Чи можуть інструменти для виявлення помилок на основі ШІ, такі як Mythos, аудитувати Web3 та браузерні криптовалютні гаманці?

2026/04/24 07:27:02

Цього тижня ландшафт крипто-безпеки ввійшов у новий, тривожний етап. CertiK, одна з найбільш поважних назв у сфері безпеки блокчейну, випустила жорсткий попередження: галузь вже втратила понад 600 мільйонів доларів США на хакерських атаках у 2026 році, що в основному спричинено двома експлойтами, пов’язаними з Північною Кореєю — витіком коштів на $293 млн з Kelp DAO та атакою на Drift Protocol на $280 млн — обидві відбулися лише в квітні. Тим часом, агентні інструменти ШІ, здатні автономно сканувати смартконтракти на наявність вразливостей та генерувати експлойт-код, розвиваються зі «швидкістю машини», за словами старшого дослідника CertiK Наталі Ньюсон.

Але ось питання, яке повинні ставити кожен розробник Web3, провайдер гаманця та власник криптовалют: а що, як ту саму силу ШІ, яку використовують нападники, можна ефективно спрямувати на захист?

Введіть Anthropic's Claude Mythos — модель штучного інтелекту для безпеки, яка, як повідомляється, здатна виявляти вразливості в основних операційних системах і зараз розгортається в оборонному режимі з обмеженим запуском для обраних технологічних компаній. Додайте до цього вже встановлену екосистему Mythril (движок символічного виконання, який забезпечував безпеку MythX до його припинення 31 березня 2026 року), а також зростаюче покоління інструментів аудиту, нативно побудованих на штучному інтелекті, таких як Octane Security, ContractScan і Smart Contract Auditor від ChainGPT — і починає формулюватися картина нової парадигми безпеки, що ґрунтується на штучному інтелекті.

Критичне питання, яке розглядається в цій статті, є одночасно актуальним і технічно складним: чи можна ефективно застосувати інструменти для виявлення помилок на основі ШІ, такі як Mythos, для аудиту не лише смартконтрактів, а й повного стеку Web3 і браузерних криптовалютних гаманців — включаючи розширення MetaMask, SDK браузерних гаманців та ланцюжок JavaScript, від яких вони залежать? Відповідь є нюансованою, необхідною та актуальною для кожної особи, яка коли-небудь підключала гаманець до dApp.

Основні висновки

Більше ніж 600 млн $ вже втрачено через хакерські атаки на криптовалюти у 2026 році, причому атаки з використанням ШІ — зокрема діпфейки, автономні експлойт-агенти та компрометації ланцюга поставок — визнані CertiK основною зростаючою загрозою.
Модель штучного інтелекту Claude Mythos від Anthropic стверджує, що виявляє вразливості в основних операційних системах, і зараз розгортається в оборонних цілях з обраними технологічними компаніями — це справжній новий етап у сфері аудиту безпеки з використанням штучного інтелекту.
Mythril (відкритий інструмент символічного виконання) використовує конколічний аналіз, аналіз забруднення та розв’язування SMT для виявлення вразливостей у байт-коді EVM — а його архітектуру можна застосувати до смартконтрактів, інтегрованих у гаманець, а не лише до автономних DeFi-протоколів.
Веб-браузерні крипто-гаманці, такі як MetaMask, стикаються з іншою поверхнею загроз, ніж смартконтракти: атаки на ланцюжок постачання JavaScript, зловмисні оновлення розширень, XSS у метаданих NFT та недоліки шифрування chrome.storage вимагають інструментів ШІ, спеціально розроблених для аналізу на рівні браузера.
Взлом гаманця Trust Wallet на $7 млн у грудні 2025 року — спричинений зловмисним оновленням розширення для Chrome, яке пройшло перевірку Google — є прикладом саме того класу вразливостей, які не охоплюють існуючі AI-аудитори контрактів, але над якими працюють інструменти наступного покоління.
Закриття MythX 31 березня 2026 року залишило прогалину в безпеці CI/CD-каналу, яку ринок активно заповнює альтернативами з кількома двигунами та підсиленням штучним інтелектом.

