Lista ng mga insidente sa seguridad na dulot ng mga vulnerability sa AI protocol sa crypto ecosystem (2025-2026)

2026/04/05 09:18:50

Ang pagkakasundo ng artificial intelligence at infrastructure ng cryptocurrency noong 2025 ay nagdulot ng isang bagong klase ng mga vulnerability, kung saan ang autonomous agents, AI-generated code, at machine-driven execution layers ay naging exploitable attack surfaces.

Ipapakita ng mga insidente na ito na habang pinapabilis ng AI ang kahusayan sa mga decentralized system, parehong pinapalakas nito ang panganib sa pamamagitan ng pagpapabilis ng paghahanap ng paglabag, pagpapahina sa tao na pagmamasid, at pagpapakilala ng mga mahinang automation layers sa mga financial protocol.

Kapag nagsimula ang mga AI Agent na pamahalaan ang mga pondo: Unang mga tunay na butas ang lumitaw

Ang paggalaw patungo sa mga crypto portfolio na pinamamahalaan ng AI ay naging mabilis sa 2025, kasama ang maraming DeFi tool na nag-iintegrate ng autonomous agents upang maisagawa ang mga trade, i-rebalance ang mga asset, at makipag-ugnayan sa mga smart contract nang walang patuloy na tao na pagsusuri. Ang inobasyong ito ay nagbigay ng pangako ng efisensiya, ngunit lumabas ang mga unang mga butas nang ang mga di-maayos na sandboxed na agent ay nagsimulang mag-isagawa ng hindi inaasahang transaksyon. Sa isang malawakang diskutadong kaso sa loob ng mga komunidad ng developer, ang isang AI trading bot ay maliit na naintindihan ang oracle data at nag-trigger ng paulit-ulit na pagpalit sa isang decentralized exchange, na nagbawas ng liquidity mula sa wallet ng isang user sa loob ng ilang minuto. Ang pangunahing isyu ay hindi isang tradisyonal na bug sa smart contract, kundi ang kakayahang hindi makadistingguho ng AI layer sa pagitan ng manipulated at legitimate na input.

Ipakita ng mga researcher sa seguridad na marami sa mga agent na ito ay nakasalalay sa mga panlabas na API at on-chain signals nang walang sapat na mga layer ng pagpapatotoo. Pagkatapos ma-manipula ang mga input, tinupad ng agent ang mga aksyon nang eksaktong gaya ng disenyo, na nagpapakita na ang kawastuhan ng pagpapatupad ay hindi nagjamin ng kawastuhan ng paggawa ng desisyon. Naging talaan ang insidente kung paano maaaring palakasin ng AI-driven na financial automation ang maliit na pagkakaiba-iba ng data sa buong financial na pagkawala.

Ang naging lalong malala ay ang bilis. Nagpapagana ang mga AI agent nang mas mabilis kaysa sa mga tao sa pagtinda, kaya agad na kumakalat ang mga pagkakamali. Ang crypto ecosystem, na nakakaranas na ng mga pag-atake sa flash loan at manipulasyon ng oracle, ay naging mas mahina pa kapag pinagsama sa mga autonomous decision systems na walang mga pagsasalba sa kontekstwal na pag-iisip.

Oracle Manipulation ay Sumasalubong sa AI Decision Engines

Ang pagmamaniplula sa oracle ay matagal nang kilalang vector ng pag-atake sa DeFi, ngunit noong 2025 ay ipinakilala ang isang mapanganib na pagbabago: mga AI system na aktibong naniniwala sa mga feed ng oracle nang walang pag-aalinlangan. Ginamit ng mga attacker ang pagkakamali ito sa pamamagitan ng pagpapadala ng manipuladong data ng presyo sa mga protokolo na ginagamit ng AI agents para sa mga desisyon sa pag-trade o liquidation. Pagkatapos ma-manipula ang oracle, ginawa ng AI ang mga trade sa distorted na presyo, naging epektibong kasangkapan ito para sa mga attacker.

Isang insidente na analisado sa mga ulat sa seguridad ng DeFi ay ipinakita kung paano ginamit ng mga attacker ang flash loans upang pansamantalang distorsionin ang presyo ng mga ari-arian sa mga pool na may mababang likwididad. Ang AI agent, na binasa ang manipuladong presyo bilang legal, ay nag-trigger ng isang serye ng mga trade na nagbigay ng benepisyo sa attacker. Ang resulta ay hindi lamang isang pagkawala para sa protocol, kundi isang pagpapakita kung paano maaaring walang kamalayang pagpapabilis ng AI systems ang tradisyonal na pagpapabaya.

