AI Tingkatkan Kecepatan Komputasi Peretas Kripto, Aset Miliaran Terancam

AI Mengubah Pencurian Kripto Menjadi Bisnis yang Lebih Cepat dan Lebih Murah

Krisis keamanan kripto terbaru terjadi tepat saat kecerdasan buatan (AI) membuat serangan siber lebih murah untuk dilancarkan dan lebih sulit untuk ditangani.

Binance menyatakan bahwa penyerang menyebabkan kerugian sekitar $6,3 miliar dalam insiden pada 30 Oktober, dengan penyelidikan awal menunjukkan adanya laptop DevOps yang diretas dan penarikan dana tanpa izin. Bitget mengalami insiden lain pada bulan September yang melibatkan transfer sekitar $387,5 juta ke alamat yang dikendalikan penyerang. Tidak ada satu pun dari kedua perusahaan tersebut yang secara terbuka mengaitkan insiden kebocoran data mereka dengan AI.

Perbedaan tersebut penting. Ancaman yang muncul bukanlah bahwa setiap peretasan kripto tiba-tiba menggunakan AI. Melainkan bahwa AI sedang mengubah aspek ekonomi dari serangan terhadap dompet, bursa, dan lembaga keuangan.

AI Mengubah Serangan yang Sudah Dikenal Menjadi Operasi Berskala Industri

Google Threat Intelligence menyatakan bahwa penyerang beralih dari penggunaan AI sederhana menjadi alur kerja serangan berbasis agen.

Dalam satu kasus pada tahun 2026, seorang penyerang menggunakan agen AI untuk merancang dan melaksanakan operasi pengumpulan kredensial massal dalam waktu kurang dari enam jam, yang mengakibatkan ribuan kredensial pihak ketiga terkompromi. Google menyatakan bahwa AI semakin sering digunakan untuk penelitian kerentanan, pengembangan eksploit, dan pengintaian otomatis.

Anthropic juga mengamati pergeseran yang sama. Laporan ancaman bulan September mereka menemukan bahwa penyerang menjalankan agen AI secara paralel untuk pengintaian, eksploitasi, dan pencurian, sehingga memungkinkan operator individu mengelola kampanye yang sebelumnya membutuhkan tim lengkap.

Pendiri Curve Finance, Michael Egorov, berpendapat bahwa platform terpusat menghadapi permukaan serangan yang sangat luas karena menggabungkan akses istimewa dengan infrastruktur perangkat lunak yang kompleks.

"Infrastruktur terpusat biasanya dibangun menggunakan ketergantungan infrastruktur perangkat lunak yang cukup kompleks, di mana AI kini menemukan celah hampir setiap hari," kata Egorov.

Peta ancaman bitcoin dari River menggambarkan masalah ini: AI dapat memperparah pencurian aset yang disimpan sendiri melalui phishing dan malware, mempercepat pengambilalihan akun menggunakan data yang bocor dan deepfake, serta membantu penyerang mencari kerentanan dalam kode platform.

Model Penyimpanan Mandiri Bitcoin Menciptakan Risiko Unik

Kripto memiliki fitur yang tidak memberi ampun: pencurian yang berhasil bisa jadi tidak dapat dibalikkan.

Sebuah kelemahan yang melemahkan keacakan pada seed tertentu yang dihasilkan oleh COLDCARD dikaitkan pada musim panas ini dengan pencurian 1.367 BTC dari lebih dari 4.500 alamat, senilai hampir $116 juta pada saat itu. Para penyerang dapat mereproduksi kunci pribadi yang rentan secara offline.

Kebocoran data baru-baru ini menciptakan permukaan serangan lain. Keystone mengungkapkan bahwa pelanggaran situs web pada bulan Oktober telah mengekspos informasi pribadi yang terkait dengan 25.964 catatan pembeli. Coinbase secara terpisah menyatakan bahwa insiden di penyedia analitik Amplitude telah mengekspos informasi kontak sebagian kecil pelanggan, meskipun sistemnya sendiri dan dana pelanggan tidak diretas.

Data semacam itu dapat menjadi bahan baku untuk serangan phishing AI yang sangat dipersonalisasi.

Bank Menghadapi Ancaman dengan Kecepatan Mesin yang Sama

Sektor keuangan tradisional tidak kebal.

Anthropic mendokumentasikan operasi siber yang dibantu AI yang menargetkan lembaga keuangan, sementara FBI mencatat kerugian akibat pengambilalihan akun sebesar lebih dari $262 juta dari Januari hingga November 2025.

Oleh karena itu, persaingan keamanan yang menentukan mungkin berkisar pada kecepatan.

AI tidak perlu menciptakan cara baru untuk mencuri bitcoin atau mengosongkan rekening bank. Jika AI dapat menemukan kelemahan, menyamar sebagai korban, dan melaksanakan serangan yang sudah ada lebih cepat daripada kemampuan pihak pertahanan untuk campur tangan, kejahatan siber yang sudah dikenal akan menjadi sesuatu yang jauh lebih dapat diskalakan.