IBMの研究者がビットコインエコシステムのどの部分が最も脆弱であるかを予測

By: rootdata|2026/08/05 00:32:46

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IBM

2026

MythosクラスのAIは、プロトコルを損なうことなくビットコインサービスのリスクを高める。
ウォレット、Lightning、取引所、プールが高度なAIの主要なターゲットになる。

最近のColdcardとBoltzのケースには共通点がある：どちらもビットコインのプロトコルを損なうことはなく、その上に構築されたサービスに関するものである。Coldcardの場合、問題はハードウェアウォレットのファームウェアとエントロピー生成メカニズムに関連しており、Boltzはサービスのインフラに影響を与える事件に直面した。これは、暗号学とサイバーセキュリティの専門家であるロブ・キャンベルが数ヶ月前に分散台帳ネットワークにおける新世代の人工知能（AI）の影響についての研究で説明したシナリオである。

2026年5月、元IBMの幹部は、高度な攻撃能力を持つAIがビットコインのプロトコルを損なう可能性は低いと述べた。しかし、彼は、真のリスクは日常的な運用を可能にするインフラにあると警告した：ウォレット、Lightning Network、取引所、マイニングソフトウェアである。

彼の結論は、新世代のAIモデルがビットコインエコシステムのセキュリティを変更する可能性があるが、必ずしもその基本プロトコルを攻撃するのではなく、その上で機能する製品、サービス、インフラの層を攻撃する可能性があるというものである。

セクション4.1「ビットコイン：制約された露出」では、キャンベルはビットコインの設計が自然にAIが重要な脆弱性を発見し、悪用する機会を制限していると主張している。

研究者は、この抵抗をチューリング完全でないプログラミング言語の使用、攻撃面の縮小、15年以上の継続的なレビュー、そして非常に保守的なコンセンサスの進化に起因していると考えている。これらの要素は、AIがネットワークを支えるルールに直接的な欠陥を見つける余地をほとんど残さない。

キャンベルにとって、自律的な脆弱性の発見、エクスプロイトの連鎖、攻撃のエージェント的な実行のような高度な能力でさえ、ビットコインの主要プロトコルに対する影響は限られている。最近のColdcardとBoltzのエピソードはその違いを示している：これらの事件はビットコインのコンセンサスに影響を与えず、ネットワーク上で機能するエコシステムのコンポーネントに影響を与えた。

ビットコインの周りに構築されたインフラを分析すると、状況は変わる。 研究者によれば、最も大きな露出はソフトウェアとハードウェアのウォレットの実装、これらのデバイスのファームウェア、Lightning Networkのロジック、取引所との統合、マイニングプールが使用するソフトウェアに集中している。

基本プロトコルとは異なり、これらのシステムははるかに多くのコード、数多くの統合、そして著しく高い複雑さを含んでいる。この組み合わせは、自動的に脆弱性を検出できるAIにとってより魅力的なターゲットとなる。たとえば、Coldcardのケースは、ハードウェアウォレットのファームウェアとエントロピー生成に再び焦点を当て、Boltzはビットコインの周りに構築されたサービスのインフラもセキュリティの重要なポイントになる可能性があることを示した。

そのため、キャンベルは、MythosクラスのAIがビットコインの戦略的プロファイルを変更することなく、基礎的なリスクをわずかに高めると結論付けている。言い換えれば、ネットワークの基本的なセキュリティはほぼ無傷のままであり、エコシステムの一部であるサービスに対する成功した攻撃の可能性が高まる。

研究によれば、この種のAIは大規模に脆弱性を発見し、複数のエクスプロイトを連鎖させ、自律的に攻撃を実行し、1日以内に攻撃ツールを開発し、さまざまなインフラに適応する能力を持つとされている。

分析の最も顕著な違いは、Ethereumとその第二層ソリューション（L2）との比較に現れる。キャンベルは、ビットコインの露出が制限され、エコシステムのインフラに集中していると主張しており、従来のサイバーセキュリティ対策---監査、監視、更新---は依然として効果を持っている。

一方で、彼はEthereumが構造的により大きな露出を示すと主張しており、そのスマートコントラクト、分散型アプリケーション、チェーン間のブリッジの広範なプログラム可能な表面によるものである。

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