Стан безпеки криптовалютних гаманців у 2026 році — криза на рівні браузера

Щоб зрозуміти, чому інструменти аудиту на основі ШІ є терміново необхідними для гаманців Web3, вам потрібно зрозуміти, де саме відбуваються атаки у 2026 році.

Загальна історія про криптобезпеку зосереджена на експлуатації смартконтрактів — повторних вразливостях, схемах маніпуляції оракулами та логічних недоліках, які викрали мільярди з протоколів DeFi. Ці атаки є реальними й тривають. Але дані за 2025 рік та початок 2026 року розповідають більш тривожну історію про те, де кошти окремих користувачів найбільш піддаються небезпеці: на рівні браузера.

Chainalysis показує, що компрометація особистих гаманців у 2025 році призвела до збитків на $713 мільйонів — виняткова цифра, що становить 20% від загального обсягу криптовалютних крадіжок того року. Підходящим прикладом є порушення безпеки розширення Trust Wallet у грудні 2025 року. Зловмисне оновлення до версії 2.68, здійснене завдяки витіку ключа API Chrome Web Store, викрадало дані гаманців і вивело близько $7 мільйонів з рахунків користувачів, перш ніж компанія змогла випустити виправлення. Захищена версія пройшла власний процес перевірки Google, автоматично оновлювалася у фоновому режимі, як це призначено для розширень браузера, і націлювалася на користувачів, які дотримувалися всіх стандартних практик самоконтролю — ніколи не розголошували seed-фрази, перевіряли URL-адреси, використовували надійні гаманці. Атака була спрямована не проти блокчейну. Вона була спрямована проти браузера.

MetaMask — з понад 100 мільйонами користувачів та десятирічним досвідом — сама по собі ніколи не була прямо взламана. Але її щомісячні звіти з безпеки малюють картину зростаючих загроз на рівні користувачів: атаки фішингу підписів зросли на 207% у січні 2026 року, вивівши $6,27 мільйона з 4 700 гаманців. Зловмисники використовують функцію EIP-7702 ethereum для створення зловмисних сценаріїв делегування — аналіз Wintermute показав, що понад 80% делегувань EIP-7702 були пов’язані з одним зловмисним сценарієм, розробленим для виведення коштів з гаманців із скомпрометованими ключами. А атаки на ланцюжок постачання JavaScript — коли зловмисні пакунки NPM таємно замінюють криптовалютні адреси до того, як вони досягають користувача — були завантажені більше ніж 1 мільярд разів, за даними CTO Ledger.

Це безпечне середовище, в якому повинні працювати інструменти пошуку помилок на основі ШІ. І це фундаментально складніше середовище, ніж лише аудит смартконтрактів.

Що таке Mythril (і Mythos) — і як працюють ці інструменти безпеки на основі ШІ?

Щоб оцінити, чи можуть інструменти AI-аудиту захищати гаманці Web3, спочатку вам потрібно зрозуміти, що вони технічно здатні робити — і чого не здатні.

Mythril — це інструмент з відкритим кодом для аналізу безпеки EVM-байт-коду, розроблений ConsenSys Diligence. Його основний механізм — конколічний аналіз — поєднання «конкретного» та «символічного» виконання — разом із SMT-розв’язуванням та аналізом забруднення. На практиці Mythril імітує виконання контракту через всі можливі гілки, намагається досягти «небезпечних» станів шляхом дослідження різних комбінацій параметрів і виявляє вразливості, зокрема переповнення цілих чисел, перезапис власника з виведенням Ether, незахищені операції selfdestruct та шаблони повторного виклику. Він був фундаментальною складовою безпекової сути МythX, яка була припинена 31 березня 2026 року, що створило прогалину, що прискорила перехід ринку на альтернативи з підтримкою ШІ.

