AIが仮想通貨ハッカーに機械並みの速度をもたらし、数十億が危険にさらされています

AIは暗号資産の窃盗を、より迅速で低コストなビジネスに変えつつあります

AIの登場によりサイバー攻撃の実行コストが低下し、封じ込めが困難になる中、暗号資産業界に新たなセキュリティ危機が訪れています。バイナンスによると、10月30日の侵害事件では攻撃による被害額は推定63億ドルに上り、初期調査ではDevOps担当者のノートPCが侵害され、不正出金が行われたことが原因とされています。 Bitgetも9月に別のインシデントに見舞われ、約3億8750万ドルが攻撃者が管理するアドレスへ送金された。いずれの企業も、今回の侵害をAIによるものと公に断定してはいない。この区別は重要である。新たな脅威とは、すべての仮想通貨ハッキングが突然AIを利用するようになったということではない。AIが、ウォレット、取引所、金融機関への攻撃の経済性を変えつつあるということである。

AIが既知の攻撃を「産業規模のオペレーション」へと変貌させる

Google Threat Intelligenceによると、攻撃者は単純なAIプロンプトから自律的な攻撃ワークフローへと移行しつつあるという。

2026年の事例では、攻撃者がAIエージェントを用いてわずか6時間で大規模な認証情報収集作戦を構築・実行し、数千件のサードパーティ認証情報を盗み出しました。Googleによると、AIは脆弱性調査、エクスプロイト開発、自動化された偵察にますます活用されているといいます。

Anthropic社も同様の変化を観察しています。同社の9月の脅威レポートによると、攻撃者は偵察、エクスプロイト、窃取のために複数のAIエージェントを並行して稼働させており、これにより、以前はチーム全体を必要としたキャンペーンを、個々のオペレーターが管理できるようになっています。

Curve Financeの創業者であるマイケル・エゴロフ氏は、集中型プラットフォームは特権アクセスと複雑なソフトウェアインフラを組み合わせているため、特に広範な攻撃対象領域に直面していると指摘します。「集中型インフラは通常、かなり複雑なソフトウェアインフラの依存関係を利用して構築されており、AIは現在、ほぼ毎日その欠陥を発見している」とエゴロフ氏は述べました。

Riverのビットコイン脅威マップはこの問題を浮き彫りにしています。AIは、フィッシングやマルウェアを通じて自己管理型ウォレットからの窃取を助長し、漏洩データやディープフェイクを利用してアカウント乗っ取りを加速させ、攻撃者がプラットフォームのコードから脆弱性を探し出すのを支援し得ます。

ビットコインの自己管理モデルがもたらす特有のリスク

暗号資産には容赦のない特徴があります。盗難に成功した場合、その損失は取り返しのつかないものになり得るのです。この夏、COLDCARDが生成した特定のシードのランダム性を弱める欠陥が、4,500件以上のアドレスから1,367 BTC（当時約1億1,600万ドル相当）が盗まれた事件に関連していたことが判明しました。 攻撃者は脆弱性のある秘密鍵をオフラインで再現できました。最近のデータ漏洩は新たな攻撃対象領域を生み出しています。Keystoneは10月のウェブサイト不正アクセスにより、25,964件の購入者記録に関連する個人情報が流出したと明らかにしました。 また、Coinbaseは分析プロバイダーAmplitudeでのインシデントにより、ごく一部の顧客の連絡先情報が流出したと別途発表したが、同社のシステムや顧客資金への侵害はなかったとしている。こうしたデータは高度にパーソナライズされたAIフィッシングの材料となり得る。

銀行も同様に「マシンの速度」による脅威に直面している

従来の金融業界も例外ではありません。Anthropicは金融機関を狙ったAI活用サイバー攻撃の実例を報告しており、FBIは2025年1月から11月にかけて口座乗っ取りによる被害額が2億6,200万ドル以上に上ると記録しています。

したがって、セキュリティ競争の成否を分ける鍵は「速度」にあると言えます。AIは、ビットコインを盗んだり銀行口座を空にしたりするための新しい手法を考案する必要はありません。もしAIが弱点を見つけ出し、被害者を装い、防御側が介入するよりも速く既存の攻撃を実行できるのであれば、これまでに見慣れたサイバー犯罪は、はるかに大規模なものへと変貌してしまうでしょう。