L'IA accélère les pirates de cryptomonnaies : milliards en jeu

L’IA transforme le vol de cryptomonnaies en une activité plus rapide et moins coûteuse

La dernière crise de sécurité dans le domaine des cryptomonnaies survient alors même que l’intelligence artificielle rend les cyberattaques moins coûteuses à lancer et plus difficiles à contenir. Binance a déclaré que les attaquants avaient causé un préjudice estimé à 6,3 milliards de dollars lors d’une faille survenue le 30 octobre ; son enquête initiale a mis en évidence la compromission d’un ordinateur portable de l’équipe DevOps et des retraits non autorisés. Bitget a subi un autre incident en septembre, au cours duquel environ 387,5 millions de dollars ont été transférés vers des adresses contrôlées par les attaquants. Aucune des deux sociétés n’a publiquement attribué sa faille à l’IA. Cette distinction est importante. La menace émergente ne réside pas dans le fait que chaque piratage de cryptomonnaies utilise soudainement l’IA. Elle réside dans le fait que l’IA modifie la rentabilité des attaques visant les portefeuilles, les plateformes d’échange et les institutions financières.

L’IA transforme des attaques familières en opérations à grande échelle

Selon Google Threat Intelligence, les attaquants passent de simples sollicitations par IA à des workflows d’attaque automatisés.

Dans un cas survenu en 2026, un attaquant a utilisé des agents IA pour mettre en place et exécuter une opération massive de collecte d’identifiants en moins de six heures, compromettant ainsi des milliers d’identifiants tiers. Google indique que l’IA est de plus en plus utilisée pour la recherche de vulnérabilités, le développement d’exploits et la reconnaissance automatisée.

Anthropic a observé la même évolution. Son rapport sur les menaces publié en septembre a révélé que les attaquants exécutaient en parallèle des agents IA pour la reconnaissance, l’exploitation et le vol, ce qui permet à des opérateurs individuels de gérer des campagnes qui nécessitaient auparavant des équipes entières.

Michael Egorov, fondateur de Curve Finance, fait valoir que les plateformes centralisées sont exposées à une surface d’attaque particulièrement vaste, car elles combinent des accès privilégiés à une infrastructure logicielle complexe. « Les infrastructures centralisées sont généralement construites à partir de dépendances logicielles assez complexes, dans lesquelles l’IA détecte désormais des failles presque quotidiennement », a déclaré M. Egorov.

La carte des menaces liées au bitcoin établie par River illustre bien le problème : l’IA peut amplifier les vols sur les comptes en auto-custode par le biais du phishing et des logiciels malveillants, accélérer les prises de contrôle de comptes à l’aide de données divulguées et de deepfakes, et aider les attaquants à rechercher des vulnérabilités dans le code des plateformes.

Le modèle d’auto-custode du bitcoin crée des enjeux uniques

La cryptomonnaie ajoute une caractéristique impitoyable : un vol réussi peut être irréversible. Une faille qui affaiblissait le caractère aléatoire de certaines graines générées par COLDCARD a été associée cet été au vol de 1 367 BTC provenant de plus de 4 500 adresses, d’une valeur de près de 116 millions de dollars à l’époque. Les pirates pouvaient reproduire hors ligne les clés privées vulnérables. Les récentes fuites de données créent une nouvelle surface d’attaque. Keystone a révélé qu’une intrusion sur son site web en octobre avait exposé des informations personnelles associées à 25 964 dossiers d’acheteurs. Coinbase a par ailleurs indiqué qu’un incident chez le fournisseur d’analyses Amplitude avait exposé les coordonnées d’un petit sous-ensemble de clients, bien que ses propres systèmes et les fonds de ses clients n’aient pas été compromis. Ces données peuvent servir de matière première à des attaques de hameçonnage par IA hautement personnalisées.

Les banques sont confrontées à la même menace à la vitesse de l’ordinateur

Le secteur financier traditionnel n’est pas à l’abri. Anthropic a recensé des cyberopérations assistées par l’IA ciblant des institutions financières, tandis que le FBI a enregistré plus de 262 millions de dollars de pertes liées à des prises de contrôle de comptes entre janvier et novembre 2025.

La course à la sécurité pourrait donc se jouer sur la vitesse. L’IA n’a pas besoin d’inventer une nouvelle méthode pour voler des bitcoins ou vider un compte bancaire. Si elle parvient à identifier des failles, à usurper l’identité des victimes et à exécuter des attaques existantes plus rapidement que les défenseurs ne peuvent intervenir, la cybercriminalité telle que nous la connaissons prendra une ampleur bien plus grande.