AI napędza włamania w DeFi — CertiK: audyt nie wystarcza

CBO firmy CertiK ostrzega, że w kwietniu 2026 r. rynek DeFi doświadczył serii włamań, które występowały niemal codziennie. Firma wskazuje na zbieżność gwałtownego napływu kapitału, szybkiego wzrostu cen aktywów oraz zastosowania narzędzi sztucznej inteligencji jako główne czynniki eskalacji.

Według CertiK przyczyny ataków obejmowały niedostosowanie zabezpieczeń do tempa napływu środków oraz dostępność narzędzi AI, które ułatwiły tworzenie i skalowanie złożonych exploitów. Systemowe słabości we wspólnej infrastrukturze, takie jak mosty między łańcuchami i orakle, oraz kopiowanie podatnego kodu przez nowe projekty przyczyniły się do szybkich, kaskadowych ataków. Firma odnotowała też cykle ataków prowadzonych przez grupy propaństwowe, w tym powiązane z Koreą Północną.

CBO CertiK zwrócił uwagę: „Rozwój AI zmienia cyberbezpieczeństwo w obu kierunkach, ale kluczową rolę odgrywa asymetria — tym pierwszym wystarczy odnieść sukces raz, podczas gdy ci drudzy muszą być skuteczni cały czas”.

CertiK opisuje konkretne techniki wykorzystujące AI: skalowanie phishingu i inżynierii społecznej, szybsze wyszukiwanie podatności, automatyczne generowanie exploitów oraz tworzenie przekonujących imitacji tożsamości. Specyficznym zagrożeniem są autonomiczne agenty AI działające jako pośrednicy w operacjach finansowych. W marcu firma wskazała przykład agenta OpenClaw, obsługującego około 2 mln aktywnych użytkowników, jako przypadek o podwyższonym ryzyku z powodu niewystarczającej weryfikacji źródła instrukcji.

CertiK tłumaczy mechanizm prompt injection: złośliwe polecenia są wbudowywane w dane przetwarzane przez agenta, co może zmienić jego zachowanie bez modyfikacji kodu i skłonić go do przelania środków na portfel atakującego. Ryzyko rośnie, gdy agentom przyznawane są szerokie uprawnienia dostępu.

Firma przedstawia też zastosowania AI w obronie. Systemy oparte na uczeniu maszynowym pomagają przetwarzać kod na dużą skalę, wykrywać anomalie w zachowaniu transakcji na blockchainie w czasie rzeczywistym oraz identyfikować subtelne wzorce w danych audytowych. Platforma monitoringu Skynet wykorzystuje uczenie maszynowe do ciągłego nadzoru zagrożeń w ekosystemie Web3.

CertiK informuje, że same audyty ex post nie wystarczają i wskazuje na potrzebę ciągłego monitoringu, ograniczania uprawnień agentów AI oraz weryfikacji bezpieczeństwa agentów na poziomie porównywalnym ze smart kontraktami.