Claude Mythos від Anthropic — це інструмент категорійно іншого типу. Як зазначила на цьому тижні старший дослідник CertiK Наталі Ньюсон, Mythos описується як модель ШІ, «яка, як стверджується, має здатність виявляти вразливості в основних операційних системах» і зараз впроваджується в оборонних цілях з обмеженим кругом технологічних компаній. На відміну від детермінованого символічного виконання Mythril, Mythos належить до нового класу інструментів безпеки, що ґрунтуються на великих мовних моделях, які можуть міркувати про наміри коду, виявляти порушення бізнес-логіки та позначати шаблони, що корелюють із реальними категоріями експлойтів на основі навченої бази даних інцидентів атак — можливості, яких фундаментально не можуть досягти інструменти на основі правил.

Ця різниця має надзвичайне значення для безпеки гаманця. Mythril та його супутники з символічного виконання відмінно справляються з виявленням точних, кодифікованих класів вразливостей у байт-коді EVM: помилка повторного входу, яка дозволяє зовнішньому контракту повторно увійти в функцію до оновлення балансу, переповнення цілих чисел, яке порушує логіку обліку, незахищена функція, яку може викликати будь-хто. Це детерміновані помилки з добре визначеними сигнатурами, і символічне виконання надійно їх знаходить.

Mythos та його аналоги на основі LLM відмінно справляються з чимось іншим: розумінням семантичного наміру коду, виявленням шаблонів, що схожі на відомі сценарії атак, без необхідності співпадіння з будь-яким окремим жорстко закодованим правилом, та міркуванням через кілька рівнів системи — логіку смартконтракту, фронтенд JavaScript, API інтеграції гаманця — для виявлення поверхонь ризику, що виникають з їхньої взаємодії, а не з будь-якого окремого компонента в ізоляції. Модель ШІ, яка може зрозуміти, що потік підписання транзакцій певного гаманця може бути маніпульований фронтендом зловмисного dapp, навіть якщо і смартконтракт, і код розширення гаманця окремо є коректними, робить щось якісно інше, ніж сканування байт-коду Mythril.

Разом ці дві парадигми — детерміноване символічне виконання та аналіз семантики на основі ШІ — становлять подвійний двигун безпеки криптовалютних систем наступного покоління.

Чи можуть ці інструменти справді аудитувати MetaMask та веб-гаманці на основі браузера?

Це місце, де технічна реальність стає більш складною. Пряма відповідь: частково, і з важливими обмеженнями, які галузь активно намагається вирішити.

Що сьогодні можуть зробити інструменти AI-аудиту для безпеки гаманця:

Розширення гаманця на основі браузера, такі як MetaMask, є фундаментально JavaScript-додатками. Їх поверхня атаки, як зафіксовано фірмою Zealynx, включає кілька окремих рівнів: дозволи маніфесту розширення та конфігурації політики безпеки вмісту; канали зв’язку chrome.runtime.sendMessage, які можуть бути використані для атак, якщо неправильно заблоковані; вразливості XSS у відображенні метаданих NFT та інтеграціях dApp; шифрування зберігання ключів у chrome.storage.local (включаючи реалізації PBKDF2 та scrypt); та несанкціоноване підписання транзакцій та вразливості IDOR, які дозволяють викликати чутливі функції без належного підтвердження користувача.

Інструменти статичного аналізу на основі ШІ можуть сканувати вихідний код JavaScript і TypeScript браузерних розширень на наявність кількох класів цих вразливостей. Відкриті ключі API, мнемонічні фрази та секрети у вихідному коді, конфігураційних файлах та тестових акаунтах — категорія вразливостей, яка спричинила порушення безпеки Trust Wallet — безпосередньо виявляються інструментами статичного аналізу (SAST), посиленими ШІ, інтегрованими в CI/CD-конвеєри. Інструменти, такі як ContractScan, який вже запускає п’ять безпекових двигунів паралельно (Slither, Mythril, Semgrep, Aderyn та ШІ), і платформи, як Octane Security — яка використала свій інструмент ШІ для виявлення вразливості високого рівня серйозності у клієнті Ethereum Nethermind, що могло вплинути на 40% усіх валідаторів, — демонструють, що інструменти безпеки, нативно побудовані на ШІ, вже знаходять реальні вразливості на інфраструктурному рівні.

