安全专家警告说，人工智能驱动的黑客正在使加密钱包成为容易攻击的目标

加密货币安全格局正面临前所未有的挑战，因为人工智能为恶意行为者提供了超越传统防御机制的工具。 Ledger 的高级技术主管表示，复杂网络攻击的进入壁垒已大幅下降。在与 CoinDesk 的对话中，Charles Guillemet 解释了自动化和机器学习如何从根本上重塑威胁环境。以前需要大量专业知识和大量时间投入的工作现在可以在人工智能的帮助下几乎立即完成。 “发现系统弱点并将其武器化的过程变得非常简单，”Guillemet 解释道。 “我们目睹攻击成本接近于零。”他发出警告之际，引人注目的违规行为激增。几天前，Solana 上的 Drift 协议遭受了 2.85 亿美元的毁灭性损失。此前，Resolv 收益平台被盗损失达 2500 万美元。 DefiLlama 的跟踪数据显示，在过去 12 个月期间，加密货币被盗和损失超过 14 亿美元。行业观察家预计人工智能将加速这一令人不安的轨迹。根本问题源于不断变化的攻击经济学。从历史上看，网络安全之所以能保持有效性，是因为破坏尝试需要的投资大于潜在收益。人工智能正在打破这种平衡。在加密货币生态系统中，智能合约管理着大量的资本池，这些动态造成了异常的脆弱性。正如 Guillemet 所强调的：“误差范围为零。”安全危机不仅限于外部威胁行为者。开发团队越来越多地将人工智能生成的代码合并到他们的系统中，这可能会引入逃避初步审查的缺陷。 “没有什么神奇的解决方案可以实现即时安全，”Guillemet 指出。 “我们正在创建大量具有固有安全漏洞的代码。”他还强调了新兴的恶意软件变体，这些变体会主动搜索受感染的移动设备以查找钱包恢复短语。一旦被发现，攻击者就可以悄悄地提取资金，而无需与受害者进行任何互动。这种攻击媒介绕过了传统的保护策略，包括全面的代码审查和标准的安全评估。 Guillemet 提倡将形式验证方法作为传统审计实践的更好替代方案。这些技术采用数学验证来确保代码行为符合规范，从而最大限度地减少被利用的机会。专用硬件钱包设备是另一个关键的防御层。在隔离的、与互联网断开连接的硬件上维护私钥可以大大减少遭受远程攻击的脆弱性。他强调说：“利用永久离线的专用设备可以创建更强大的安全架构。”对于个人加密货币持有者来说，他的指导是明确的：永远不要认为你与之交互的平台是不可渗透的。 “现实情况是，大多数系统都不能完全信任，”Guillemet 表示。他预计该行业将分为两层。钱包提供商和既定协议可能会实施强大的安全增强功能并改进其防御措施。与此同时，通用软件平台可能难以维持足够的保护。最近的 Drift 漏洞导致了 2.85 亿美元的损失，这对这些漏洞提出了清醒的提醒，这是 2026 年迄今为止最严重的加密货币安全失败之一。