Перечень инцидентов безопасности, вызванных уязвимостями протоколов ИИ в криптоэкосистеме (2025–2026)

2026/04/05 09:18:50

Схождение искусственного интеллекта и инфраструктуры криптовалют в 2025 году привело к появлению нового класса уязвимостей, где автономные агенты, код, сгенерированный ИИ, и машино-ориентированные уровни выполнения стали эксплуатируемыми поверхностями атак.

Эти инциденты показывают, что хотя ИИ повышает эффективность в децентрализованных системах, он одновременно усиливает риски, ускоряя обнаружение уязвимостей, ослабляя человеческий контроль и внедряя хрупкие уровни автоматизации в финансовые протоколы.

Когда агенты ИИ начали управлять фондами: появились первые реальные трещины

Переход к криптовалютным портфелям, управляемым ИИ, ускорился очень быстро в 2025 году, когда множество DeFi-инструментов интегрировали автономные агенты для выполнения сделок, перебалансировки активов и взаимодействия со смарт-контрактами без постоянного человеческого контроля. Эта инновация обещала эффективность, но первые проблемы проявились, когда плохо изолированные агенты начали выполнять непреднамеренные транзакции. В одном широко обсуждаемом случае в сообществах разработчиков торговый бот на основе ИИ неверно интерпретировал данные оракула и запустил повторные обмены на децентрализованной бирже, опустошив кошелек пользователя в течение нескольких минут. Основная проблема заключалась не в традиционном баге смарт-контракта, а в неспособности ИИ-уровня различать манипулированные и легитимные входные данные.

Исследователи безопасности показали, что многие из этих агентов полагались на внешние API и ончейн-сигналы без надлежащих слоев проверки. Как только в систему попали манипулированные входные данные, агент выполнил действия точно так, как было задумано, что выявило, что корректность выполнения не гарантирует корректность принятия решений. Инцидент стал точкой отсчета для понимания того, как автоматизация финансовых процессов на основе ИИ может усиливать небольшие несоответствия в данных до полных финансовых потерь.

Особенно тревожило то, насколько быстро это произошло. ИИ-агенты работают быстрее, чем человеческие трейдеры, что означает мгновенное распространение ошибок. Криптоэкосистема, уже уязвимая к атакам с использованием флеш-кредитов и манипуляциям с оракулами, стала еще более хрупкой при сочетании с автономными системами принятия решений, не имеющими защит от отсутствия контекстного анализа.

Манипуляции с Oracle встречаются с ИИ-движками принятия решений

Манипуляции с оракулами давно известны как вектор атак в DeFi, но в 2025 году появился опасный поворот: системы ИИ, которые активно доверяли данным оракулов без скептицизма. Злоумышленники воспользовались этим, подавая манипулированные данные о ценах в протоколы, на которые полагались агенты ИИ при принятии решений о торгах или ликвидации. Как только оракул был искажен, ИИ выполнял сделки по искажённым ценам, эффективно превратившись в инструмент для злоумышленников.

Один инцидент, проанализированный в отчетах по безопасности DeFi, показал, как злоумышленники использовали флеш-займы для временного искажения цен на активы в пулах с низкой ликвидностью. ИИ-агент, восприняв манипулируемые цены как легитимные, запустил цепную реакцию сделок, выгодную злоумышленнику. Результатом стало не только ущерб для протокола, но и демонстрация того, как системы ИИ могут непреднамеренно ускорять традиционные эксплуатации.

Критическая ошибка заключалась в предположениях при проектировании. Разработчики рассматривали данные оракулов как авторитетные, а системы ИИ усиливали это предположение, мгновенно и в масштабе действуя на их основе. Без вторичной проверки или обнаружения аномалий система не имела механизма для приостановки или вопроса к необычным входным данным.

Этот паттерн подчеркнул более широкий урок: системы ИИ в криптовалюте не устраняют риски, а часто сжимают временные рамки, превращая выгодные окна в события мгновенного исполнения. По мере дальнейшей интеграции ИИ-слоев в DeFi, модели доверия к оракулам остаются одним из самых уязвимых пунктов сбоя.

AI-сгенерированные смарт-контракты ввели скрытые уязвимости

Инструменты кодирования с поддержкой ИИ получили широкое распространение среди крипто-разработчиков в 2025 году, особенно для написания смарт-контрактов на Solidity. Хотя эти инструменты повысили скорость разработки, они также внесли тонкие уязвимости, которые часто оставались незамеченными при развертывании. Аудиты безопасности начали выявлять повторяющиеся шаблоны: риски повторного входа, неконтролируемые внешние вызовы и ошибочную логику контроля доступа, все они появлялись в смарт-контрактах, частично сгенерированных системами ИИ.