Ключовий висновок з випадку Octane Nethermind є значущим: інструмент штучного інтелекту Octane виявив баг, який міг дозволити атакуючому зруйнувати валідаторів, надіславши неправильно сформовану транзакцію, що призводило б до тривалих пропущених слотів у всіх блок-пропозерах на основі Nethermind. Фонд Ethereum вручив Octane винагороду за виявлення бага у розмірі 50 000 доларів США. Це не був баг на рівні контракту — це був баг у інфраструктурі клієнта, що демонструє, що інструменти безпеки на основі штучного інтелекту вже працюють вище рівня байт-коду.

Що ці інструменти ще не можуть надійно робити:

Порушення безпеки Trust Wallet не було спричинене вразливістю коду у традиційному розумінні. Воно було спричинене скомпрометованим ключем API, який дозволив зловмиснику надіслати отруєне оновлення розширення через легітимні канали. Жоден інструмент статичного аналізу, навіть найбільш досконалий, не може виявити компрометацію облікових даних у CI/CD-конвеєрі, скануючи лише вихідний код — тому що зловмисний код був доданий після етапу розробки. Аналогічно, атаки на ланцюжок постачання JavaScript, які тривалий час завдавали шкоди екосистемі Web3 — зловмисні пакунки NPM, які замінюють криптовалютні адреси — вимагають поведінкового аналізу та перевірки походження залежностей, а не лише сканування коду.

Вразливості логіки бізнес-процесів у взаємодії гаманця з dapp — коли фронтенд гаманця можна маніпулювати, щоб показувати користувачам одну транзакцію, тоді як вони підписують іншу (атака Bybit «Маніпуляція інтерфейсом безпечного гаманця») — вимагають розуміння повного потоку взаємодії між фронтендом dapp, інтерфейсом підпису гаманця та смартконтрактом, який викликається. Саме в цьому місці інструменти семантичного аналізу штучного інтелекту, такі як Mythos, є найбільш перспективними, але наразі найбільш на початковому етапі. Ранні результати свідчать, що великі мовні моделі, навчені на всебічних базах даних про експлойти, можуть виявляти ці ризики на рівні взаємодії, але інструменти для реалізації такого аналізу в безперервному CI/CD-конвеєрі для браузерних розширень ще розвиваються.

Новий шар безпеки на основі ШІ для Web3 — багатошарова оборона

Закриття MythX 31 березня 2026 року підтвердило урок, який спільнота безпеки вивчала роками: модель безпеки з єдиним постачальником та єдиним двигуном є єдиною точкою відмови. Пост-MythX аналіз ContractScan сформулював це просто: «залежність від єдиного інструменту безпеки, через API однієї компанії, є єдиною точкою відмови».

Виникаюча архітектура заміни — це багатоенжинна, підсилена штучним інтелектом модель захисту в глибину з п’ятьма різними шарами, кожен з яких призначений для вирішення різних сегментів атаки на гаманець Web3.

Рівень 1: Кодовий рентген (статичний аналіз)

Інструменти: Slither, Aderyn, Semgrep. Уявіть це як перевірку граматики для коду. Він аналізує «скелет» вашого смартконтракту, щоб знайти очевидні помилки, відсутні блокування або зламану логіку.

Сила: він надзвичайно швидкий і ніколи не пропускає відомих «опечаток» у коді.
Слабкість: він не розуміє, чому ви написали код; він знає лише, чи є синтаксис небезпечним.

