Ang Epekto ng AI sa Cybersecurity at Cryptocurrency
Ang pinakabagong henerasyon ng mga modelo ng AI ay hindi na lamang nakikipag-chat sa mga gumagamit, bumubuo ng mga imahe, o sumusulat ng code. Ang mga mananaliksik ay lalong gumagamit ng mga sistema tulad ng Claude Mythos at Claude Opus 4.8 ng Anthropic at GPT-5.5 ng OpenAI upang tukuyin ang mga kahinaan sa software, na nagdudulot ng mga alalahanin tungkol sa kung ano ang mangyayari kapag ang mga kakayahang ito ay naging malawak na magagamit.
Nakakuha ng babala ang mga mamumuhunan sa cryptocurrency tungkol sa tumataas na banta mula sa makapangyarihang AI nang ibunyag ng mga developer ng Zcash na tinulungan ng Claude Opus 4.8 ang pagtuklas ng isang kritikal na kahinaan na maaaring nagbigay-daan sa isang umaatake na makagawa ng walang limitasyong ZEC.
Dahil sa disenyo ng network, wala nang kasalukuyang paraan upang malaman nang tiyak kung ang pekeng ZEC ay talagang nalikha—at ang kawalang-katiyakan na iyon ay nagdulot ng pagbagsak ng presyo ng ZEC sa katapusan ng linggong ito. Nagbabala ang mga eksperto na marami pang mga kahinaan ang maaaring matagpuan sa mga darating na linggo at buwan habang ang software ng AI ay nagiging mas may kakayahan—at ang mga tool na iyon ay nagiging mas madaling ma-access.
Pagbabago sa Paggamit ng AI sa Software Development
Ang mga maagang modelo ng AI ay propesyonal na ginamit bilang mga katulong sa coding, tumutulong sa mga developer na sumulat, magpaliwanag, at mag-debug ng software. Habang umuunlad ang teknolohiya, nagsimulang gamitin ng mga mananaliksik ang parehong mga sistema para sa pagsusuri ng code, pag-audit ng software, at pananaliksik sa kahinaan.
Matapos ilunsad ang Claude Code noong 2025, iniulat ng Anthropic ang isang matinding pagtaas sa AI-generated code sa kanilang mga engineering team, na nagpapakita ng paglipat mula sa mga modelo na nagmumungkahi ng code patungo sa mga sistemang may kakayahang sumulat at tumakbo nito.
“Mas mahusay ang AI sa pagsusuri ng code kaysa sa karamihan ng mga tao at sa pagtukoy ng mga potensyal na kahinaan dito,” sinabi ni Danny Jenkins, CEO at co-founder ng ThreatLocker, sa Decrypt.
Sinabi ni Jenkins na ang kasalukuyang mga sistema ng AI ay nagpapabilis na sa pagtuklas ng mga kahinaan, habang ang mga bagong modelo tulad ng Mythos ay maaaring makabuluhang palawakin ang mga kakayahang iyon, na tinatawag itong isang nalalapit na “malaking problema.”
Pagpapalawak ng Access sa AI Tools
Noong Martes, pinalawak ng Anthropic ang access sa Project Glasswing, na nagbibigay ng access sa 150 kumpanya at institusyon sa Claude Mythos upang makatulong na tukuyin at ayusin ang mga kahinaan sa software bago ang modelo ay ilabas nang mas malawak. Noong Abril, ibinunyag ng Mozilla na tinulungan ng mga modelo ng Anthropic ang pagtukoy ng daan-daang mga kahinaan na kanilang inayos sa Firefox web browser.
“Ang kakayahan para sa zero-day discovery ay malawak nang ipinamamahagi sa mga modelo na walang sinuman ang makakapigil,” sinabi ni Stanislav Fort, isang dating mananaliksik sa Google DeepMind at Anthropic.
Sinabi ni Fort na ang mas malaking panganib ay ang mga tagapagtanggol, partikular ang mga nag-maintain ng open-source, ay maaaring walang access sa parehong advanced AI tools na magagamit sa mga umaatake.
Ang Panganib ng AI sa Cryptocurrency
Ang cryptocurrency at DeFi ay nagsisimula nang maramdaman ang epekto ng AI-powered bug hunting. Ang mga proyekto sa blockchain ay palaging naging kaakit-akit na mga target dahil may malaking pera sa stake at marami sa code ay pampubliko.
“Ang AI ay bumubuti sa pagtukoy ng mga depekto sa software, ang mga open-source crypto projects ay maaaring maging mas madaling target para sa parehong mga mananaliksik sa seguridad na naghahanap ng mga bug at mga umaatake na naghahanap na samantalahin ang mga ito,” sabi ni Jenkins.
Sa isa sa mga pinakalinaw na halimbawa, ibinunyag ng independent security researcher na si Taylor Hornby ang kritikal na kahinaan sa Orchard privacy pool ng Zcash na natuklasan niya sa tulong ng Claude Opus 4.8.
Pagtaas ng Cybersecurity Threats
Ang pag-atake ay naganap habang ang mga protocol ng DeFi ay nahaharap na sa isa sa kanilang pinakamasamang taon para sa mga exploit. Mahigit sa $840 milyon ang ninakaw mula sa mga proyekto ng DeFi sa unang limang buwan ng 2026.
“Ang mas malaking panganib ay hindi ang AI na pumapalit sa mga hacker kundi ang pagpapalakas sa kanila,” sabi ni Raz Niv, Blockaid CTO.
Ang AI-assisted monitoring at simulation ay nagiging mahalaga para sa mga security team na sumusubok na makasabay sa mga bagong banta.
