AI 正在重审加密货币旧代码，发现人类遗漏之处

核心要点

• Zcash 的代码中隐藏了一个存在 4 年之久的漏洞，直到 Claude Opus 4.8 帮助一名研究人员最终将其发现。
• Coldcard 2021 年的固件漏洞导致数千个地址估计损失了超过 $100 million 的 bitcoin。
• Chainalysis 表示，链上恶意 dead-drop 活动激增了 440%，表明 AI 辅助威胁的增长势头非常迅猛。

事情的变化确实很快。一份来自 July 1941 的加密 German Army 传输文件在保存了 85 年后，通过 AI 辅助的努力 本月终于将其破解。这条信息普通得近乎滑稽，基本上是 Rosenow 的某人在询问该向哪个方向进军，但 AI 智能体帮助搜索了档案、编写了代码、模拟了 Enigma 并测试了各种可能性，直到这个古老的问题被解决。Crypto 领域在 2026 年发现，当这种“重新审视”的能力指向包含真金白银的软件时会发生什么。

AI 开始在旧代码中搜寻

Zcash 在 May 提供了一个最清晰的例子。研究人员 Taylor Hornby 为 Shielded Labs 工作，他在一个定制的审计智能体中使用了 Claude Opus 4.8，并发现了 Orchard 屏蔽池电路中一个可以追溯到 2022 年的缺陷。在测试中，该漏洞可以在不被察觉的情况下制造无限的伪造 ZEC。虽然没有确定发生盗窃，开发人员也在几天内修复了它，但在 AI 辅助审查发现它之前，一个潜在的灾难性 bug 已经存在了大约 4 年。随后，Zcash 团队声称利用 Mythos 对代码进行了解析和审计，没有发现新的 bug。

Coldcard 的情况要糟糕得多。从 July 30 开始，攻击者 从受固件缺陷影响的钱包中卷走了 bitcoin，该缺陷可追溯到 2021 年，导致某些恢复助记词的随机性远低于预期。后来的估计显示，涉及数千个地址，损失约为 1,600 到 1,800 多个 BTC，总计超过 $100 million。Coinkite，Coldcard 的制造商，表示必须假设有人利用 AI 检查了其公开固件，而许多观察家则非常有信心地认为 不受限的模型参与了其中。归因尚未定论，但该漏洞本身已经存在了 5 年。

有时机器也会被欺骗

Bankr 也改变了这一方程式，因为 AI 成了攻击面的一部分。在 May 4，一名攻击者发布了摩斯电码文本，Grok 将其解码为 Bankr 接受的指令，触发了大约 3 billion DRB（价值约 $150,000 到 $200,000）的转移。大约两周后，同样的通用信任层问题波及了 14 个用户钱包，据报道损失在 $150,000 到 $440,000 之间。攻击者并没有破解 cryptography。而是机器之间过于信任彼此了。

AI 似乎也让解析困难的智能合约代码变得成本更低。Chainalysis 将大约 $36.7 million 的窃案 与针对未验证合约协议的攻击联系起来，在这些攻击中，攻击者必须首先反编译部署的 bytecode。Ekubo 和 Trusted Volumes 在这 6 个月期间占了该类别的约 $7 million，尽管 Chainalysis 关于 AI 的关联是一种方法论上的主张，而非证明某个特定模型制造了每一次漏洞利用。