Рівень 2: Мозок безпеки (AI-семантичний аналіз)

Інструменти: Claude Mythos, спеціалізовані LLM. Якщо Layer 1 — це перевірка граматики, це — головний редактор. Використовуючи AI, навчений на майже 700 реальних хаках DeFi, він аналізує намір вашого коду. Він запитує: «Чи схожа поведінка цього контракту на експлойт Drift з минулого місяця?»

Сила: виявляє складні логічні помилки та «дивні» взаємодії між різними контрактами, які люди часто не помічають.

Рівень 3: Випробування на стрес (поведінкове фаззинг-тестування)

Інструменти: Детальне fuzzing. Це підхід «нескінченних мавп». Він наводнює ваш контракт мільйонами випадкових, дивних вхідних даних, щоб перевірити, чи не зламається він під тиском. Для гаманців він спостерігає за фоновим «шумом», щоб переконатися, що дані не витікають.

Сила: знаходить «неможливі» крайні випадки, яких не можуть передбачити ні люди, ні базовий ШІ.

Рівень 4: Погранична охорона (захист ланцюга поставок)

Фокус: NPM пакети та залежності. Більшість хаків відбуваються не у вашому коді — вони відбуваються у «інгредієнтах», які ви імпортували. У 2026 році AI-агенти сканують кожне оновлення ваших програмних компонентів, щоб переконатися, що під час звичайного оновлення не було вставлено жодних зловмисних «задніх дверей».

Сила: Блокує атаки типу «Trust Wallet», коли довірена бібліотека раптово стає зловмисною.

Шар 5: Нічний вартовий (моніторинг після розгортання)

Фокус: Реальний час та безпека управління — це не закінчується, коли ви натискаєте «розгорнути». Цей рівень працює 24/7, спостерігаючи за тим, як контракт поводиться в реальних умовах. Він відстежує, хто володіє ключами, і сповіщає команду, якщо адміністративні дозволи виглядають так, ніби підготовуються до ворожого захоплення.

Сила: запобігає катастрофам, таким як експлуатація Drift Protocol на $285 млн, виявляючи підозрілу поведінку «менеджера» до того, як гроші фактично залишать сейф.

Залишайтесь на крок попереду від кривої безпеки — можливість криптовалютного ринку за AI-аудитом

Ось питання, з яким повинен бути зібраний будь-який криптоінвестор, що усвідомлює кризу безпеки 2026 року: хто є фінансовими переможцями, коли безпека на основі ШІ стане такою ж необхідною для Web3, як аудит?

Відповідь безпосередньо пов’язана з кількома з найцікавіших категорій токенів, доступних на ринку сьогодні. Революція в сфері AI-безпеки в криптовалюті вимагає трьох інфраструктурних рівнів: AI-обчислення, що забезпечує роботу інструментів аналізу на основі LLM (мережі DePIN GPU, такі як Render, Aethir та Akash); протоколи AI-інтелекту, що координують децентралізовані моделі та ринки обчислень (Bittensor’s TAO, Fetch.ai’s FET та Virtuals Protocol); та інфраструктура блокчейну, яка повинна обробляти пропускну здатність, що генерується тисячами AI-агентів, що виконують безперервний аналіз безпеки та моніторинг транзакцій у реальному часі.

Криптоіндустрія втратила понад 600 мільйонів доларів лише за перші чотири місяці 2026 року. Ринок інструментів безпеки, який вирішує цю проблему — інструменти AI-аудиту, інфраструктура для bug bounty, он-чейн інсуранс-протоколи та мережі моніторингу в реальному часі — реагує на сигнал попиту, який лише посилюватиметься, оскільки атаки з використанням штучного інтелекту швидше розвиваються, ніж ручні засоби захисту.