Ang kritikal na pagkabigo ay nasa mga aksiyon sa disenyo. Ang mga developer ay tinuturing ang data ng oracle bilang awtoritatibo, at ang mga sistema ng AI ay pinalakas ang aksiyong iyon sa pamamagitan ng pagkilos nito agad at sa malaking saklaw. Walang mekanismo ang sistema upang huminto o magtanong tungkol sa mga hindi karaniwang input ng data nang walang pangalawang pagpapatotoo o paghahanap ng anomaliya.

Pinatibay ng pattern na ito ang mas malawak na aral: ang mga sistema ng AI sa crypto ay hindi nalilipas ang panganib, kadalasan ay pinapaliit nito ang mga panahon, at nagpapalit ng mga makakapag-exloit na window sa mga pangyayari ng agad na pagpapatupad. Habang patuloy na pinagsasama ng DeFi ang mga layer ng AI, ang mga modelo ng pagkakatiwala sa oracle ay nananatiling isa sa pinakamahina puntos ng pagkabigo.

Ang AI-generated na smart contract ay nagdala ng nakatagong mga vulnerable

Ang mga tool sa pag-code na may tulong ng AI ay nakakamit ng malaking pagtanggap sa mga developer ng crypto noong 2025, lalo na para sa pagsulat ng Solidity smart contract. Habang nagpabuti ang mga tool na ito sa bilis, nagdulot din sila ng mga subtileng vulnerability na madalas ay hindi napapansin sa panahon ng deployment. Nagsimula ang mga security audit na makuha ang paulit-ulit na pattern, mga panganib ng reentrancy, unchecked external calls, at masamang access control logic, lahat ng ito ay nakikita sa mga contract na bahagya ay nilikha ng AI systems.

Ang isang napansing trend na obserbahan ng mga auditor ay ang madalas na sumunod ang AI-generated code sa mga syntactically correct na pattern ngunit nagkakaroon ng pagkakamali sa pagtugon sa mga edge case na natatangi sa mga blockchain environment. Halimbawa, ang ilang mga contract ay walang sapat na mga safeguard laban sa manipulasyon ng flash loan o hindi sapat na pinapatotohanan ang mga user input. Ang mga kakulangan na ito ay hindi laging nagresulta sa agad na pagpapakita, ngunit nilikha nila ang mga latent na vulnerabilities na maaaring gamitin ng mga attacker sa hinaharap.

Hindi problema ang pagiging may kakaibang kahinaan ng AI code, kundi ang kakulangan nito sa pag-unawa sa konteksto. Ang seguridad ng blockchain ay nangangailangan ng malalim na pag-unawa sa pag-uugali ng mga kalaban, isang bagay na hindi buong-tao na nauunawaan ng mga modelo ng AI. Ang mga developer na nagmumula nang malaki sa generated code nang walang masusing pagsusuri ay epektibong nagdulot ng mga nakatagong lugar ng pag-atake sa kanilang mga protokolo.

Pinahalagahan ng mga ahensya sa seguridad na dapat tumulong ang AI, hindi palitan ang tao sa pag-audits. Ang pagtaas ng mga vulnerabilities na nilikha ng AI noong 2025 ay nagmarka ng turning point, ipinakita na ang automation sa pag-unlad ay dapat kasama ng parehong matigas na mga praktika sa seguridad.

Ginagamit ng MEV Bots na pinabuting ng AI ang mga bagong daanan para sa pagpapalabas

Naging mas kumplikado ang mga estratehiya ng Maximal Extractable Value (MEV) noong 2025 habang nagsimulang i-integrate ng mga trader ang mga AI model sa kanilang mga bot. Maaaring suriin ng mga pinabuting sistema ang mempool data, hulaan ang mga resulta ng transaksyon, at i-execute ang front-running o sandwich attacks na may walang katulad na presisyon.

