人工知能（AI）の進化が、暗号資産プラットフォームに対するサイバー攻撃のコストと難易度を劇的に低下させている。ハードウェアウォレット大手Ledgerの最高技術責任者（CTO）が、この新たな脅威に警鐘を鳴らした。
過去1年間で、ハッキングや悪用による暗号資産の損失額は14億ドルに達する。LedgerのCTO、シャルル・ギヨメは、AIの普及がこの状況をさらに悪化させる可能性が高いと指摘する。彼は、AI生成コードや高度化するマルウェアの脅威に対抗するためには、形式検証、ハードウェアベースのセキュリティ、オフラインストレージへの根本的な転換が必要だと訴える。そしてユーザーに対しては、多くのシステムが最終的には破綻するものだと想定するよう促している。
攻撃コストが「ゼロ」に近づくAIの脅威
暗号資産業界は長年、ハッカーによる攻撃や悪用に悩まされてきた。LedgerのCTO、シャルル・ギヨメは、AIがこの脅威をさらに悪化させているとCoinDeskのインタビューで語った。彼によれば、AIツールがシステム攻撃をより速く、より安価にすることで、サイバーセキュリティの経済的バランスが崩れつつあるという。
「脆弱性を見つけ出し、それを悪用することが、本当に、本当に簡単になっている」とギヨメは言う。「コストはゼロに近づきつつある」。
この発言は、暗号資産の大規模な窃盗事件が再び注目を集める中でなされた。ちょうど今週、Solanaベースの分散型金融（DeFi）プロトコル「Drift」が悪用され、攻撃者によって2億8500万ドル相当のデジタル資産が流出した。これは今年に入って最も深刻な悪用事件の一つだ。その一週間前には、利回りプロトコル「Resolv」への攻撃により2500万ドルの損失が発生している。
DeFiデータ分析サイトDefiLlamaのデータによれば、過去1年間の暗号資産攻撃による盗難・損失額は、合計14億ドルを超える。
非対称性から軍拡競争へ
セキュリティは長らく、一種の不均衡、つまり「システムをハッキングするコストが、得られる見返りよりも高く、難しいものであるべき」という前提に依存してきた。
しかし、AIはこの優位性を侵食しつつある。かつては熟練した研究者が数ヶ月かけて行っていたソフトウェアのリバースエンジニアリングや、複数の悪用を連鎖させる作業が、適切なプロンプトを使えば数秒で実行可能になりつつある。
コードが巨額の資金プールを管理する暗号資産の世界では、この変化は非常に重大な意味を持つ。「完璧である必要がある」と、ギヨメはブロックチェーンプロトコルを開発するチームに警告する。
この問題は、AIが生成するコードによってさらに悪化する。より多くの開発者がAIツールに依存するようになれば、脆弱性はより速く広がる可能性がある。「『セキュアにする』ボタンは存在しない」と彼は言う。「我々は、設計上安全ではないコードを大量に生産することになるだろう」。
セキュリティの基準を根本から引き上げる
暗号プロトコルにとって、これはセキュリティを根本から見直すことを意味する。
ギヨメは、バグを見逃す可能性のある従来の監査よりも強力なアプローチとして、形式検証を挙げた。形式検証とは、数学的証明を用いてコードの正当性を検証する手法だ。
ハードウェアベースのセキュリティも、もう一つの防御層だと彼は指摘する。ハードウェアウォレットのようなデバイスは、秘密鍵をインターネットに接続されたシステムから隔離し、露出を減らすことができる。「インターネットに晒されていない専用デバイスを持つことは、設計上より安全だ」と彼は説明する。
このアプローチは、マルウェアが高度化するにつれてより重要性を増している。ギヨメは、侵害されたスマートフォンをスキャンしてウォレットのシードフレーズ（秘密の復元フレーズ）を探し出し、ユーザーの操作なしに資金を奪う攻撃について言及した。
「ほとんどのシステムは信用できない」という前提
一般的な暗号資産ユーザーに対するギヨメのメッセージは率直だ。システムは故障し得る、そして故障するものだと想定せよ、というものだ。
「あなたが使っているシステムのほとんどは信用できない」とギヨメは言う。
この認識は、より多くのユーザーをコールドストレージ（オフライン保管）、より強固な運用セキュリティ、機密データのオフライン保持へと向かわせる可能性がある。それでもなお、ソフトウェアを超えたリスクは存在する。暗号資産保有者を標的とした物理的攻撃もその一つだ。
ギヨメは、今後セキュリティ対策に大きな格差が生じると予想している。ウォレットやプロトコルといった重要なシステムは、セキュリティに多額の投資を行い、適応していくだろう。しかし、より広範なソフトウェアエコシステムの多くは、それに追いつくのに苦労する可能性がある。
ブロックチェーンデータの増大とプライバシー・量子コンピュータの課題
AIによる脅威は、コードやウォレットのセキュリティだけに留まらない。CoinDesk Researchの分析によれば、ブロックチェーンの採用が拡大するにつれて、機械学習モデルが利用可能なメタデータも同様に増大している。その結果、難読化ベースのプライバシーアプローチは構造的に劣化しつつあるという。
例えば、Zcashが採用するような暗号化ベースのモデルは強固さを増す一方で、他のアプローチは脆弱性を露呈する可能性がある。この報告書は、5つの主要な暗号資産プライバシーアーキテクチャを包括的に比較し、AI能力が向上する中でどのモデルが持続可能かを評価する枠組みを提供している。
量子コンピュータがもたらす「9分」の脅威
さらに長期的な脅威として、量子コンピュータの存在がある。開発者たちは、このコンピューティングの脅威が仮説の域を超えつつある中で、世界最古の暗号資産であるビットコインを量子攻撃から防護する方法を模索し始めている。
Googleの研究者によれば、十分に強力な量子コンピュータはビットコインのコア暗号技術を9分以内に破ることが可能だという。このような脅威が早ければ2029年にも現実化する可能性が懸念されている。
開発者たちは複数の防御策を探求している。チェーン上の公開鍵を削除する方法（BIP 360）、SPHINCS+のようなハッシュベースの耐量子署名を採用する方法などが検討されている。量子コンピュータ時代を見据えた暗号資産セキュリティのアップグレードは、すでに始まっているのだ。
この記事のポイント
- LedgerのCTOは、AIが暗号資産への攻撃コストを劇的に低下させ、セキュリティの経済的バランスを崩していると警告した。
- 過去1年でハッキング等による損失は14億ドルを超え、SolanaのDriftプロトコルでは2億8500万ドルが流出するなど、被害は拡大している。
- AI生成コードの普及は脆弱性の拡散を加速させ、従来の監査だけでは不十分だ。形式検証やハードウェアベースのセキュリティへの転換が急務である。
- ユーザーは「システムは故障するもの」という前提で行動し、コールドストレージやオフラインでの機密管理を徹底する必要がある。
- 長期的には、ブロックチェーンデータ増大によるプライバシー劣化や、量子コンピュータによる暗号解読といった新たな脅威にも備えなければならない。
暗号資産とブロックチェーンの可能性を追求するエミリー。
暗号資産投資、DeFi、NFT、WEB3、メタバースといった最先端分野を深く理解し、「エミリーズ・クリプト・インサイダー」を運営。
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