KuCoin зарекомендував себе як одна з найкраще позиціонованих бірж для інвесторів, які шукають ранній та ліквідний доступ до токенів, які найбільш прямо вигодують від злиття ШІ та крипто-безпеки. Токени, що представляють інфраструктуру ШІ (TAO, FET, ATH, RENDER), веб-платформи з нативною кібербезпекою та високопродуктивні блокчейни, через які агенти ШІ-безпеки будуть проводити свої он-чейн розрахунки, всі перелічені на KuCoin з достатньою глибиною ордер-буків для підтримки значущих позицій. Для трейдерів, які стежать за натяком на безпеку, раннє перелічення KuCoin у категоріях ШІ та DePIN — поєднане з його автоматизованими інструментами торгівлі для управління волатильністю під час цінових рухів, спричинених новинами — робить його природним вибором для концепції ШІ-безпеки. Коли такий хак із збитками в $293 млн, як Kelp DAO, стає відомим, реакція ринку на токени ШІ-безпеки може відбутися за хвилини. Вибір платформи має значення при такій швидкості.

Криза безпеки 2026 року — не добрий новини для криптоіндустрії в цілому — але це чіткий сигнал для інвесторів, які розуміють, які інструменти та інфраструктурні протоколи розробляються для її вирішення.

Що повинні зробити розробники Web3 та користувачі гаманців зараз

Темпи AI-справжніх атак у 2026 році перевищують темпи впровадження AI-захистів. І розробникам гаманців, і окремим користувачам потрібні практичні дії, а не лише свідомість.

🛠 Для розробників: Система «Трійний замок»

Якщо ви розробляєте гаманець або dapp, одного аудиту недостатньо. Вам потрібна автоматизована система безпеки, яка працюватиме, поки ви спите.

1. Автоматизований фільтр (CI/CD)

Уявіть це як охоронний контроль на вашому заводі. Кожного разу, коли ви змінюєте код, мають відбутися три речі:

Сканер робота: використовуйте інструменти, такі як Slither і Mythril, щоб виявити базові помилки коду.
AI Brain: Використовуйте ContractScan, щоб перевірити, чи ваша логіка коду «виглядає» як скам або хак, які вже були раніше.
Перевірка інгредієнтів: Перед використанням будь-якого зовнішнього коду (пакетів NPM) перевірте за допомогою AI-сканера, чи не було його змінено.

2. Щит, специфічний для гаманця (Zealynx Framework)

Розробка розширень для браузера схожа на будівлю будинку з багатьма вікнами. Вам потрібно:

Заблокуйте вікна: перевірте дозволи браузера і переконайтесь, що метадані NFT не можуть «впроваджувати» шкідливий код (XSS).
Приховати ключі: використовуйте ШІ для сканування вашого вихідного коду на наявність «жорстко закодованих секретів» — паролів або ключів, що випадково залишені в тексті, які хакери можуть знайти за секунди.

🦊 Для окремих користувачів: контрольний список «Цифрової гігієни»

Окремих користувачів атакують фішингом за допомогою підписів (зростання більше ніж на 200% цього року). Ось як залишатися безпечними:

1. Подивіться в майбутнє (симуляція транзакції)

Ніколи не підписуйте транзакцію сліпо. * Використовуйте інструменти, які показують вам «відео» того, що відбудеться, перш ніж ви натиснете підтвердити. Якщо симуляція говорить «Ви втрачаєте 50 ETH», а ви просто намагаєтесь випустити безкоштовний NFT — зупиніться.

2. Прочитайте дрібний шрифт (підпис у зрозумілій для людини формі)

Якщо ваш гаманець показує вам стіну випадкових цифр і літер (дані у форматі Hex), не підписуйте їх.
Вимагайте використання гаманців, які перетворюють цей брехня на зрозумілу англійську: "You are giving Site X permission to spend 100 USDC."

3. Прибери свій дім (Revoke.cash)

Кожного разу, коли ви взаємодієте з dapp, ви, ймовірно, надали йому «ключ» до своїх токенів.
Регулярно відвідуйте Revoke.cash і поверніть ці ключі з додатків, якими більше не користуєтесь.

