ИИ заново анализирует старый код криптовалют и обнаруживает то, что ускользнуло от внимания людей

Ситуация, безусловно, меняется стремительно. Зашифрованное сообщение немецкой армии от июля 1941 года просуществовало 85 лет, прежде чем в этом месяце его наконец удалось расшифровать с помощью ИИ. Сообщение было почти до смешного обыденным — по сути, кто-то из Розенова спрашивал, в какую сторону маршировать, — но агенты ИИ помогли провести поиск в архивах, написать код, смоделировать работу «Энигмы» и проверить все возможные варианты, пока старая проблема не была решена. В 2026 году криптосообщество узнало, что происходит, когда эта способность «взглянуть заново» направляется на программное обеспечение, содержащее реальные деньги.

ИИ отправляется на охоту за старым кодом

Zcash в мае предоставил один из наиболее наглядных примеров. Исследователь Тейлор Хорнби, работающий в Shielded Labs, использовал Claude Opus 4.8 в специальном аудиторском агенте и обнаружил уязвимость в схеме защищенного пула Orchard, датируемую 2022 годом. В ходе тестирования эта уязвимость позволяла создавать неограниченное количество поддельных ZEC, оставаясь незамеченной. Кражи не было зафиксировано, и разработчики исправили уязвимость в течение нескольких дней, но потенциально катастрофическая ошибка просуществовала примерно четыре года, прежде чем её обнаружила проверка с помощью ИИ. Позже команда Zcash заявила, что использовала Mythos для анализа и аудита кода и не обнаружила новых ошибок.

Случай с Coldcard оказался гораздо запутаннее. Начиная с 30 июля злоумышленники выводили биткойны из кошельков, затронутых уязвимостью прошивки, прослеживаемой до 2021 года, из-за которой некоторые семена восстановления были гораздо менее случайными, чем предполагалось. По более поздним оценкам, сумма потерь составила примерно от 1 600 до более чем 1 800 BTC и свыше 100 миллионов долларов по тысячам адресов. Coinkite, производитель Coldcard, заявил, что вынужден предположить, что кто-то использовал ИИ для анализа его открытой прошивки, в то время как многие наблюдатели выразили высокую уверенность в том, что в атаке были задействованы модели без ограничений. Вопрос об авторстве атаки пока не решен, но сама уязвимость существовала уже пять лет.

Иногда машину удается обмануть

Bankr также перевернул ситуацию с ног на голову, поскольку ИИ стал частью поверхности атаки. 4 мая злоумышленник опубликовал текст в коде Морзе, который Grok расшифровал как инструкцию, принятую Bankr, что привело к переводу примерно 3 миллиардов DRB на сумму от 150 000 до 200 000 долларов. Примерно две недели спустя та же самая общая проблема уровня доверия затронула 14 кошельков пользователей, а заявленные убытки составили от примерно 150 000 до 440 000 долларов. Злоумышленник не взломал криптографию. Машины слишком доверяли друг другу.

ИИ, по-видимому, также упрощает анализ сложного кода смарт-контрактов. Chainalysis связала кражи на сумму примерно 36,7 млн долларов с атаками на протоколы с непроверенными контрактами, в которых злоумышленникам сначала приходилось декомпилировать развернутый байт-код. На долю Ekubo и Trusted Volumes пришлось примерно 7 млн долларов из этой группы за шестимесячный период, хотя связь с ИИ, установленная Chainalysis, является скорее утверждением метода, чем доказательством того, что каждая уязвимость была создана конкретной моделью.

Кроме того, были поддельные арбитражные боты, якобы «созданные Клодом». Девять похожих учебных видео на YouTube подсказывали зрителям скопировать код в поддельный компилятор в стиле Remix, который тайно заменял его кодом, позволяющим выводить средства. TRM насчитала 224 жертвы, 234 контракта и убытки на сумму примерно 517 000 долларов. В этом случае ИИ вовсе не был оружием. Он был приманкой.

Цифра 440 % меняет всю картину

Ничто из этого не означает, что каждый крупный крипто-взлом в 2026 году был совершен с помощью ИИ. У некоторых уязвимостей нет подтверждённой связи с ИИ, несмотря на то, что многие подозревают его причастность, как и в случае с многочисленными другими атаками на DeFi в этом году. Это важная разграничительная черта. В ряде инцидентов 2026 года участие ИИ зафиксировано документально, в других существуют обоснованные подозрения, а многие по-прежнему сводятся к старомодным багам, ключам, правам доступа и неисправным системам.

Однако данные Chainalysis о «дед-дропах» в блокчейне указывают на то, что общая экономика ситуации меняется. Количество вредоносных записей в цепочке, содержащих инструкции для вредоносного ПО и информацию для управления и контроля, выросло с примерно 2,06 в день до 11,1, что составляет рост на 440 %. Мощные модели ИИ с открытой весовой матрицей могут снизить уровень экспертизы, необходимой для построения этой инфраструктуры, в то время как к второму кварталу 2026 года на долю субъектов, связанных с государством, в частности с Северной Кореей и Ираном, приходилось примерно две трети вновь наблюдаемой активности в каждом квартале.

Урок Enigma заключается не в том, что ИИ может внезапно взломать криптографию Биткойна. Дело в том, что машины позволяют удешевить процесс повторного анализа. Zcash обнаружил старую ошибку раньше, чем это сделал злоумышленник, в то время как фиаско с Coldcard показывает, как может выглядеть обратная ситуация. В криптовалютах есть многолетний открытый код, который ждет повторного анализа, и никто не знает, сколько ещё «Розеновов» скрывается в нём.