Varnostni problem na področju kriptovalut je leta 2026 doživel nenavaden preobrat. Raziskovalci, ki so uporabljali umetno inteligenco (AI), so odkrili štiri leta staro ranljivost v Zcashu, ki je omogočala ustvarjanje ponarejenih ZEC-ov, pa tudi ranljivost v Coldcardu iz leta 2021, ki je predhodila kraji bitcoinov v ocenjeni vrednosti več kot 100 milijonov dolarjev, napadalci pa so z manipulacijo agenta AI dosegli prenos približno 3 milijard DRB. Medtem se je število zlonamernih navodil, vgrajenih v javne verige blokov, povečalo za 440 %, kar kaže, da umetna inteligenca ne spreminja le načina, kako so kriptovalute zgrajene. Spreminja tudi način, kako jih ljudje napadajo.
Umetna inteligenca ponovno preučuje staro kodo kriptovalut in odkriva tisto, kar so ljudje spregledali
NAPISAL
DELI
Ključne ugotovitve
- Zcash je imel v svoji kodi skrito štiriletno ranljivost, dokler ni Claude Opus 4.8 pomagal raziskovalcu, da jo je končno odkril.
- Pomanjkljivost v firmware-u Coldcarda iz leta 2021 je povzročila kraje bitcoinov v ocenjeni vrednosti več kot 100 milijonov dolarjev na tisočih naslovih.
- Chainalysis poroča, da se je zlonamerna aktivnost »dead-drop« v verigi povečala za 440 %, kar kaže, kako hitro pridobivajo na moči grožnje, podprte z umetno inteligenco.
Stvari se vsekakor hitro spreminjajo. Šifrirano sporočilo nemške vojske iz julija 1941 je preživelo 85 let, preden ga je ta mesec končno razvozlala skupina s pomočjo umetne inteligence. Sporočilo je bilo skoraj komično običajno – v bistvu je nekdo iz Rosenowa vprašal, v katero smer naj korakajo –, vendar so agenti umetne inteligence pomagali pri iskanju po arhivih, pisanju kode, simulaciji Enigme in preizkušanju možnosti, dokler se stari problem ni rešil. Kriptovalute so leto 2026 preživele z odkrivanjem, kaj se zgodi, ko se ta sposobnost ponovnega pregledovanja usmeri v programsko opremo, ki vsebuje dejanski denar.
Umetna inteligenca lovi skozi staro kodo
Zcash je maja ponudil enega najbolj jasnih primerov. Raziskovalec Taylor Hornby, ki dela za podjetje Shielded Labs, je v prilagojenem revizijskem agentu uporabil program Claude Opus 4.8 in odkril pomanjkljivost v vezju zaščitenega bazena Orchard, ki sega v leto 2022. Pri testiranju je ta ranljivost omogočala neomejeno ponarejanje ZEC brez odkritja. Kraja ni bila ugotovljena, razvijalci pa so jo v nekaj dneh odpravili, vendar je potencialno katastrofalna napaka obstajala približno štiri leta, preden jo je odkril pregled s pomočjo umetne inteligence. Kasneje je ekipa Zcasha trdila, da je za analizo in revizijo kode uporabila Mythos in ni odkrila novih napak.
V primeru Coldcard je bilo precej bolj kaotično. Od 30. julija so napadalci izpraznili bitcoine iz denarnic, prizadetih zaradi šibkosti vgrajene programske opreme, ki sega v leto 2021 in zaradi katere so bila nekatera obnovitvena semena precej manj naključna, kot je bilo predvideno. Kasnejše ocene so pokazale, da je bilo ukradenih približno 1.600 do več kot 1.800 BTC in več kot 100 milijonov dolarjev na tisočih naslovih. Coinkite, proizvajalec Coldcarda, je dejal, da mora domnevati, da je nekdo uporabil umetno inteligenco za pregled njegove javne programske opreme, medtem ko so mnogi opazovalci izrazili veliko prepričanje, da so bili vpleteni neomejeni modeli. Avtorstvo napake še ni ugotovljeno, vendar je sama ranljivost obstajala že pet let.