4. Використовуйте стратегію «Сховище та гаманець»

Гаманець: Зберігайте невелику суму «грошей на витрати» у розширенні браузера для щоденного використання dapp.
Сховище: Зберігайте свої заощадження в окремому «холодному» апаратному гаманці, який ніколи не підключається до dapp.

Наступне покоління безпеки гаманців на основі ШІ — інструменти, які можуть аналізувати код dapp у реальному часі до підключення, виявляти підозрілі структури транзакцій до підписання та моніторити історію вашого схвалення на наявність аномальних шаблонів делегування — розробляється. Розгортання Anthropic's Mythos для обраних технологічних компаній є раннім індикатором напрямку. Інтеграція семантичного аналізу ШІ у системи захисту гаманців, такі як власний продукт Wallet Guard від MetaMask, — це природна еволюція, до якої галузь вже рухається.

Модель «аудитовано один раз» остаточно застаріла. Безперервне безпекове моніторинг з використанням ШІ — це нова норма — і інструменти, команди та токени, що її забезпечують, є найважливішою частиною історії криптобезпеки 2026 року.

Висновок

Злиття атак з використанням ШІ та захисту з використанням ШІ зробило 2026 рік найважливішим у історії безпеки Web3. З одного боку: агентні інструменти ШІ автономно сканують контракти зі швидкістю машини, генерують глибокі фейки для обходу KYC та отруюють ланцюги постачання JavaScript. З іншого боку: Claude Mythos виявляє вразливості операційної системи, ШІ Octane Security виявляє баг у Nethermind, який міг би дестабілізувати 40% валидаторів ethereum, а ContractScan створює пост-MythX багатоенжинну систему безпеки, яку ринок терміново потребує.

Чи можуть інструменти пошуку помилок на основі ШІ, такі як Mythos, проводити аудит Web3 та браузерних криптовалютних гаманців? Відповідь у 2026 році: так, частково, і з кожним місяцем охоплення стає все більш повним. Інструменти символічного виконання, такі як Mythril, надійно охоплюють рівень байт-коду EVM. Інструменти AI-семантичного аналізу, такі як Mythos, розширюють охоплення до вразливостей на рівні операційної системи та ризиків взаємодії між шарами. Поверхня атаки браузерних розширень — де Trust Wallet втратив 7 мільйонів доларів через шкідливий оновлення, а 100 мільйонів користувачів MetaMask щодня стикаються з фішинговими атаками — вимагає повного набору захисту, підсиленого ШІ, який перевищує можливості будь-якого окремого інструменту.

$600 мільйонів, втрачених у 2026 році, — це не невдача блокчейну. Це невдача стеку безпеки, що його оточує. Виправлення цього стеку — найважливіша технічна задача у Web3 зараз — і ШІ, правильно застосований на оборонній стороні, — найпотужніший інструмент, доступний для її вирішення.

ЧАСТІ ПИТАННЯ

Що таке Claude Mythos і як він відрізняється від Mythril?

Claude Mythos — це модель безпеки штучного інтелекту від Anthropic, яку, за даними CertiK у квітні 2026 року, вдалося використати для виявлення вразливостей у головних операційних системах та застосувати в оборонних цілях для обраних технологічних компаній. На відміну від детермінованого символічного виконання Mythril, Mythos використовує міркування великих мовних моделей для розуміння намірів коду, виявлення порушень бізнес-логіки та кореляції шаблонів із базами даних реальних експлойтів — можливості, яких не можуть досягти інструменти на основі правил. Він представляє наступне покоління аналізу безпеки з використанням штучного інтелекту, що перевищує сканування байт-коду.

Чи можуть інструменти аудиту на основі ШІ захистити MetaMask та розширення гаманця для браузера?

