За последний месяц в криптосообществе снова обострились проблемы безопасности.
Сначала в Coldcard обнаружили серьёзную уязвимость в генераторе случайных чисел, затем в Trezor и SafePal последовательно произошли инциденты с риском утечки пользовательских данных.
На первый взгляд, у этих трёх событий не так много общего, но если немного растянуть временную шкалу, становится ясно, что все они указывают на одну всё более важную проблему:
Когда ИИ начинает автоматизировать поиск уязвимостей, разработку атак и социальную инженерию, сколько ещё слабых мест может найти злоумышленник в криптокошельке?
1. Благодаря ИИ хакерские атаки превращаются из «ремесла» в «индустриализацию»
Объективно говоря, эти три инцидента выявили совершенно разные векторы атак.
Проблема Coldcard заключается в генерации приватных ключей — это серьёзная проблема безопасности; у Trezor проблема возникла у сторонней логистической службы, а у SafePal — в системе заказов и разрешениях плагинов, что относится к рискам, связанным с утечкой конфиденциальных данных.
Хотя на данный момент нет доказательств прямой связи всех трёх событий с ИИ, нельзя отрицать, что в эпоху ИИ «инструментарий» хакеров претерпевает огромные изменения.
Потому что многие продвинутые сетевые атаки в прошлом по сути ограничивались очень реальным фактором — временем человека.
Исследование большой кодовой базы, понимание связей между вызовами, поиск скрытых логических уязвимостей — всё это требует от опытного исследователя безопасности много времени; сбор информации о конкретном пользователе, изучение его привычек, создание достаточно убедительного фишингового письма — даже создание сложного сценария социальной инженерии может потребовать нескольких месяцев.
Это приводило к тому, что в прошлом атаки часто представляли собой компромисс: либо высокоавтоматизированные, но грубые по методам, рассчитанные на массовую рассылку и ожидание, пока несколько пользователей клюнут; либо тщательно спланированные против конкретных высокоценных целей, но их было сложно масштабировать.
Однако сегодня, с быстрым развитием возможностей ИИ, инструментарий хакеров кардинально обновился:
- Автоматизация поиска уязвимостей: ИИ может помогать атакующим быстро анализировать смарт-контракты, клиентский код и даже прошивку, автоматически находя уязвимости нулевого дня и логические ошибки.
- Масштабирование социальной инженерии: фишинговые письма, которые раньше нужно было тщательно составлять, теперь ИИ может генерировать на основе утекших пользовательских данных, создавая высококастомизированный, чрезвычайно убедительный фишинговый контент, SMS и даже голос/видео (расширенное чтение «Руководство по безопасности активов на Новый год: как защитить свои токены в период праздников и встреч с родными?»).
- Интеллектуализация реализации атак: от поиска цели до многоканальной одновременной рассылки — затраты на всю цепочку атаки снизились до исторического минимума.
Можно сказать, что способности, которые раньше были распределены между разными атакующими — от отбора целей и исследования уязвимостей до генерации вредоносного кода, социальной инженерии и распространения контента для атак — постепенно сжимаются в более автоматизированный рабочий процесс.
Это и есть действительно глубокое влияние ИИ на кибербезопасность.
Он не обязательно внезапно создаёт ранее невиданный метод атаки, но быстро снижает затраты на существующие методы — поиск уязвимости становится дешевле, анализ цели — быстрее, генерация тысячи писем фишинга с разными версиями также становится намного проще, чем раньше.
Другими словами, то, что многие системы в прошлом не подвергались атакам, не обязательно означало отсутствие уязвимостей, иногда это было просто потому, что уязвимость было слишком сложно найти, стоимость атаки — слишком высока, а цель — недостаточно ценной. А сейчас эта невидимая граница безопасности, которая формировалась за счёт «у атакующего нет столько времени», постепенно истончается.
С этой точки зрения, битва за безопасность криптоактивов также расширяется с относительно сосредоточенной «борьбы за приватные ключи» до всеобъемлющей войны на истощение, охватывающей код, устройства, цепочки поставок, личность пользователя и повседневное взаимодействие.
А ИИ лишь ещё сильнее нажимает на педаль газа.
2. Реальная поверхность атаки кошелька — не только мнемоническая фраза
Вот почему последние несколько инцидентов, рассматриваемые вместе, кажутся особенно показательными.
