Masalah keamanan cryptocurrency<\/strong> mengambil arah yang tidak terduga pada tahun 2026. Peneliti yang dibantu oleh kecerdasan buatan (AI)<\/strong> menemukan celah dalam Zcash<\/strong> yang berusia empat tahun, yang dapat menciptakan ZEC palsu<\/strong>, serta kelemahan pada Coldcard<\/strong> yang berasal dari tahun 2021, yang berpotensi menyebabkan pencurian bitcoin lebih dari $100 juta<\/strong>. Selain itu, penyerang memanfaatkan agen AI untuk mentransfer sekitar 3 miliar DRB<\/strong>. Sementara itu, instruksi jahat yang tertanam di blockchain publik<\/strong> melonjak 440%<\/strong>, menunjukkan bahwa AI tidak hanya mengubah cara cryptocurrency dibangun, tetapi juga cara orang menyerangnya.<\/p>\n Sebuah transmisi terenkripsi Angkatan Darat Jerman dari Juli 1941 bertahan selama 85 tahun<\/strong> sebelum akhirnya berhasil dipecahkan dengan bantuan AI bulan ini. Pesan tersebut tampak biasa saja, di mana seseorang di Rosenow<\/strong> menanyakan ke arah mana harus berbaris. Namun, agen AI membantu mencari arsip, menulis kode, mensimulasikan Enigma<\/strong>, dan menguji kemungkinan hingga masalah lama itu terpecahkan.<\/p>\n Di tahun 2026, cryptocurrency menghadapi tantangan baru ketika kemampuan untuk melihat kembali diarahkan pada perangkat lunak yang mengandung uang nyata. Zcash<\/strong> memberikan salah satu contoh paling jelas pada bulan Mei. Peneliti Taylor Hornby<\/strong> dari Shielded Labs<\/strong> menggunakan Claude Opus 4.8<\/strong> dalam agen audit kustom dan menemukan celah dalam sirkuit kolam terlindungi Orchard<\/strong> yang berasal dari tahun 2022. Dalam pengujian, kerentanan tersebut dapat menciptakan ZEC palsu<\/strong> tanpa terdeteksi. Meskipun tidak ada pencurian yang terdeteksi dan pengembang memperbaikinya dalam beberapa hari, bug yang berpotensi bencana ini telah ada selama hampir empat tahun<\/strong> sebelum tinjauan yang dibantu AI menemukannya.<\/p>\n Tim Zcash kemudian mengklaim telah memanfaatkan Mythos<\/strong> untuk mem-parsing dan mengaudit kode, dan tidak menemukan bug baru. Namun, kasus Coldcard<\/strong> jauh lebih rumit. Mulai 30 Juli, penyerang menyapu bitcoin dari dompet yang terpengaruh oleh kelemahan firmware yang ditelusuri ke tahun 2021, yang membuat beberapa seed pemulihan<\/strong> jauh kurang acak dari yang seharusnya. Perkiraan kerugian mencapai sekitar 1.600 hingga lebih dari 1.800 BTC<\/strong>, dengan nilai lebih dari $100 juta<\/strong> di ribuan alamat. Coinkite<\/strong>, produsen Coldcard, menyatakan bahwa mereka harus mengasumsikan bahwa seseorang menggunakan AI untuk memeriksa firmware publiknya, sementara banyak pengamat yakin bahwa model tanpa batas terlibat. Meskipun atribusi ini belum diselesaikan, kerentanan itu sendiri telah ada selama lima tahun<\/strong>.<\/p>\n AI juga berperan dalam serangan terhadap Bankr<\/strong>. Pada 4 Mei, seorang penyerang memposting teks kode Morse yang didekodekan Grok<\/strong> menjadi instruksi yang diterima Bankr, memicu transfer sekitar 3 miliar DRB<\/strong> senilai sekitar $150.000 hingga $200.000<\/strong>. Sekitar dua minggu kemudian, masalah serupa menyerang 14 dompet pengguna<\/strong>, dengan kerugian yang dilaporkan berkisar antara $150.000 hingga $440.000<\/strong>. Penyerang tidak memecahkan kriptografi, melainkan mesin-mesin tersebut saling mempercayai terlalu banyak.