Частково. Інструменти статичного аналізу на основі ШІ та SAST можуть виявляти відкриті ключі API, жорстко закодовані секрети, вразливості XSS у відтворенні метаданих NFT та небезпечні конфігурації дозволів у вихідному коді розширень браузера. Однак атаки на ланцюжок постачання — коли шкідливий код вводиться через скомпрометовані облікові дані CI/CD або отруєні пакунки NPM — вимагають управління обліковими даними та перевірки походження залежностей, що не можуть забезпечити лише сканери коду. Наступне покоління інструментів безпеки гаманця на основі ШІ розробляється для усунення цих прогалин.

Чому MythX припинив роботу, і що його замінило?

MythX, комерційний сервіс безпеки смартконтрактів, який поєднував символічне виконання Mythril із власними аналітичними шарами, припинив роботу 31 березня 2026 року. Його закриття виявило хрупкість моделі безпеки з одним постачальником. Альтернативами є ContractScan (з п’ятьма паралельними двигунами та ШІ), Octane Security (фірма, що працює з ШІ-навантаженням і виявила баг у ethereum-клієнті Nethermind), ChainGPT’s Smart Contract Auditor та Diligence Fuzzing (розвинена версія компонента Harvey fuzzing MythX). Ринок консолідується навколо багато двигунних, підсиленних ШІ конвеєрів.

Які найбільші крипто-загрози безпеці для користувачів гаманців у 2026 році?

CertiK виявляє чотири основні загрози: фішинг і соціальна інженерія на основі ШІ та діпфейків (збитки від фішингу зросли на 200% порівняно з попереднім роком), атаки на ланцюжок поставок через розширення браузера для гаманців (Trust Wallet втратив $7 млн через шкідливий оновлення розширення Chrome у грудні 2025 року), вразливості у міжланцюговій інфраструктурі (Kelp DAO втратив $293 млн через невдачу LayerZero у квітні 2026 року) та атаки на викрадення коштів із гаманця за допомогою підписів (експлуатація делегування EIP-7702). На кінець квітня 2026 року загальні втрати від хакерських атак у криптовалюті склали понад $600 млн.

Як я можу захистити свій MetaMask або Web3 гаманець від атак з використанням ШІ у 2026 році?

Використовуйте симулятори транзакцій, які показують, що саме виконає транзакція, перш ніж підтверджувати її. Увімкніть підписання транзакцій у зрозумілій для людини формі, якщо вона доступна. Регулярно скасовуйте дозволи на токени за допомогою Revoke.cash. Використовуйте окремі гаманці для різних рівнів ризику — окремий «одноразовий» гаманець для взаємодії з новими dapp та окремий гаманець для довгострокового зберігання, який поєднаний з апаратним гаманцем. Ніколи не зберігайте значні баланси виключно у розширеннях браузера. Слідкуйте за щомісячними звітами про безпеку MetaMask, щоб бути в курсі нових загроз.

Які криптовалютні токени користуються зростанням безпеки блокчейну на основі ШІ?

Революція в області безпеки з використанням ШІ в криптовалюті стимулює попит на інфраструктуру для обчислень ШІ (токени DePIN, такі як RENDER, AKT, ATH), протоколи ШІ-інтелекту (TAO, FET) та платформи он-чейн страхування та моніторингу. Високопродуктивні блокчейни, які агенти ШІ-безпеки використовують для он-чейн розрахунків, також вигодовують від зростання обсягів. Ці категорії токенів доступні на біржах, таких як KuCoin, яка має глибоку ліквідність у категоріях токенів ШІ, DePIN та інфраструктури.

Відмова від відповідальності: Ця стаття має лише інформаційний характер і не є фінансовою або інвестиційною порадою. Інвестування в криптовалюту супроводжується значними ризиками. Завжди проводьте власне дослідження перед прийняттям будь-яких інвестиційних рішень.

Відмова від відповідальності: Для вашої зручності цю сторінку було перекладено за допомогою технології ШІ (на базі GPT). Для отримання найточнішої інформації дивіться оригінальну англійську версію.