Они последовательно затронули разные этапы жизненного цикла кошелька, напоминая нам, что риски, с которыми сталкивается кошелек, давно вышли за рамки одного измерения «украден ли приватный ключ», и проникли в каждый этап — генерацию приватных ключей, аппаратное обеспечение, логистическую цепочку поставок и даже информацию о приватности пользователя.
Давайте просто разберём это.
Coldcard — самый яркий пример, его проблема возникла ещё до того, как пользователь действительно начал использовать кошелёк.
Мнемоническая фраза по-прежнему выглядит как 12 или 24 обычных слова, устройство может нормально подписывать и переводить средства, пользователь даже может не заметить никаких аномалий, но если случайные числа, сгенерировавшие эту фразу, не были случайными, то даже если вы никому не говорили свою мнемоническую фразу, вы всё равно можете столкнуться с риском.
Потому что предпосылка «хранить мнемоническую фразу в безопасности» изначально заключается в том, что эта фраза была сгенерирована достаточно безопасным и непредсказуемым способом.
Далее — Trezor и SafePal.
В отличие от Coldcard, их аппаратная часть не была взломана, мнемоническая фраза осталась цела, однако произошла утечка записей о покупках пользователей — включая имя, телефон, электронную почту и даже адрес доставки.
Это как если бы вы купили топовый взрывобезопасный сейф, сейф не взломали, но потеряли накладную логистической компании, где чётко написано, как вас зовут, какой у вас email, номер телефона, где вы живёте и что вы купили аппаратный кошелёк, специально предназначенный для хранения криптоактивов.
Тогда злоумышленник получает список потенциальных высокоценных криптопользователей, может выдавать себя за службу поддержки кошелька и отправлять уведомления о «срочном обновлении прошивки», может создавать фишинговые страницы под конкретную купленную модель, может звонить, утверждая о проблемах с заказом, и даже дальше связывать социальные сети пользователя, публичную личность и адреса в блокчейне.
Другими словами, не взломав криптографию, атакующий не остаётся без путей.
В реальном мире даже существует крайнее утверждение, много лет ходящее в криптосообществе — «атака гаечным ключом за 5 долларов»: самый сильный алгоритм шифрования не может решить проблему, когда атакующий напрямую находит владельца активов.
Это не только теоретический риск. Согласно данным, предоставленным Chainalysis газете Financial Times, по состоянию на середину августа 2026 года в этом году уже зарегистрировано как минимум 46 насильственных нападений на владельцев криптовалют, из которых более половины — похищения людей, а нападения при проникновении в дом составляют более трети.
Поэтому, оглядываясь на эти три случая, становится ясно, что сегодняшняя «безопасность кошелька» на самом деле превратилась в длинную цепочку:
От кода кошелька, генерации случайных чисел и ключей до чипа, прошивки и устройства, затем до официального сайта, каналов покупки, цепочки поставок, логистики и базы данных заказов; после того как пользователь действительно начинает использовать кошелёк, он подключается к RPC, DApp, браузерным расширениям и смарт-контрактам, а затем также касается авторизаций, подписей, службы поддержки, социальных сетей и даже AI Agent.
Если любое из этих звеньев становится самым слабым местом, оно может обойти линии обороны, построенные на других этапах.
3. Когда атаки автоматизируются, защита должна интегрировать ИИ
Если ИИ продолжит развиваться с текущей скоростью, то проблемы, выявленные сегодня, вероятно, только начало.
Потому что одна из вещей, в которой ИИ особенно хорош, — это постоянный поиск аномалий, повторяющихся паттернов и слабых мест в огромной системе.
Атакующие могут заставить Agent постоянно сканировать открытый исходный код, массово тестировать веб-страницы, API и разрешения плагинов, автоматически собирать информацию из социальных сетей и публичных баз данных, а затем отбирать потенциальные высокоценные цели.
Даже сам фишинг может эволюционировать с однообразного «срок действия кошелька истекает, введите мнемоническую фразу» прошлого до реального диалога в реальном времени, который знает, кто вы:
- Если атакующий знает, что вы только что купили аппаратный кошелёк определённой модели, он легко может сгенерировать для вас «уведомление о безопасности прошивки» для этой модели.
- Если знает, что вы недавно участвовали в каком-то DeFi-протоколе, он может выдать себя за команду проекта и попросить вас мигрировать в новое казначейство протокола.
- Если получит доступ к вашим аккаунтам в соцсетях и публичным высказываниям, он может даже имитировать знакомых вам членов команды, KOL или сотрудников службы поддержки для общения с вами.