Замеченная аудиторами заметная тенденция заключалась в том, что код, сгенерированный ИИ, часто следовал синтаксически корректным шаблонам, но не учитывал особые случаи, характерные для блокчейн-сред. Например, некоторые контракты не содержали надлежащих механизмов защиты от манипуляций с флеш-займами или недостаточно проверяли пользовательские входные данные. Эти недостатки не всегда приводили к немедленным эксплуатациям, но создавали скрытые уязвимости, которыми злоумышленники могли воспользоваться позже.

Проблема заключалась не в том, что код ИИ был изначально неисправен, а в том, что ему не хватало контекстного понимания. Безопасность блокчейна требует глубокого понимания враждебного поведения, чего модели ИИ полностью не осознают. Разработчики, которые сильно полагались на сгенерированный код без тщательного анализа, фактически ввели скрытые уязвимости в свои протоколы.

Компании по кибербезопасности подчеркнули, что ИИ должен помогать, а не заменять человеческий аудит. Рост уязвимостей, сгенерированных ИИ, в 2025 году стал переломным моментом, продемонстрировав, что автоматизация разработки должна сопровождаться столь же строгими практиками безопасности.

MEV-боты, улучшенные с помощью ИИ, создали новые пути для эксплуатации

Стратегии максимальной извлекаемой стоимости (MEV) стали более сложными в 2025 году, поскольку трейдеры начали интегрировать модели ИИ в свои боты. Эти усовершенствованные системы могли анализировать данные mempool, предсказывать результаты транзакций и выполнять фронт-раннинг или атаки «сэндвич» с беспрецедентной точностью.

Хотя MEV сам по себе не является чем-то новым, интеграция ИИ добавила адаптивное поведение. Боты теперь могут в реальном времени корректировать стратегии на основе условий сети, что делает их значительно сложнее для обнаружения или противодействия. В некоторых случаях злоумышленники использовали ИИ-усиленные боты для эксплуатации уязвимостей в недавно развернутых контрактах в течение нескольких минут после запуска.

Отчеты исследователей Ethereum показали, что эти боты способны выявлять неэффективные механизмы ценообразования и эксплуатировать их повторно, пока не будет истощена ликвидность. Скорость и интеллект этих ботов означали, что даже незначительные неэффективности могли быть превращены в прибыльные векторы атак.

Это развитие стерло грань между легитимными торговыми стратегиями и эксплуатационным поведением. ИИ не создал MEV, но усилил его влияние, превратив его в более агрессивную и повсеместную силу в криптоэкосистеме.

Торговые боты на базе ИИ спровоцировали каскады мгновенных падений

В нескольких рыночных событиях 2025 года торговые боты на основе ИИ способствовали внезапному падению цен по меньшим крипто активам. Эти боты, запрограммированные реагировать на рыночные сигналы, начали одновременно исполнять крупные ордера на продажу при достижении определённых пороговых значений. В результате возник эффект каскада: падение цен провоцировало дальнейшую автоматизированную продажу.

В отличие от традиционных вспышек падения, эти события были усилены ИИ-системами, которые не были скоординированы. Каждый бот действовал независимо, но их совокупное поведение вызвало системную нестабильность. Аналитики отметили, что эти падения не были вызваны злым умыслом, а обусловлены конструктивными недостатками в том, как ИИ-системы интерпретировали рыночные сигналы.

Проблема заключается в обратных связях. Когда несколько AI-систем полагаются на похожие индикаторы, они могут случайно усиливать действия друг друга. На волатильных рынках, таких как криптовалюты, это может приводить к быстрым и резким колебаниям цен. Эти инциденты подчеркнули необходимость применения аварийных остановок и более умных механизмов управления рисками в AI-ориентированных торговых системах. Без таких защитных мер интеграция AI на рынки криптовалют может продолжать создавать системные риски.

Фишинговые кампании с использованием ИИ нацелены на криптовалютные кошельки

В 2025 году злоумышленники начали использовать инструменты ИИ для создания крайне правдоподобных фишинговых сообщений, нацеленных на пользователей криптовалют. Эти сообщения имитировали официальную переписку от бирж и провайдеров кошельков, обманывая пользователей и заставляя их раскрывать приватные ключи или подписывать вредоносные транзакции.

