränkte Modelle im Spiel waren. Die Zuordnung ist noch nicht geklärt, aber die Schwachstelle selbst bestand bereits seit fünf Jahren.

Manchmal lässt sich die Maschine austricksen

Auch bei Bankr wurde das Blatt gewendet, da die KI selbst Teil der Angriffsfläche wurde. Am 4. Mai veröffentlichte ein Angreifer einen Text im Morsecode, den Grok in eine Anweisung entschlüsselte, die Bankr akzeptierte, wodurch die Übertragung von rund 3 Milliarden DRB im Wert von etwa 150.000 bis 200.000 US-Dollar ausgelöst wurde. Etwa zwei Wochen später betraf dasselbe allgemeine Problem der Vertrauensschicht 14 Nutzer-Wallets, wobei die gemeldeten Verluste zwischen etwa 150.000 und 440.000 US-Dollar lagen. Der Angreifer hat die Kryptografie nicht geknackt. Die Maschinen vertrauten einander zu sehr.

KI scheint zudem die Analyse komplexer Smart-Contract-Codes zu vereinfachen. Chainalysis brachte Diebstähle im Wert von rund 36,7 Millionen US-Dollar mit Angriffen auf Protokolle mit nicht verifizierten Verträgen in Verbindung, bei denen Angreifer zunächst den bereitgestellten Bytecode dekompilieren mussten. Auf Ekubo und Trusted Volumes entfielen in diesem Sechsmonatszeitraum etwa 7 Millionen US-Dollar dieses Clusters, obwohl der KI-Bezug von Chainalysis eher eine methodische Behauptung ist als ein Beweis dafür, dass ein namentlich genanntes Modell jeden Exploit erstellt hat. Dann gab es noch die gefälschten „Claude-gebauten“ Arbitrage-Bots. Neun ähnliche YouTube-Tutorials wiesen die Zuschauer an, Code in einen gefälschten Compiler im Remix-Stil zu kopieren, der heimlich einen „Drainer“ einfügte. TRM zählte 224 Opfer, 234 Verträge und Verluste in Höhe von rund 517.000 US-Dollar. In diesem Fall war die KI keineswegs die Waffe. Sie war der Köder.

Die Zahl von 440 % verändert die Geschichte

Das bedeutet keineswegs, dass jeder große Krypto-Hack im Jahr 2026 KI-gesteuert war. Bei einigen Exploits gibt es keinen nachgewiesenen KI-Bezug, obwohl viele eine Beteiligung vermuten – ebenso wie bei zahlreichen anderen DeFi-Angriffen in diesem Jahr. Das ist eine wichtige Trennlinie. Bei einer Reihe von Vorfällen im Jahr 2026 wurde eine Beteiligung von KI dokumentiert, bei anderen besteht ein glaubwürdiger Verdacht, und viele sind nach wie vor auf altbekannte Fehler, Schlüssel, Berechtigungen und fehlerhafte Systeme zurückzuführen.

Die „Dead-Drop“-Daten von Chainalysis zur Blockchain deuten jedoch darauf hin, dass sich die allgemeinen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen verändern. Die Zahl bösartiger On-Chain-Schreibvorgänge, die Malware-Anweisungen und Command-and-Control-Informationen enthielten, stieg von etwa 2,06 pro Tag auf 11,1 – ein Anstieg um 440 %. Leistungsstarke Open-Weight-KI-Modelle können den Fachwissenbedarf für den Aufbau dieser Infrastruktur senken, während staatlich verknüpfte Akteure mit Verbindungen zu Nordkorea und dem Iran bis zum zweiten Quartal 2026 etwa zwei Drittel der in jedem Quartal neu beobachteten Aktivitäten ausmachten. Die Lehre aus „Enigma“ ist nicht, dass KI plötzlich die Kryptografie von Bitcoin knacken kann. Sie besteht vielmehr darin, dass Maschinen eine erneute Überprüfung kostengünstiger machen. Zcash entdeckte einen alten Fehler, bevor ein Angreifer dies tat, während das Coldcard-Fiasko zeigt, wie das Gegenteil aussehen kann. In der Kryptowelt wartet öffentlicher Code aus vielen Jahren darauf, erneut überprüft zu werden, und niemand weiß, wie viele „Rosenows“ sich noch darin verstecken.