A IA está relendo o código antigo das criptomoedas e descobrindo o que os humanos deixaram passar

As coisas certamente estão mudando rápido. Uma transmissão criptografada do Exército Alemão, de julho de 1941, resistiu por 85 anos antes que um esforço assistido por IA finalmente a decifrasse neste mês. A mensagem era quase comicamente comum — basicamente, alguém em Rosenow perguntando para que lado marchar —, mas agentes de IA ajudaram a pesquisar arquivos, escrever código, simular a Enigma e testar possibilidades até que o antigo problema fosse resolvido. O setor de criptomoedas passou o ano de 2026 descobrindo o que acontece quando essa capacidade de reexaminar é direcionada a softwares que contêm dinheiro de verdade.

A IA sai à caça de códigos antigos

A Zcash forneceu um dos exemplos mais claros em maio. O pesquisador Taylor Hornby, que trabalha para a Shielded Labs, usou o Claude Opus 4.8 em um agente de auditoria personalizado e descobriu uma falha no circuito do pool protegido do Orchard que datava de 2022. Nos testes, a vulnerabilidade poderia gerar ZEC falsificado ilimitado sem ser detectada. Não foi constatado nenhum roubo, e os desenvolvedores corrigiram a falha em poucos dias, mas um bug potencialmente catastrófico havia sobrevivido por cerca de quatro anos antes de ser detectado pela revisão assistida por IA. Posteriormente, a equipe do Zcash afirmou ter utilizado o Mythos para analisar e auditar o código e não encontrou novos bugs.

O caso da Coldcard foi consideravelmente mais complicado. A partir de 30 de julho, invasores roubaram bitcoins de carteiras afetadas por uma falha no firmware que remonta a 2021, a qual deixou algumas sementes de recuperação muito menos aleatórias do que o pretendido. Estimativas posteriores apontaram para um valor entre aproximadamente 1.600 e mais de 1.800 BTC, totalizando mais de US$ 100 milhões em milhares de endereços. A Coinkite, fabricante da Coldcard, afirmou que teve de presumir que alguém usou IA para inspecionar seu firmware público, enquanto muitos observadores expressaram grande confiança de que modelos sem restrições estavam envolvidos. A atribuição ainda não está definida, mas a vulnerabilidade em si já existia há cinco anos.

Às vezes, a máquina é enganada

O Bankr também inverteu a equação, pois a IA passou a fazer parte da superfície de ataque. Em 4 de maio, um invasor postou um texto em código Morse que o Grok decodificou como uma instrução aceita pelo Bankr, acionando a transferência de aproximadamente 3 bilhões de DRB, no valor de cerca de US$ 150.000 a US$ 200.000. Cerca de duas semanas depois, o mesmo problema geral na camada de confiança atingiu 14 carteiras de usuários, com perdas relatadas variando de cerca de US$ 150.000 a US$ 440.000. O invasor não quebrou a criptografia. As máquinas confiavam demais umas nas outras.

A IA também parece estar tornando mais barato a análise de códigos complexos de contratos inteligentes. A Chainalysis associou cerca de US$ 36,7 milhões em roubos a ataques contra protocolos com contratos não verificados, nos quais os invasores primeiro precisavam descompilar o bytecode implantado. O Ekubo e o Trusted Volumes foram responsáveis por cerca de US$ 7 milhões desse conjunto durante o período de seis meses, embora a associação feita pela IA da Chainalysis seja uma alegação de método, e não uma prova de que um modelo específico tenha criado cada exploração.

Depois, houve os bots de arbitragem falsos “criados pelo Claude”. Nove tutoriais semelhantes no YouTube orientavam os espectadores a copiar código para um compilador falso no estilo Remix que, secretamente, substituía o código por um drainer. A TRM contabilizou 224 vítimas, 234 contratos e perdas de aproximadamente US$ 517.000. Nesse caso, a IA não foi, de forma alguma, a arma. Foi a isca.

O número de 440% muda a história

Nada disso significa que todos os grandes ataques a criptomoedas em 2026 tenham sido impulsionados por IA. Algumas explorações não têm nenhuma conexão comprovada com a IA, apesar de muitos suspeitarem de envolvimento, assim como inúmeros outros ataques a DeFi neste ano. Essa é uma linha divisória importante. Vários incidentes de 2026 têm envolvimento comprovado de IA, outros geram suspeitas plausíveis e muitos ainda se resumem a bugs tradicionais, chaves, permissões e sistemas com falhas.

Os dados de “dead-drop” da blockchain da Chainalysis, no entanto, sugerem que o panorama econômico mais amplo está mudando. As gravações maliciosas na blockchain contendo instruções de malware e informações de comando e controle subiram de aproximadamente 2,06 por dia para 11,1, um aumento de 440%. Modelos poderosos de IA de peso aberto podem reduzir o nível de especialização necessário para construir essa infraestrutura, enquanto atores ligados ao Estado, associados à Coreia do Norte e ao Irã, foram responsáveis por cerca de dois terços das atividades recém-observadas a cada trimestre até o segundo trimestre de 2026.

A lição do Enigma não é que a IA possa, de repente, quebrar a criptografia do Bitcoin. É que as máquinas tornam mais barato reexaminar o código. O Zcash encontrou um erro antigo antes que um invasor o fizesse, enquanto o fiasco do Coldcard mostra como pode ser o contrário. As criptomoedas têm anos de código público esperando para serem relidos, e ninguém sabe quantos “Rosenows” ainda estão escondidos nele.