Чем отличались эти кампании, так это их персонализацией. Модели ИИ позволили злоумышленникам создавать сообщения, адаптированные под отдельных пользователей, что повышало вероятность успеха. Некоторые кампании даже использовали чат-ботов для взаимодействия с жертвами в реальном времени, направляя их через фишинговый процесс.

Отчеты о безопасности указывают на резкий рост успешных фишинговых атак, особенно среди менее опытных пользователей. Использование ИИ снизило усилия, необходимые для запуска масштабных кампаний, сделав фишинг более доступным для злоумышленников.

Эта тенденция подчеркивает более широкий сдвиг: ИИ влияет не только на протоколы, но и на человеческий уровень криптоэкосистемы. По мере того как злоумышленники становятся все более изощренными, обучение пользователей и осведомленность о безопасности приобретают все большее значение.

Новый уровень риска в криптовалютной инфраструктуре

Интеграция ИИ в криптоэкосистему создала мощные новые возможности, но также породила сложные и часто недооцениваемые риски. От торговых ботов на основе ИИ до автоматизированной генерации смарт-контрактов — эти системы работают со скоростью и масштабом, которые усиливают как эффективность, так и уязвимость.

Инциденты 2025 года демонстрируют, что ИИ не является изначально безопасным или небезопасным — он является усилителем. В сочетании с уже сложными системами, такими как DeFi, он может ускорить как инновации, так и эксплуатацию. Вызов на ближайшее будущее заключается в создании систем ИИ, которые будут не только эффективными, но и устойчивыми к враждебным условиям.

По мере того как криптоиндустрия продолжает развиваться, понимание пересечения ИИ и безопасности будет иметь решающее значение. Уроки 2025 года служат ранним предупреждением, подчеркивая необходимость более надежных мер защиты, улучшенных практик аудита и более глубокого понимания того, как автоматизация может изменить риски.

Глубокие кейсы: Разбор на уровне транзакций криптовалютных атак, связанных с ИИ

Эксплуатация Moonwell Oracle на сумму 1,78 млн долларов США: когда логика, сгенерированная ИИ, стала слабым звеном

Эксплуатация Moonwell является одним из самых ярких примеров того, как развитие с использованием ИИ может напрямую привести к финансовым потерям. Исследователи безопасности выявили, что часть логики взаимодействия протокола с оракулом была сгенерирована или сильно дополнена инструментами ИИ, которые не смогли правильно проверить отклонения цен в крайних случаях. Сама уязвимость была незаметной: контракт принимал входные данные цен в пределах заданного допуска, но не учитывал быстрые всплески волатильности, вызванные флеш-займами.

Последовательность транзакций злоумышленника следовала классической структуре эксплуатации DeFi, но с нюансом в точности временных интервалов. Сначала был взят флеш-кредит из пула ликвидности, что позволило ввести большой объем капитала в пару активов с низкой ликвидностью. Это временно исказило цену, сообщаемую оракулом. Немедленно после этого злоумышленник инициировал функцию взятия в долг в Moonwell, используя завышенную стоимость залога. Поскольку логика валидации, сгенерированная ИИ, не включала проверку по нескольким источникам или взвешенное по времени усреднение, манипулированная цена была принята как легитимная.

В пределах одного блока атакующий извлек примерно 1,78 миллиона долларов стоимости активов до погашения флеш-займа, оставив протокол с недостаточно обеспеченными позициями. Вся последовательность произошла атомарно, то есть была выполнена как один пакет транзакций без возможности вмешательства.

Особую важность этому случаю придаёт то, что уязвимость возникла не из-за традиционной ошибки в коде, а из-за неполного логического обоснования при генерации кода с помощью ИИ, когда поведение в крайних случаях не было полностью смоделировано. Это согласуется с более широкими выводами о том, что логика, сгенерированная ИИ, может упускать угрозы, специфичные для контекста децентрализованных финансовых систем.

Отравление данных встречает DeFi: Тренд манипуляций с оракулами на $8,8 млрд

Манипуляции с оракулами достигли новых уровней сложности в 2025 году, когда злоумышленники все чаще нацеливались на цепочки данных, а не только на ликвидные пулы. Одним из задокументированных типов атак было отравление данных, при котором злоумышленники манипулировали источниками данных на верхнем уровне, питающими системы оракулов, а не напрямую изменяя цены в цепочке.