Včasih se stroj pusti zavesti
Tudi Bankr je obrnil enačbo, saj je umetna inteligenca postala del površine za napade. 4. maja je napadalec objavil besedilo v morsejevi kodi, ki ga je Grok dekodiral v navodilo, ki ga je Bankr sprejel, s čimer je sprožil prenos približno 3 milijard DRB v vrednosti od okoli 150.000 do 200.000 dolarjev. Približno dva tedna kasneje je isti splošni problem na ravni zaupanja prizadel 14 uporabniških denarnic, pri čemer so poročane izgube znašale od približno 150.000 do 440.000 dolarjev. Napadalec ni razbil kriptografije. Stroji so drug drugemu preveč zaupali.
Zdi se tudi, da umetna inteligenca omogoča cenejšo analizo zapletene kode pametnih pogodb. Podjetje Chainalysis je približno 36,7 milijona dolarjev vredne kraje povezalo z napadi na protokole z nepreverjenimi pogodbami, pri katerih so napadalci morali najprej dekompilirati razvrščen bajtni kod. Ekubo in Trusted Volumes sta v tem šestmesečnem obdobju prispevala približno 7 milijonov dolarjev k tej skupini, čeprav je povezava umetne inteligence podjetja Chainalysis bolj trditev o metodi kot dokaz, da je vsak izkoriščevalski program ustvaril imenovani model.
Nato so bili tu še lažni arbitražni boti, »ustvarjeni s Claudom«. Devet podobnih YouTube-ovih navodil je gledalce usmerjalo, naj kopirajo kodo v lažni kompilator v slogu Remixa, ki je skrivaj vstavil program za izčrpavanje sredstev. TRM je naštel 224 žrtev, 234 pogodb in približno 517.000 dolarjev izgube. V tem primeru umetna inteligenca sploh ni bila orožje. Bila je vaba.
Številka 440 % spremeni zgodbo
Nič od tega ne pomeni, da je bil vsak velik hekerski napad na kriptovalute v letu 2026 pogonjen z umetno inteligenco. Pri nekaterih izkoriščanjih ni ugotovljene povezave z umetno inteligenco, kljub temu da mnogi sumijo njeno vpletenost, skupaj s številnimi drugimi DeFi-napadi v tem letu. To je pomembna ločnica. Pri številnih incidentih v letu 2026 je bila vpletenost umetne inteligence dokumentirana, pri drugih obstajajo verodostojni sumi, veliko pa jih je še vedno posledica staromodnih hroščev, ključev, dovoljenj in okvarjenih sistemov.
Podatki podjetja Chainalysis o »dead-drop« v verigi blokov pa kažejo, da se širši gospodarski kontekst spreminja. Število zlonamernih vpisov v verigi blokov, ki vsebujejo navodila za zlonamerno programsko opremo ter informacije za nadzor in upravljanje, se je povečalo s približno 2,06 na dan na 11,1, kar predstavlja 440-odstotno povečanje. Zmogljivi AI-modeli z odprto težo lahko zmanjšajo strokovno znanje, potrebno za izgradnjo te infrastrukture, medtem ko so akterji, povezani z državo, ki so povezani s Severno Korejo in Iranom, do drugega četrtletja leta 2026 predstavljali približno dve tretjini na novo opazovane aktivnosti v vsakem četrtletju.
Poučitev iz primera Enigme ni v tem, da lahko AI nenadoma razvozlaja kriptografijo Bitcoina. Je v tem, da stroji pocenijo ponovno preverjanje. Zcash je odkril staro napako, preden jo je odkril napadalec, medtem ko fiasko z Coldcardom kaže, kako lahko izgleda ravno nasprotno. Kriptovalute imajo na voljo leta javne kode, ki čaka na ponovno prebranje, in nihče ne ve, koliko Rosenowov se v njej še skriva.
Ta članek je bil iz angleščine preveden z umetno inteligenco. Izvirna angleška različica je verodostojni vir; samodejni prevodi lahko vsebujejo netočnosti, zlasti pri pravni in regulativni terminologiji.