Habang ang MEV mismo ay hindi bagong bagay, ang integrasyon ng AI ay nagdulot ng adaptive behavior. Maaari na ngayong baguhin ng mga bot ang mga estratehiya sa real time batay sa mga kondisyon ng network, gawing mas mahirap itong masukat o labanan. Sa ilang kaso, ginamit ng mga attacker ang mga bot na pinapalakas ng AI upang pagsamantalahan ang mga vulnerability sa mga bagong ipinapalabas na contract sa loob ng ilang minuto pagkatapos ng launch.

Ang mga ulat mula sa Ethereum mga researcher ay ipinakita na ang mga bot na ito ay kaya mag-identify ng hindi epektibong mekanismo ng presyo at mag-exploit nang paulit-ulit hanggang sa mawala ang likuididad. Ang bilis at talino ng mga bot na ito ay nangangahulugan na kahit anumang maliit na hindi epektibong mekanismo ay maaaring i-convert sa profitable na attack vectors.

Ang pag-unlad na ito ay nagpapalabo sa hangganan sa pagitan ng mga legal na estratehiya sa pagtratrade at pagpapahalaga sa pagpapahalaga. Ang AI ay hindi nilikha ang MEV, ngunit ito ay pinagpalaki ang epekto nito, ginawang mas agresibo at mas malawak na puwersa sa loob ng crypto ecosystem.

Mga AI Trading Bot ang Nag-trigger sa Mga Cascade ng Flash Crash

Sa ilang mga pangyayari sa merkado noong 2025, ang mga trading bot na drivin ng AI ay nagkontribyu sa mga biglaang pagbaba ng presyo sa iba’t ibang mas maliit na crypto assets. Ang mga bot na ito, na programa upang tumugon sa mga signal ng merkado, ay nagsimulang mag-execute ng malalaking sell order nang sabay-sabay kapag natupad ang mga tiyak na threshold. Ang resulta ay isang cascade effect, kung saan ang pagbaba ng presyo ay nag-trigger ng karagdagang automated selling.

Sa pagkakaiba sa tradisyonal na pagbaba ng presyo nang bigla, ang mga pangyayaring ito ay dinagdagan ng mga sistema ng AI na walang koordinasyon. Bawat bot ay gumawa nang mag-isa, ngunit ang kanilang kolektibong pag-uugali ay naglikha ng sistemikong kawalan ng katatagan. Tinitingnan ng mga analista na ang mga pagbaba na ito ay hindi dulot ng masamang intensyon kundi ng mga kakulangan sa disenyo kung paano binabasa ng mga sistema ng AI ang mga signal ng merkado.

Ang problema ay nasa mga feedback loop. Kapag maraming AI system ang nakasalalay sa magkakaparehong mga indikador, maaari nilang walang kamalayang pagsanayin ang isa’t isa’s aksyon. Sa mga volatil na merkado tulad ng crypto, maaari itong magdulot ng mabilis at malubhang paggalaw ng presyo. Ipinakita ng mga insidente na ito ang pangangailangan para sa mga circuit breaker at mas matalinong mga kontrol sa panganib sa mga AI-driven na trading system. Walang ganitong mga panatilihan, ang integrasyon ng AI sa mga merkado ng crypto ay maaaring patuloy na magdulot ng sistemikong panganib.

Mga Kampanyang Phishing na Pinapagana ng AI na Naglalayon sa mga Crypto Wallet

Ang mga attacker noong 2025 ay nagsimula na gumamit ng mga AI tool upang lumikha ng napakakapaniwala mong mga phishing message na nakatutok sa mga user ng crypto. Ang mga mensahe na ito ay nagmumula sa opisyal na komunikasyon mula sa exchange at mga provider ng wallet, at nagpapakilala sa mga user upang ipaalam ang kanilang mga private key o mag-sign ng masasamang transaksyon.

Ang nagpapakilala sa mga kampanyang ito ay ang kanilang personalisasyon. Pinahintulutan ng mga modelo ng AI ang mga attacker na lumikha ng mga mensahe na nakatuon sa mga indibidwal na user, na nagpapataas ng posibilidad ng tagumpay. Gumamit ang ilang kampanya kahit ng mga chatbot upang makipag-ugnayan sa mga biktima sa totoong oras, at gabayan sila sa proseso ng phishing.

Ang mga ulat sa kaligtasan ay nagpakita ng malaking pagtaas sa mga matagumpay na phishing attack, lalo na sa mga mas karanasan na gumagamit. Ang paggamit ng AI ay nagbawas sa pagsisikap na kailangan upang maglunsad ng malalaking kampanya, na ginagawang mas madaling maabot ng mga attacker ang phishing.

