Bitcoin- und Ether-Halter zum ‚Bunker-Modus‘ gegen mögliche KI-Angriffe aufgerufen

Drake sagte, dass die Mathematik hinter Bitcoin- und Ether-Wallet-Signaturen, bekannt als elliptische Kurven, geordneten Mustern folgt, deren Ausnutzung eine ausreichend leistungsfähige KI erlernen könnte. Hash-Funktionen, die jedes Datenstück in einen digitalen Fingerabdruck fester Länge verwandeln, der nicht zurückgerechnet werden kann, sind darauf ausgelegt, Informationen mit so wenig Mustern wie möglich zu verschlüsseln.

KI-gestützte Angriffe auf Krypto-Systeme haben bereits echtes Geld gekostet.

Im vergangenen Dezember zeigten Forscher von Anthropic dass Frontier-Modelle funktionierende Exploits schreiben könnten gegen simulierte Kopien echter DeFi-Verträge. Ende Juli nutzte eine Freiwilligengruppe namens Bitcoin Red Team KI-Modelle, um 390 Bitcoin-Softwareprojekte in etwa 27 Stunden zu untersuchen, wobei fast 5.000 mögliche Schwachstellen protokolliert wurden, von denen 85 als kritisch eingestuft wurden.

Am 30. Juli begann ein Angreifer damit, Coldcard-Hardware-Wallets über einen fünf Jahre alten Firmware-Fehler zu leeren und dabei mindestens 1.367 BTC zu entwenden, wobei der Hersteller Coinkite angab, zu vermuten, dass KI beim Finden der Schwachstelle geholfen habe.

Tage später bestätigte BTCPay Server, dass Angreifer Gelder von Lightning-Nodes von Händlern über eine Schwachstelle gestohlen hatten, die erstmals in einem KI-gestützten Audit aufgetaucht war, und am 27. August gaben die Entwickler von Core Lightning eine Notfallwarnung heraus, nachdem KI-generierte Fehlerberichte echte Schwachstellen in ihrer Software aufdeckten.

Forscher nutzten zudem KI-Coding-Agenten, um eine Berechnung innerhalb eines zukünftigen Quantenangriffs zu verbessern, wie CoinDesk im September berichtete, obwohl diese Arbeit noch Quantenhardware erforderte und nur einen Teil des Angriffs abdeckte.