Kryptovalutaens sikkerhetsproblemer i 2026
Kryptovalutaens sikkerhetsproblemer tok en merkelig vending i 2026. Kunstig intelligens (AI)-assisterte forskere oppdaget en fire år gammel Zcash-feil som kunne skape falsk ZEC, en Coldcard-svakhet fra 2021 som forutgikk mer enn 100 millioner dollar i anslåtte bitcoin-tyverier, og angripere manipulerte en AI-agent til å overføre omtrent 3 milliarder DRB. I mellomtiden økte ondsinnede instruksjoner innebygd på offentlige blokkjeder med 440 %, noe som tyder på at AI ikke bare endrer hvordan kryptovaluta bygges, men også hvordan folk angriper det.
AI og kryptografi
Ting endrer seg raskt. En kryptert tysk hærtransmisjon fra juli 1941 overlevde 85 år før et AI-assistert forsøk endelig knakk den denne måneden. Meldingen var nesten komisk ordinær, der noen i Rosenow spurte hvilken vei de skulle marsjere, men AI-agenter hjalp til med å søke i arkiver, skrive kode, simulere Enigma og teste muligheter til det gamle problemet ga etter.
Kryptovaluta har brukt 2026 på å oppdage hva som skjer når evnen til å se igjen rettes mot programvare som inneholder ekte penger. Zcash ga et av de reneste eksemplene i mai. Forskeren Taylor Hornby, som jobbet for Shielded Labs, brukte Claude Opus 4.8 i en tilpasset revisjonsagent og avdekket en feil i Orchard-skjermet bassengkrets som dateres tilbake til 2022. I testing kunne sårbarheten skape ubegrenset falsk ZEC uten å bli oppdaget. Ingen tyveri ble bekreftet, og utviklerne tettet det innen dager, men en potensielt katastrofal feil hadde overlevd omtrent fire år før AI-assistert gjennomgang fant den.
Coldcard-svakheten
Coldcard-saken var betydelig mer komplisert. Fra 30. juli begynte angripere å sveipe bitcoin fra lommebøker som var berørt av en fastvarefeil som kan spores tilbake til 2021, noe som etterlot noen gjenopprettingsfrø langt mindre tilfeldige enn tiltenkt. Senere estimater nådde tapene omtrent 1.600 til mer enn 1.800 BTC og over 100 millioner dollar på tvers av tusenvis av adresser. Coinkite, produsenten av Coldcard, sa at de måtte anta at noen brukte AI til å inspisere sin offentlige fastvare, mens mange observatører uttrykte høy tillit til at ubegrensede modeller var involvert.
AI som angrepsflate
Bankr snudde også ligningen, fordi AI ble en del av angrepsflaten. 4. mai la en angriper ut tekst i morse-kode som Grok dekodet til en instruksjon Bankr aksepterte, noe som utløste overføringen av omtrent 3 milliarder DRB, verdt rundt 150.000 til 200.000 dollar. Omtrent to uker senere rammet det samme generelle tillitslagproblemet 14 bruker-lommebøker, med rapporterte tap som varierte fra omtrent 150.000 til 440.000 dollar. Angriperen knakk ikke kryptografi; maskinene stolte for mye på hverandre.
Økning i ondsinnede angrep
AI ser også ut til å gjøre smart-kontraktskode billigere å dissekere. Chainalysis knyttet omtrent 36,7 millioner dollar i tyverier til angrep mot protokoller med uverifiserte kontrakter, der angripere først måtte dekompilere den distribuerte bytekoden. Ekubo og Trusted Volumes stod for omtrent 7 millioner av den klyngen i løpet av den seks måneders perioden, selv om Chainalysis’ AI-forbindelse er en metodekrav snarere enn bevis på at en navngitt modell skapte hver utnyttelse.
Falske arbitrage-boter
Så var det de falske «Claude-bygde» arbitrage-botene. Ni lignende YouTube-tutorials dirigerte seerne til å kopiere kode inn i en falsk Remix-stil kompilator som hemmelig substituerte en drenerer. TRM telte 224 ofre, 234 kontrakter, og omtrent 517.000 dollar tapt. I dette tilfellet var ikke AI våpenet i det hele tatt; det var agnet.
Konklusjon
Ingen av dette betyr at hver stor kryptohack i 2026 var AI-drevet. Noen utnyttelser har ingen etablert AI-forbindelse, til tross for at mange mistenker involvering, sammen med mange andre DeFi-angrep i år. Det er en viktig skillelinje. En rekke hendelser i 2026 har dokumentert AI-involvering, andre bærer troverdige mistanker, og mange kommer fortsatt ned til gammeldagse feil, nøkler, tillatelser og ødelagte systemer.
Chainalysis’ blockchain dead-drop-data antyder imidlertid at de bredere økonomiene endrer seg. Ondsinnede on-chain-skriver som bærer malware-instruksjoner og kommandokontrollinformasjon økte fra omtrent 2,06 per dag til 11,1, en økning på 440 %. Kraftige åpne AI-modeller kan senke ekspertisen som kreves for å bygge denne infrastrukturen, mens statslinkede aktører assosiert med Nord-Korea og Iran stod for omtrent to tredjedeler av nyobservasjoner hver kvartal innen andre kvartal 2026.
Enigma-leksjonen er ikke at AI plutselig kan knekke Bitcoins kryptografi. Det er at maskiner gjør det billigere å se igjen. Zcash fant en gammel feil før en angriper gjorde det, mens Coldcard-fiaskoen viser hvordan det motsatte kan se ut. Kryptovaluta har år med offentlig kode som venter på å bli gjenlest, og ingen vet hvor mange Rosenows som fortsatt skjuler seg inne i den.
Haseeb Qureshi fra Dragonfly sier at Coldcard-sårbarheten viser hvordan kunstig intelligens (AI) omskriver cybersikkerhetsøkonomien.