Ipinapakita ng trend na ito ang isang mas malawak na pagbabago: hindi lang ang AI ang nakakaapekto sa mga protokolo, kundi pati na rin ang tao bilang bahagi ng crypto ecosystem. Habang lumalalo ang kagalingan ng mga attacker, mas mahalaga na mas lalo pang itaas ang edukasyon ng user at ang kamalayan sa kaligtasan.

Bagong Layer ng Panganib sa Infrastraktura ng Crypto

Ang integrasyon ng AI sa crypto ecosystem ay naglikha ng mga makapangyarihang bagong kakayahan, ngunit nagdulot din ng mga kumplikado at madalas na hindi sapat na binabawal na panganib. Mula sa AI-driven trading bot hanggang sa automated smart contract generation, ang mga sistemang ito ay gumagana sa mga bilis at saklaw na pinapalakas ang parehong epihayensiya at pagkabahala.

Ang mga insidente noong 2025 ay nagpapakita na ang AI ay hindi likas na ligtas o hindi ligtas, ito ay isang force multiplier. Kapag pinagsama sa mga nangyayari nang komplikadong sistema tulad ng DeFi, maaari itong mabilisang palakasin ang inobasyon at pagpapabaya. Ang hamon sa darating na panahon ay ang disenyo ng mga sistema ng AI na hindi lamang epektibo kundi pati na rin matibay laban sa mga adversarial na kondisyon.

habang patuloy na umuunlad ang industriya ng crypto, mahalaga ang pag-unawa sa intersection ng AI at seguridad. Ang mga aral mula sa 2025 ay nagiging early warning, nagpapakita ng pangangailangan para sa mas malakas na mga pagsisiguro, mas mahusay na mga pamamaraan sa pagsusuri, at mas malalim na pagkaunawa kung paano maaaring baguhin ng automation ang panganib.

Mga Malalim na Pag-aaral ng Kaso: Mga Breakdown sa Antas ng Transaksyon ng Mga Eksploitas na Kaugnay sa AI

Ang $1.78M na Moonwell Oracle Exploit: Kapag Naging Mahina ang Link ang AI-Generated na Logika

Ang Moonwell exploit ay isa sa pinakamalinaw na halimbawa kung paano ang AI-assisted na pag-unlad ay direktang nagiging sanhi ng pananalapi. Natukoy ng mga researcher sa seguridad na bahagi ng lohika ng oracle interaction ng protocol ay ginawa o malakas na tulong ng AI tooling, na hindi nag-validate nang maayos sa edge-case na pagbabago ng presyo. Ang kamalian mismo ay subtil: tinanggap ng contract ang mga input ng presyo sa loob ng tukoy na tolerance range, ngunit hindi isinama ang mabilis na pagtaas ng volatility na dulot ng flash-loan.

Ang sequence ng transaksyon ng attacker ay sumunod sa klasikong istruktura ng DeFi exploit, ngunit may pagkakaiba sa pagkakatama ng oras. Una, kinuha ang flash loan mula sa liquidity pool, at inilagay ang malaking volumen ng kapital sa isang may kaunting kalakalan na asset pair. Ito ay pansamantalang dinisturbya ang presyo na inireport ng oracle. Agad pagkatapos, pinagana ng attacker ang borrow function sa loob ng Moonwell gamit ang inflated na collateral value. Dahil kulang sa multi-source verification o time-weighted averaging ang AI-generated na validation logic, tinanggap bilang legitimo ang manipulated na presyo.

Sa loob ng isang bloke, tinapon ng attacker ang halos $1.78 milyon na halaga ng mga ari-arian bago ibinayad ang flash loan, nananatiling may undercollateralized na position ang protocol. Ang buong sequence ay naganap nang atomically, ibig sabihin ay isinagawa ito bilang isang bundle ng transaksyon na walang pagkakataon para sa interbensyon.

Ang nagiging mahalaga sa kaso na ito ay ang pagkakaroon ng vulnerability hindi mula sa tradisyonal na error sa pag-code, kundi mula sa hindi kumpletong pag-iisip sa AI-assisted code generation, kung saan ang edge-case adversarial behavior ay hindi buong inilalarawan. Ito ay sumasalig sa mas malawak na mga natuklasan na ang AI-generated na logic ay maaaring makalimutan ang mga banta na specific sa konteksto sa DeFi systems.