С этой точки зрения, одна из важных проблем, с которой столкнутся кошельки в будущем, заключается в том, что когда атаки уже перешли от «фиксированных правил» к системам, которые умеют анализировать, принимать решения и меняться, может ли защита по-прежнему полагаться только на статические правила?
Ведь предыдущие механизмы безопасности кошельков всё ещё больше напоминали «базу правил»: если адрес помечен как фишинговый, появляется всплывающее окно; если домен попадает в чёрный список, доступ запрещается; если какой-то режим авторизации имеет высокий риск, добавляется ещё один уровень предупреждения.
Эти механизмы по-прежнему важны, но перед лицом всё более динамичных атак очевидно недостаточно полагаться только на уже произошедшие риски для идентификации следующего риска.
ИИ как раз может стать очень важным дополнением на стороне защиты (расширенное чтение «Когда хакеры «более эффективно» используют ИИ, как будет развиваться гонка вооружений «копья и щита» в Web3?»). На самом деле, это не новая тема.
Ранее imToken в дискуссиях на тему «ИИ × безопасность Web3» уже предлагал похожее направление: будущие возможности безопасности кошелька не должны ограничиваться чёрными списками адресов, метками риска и фиксированными всплывающими окнами, а могут использовать ИИ, чтобы перенести оценку безопасности на весь процесс транзакции пользователя.
Например, прежде чем код попадёт в производственную среду, ИИ может постоянно проверять зависимости кода, пути вызовов и аномальную логику; когда пользователь заходит в DApp, можно оценить его аномальность, учитывая историю домена, поведение фронтенда, адрес контракта и связи в блокчейне; перед подписанием можно симулировать реальный результат выполнения транзакции, а не просто показывать пользователю строку непонятных шестнадцатеричных данных.
Идя дальше, кошелёк может постепенно создавать динамические модели безопасности для каждого пользователя.
Аккаунт, который долгое время делал переводы на несколько сотен долларов, внезапно готов авторизовать все активы для незнакомого контракта, развёрнутого всего два часа назад, — это уже аномальный сигнал; адрес, с которым пользователь никогда не взаимодействовал, внезапно запрашивает неограниченный лимит Approval, также должен получать предупреждение о риске с более высоким приоритетом; а письмо, якобы от официального лица кошелька, требующее ввода мнемонической фразы, независимо от того, насколько убедительно оно написано, должно напрямую классифицироваться как высокий риск.
Таким образом, изменения, приносимые ИИ, могут заключаться не только в «автоматической помощи пользователю в определении безопасности адреса». Это больше похоже на то, что кошелёк из относительно пассивного инструмента хранения ключей и подписи постепенно обретает способность активно оценивать риски.
Это также делает важной другую границу безопасности, о которой ранее говорил imToken, а именно: ИИ может помогать пользователям понимать и выполнять сложные операции, но контроль над активами не должен безгранично передаваться. Для ключевых действий, таких как крупные переводы, авторизации новых адресов, взаимодействие с чувствительными контрактами, по-прежнему необходимо с помощью минимальных привилегий, подтверждения человеком, предварительного исполнения и понятной объяснимости ограничивать возможности ИИ чётко определёнными рамками авторизации.
Особенно в действительно аномальных случаях — ясно сообщать пользователю «почему это опасно», «что произойдёт после выполнения» и «где именно заключается риск».
Другими словами, смысл защиты с помощью ИИ заключается в продвижении кошелька от пассивного инструмента подписи к способности активно понимать транзакции, идентифицировать аномалии и ограничивать выполнение.
В заключение
Недавняя серия инцидентов с безопасностью кошельков не означает, что модель самостоятельного хранения (self-custody) потеряла ценность, и уж точно не означает, что пользователи должны снова полностью передавать контроль над активами централизованным платформам.
Они напоминают нам, что самостоятельное хранение никогда не равняется естественной безопасности, это лишь возврат абсолютного контроля над активами пользователю.
А защита этого контроля требует системы безопасности, способной развиваться вместе со временем и постоянно совершенствоваться, потому что безопасность — не разовая поставка продукта, а длительное динамическое развитие, требующее совместных усилий пользователей, проектных команд и производителей кошельков.
Атакующие могут использовать ИИ для понимания кода, пользователей и окружения, защитники тоже могут.
Это будет долгая гонка вооружений по усовершенствованию «копья и щита».
