L'intelligenza artificiale sta rileggendo il vecchio codice delle criptovalute e sta scoprendo ciò che agli esseri umani era sfuggito

Le cose stanno certamente cambiando rapidamente. Una trasmissione cifrata dell’esercito tedesco del luglio 1941 è rimasta inviolata per 85 anni prima che, questo mese, un’operazione assistita dall’IA riuscisse finalmente a decifrarla. Il messaggio era quasi comicamente banale: in sostanza, qualcuno a Rosenow chiedeva in quale direzione marciare, ma gli agenti di IA hanno aiutato a cercare negli archivi, scrivere codice, simulare Enigma e testare le possibilità fino a quando il vecchio enigma non ha ceduto. Il mondo delle criptovalute ha trascorso il 2026 scoprendo cosa succede quando quella capacità di guardare con occhi nuovi viene rivolta verso software contenente denaro reale.

L’intelligenza artificiale va a caccia di vecchio codice

Zcash ha fornito uno degli esempi più chiari a maggio. Il ricercatore Taylor Hornby, che lavora per Shielded Labs, ha utilizzato Claude Opus 4.8 in un agente di audit personalizzato e ha scoperto una falla nel circuito dello shielded pool di Orchard risalente al 2022. Nei test, la vulnerabilità avrebbe potuto generare ZEC contraffatti in quantità illimitata senza essere rilevata. Non è stato accertato alcun furto e gli sviluppatori hanno risolto il problema nel giro di pochi giorni, ma un bug potenzialmente catastrofico era rimasto inosservato per circa quattro anni prima che una revisione assistita dall’IA lo individuasse. Successivamente, il team di Zcash ha affermato di aver utilizzato Mythos per analizzare e verificare il codice senza trovare nuovi bug.

Il caso di Coldcard è stato decisamente più intricato. A partire dal 30 luglio, gli aggressori hanno sottratto bitcoin dai portafogli colpiti da una vulnerabilità del firmware risalente al 2021, che rendeva alcuni seed di recupero molto meno casuali di quanto previsto. Stime successive hanno indicato una cifra compresa tra circa 1.600 e oltre 1.800 BTC, per un valore superiore a 100 milioni di dollari distribuiti su migliaia di indirizzi. Coinkite, il produttore di Coldcard, ha dichiarato di dover presumere che qualcuno abbia utilizzato l’intelligenza artificiale per analizzare il proprio firmware pubblico, mentre molti osservatori si sono detti altamente convinti che fossero coinvolti modelli senza restrizioni. L’attribuzione non è stata ancora stabilita, ma la vulnerabilità stessa era presente da cinque anni.

A volte la macchina viene ingannata

Anche Bankr ha ribaltato la situazione, poiché l’IA è diventata parte della superficie di attacco. Il 4 maggio, un aggressore ha pubblicato un testo in codice Morse che Grok ha decodificato in un’istruzione accettata da Bankr, innescando il trasferimento di circa 3 miliardi di DRB per un valore compreso tra 150.000 e 200.000 dollari. Circa due settimane dopo, lo stesso problema generale relativo al livello di fiducia ha colpito 14 portafogli degli utenti, con perdite segnalate che vanno da circa 150.000 a 440.000 dollari. L’autore dell’attacco non ha violato la crittografia. Le macchine si fidavano troppo l’una dell’altra.

L’intelligenza artificiale sembra inoltre rendere più economico l’analisi di codici di smart contract complessi. Chainalysis ha collegato furti per circa 36,7 milioni di dollari ad attacchi contro protocolli con contratti non verificati, in cui gli aggressori hanno dovuto prima decompilare il bytecode distribuito. Ekubo e Trusted Volumes hanno rappresentato circa 7 milioni di dollari di quel gruppo nel corso del semestre, sebbene il collegamento all’IA di Chainalysis sia una supposizione metodologica piuttosto che la prova che un modello specifico abbia creato ogni singolo exploit. Poi c’erano i falsi bot di arbitraggio “realizzati da Claude”. Nove tutorial simili su YouTube invitavano gli spettatori a copiare il codice in un compilatore fasullo in stile Remix che sostituiva segretamente un drainer. TRM ha contato 224 vittime, 234 contratti e circa 517.000 dollari di perdite. In questo caso, l’IA non era affatto l’arma. Era l’esca.

La cifra del 440% cambia la prospettiva

Nulla di tutto ciò significa che ogni grande attacco alle criptovalute del 2026 sia stato guidato dall’IA. Alcuni exploit non presentano alcun collegamento accertato con l’IA, nonostante molti sospettino un suo coinvolgimento, così come numerosi altri attacchi alla DeFi avvenuti quest’anno. Questa è una linea di demarcazione importante. In diversi incidenti del 2026 è stato documentato il coinvolgimento dell’IA, in altri sussistono sospetti credibili, mentre molti altri sono ancora riconducibili a bug tradizionali, chiavi, autorizzazioni e sistemi malfunzionanti.

I dati di Chainalysis relativi ai «dead-drop» sulla blockchain, tuttavia, suggeriscono che il quadro economico generale stia cambiando. Le scritture on-chain dannose contenenti istruzioni di malware e informazioni di comando e controllo sono passate da circa 2,06 al giorno a 11,1, con un aumento del 440%. Potenti modelli di IA open-weight possono ridurre le competenze necessarie per costruire questa infrastruttura, mentre attori legati allo Stato, associati alla Corea del Nord e all’Iran, hanno rappresentato circa i due terzi delle attività osservate di recente ogni trimestre entro il secondo trimestre del 2026. La lezione di Enigma non è che l’IA possa improvvisamente violare la crittografia di Bitcoin. È che le macchine rendono più economico ricontrollare. Zcash ha individuato un vecchio errore prima che lo facesse un aggressore, mentre il fiasco di Coldcard mostra come possa presentarsi la situazione opposta. Il mondo delle criptovalute ha anni di codice pubblico che aspettano di essere riletti, e nessuno sa quanti Rosenow si nascondano ancora al suo interno.