Data Poisoning ay Sumasalubong sa DeFi: Ang Trend ng Oracle Manipulation na $8.8 Bilyon

Nakamit ng oracle manipulation ang bagong antas ng kahusayan noong 2025, kasama ang pagtaas ng pagtutok ng mga attacker sa data pipelines kaysa sa mga liquidity pool lamang. Isang dokumentadong klase ng pag-atake ay ang data poisoning, kung saan pinagmaliwanag ng mga attacker ang mga upstream data source na nagpapadala sa mga oracle system, kaysa direktang manipulahin ang mga presyo sa chain.

Isang kumpletong pagpapakita ay nagsasangkot ng tatlong nauugnay na yugto. Una, nag-akumula ang mga attacker ng position sa isang token na may mababang likwididad sa maraming decentralized exchange. Pagkatapos, isinagawa nila ang isang serye ng wash trades upang palakasin nang artipisyal ang presyo ng token. Samantala, ginamit ang mga bot upang palakasin ang mga signal ng trading volume, upang gawing mukhang organic ang paggalaw ng presyo. Pagkatapos ma-propagate ang manipuladong presyo sa mga oracle feed, nagsimula ang mga DeFi protocol na nakasalalay sa mga feed na ito na tanggapin ang inflated na valuation.

Nangyari ang kritikal na transaksyon nang isama ng attacker ang manipuladong token bilang collateral at umutang ng mga stable asset laban dito. Pagkatapos matapos ang pag-uutang, lumabas ang attacker sa kanilang position, na nagresulta sa pagbagsak ng presyo ng token. Ang protocol ay nanatiling may collateral na ngayon ay may halaga na isang bahagi lamang ng dating halaga nito.

Nag-ambag ang pattern na ito sa mga dolyar na milyon na pagkawala sa kabuuan sa DeFi, na may mga pagtataya na ang mga exploit na may kaugnayan sa oracle ay nagtatampok ng isang malaking bahagi ng $8.8 bilyon na pagkawala na irekord noong 2025.

Ang mga sistema ng AI ay naglalaro ng papel sa both attack at defense. Gumamit ang mga attacker ng automation upang makahanap ng exploitable price feeds, habang gumamit ang ilang protocols ng AI anomaly detection upang i-flag ang hindi karaniwang gawain. Patuloy na nakikita ang hindi pagkakapantay-pantay sa kakayahan ng offense at defense.

Kaso ng Pagmamalabis sa AI Bot: Ang 12-segundo na Trap sa Ethereum

Isang nakakatindig na kaso sa totoong mundo ay nagsasangkot ng mga attacker na nagpapahalaga sa automated trading bot sa pamamagitan ng isang maingat na inhenyera na transaction trap. Dalawang napakadaliang aktor ang nagdisenyo ng isang sequence na naglalayon sa mga bot na nagsascan sa mempool para sa mga profitableng trade. Ang mga bot na ito, na lalong pinabuti sa pamamagitan ng AI logic, ay naprogram upang tumugon agad sa mga arbitrage opportunity.

Nilikha ng mga attacker ang serye sa pamamagitan ng pagpapalabas ng isang “bait transaction” na tila napakalaking kita. Nakita ng mga bot na drivern ng AI ang pagkakataong ito at sinubukan na kopyahin o front-run ang trade. Gayunpaman, may nakatago na kondisyon ang mga attacker sa loob ng istruktura ng transaksyon, at ginamit nila ang isang maliit na kahinaan sa paraan kung paano binabasa ng mga bot ang data ng mga pending transaction.

Sa isang maliit na 12-sekondong panahon, ang pagitan ng pagpapalabas ng transaksyon at final na pagkakatotoo, binago ng mga manggagawa ang daan ng pagpapatupad. Sa halip na kumpletuhin ang inaasahang profitableng trade, natapos ng mga bot ang pagbili ng mga hindi likwid o walang halagang asset. Nang ma-finalize ang transaksyon, halos $25 milyon ang nakuha mula sa mga bot.

