2025年の損失は数十件の小規模な盗難ではなく、数件の大規模な侵害に集中しており、たった3つの主要な事件で全体の約70% が占められました。最も注目されたのはBybit取引所のハッキングで、これだけで約14億ドルが失われ、過去最大級の暗号資産盗難事件の一つとなりました。
OpenAIはParadigmやOtterSecと連携し、自社のEVMbenchを用いてAIエージェントが実際のブロックチェーン空間で脆弱性を検知できるかテストしています。
AIエージェントはスマートコントラクトをレビューし、暗号資産の損失をもたらすセキュリティ問題を特定・修正する
現在、スマートコントラクトコードのいかなるエラーも、大・小投資家の実際の資金に影響を与えることになります。これらの自動プログラムは1,000億ドル以上のオープンソースデジタル資産を管理しているからです。
そして2025年にハッカーが暗号プラットフォームから34億ドル以上を盗んだことで、開発者たちは攻撃者が脆弱なコードを悪用したとき、システムがいかに脆弱であるかを実感しました。
人間による監査に依存するのは、もはや選択肢ではありません。なぜなら、稼働中のコントラクトは監査時には存在しなかった新たな進化した攻撃に直面しているからです。さらに、デプロイ前にセキュリティチームがスマートコントラクトコードをレビューするには多くの時間と高額なコストがかかります。
次の手動監査サイクルを待っても攻撃を防ぐには遅すぎる場合があるため、開発者たちは現在、AIエージェントを利用して稼働中のスマートコントラクトを継続的に監視しています。
AIエージェントは、人間が数日から数週間かかる隠れたコードの不正を、より短時間で検知できるため、OpenAIのEVMbenchのようなフレームワークが開発者にとって有効となっています。
EVMbenchはテスト環境下でAIエージェントを活用し、実際のデプロイ前にスマートコントラクトが現実世界のプレッシャー下でどう機能するかを開発者に理解させます。
エージェントはまずコードに隠れた脆弱性を検知し、コントラクトの機能を損なうことなく問題を修正し、問題が未解決の場合は資金を流出させる形で弱点を悪用しようとします。
初期の結果によると、AIエージェントは安全に修正するよりも脆弱性を悪用するのが得意な傾向があります。 これにより、ハッカーがAI搭載ツールを悪用し、これまで以上に効率的にブロックチェーンシステムの弱点を突く可能性が懸念されています。
AIエージェントは、ハッカーがブロックチェーンシステムの弱点を特定するのを助けることで新たなセキュリティリスクも生み出す
現在のAIエージェントシステムは、以前のAIモデルの成功率20%未満に対し、70%以上の脆弱性を悪用することに成功しており、機械はこれまで以上に速く弱いコントラクトへ侵入する方法を学んでいます。
攻撃者は今や手動によるハッキング手法から、膨大なコードをスキャンし様々な攻撃経路を人間の介入なしでテストできるAIエージェントへと移行しています。
こうした傾向が続く中、専門家たちはAIエージェントがまもなくユーザーの代わりに資金移動、取引承認、金融タスクの自動管理まで行うようになると述べています。
米国の技術者Jeremy Allaireは、今後数十億のAIエージェントがステーブルコインを用いてブロックチェーンネットワーク間で送金・受取を行うようになるだろうと述べました。Binance創設者かつ元CEOのChangpeng Zhao（CZ）も、将来的には暗号資産がAI駆動システムのネイティブ決済レイヤーになる可能性があると語っています。
これらすべての傾向と予測により、AIエージェントはユーザーにも攻撃者にも有用性を増し、リアルな金融環境で直接コントラクトとやりとりする時代が間近に迫っています。
業界リーダーからはユーザーの安全性について懸念の声も上がっています。DragonflyのマネージングパートナーHaseeb Qureshiは、多くのユーザーが依然として送金先の間違いや悪質なトランザクションの誤承認などを心配していると警告しました。
この問題の解決策として、QureshiはAI操作のウォレットが、ユーザーが複雑なプロセスを理解することなくブロックチェーンとやりとりできるようになる可能性を提案しました。
このようにAIエージェントは、監査時のヒューマンエラーを減らし、システムを継続的に監視することでスマートコントラクトの保護にも役立ちます。しかし一方で、攻撃者がシステムの脆弱性を発見する速度を上げ、悪用の拡大を加速させる可能性もあります。
このことは、分散型金融プラットフォームを守るために開発されたAIシステムが、もし悪意ある者の手に渡れば、最も効率的な攻撃ツールにもなり得るというセキュリティ上の課題を生み出します。