Представительный эксплойт включал три скоординированных этапа. Во-первых, злоумышленники накопили позицию в токене с низкой ликвидностью на нескольких децентрализованных биржах. Затем они провели серию сделок с самими собой, чтобы искусственно завысить цену токена. В то же время боты использовались для усиления сигналов объёма торгов, чтобы движение цены выглядело естественным. Как только манипулируемая цена распространилась на оракулы, децентрализованные финансовые протоколы, зависящие от этих данных, начали принимать завышенную оценку.

Критическая транзакция произошла, когда злоумышленник внес манипулированный токен в качестве залога и занял стабильные активы под него. После завершения заимствования злоумышленник закрыл свои позиции, что привело к обвалу цены токена. Протокол остался с залогом, стоимость которого теперь составляла долю от предыдущей стоимости.

Этот паттерн привел к совокупным убыткам на миллиарды долларов в DeFi, при этом оценки указывают, что только эксплуатации уязвимостей оракулов составили значительную долю из $8,8 млрд убытков, зафиксированных в 2025 году.

Искусственные интеллектуальные системы сыграли роль как в атаке, так и в защите. Злоумышленники использовали автоматизацию для выявления уязвимых ценовых лент, в то время как некоторые протоколы применяли обнаружение аномалий на основе ИИ для выявления необычной активности. Неравенство между возможностями атаки и защиты оставалось очевидным.

Случай эксплуатации ИИ-бота: Ловушка с транзакцией ethereum за 12 секунд

Яркий реальный случай включал атакующих, эксплуатировавших автоматизированные торговые боты через тщательно спланированную ловушку транзакции. Два высококвалифицированных субъекта разработали последовательность, нацеленную на боты, сканирующие mempool на предмет прибыльных сделок. Эти боты, все более усовершенствованные с использованием ИИ-логики, были запрограммированы мгновенно реагировать на арбитражные возможности.

Злоумышленники начали последовательность, опубликовав «приманку» — транзакцию, выглядевшую крайне прибыльной. Боты на основе ИИ обнаружили эту возможность и попытались скопировать или опередить сделку. Однако злоумышленники встроили скрытое условие в структуру транзакции, эксплуатируя незначительную уязвимость в том, как боты интерпретировали данные о ожидающих транзакциях.

В течение узкого 12-секундного окна — промежутка между отправкой транзакции и её финальным подтверждением — злоумышленники изменили путь выполнения. Вместо завершения ожидаемой прибыльной сделки боты приобрели малоликвидные или бессмысленные активы. К моменту завершения транзакции примерно $25 миллионов было перечислено с ботов.

Ключевая идея здесь — эксплуатация поведения. Злоумышленники не взломали смарт-контракт напрямую; они использовали предсказуемые модели принятия решений, основанные на ИИ. Поняв, как боты оценивали возможности, они создали ситуацию, в которой боты фактически атаковали сами себя.

Этот случай иллюстрирует новую границу в криптобезопасности: противники нацеливаются не только на код, но и на логику и предположения, заложенные в системах ИИ.

Флеш-займ + усиление сигналов ИИ: сценарий краха в одном блоке

Атаки с использованием флеш-кредитов существуют уже много лет, но в 2025 году системы с использованием ИИ усилили их воздействие. В одном из восстановленных случаев злоумышленники сочетали флеш-кредиты с торговыми сигналами, генерируемыми ИИ, чтобы вызвать цепную реакцию сбоев в нескольких протоколах.

Атака началась с использования флеш-займа для манипулирования ценой токена на децентрализованной бирже. В то же время торговые боты, управляемые ИИ и отслеживающие рыночные сигналы, зафиксировали резкое движение цены и интерпретировали его как пробой. Эти боты начали покупать актив, усиливая манипулируемую цену.

Это создало обратную связь. Чем больше ботов покупали, тем выше росла цена, дополнительно подтверждая сигнал. В течение нескольких секунд несколько протоколов, использующих этот актив в качестве залога, начали пересчитывать оценки, вызывая ликвидации и дополнительные сделки.

Затем злоумышленник выполнил последний шаг: продал завышенный актив на искусственно созданном спросе. Когда цена рухнула, боты и протоколы остались с убытками, в то время как злоумышленник вышел с прибылью.

Вся эта последовательность произошла в пределах одного блока или нескольких блоков, подчеркивая, как системы ИИ могут непреднамеренно выступать в роли усилителей атак. Эксплуатации флеш-займов уже зависят от атомарного выполнения, а усиление с помощью ИИ еще больше сжимает временные рамки.