Ang pangunahing pag-unawa dito ay ang pagpapahalaga sa pag-uugali. Hindi nag-hack ang mga attacker nang direkta sa isang smart contract; nag-exploit sila ng mga makikita at maipapalagay na pattern ng paggawa ng desisyon na dinudulot ng AI. Sa pag-unawa kung paano tinataya ng mga bot ang mga pagkakataon, nilikha nila ang isang sitwasyon kung saan ang mga bot ay direktang nag-atake sa kanilang sarili.

Ipapakita ng kaso na ito ang isang bagong hangganan sa seguridad ng crypto: mga kalaban na tumutugon hindi lamang sa code, kundi sa lohika at mga aksiyoma na nakapaloob sa mga sistema ng AI.

Flash Loan + AI Signal Amplification: Isang Skenaryo ng Pagkabagsak sa Isang Block

Ang mga pag-atake sa flash loan ay umiiral na sa loob ng maraming taon, ngunit noong 2025, ang mga sistema na pinapalakas ng AI ay nagpapalakas ng kanilang epekto. Sa isang muling binuo na kaso, ang mga attacker ay nagkombina ng flash loans kasama ang AI-driven na trading signals upang magpalabas ng cascade ng pagkabigo sa maraming protokolo.

Nagsimula ang pag-atake gamit ang flash loan upang manipulahin ang presyo ng isang token sa isang decentralized exchange. Samantala, ang mga trading bot na dinadala ng AI na nagmomonito sa mga signal ng merkado ay nakatukoy sa biglaang paggalaw ng presyo at itinuturing ito bilang isang breakout event. Nagsimula ang mga bot na bumili ng asset, na nagpapatibay sa manipuladong presyo.

Nagdulot ito ng isang feedback loop. Mas maraming bot ang bumili, mas mataas ang presyo, na nagpapatibay pa sa signal. Sa loob ng ilang segundo, maraming protokolo na nakabatay sa asset na ito bilang collateral ay nagsimulang muli nang kalkulahin ang halaga, na nag-trigger ng liquidation at karagdagang trade.

Pagkatapos ay isinagawa ng attacker ang huling hakbang: ang pagbebenta ng inflated asset sa artipisyal na nilikhang demand. Habang bumagsak ang presyo, ang mga bot at protokolo ay nanatili na may mga pagkawala, habang ang attacker ay umalis na may kita.

Naganap ang buong sequence na ito sa loob ng isang block lamang o sa ilang mga block, na nagpapakita kung paano maaaring mag-act ang mga AI system bilang force multipliers para sa mga serangan nang walang intensyon. Ang mga flash loan exploit ay nakabatay na sa atomic execution, at ang AI amplification ay pinapaliit pa ang timeline pa more.

AI-Assisted Smart Contract Exploit Reproduction at Scale

Isang malaking pagbabago noong 2025 ang paggamit ng mga AI system hindi lamang upang hanapin ang mga vulnerability, kundi upang kopyahin ang mga exploit sa malaking saklaw. Ang pananaliksik sa mga system tulad ng TxRay ay ipinakita na ang mga AI agent ay maaaring analisahin ang isang transaksyon at muling bumuo ng buong buhay cycle ng exploit, kabilang ang pagbuo ng mga script na proof-of-concept na pag-atake.

Sa praktika, nangangahulugan ito na agad na maaaring kopyahin ang isang vulnerability matapos itong matuklasan at gamitin sa mga katulad na smart contract. Hindi na kailangan ng mga attacker ng malalim na kaalaman sa pag-analisa ng smart contract; maaari silang magtiwala sa mga AI system upang i-interpret ang transaction data, matukoy ang mga pangunahing sanhi, at lumikha ng muling gamitin na mga estratehiya sa pag-atake.

Ang karaniwang workflow ay nagsasangkot ng pagpapasok ng transaction hash sa isang AI system, na pagkatapos ay tinatahak ang mga interaksyon ng contract, tinukoy ang mga pagbabago ng estado, at inihinuha ang exploit logic. Sa loob ng ilang minuto, makakapaglikha ang system ng isang script na kahalintulad ng pagpapatupad ng parehong exploit sa ibang vulnerable contract.

Dramatikong tumataas ang sukat ng mga pag-atake. Sa halip na mga hiwalay na insidente, maaaring i-exploit ang mga vulnerability sa maraming protokolo nang mabilis na pagkakasunod-sunod. Ang bilis ng pagpaparami ay naging depinisyon ng mga AI-driven na pag-atake sa crypto noong 2025.

