باحث من IBM يتوقع أي جزء من نظام بيتكوين سيكون أكثر عرضة للخطر

• ستزيد الذكاء الاصطناعي من فئة Mythos من المخاطر على خدمات بيتكوين دون المساس بالبروتوكول.
• ستكون المحافظ، وشبكة Lightning، والبورصات، والمجمعات هي الأهداف الرئيسية لذكاء اصطناعي متقدم.

تشارك الحالات الأخيرة لـ Coldcard و Boltz شيئًا مشتركًا: لم يتم المساس بالبروتوكول الخاص ببيتكوين، بل بالخدمات المبنية عليه. في حالة Coldcard، كانت المشكلة تتعلق بالبرمجيات الثابتة وآلية توليد العشوائية في المحفظة الصلبة، بينما واجهت Boltz حادثة أثرت على بنية خدمتها. هذا هو بالضبط السيناريو الذي وصفه الباحث المتخصص في التشفير وأمن المعلومات، روب كامبل، قبل عدة أشهر في دراسة حول تأثير جيل جديد من الذكاء الاصطناعي (IA) على الشبكات الموزعة.

في مايو 2026، أكد المدير السابق في IBM أن ذكاء اصطناعي بقدرات هجومية متقدمة سيكون لديه فرص قليلة للمساس بالبروتوكول الخاص ببيتكوين. ومع ذلك، حذر من أن الخطر الحقيقي يكمن في البنية التحتية التي تجعل من الممكن عمله اليومي: المحافظ، شبكة Lightning، البورصات، وبرمجيات التعدين.

استنتج أن جيلًا جديدًا من نماذج الذكاء الاصطناعي قد يعدل أمان نظام بيتكوين، على الرغم من أنه ليس بالضرورة من خلال مهاجمة بروتوكوله الأساسي، بل من خلال الطبقة من المنتجات والخدمات والبنية التحتية التي تعمل عليه.

في القسم 4.1، بعنوان بيتكوين: التعرض المحدود، يؤكد كامبل أن تصميم بيتكوين يحد بشكل طبيعي من الفرص التي يمكن أن يكتشفها الذكاء الاصطناعي ويستغلها.

ينسب الباحث هذه المقاومة إلى استخدام لغة برمجة غير كاملة من حيث تيرنغ، وسطح هجوم محدود، وأكثر من خمسة عشر عامًا من المراجعة المستمرة، وتطور محافظ للغاية من الإجماع. معًا، تترك هذه العناصر هامشًا ضئيلًا للذكاء الاصطناعي للعثور على عيوب مباشرة في القواعد التي تدعم الشبكة.

بالنسبة لكامبل، حتى القدرات المتقدمة مثل اكتشاف العيوب بشكل مستقل، أو ربط الاستغلالات، أو تنفيذ الهجمات بشكل آلي سيكون لها تأثير محدود على البروتوكول الرئيسي لبيتكوين. توضح الحوادث الأخيرة لـ Coldcard و Boltz هذا الفرق: لم تؤثر الحوادث على إجماع بيتكوين، بل على مكونات النظام البيئي التي تعمل على الشبكة.

يتغير المشهد عندما يحلل البنية التحتية المبنية حول بيتكوين. وفقًا للباحث، يتركز أكبر تعرض في تنفيذات المحافظ البرمجية والصلبة، والبرمجيات الثابتة لهذه الأجهزة، ومنطق شبكة Lightning، والتكاملات مع البورصات، والبرمجيات المستخدمة من قبل مجمعات التعدين.

على عكس البروتوكول الأساسي، تحتوي هذه الأنظمة على الكثير من الشيفرات، والعديد من التكاملات، وتعقيد أكبر بكثير. تجعل هذه المجموعة منها أهدافًا أكثر جاذبية لذكاء اصطناعي قادر على اكتشاف العيوب بشكل آلي. على سبيل المثال، أعاد حالة Coldcard التركيز على البرمجيات الثابتة وتوليد العشوائية في محفظة صلبة، بينما أظهرت Boltz أن بنية الخدمات المبنية حول بيتكوين يمكن أن تصبح أيضًا نقطة حرجة للأمان.

لذلك، يستنتج كامبل أن ذكاء اصطناعي من فئة Mythos يزيد من المخاطر الأساسية بشكل معتدل دون تغيير الملف الاستراتيجي لبيتكوين. بعبارة أخرى، ستظل الأمان الأساسي للشبكة تقريبًا كما هو، ولكن ستزداد احتمالية الهجمات الناجحة ضد الخدمات التي تشكل جزءًا من نظامها البيئي.

وفقًا للدراسة، سيكون هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قادرًا على اكتشاف العيوب على نطاق واسع، وربط استغلالات متعددة، وتنفيذ الهجمات بشكل مستقل، وتطوير أدوات هجومية في أقل من يوم، والتكيف مع أنواع مختلفة من البنى التحتية.

تظهر الفرق الأكثر وضوحًا في التحليل عند المقارنة مع Ethereum وحلول الطبقة الثانية (L2). يؤكد كامبل أن تعرض بيتكوين يبقى محدودًا ومركزًا في بنية النظام البيئي، حيث لا تزال التدابير التقليدية للأمن السيبراني --- مثل التدقيق، والمراقبة، والتحديثات --- تحتفظ بفعاليتها.

في المقابل، يجادل بأن Ethereum تقدم تعرضًا أكبر هيكليًا بسبب السطح القابل للبرمجة الواسع لعقودها الذكية، والتطبيقات اللامركزية، والجسور بين السلاسل.

يُقدَّم هذا المحتوى لأغراض معلوماتية عامة فقط، ولا يُشكل مشورة مالية أو استثمارية أو قانونية أو ضريبية. ولا ينبغي اعتبار أي فعاليات أو مكافآت أو عروض ترويجية عبر الإنترنت أو أي معلومات ذات صلة واردة فيه توصيةً أو طلبًا أو دعوةً لشراء الأصول المشفرة أو بيعها أو تداولها أو إجراء أي معاملات أخرى عليها. تتميز الأصول المشفرة بتقلبات سعرية مرتفعة وقد تؤدي إلى خسائر. وقد يختلف مدى توفر خدمات WEEX ومنتجاتها والفعاليات المرتبطة بها حسب المنطقة. وتقع على عاتقك مسؤولية التأكد من أن مشاركتك تتوافق مع القوانين واللوائح المحلية المعمول بها.