Воспроизведение эксплуатации смарт-контракта с помощью ИИ в масштабе

В 2025 году произошел значительный сдвиг: системы ИИ начали использоваться не только для поиска уязвимостей, но и для масштабного воспроизведения эксплойтов. Исследования систем, таких как TxRay, показали, что агенты ИИ могут анализировать одну транзакцию и воссоздать весь цикл эксплуатации, включая генерацию скриптов доказательства концепции атаки.

На практике это означало, что после обнаружения и эксплуатации уязвимости её можно было быстро воспроизвести на аналогичных смарт-контрактах. Злоумышленникам больше не требовалась глубокая экспертиза в анализе смарт-контрактов; они могли полагаться на системы ИИ для интерпретации транзакционных данных, выявления корневых причин и генерации многоразовых атакующих стратегий.

Типичный рабочий процесс включал ввод хеша транзакции в AI-систему, которая затем отслеживала взаимодействия с контрактом, выявляла изменения состояния и определяла логику эксплуатации. В течение нескольких минут система могла сгенерировать скрипт, способный выполнить ту же эксплуатацию на другом уязвимом контракте.

Это значительно увеличило масштаб атак. Вместо изолированных инцидентов уязвимости можно было эксплуатировать последовательно в нескольких протоколах. Скорость репликации стала определяющей характеристикой криптоатак, управляемых ИИ, в 2025 году.

Цепочки эксплуатаций DeFi с использованием нескольких агентов: когда один скомпрометированный агент вызвал множество

Рост многоагентных систем в криптовалюте привел к появлению нового класса уязвимостей, при которых компрометация одного компонента может вызвать цепную реакцию. В одном из задокументированных сценариев AI-агент, отвечающий за выполнение сделок, получил манипулированные входные данные и сгенерировал транзакцию, которая выглядела действительной.

Эта транзакция была передана другому агенту, ответственному за оценку рисков, который одобрил её на основе неполной информации. Третий агент выполнил сделку в цепочке, взаимодействуя с несколькими смарт-контрактами. К тому времени, как система распознала аномалию, средства уже были перемещены через несколько протоколов.

Анализ транзакций показал, что эксплуатация включала несколько этапов:

Исходная манипуляция ввода

Исполнение решений ИИ

Взаимодействие между контрактами

Извлечение активов

Каждый шаг по отдельности выглядел легитимно, но в совокупности они образовали скоординированную цепочку эксплуатации. Это подчеркивает критическую проблему в AI-криптовалютных системах: распределенное доверие без централизованной верификации.

Исследования подтверждают, что предоставление ИИ-агентам прямого доступа к криптосистемам создает новые векторы атак, особенно когда эти агенты могут взаимодействовать со смарт-контрактами автономно.

От смарт-контрактов к умным поверхностям атаки

Эти кейсы выявляют четкую закономерность: поверхность атак в криптовалюте расширилась за пределы смарт-контрактов и теперь охватывает уровни принятия решений, системы автоматизации и ИИ-ориентированные движки исполнения. Эксплуатации больше не ограничиваются уязвимостями кода; теперь они включают поведенческое манипулирование, отравление данных и атаки на оркестрацию на уровне системы.

Определяющей чертой 2025 года является не только то, что атаки стали более частыми, но и то, что они стали быстрее, умнее и масштабируемее. ИИ не заменил традиционные методы атак; он улучшил их, сократил временные рамки и снизил барьер для реализации.

Понимание криптобезопасности сегодня требует выхода за рамки аудита кода и анализа взаимодействия между ИИ-системами и финансовыми протоколами. Именно на этом пересечении сейчас находятся самые критические уязвимости.

ЧаВо

Что такое уязвимость протокола ИИ в криптовалюте?

Это относится к уязвимостям в системах ИИ или интеграциях, взаимодействующих с блокчейн-протоколами, которые могут позволить эксплуатацию.

Безопасно ли использовать AI-инструменты для криптовалют?

Они могут быть полезны, но пользователи должны понимать риски и избегать зависимости от автоматизации без контроля.

Привел ли ИИ к крипто-взломам в 2025 году?

В большинстве случаев ИИ усилил существующие уязвимости, а не создал совершенно новые.

Какой самый большой риск ИИ в криптовалюте?

Скорость и автоматизация: ИИ может выполнять действия быстрее, чем люди могут отреагировать, что увеличивает потенциальный ущерб.

Отказ от ответственности: Эта страница была переведена для вашего удобства с использованием технологии искусственного интеллекта (на базе GPT). Для получения наиболее точной информации обратитесь к оригинальной английской версии.