Mga Multi-Agent DeFi Exploit Chains: Kapag Isang Napapagod na Agent ang Nag-trigger ng Marami

Ang pagtaas ng mga multi-agent system sa crypto ay nagdulot ng isang bagong klase ng mga vulnerability kung деan ang isang napapagod na komponente ay maaaring mag-trigger ng isang chain reaction. Sa isang dokumentadong skenaryo, ang isang AI agent na responsable sa pagpapatupad ng mga trade ay natanggap ng manipulated input data at naglikha ng isang transaksyon na tila valid.

Ipinasa ang transaksyon sa isang iba pang tagapag-ugnay na responsable sa pagtataya ng panganib, na tinanggap ito batay sa hindi kumpletong konteksto. Isang ikatlong tagapag-ugnay ang nagpapatupad ng trade on-chain, na nag-uugnay sa maraming smart contract. Nang makita ng sistema ang anomaliya, ang mga pondo ay naka-move na sa ilang protokolo.

Ipinakita ng pagtatakas sa transaksyon na ang pag-atake ay nagsasangkot ng maraming hakbang:

Initial input manipulation

Pagsasagawa ng desisyon ng AI

Cross-contract interaction

Pagbubukas ng asset

Ang bawat hakbang ay tila legal nang hihiwalay, ngunit magkasama ay bumuo ng isang pinagsasamang eksploitas na serye. Ito ay nagpapakita ng isang mahalagang isyu sa mga AI crypto system: distributed trust nang walang centralized verification.

Napatunayan ng pananaliksik na ang pagbibigay ng direkta access sa AI agents sa mga crypto system ay nagdudulot ng mga bagong attack vectors, lalo na kapag ang mga agent na ito ay makakapag-interact sa mga smart contract nang awtomatiko.

Mula sa Smart Contract hanggang sa Smart Attack Surfaces

Ipapakita ng mga kaso na ito ang malinaw na pattern. Ang attack surface sa crypto ay lumawak pababa sa mga smart contract patungo sa mga layer ng desisyon, mga sistema ng automation, at mga AI-driven na execution engine. Ang mga pag-atake ay hindi na limitado sa mga vulnerability sa code; kasalungat nito, kasali na rito ang behavioral manipulation, data poisoning, at system-level orchestration attacks.

Ang pangunahing katangian ng 2025 ay hindi lamang na mas madalas ang mga pag-atake, kundi na mas mabilis, mas matalino, at mas masaklaw na ito. Ang AI ay hindi nagpalit ng tradisyonal na mga paraan ng pag-atake; ito ay pinagpalakas ang mga ito, pinababa ang mga timeline, at pinababa ang hadlang sa pagpapatupad.

Ang pag-unawa sa seguridad ng crypto ngayon ay nangangailangan ng pagtingin sa labas ng mga audit ng code at sa interaksyon ng mga sistema ng AI at mga financial protocol. Sa intersection na iyon ay naroroon ang pinakamahalagang vulnerabilities ngayon.

Mga Karaniwang Tanong

Ano ang isang vulnerability ng AI protocol sa crypto?

Nag-uugnay ito sa mga kahinaan sa mga sistema o integrasyon ng AI na nag-iinteract sa mga blockchain protocol, na maaaring magbigay-daan sa pagpapabaya.

Ligtas ba gamitin ang mga AI tool para sa crypto?

Maaaring magamit, ngunit dapat maintindihan ng mga user ang mga panganib at iwasan ang pag-asa sa automation nang walang pagmamasid.

Nagdulot ba ng diretso ang AI sa mga crypto hack sa 2025?

Sa karamihan ng mga kaso, pinalakas ng AI ang umiiral na mga vulnerable kaysa maglikha ng mga bagong isa-isa.

Ano ang pinakamalaking panganib ng AI sa crypto?

Mabilis at awtomatiko, maaaring ipagana ng AI ang mga aksyon nang mas mabilis kaysa sa kakayahan ng tao na tumugon, na nagpapataas ng potensyal na pinsala.

Disclaimer: AI technology (powered ng GPT) ang ginamit sa pag-translate ng page na ito para sa convenience mo. Para sa pinaka-accurate na impormasyon, mag-refer sa original na English version.