<\/p>\n AI juga tampaknya membuat analisis kode kontrak pintar yang rumit menjadi lebih murah. Chainalysis<\/strong> mengaitkan sekitar $36,7 juta<\/strong> dalam pencurian dengan serangan terhadap protokol dengan kontrak yang tidak terverifikasi, di mana penyerang harus mendekompilasi bytecode yang diterapkan. Ekubo<\/strong> dan Trusted Volumes<\/strong> menyumbang sekitar $7 juta<\/strong> dari kluster tersebut selama enam bulan, meskipun koneksi AI Chainalysis adalah klaim metode daripada bukti bahwa model yang disebutkan menciptakan setiap eksploitasi.<\/p>\n Kemudian, ada bot arbitrase palsu “dibangun Claude”. Sembilan tutorial YouTube serupa mengarahkan pemirsa untuk menyalin kode ke dalam kompiler gaya Remix<\/strong> palsu yang diam-diam menggantikan sebuah drainer. TRM<\/strong> mencatat 224 korban<\/strong>, 234 kontrak<\/strong>, dan sekitar $517.000<\/strong> hilang. Dalam kasus ini, AI sama sekali bukan senjata, melainkan umpan.<\/p>\n Meskipun demikian, tidak semua peretasan cryptocurrency besar pada tahun 2026 didorong oleh AI. Beberapa eksploitasi tidak memiliki koneksi AI yang jelas, meskipun banyak yang mencurigai keterlibatan AI, bersama dengan banyak serangan DeFi<\/strong> lainnya tahun ini. Ini adalah garis pemisah yang penting. Sejumlah insiden tahun 2026 telah mendokumentasikan keterlibatan AI, sementara yang lain membawa kecurigaan yang kredibel, dan banyak masih berkaitan dengan bug, kunci, izin, dan sistem yang sudah usang.<\/p>\n Namun, data dead-drop blockchain Chainalysis<\/strong> menunjukkan bahwa ekonomi yang lebih luas sedang berubah. Penulisan on-chain jahat yang membawa instruksi malware dan informasi command-and-control melonjak dari sekitar 2,06 per hari<\/strong> menjadi 11,1<\/strong>, peningkatan 440%<\/strong>. Model AI berbobot terbuka yang kuat dapat menurunkan keahlian yang diperlukan untuk membangun infrastruktur ini, sementara aktor yang terkait dengan negara, seperti Korea Utara<\/strong> dan Iran<\/strong>, menyumbang sekitar dua pertiga dari aktivitas baru yang diamati setiap kuartal pada kuartal kedua tahun 2026.<\/p>\n Pelajaran dari Enigma<\/strong> bukanlah bahwa AI dapat tiba-tiba memecahkan kriptografi Bitcoin. Namun, ini menunjukkan bahwa mesin membuatnya lebih murah untuk melihat kembali. Zcash<\/strong> menemukan kesalahan lama sebelum penyerang melakukannya, sementara kegagalan Coldcard<\/strong> menunjukkan kebalikannya. Cryptocurrency memiliki tahun-tahun kode publik yang menunggu untuk dibaca kembali, dan tidak ada yang tahu berapa banyak kerentanan yang masih bersembunyi di dalamnya. Haseeb Qureshi<\/strong> dari Dragonfly<\/strong> menyatakan bahwa kerentanan Coldcard menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan (AI) sedang menulis ulang ekonomi keamanan siber.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Masalah Keamanan Cryptocurrency di Tahun 2026 Masalah keamanan cryptocurrency mengambil arah yang tidak terduga pada tahun 2026. Peneliti yang dibantu oleh kecerdasan buatan (AI) menemukan celah dalam Zcash yang berusia …<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":22657,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[47],"tags":[4256,12744,4307,12745,12468,12442,10144,4313,12746,11692,9464],"class_list":["post-22658","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-hack","tag-ai","tag-bankr","tag-chainalysis","tag-claude-opus","tag-coinkite","tag-coldcard","tag-grok","tag-hack","tag-taylor-hornby","tag-trm","tag-zcash"],"yoast_head":"\nTransmisi Terenkripsi Angkatan Darat Jerman<\/h2>\n
Tantangan Baru untuk Cryptocurrency<\/h2>\n
Serangan terhadap Bankr<\/h2>\n
Analisis Kode Kontrak Pintar<\/h2>\n
Bot Arbitrase Palsu<\/h2>\n
Kesimpulan<\/h2>\n