Bitcoinおよびetherの保有者、AI攻撃の可能性に対し「バンカーモード」への移行を推奨される

Drakeは、楕円曲線として知られるbitcoinおよびetherのウォレット署名の背後にある数学は、十分に強力なAIが脆弱性を悪用することを学習できる整然としたパターンに従っていると述べた。あらゆるデータを逆算不可能な固定長のデジタル指紋に変換するハッシュ関数は、可能な限りパターンのない情報をスクランブルするように構築されている。

暗号システムに対するAI支援型の攻撃は、すでに実際の金銭的損失をもたらしている。

昨年December、Anthropicの研究者たちはフロンティアモデルが実際のDeFiコントラクトのシミュレートされたコピーに対して動作するエクスプロイトを作成できることを示した。July下旬、Bitcoin Red Teamと呼ばれるボランティアグループがAIモデルを使用して、約27時間で390のBitcoinソフトウェアプロジェクトをスキャンし、5,000近い潜在的な欠陥を記録した。そのうち85は重大と評価された。

July 30、攻撃者が5年前のファームウェアのバグを介してColdcardハードウェアウォレットから資金を流出させ始め、少なくとも1,367 BTCを奪った。メーカーのCoinkiteは、AIが欠陥の発見を助けた疑いがあると述べた。

数日後、BTCPay Serverは、AI支援による監査で最初に表面化した欠陥を通じて攻撃者がマーチャントのLightningノードから資金を盗んだことを確認した。そしてAug. 27、Core Lightningの開発者は、AI生成のバグ報告によってソフトウェアに実際の脆弱性が判明したことを受け、緊急警告を発令した。

研究者たちはまた、SeptemberにCoinDeskが報じたように、将来の量子攻撃における計算を改善するためにAIコーディングエージェントを使用したが、その作業には依然として量子ハードウェアが必要であり、攻撃の一部のみをカバーしていた。