Problèmes de sécurité des cryptomonnaies en 2026
Le problème de sécurité des cryptomonnaies a pris un tournant inattendu en 2026. Des chercheurs assistés par l’intelligence artificielle (IA) ont mis au jour un défaut dans Zcash, vieux de quatre ans, capable de générer des ZEC contrefaits. Ils ont également découvert une vulnérabilité dans Coldcard, datant de 2021, qui a précédé des vols de bitcoin estimés à plus de 100 millions de dollars.
Manipulations et vulnérabilités
Par ailleurs, des attaquants ont manipulé un agent IA pour transférer environ 3 milliards de DRB. Pendant ce temps, les instructions malveillantes intégrées sur les blockchains publiques ont augmenté de 440 %, suggérant que l’IA ne modifie pas seulement la manière dont la cryptomonnaie est construite, mais aussi la façon dont elle est attaquée.
Une transmission cryptée de l’armée allemande, datant de juillet 1941, a survécu pendant 85 ans avant qu’un effort assisté par IA ne parvienne à la déchiffrer ce mois-ci.
Le message, presque comiquement ordinaire, consistait essentiellement en une demande d’orientation de quelqu’un à Rosenow. Des agents IA ont aidé à rechercher des archives, à écrire du code, à simuler Enigma et à tester diverses possibilités jusqu’à ce que ce vieux problème cède.
Exemples de vulnérabilités découvertes
En 2026, la cryptomonnaie a exploré ce qui se passe lorsque cette capacité à revisiter le passé est appliquée à un logiciel contenant de l’argent réel. Zcash a fourni l’un des exemples les plus clairs en mai. Le chercheur Taylor Hornby, travaillant pour Shielded Labs, a utilisé Claude Opus 4.8 dans un agent d’audit personnalisé et a découvert une vulnérabilité dans le circuit de la piscine protégée Orchard, datant de 2022. Lors des tests, cette vulnérabilité permettait de créer des ZEC contrefaits illimités sans détection.
Bien qu’aucun vol n’ait été signalé et que les développeurs aient corrigé le problème en quelques jours, un bug potentiellement catastrophique avait survécu pendant près de quatre ans avant qu’un examen assisté par IA ne le découvre.
La situation de Coldcard était beaucoup plus complexe. À partir du 30 juillet, des attaquants ont siphonné des bitcoins de portefeuilles affectés par une vulnérabilité du firmware datant de 2021, qui laissait certaines graines de récupération beaucoup moins aléatoires que prévu. Les estimations ultérieures ont atteint environ 1 600 à plus de 1 800 BTC, représentant plus de 100 millions de dollars à travers des milliers d’adresses.
Impact de l’IA sur la sécurité
Bankr a également inversé l’équation, car l’IA est devenue une partie de la surface d’attaque. Le 4 mai, un attaquant a posté un texte en code Morse que Grok a décodé en une instruction acceptée par Bankr, déclenchant le transfert d’environ 3 milliards de DRB, d’une valeur d’environ 150 000 à 200 000 dollars.
Environ deux semaines plus tard, le même problème général de couche de confiance a touché 14 portefeuilles d’utilisateurs, avec des pertes signalées allant d’environ 150 000 à 440 000 dollars. L’attaquant n’a pas craqué la cryptographie ; les machines se faisaient trop confiance.
L’IA semble également rendre le code des contrats intelligents plus facile à disséquer. Chainalysis a lié environ 36,7 millions de dollars de vols à des attaques contre des protocoles avec des contrats non vérifiés, où les attaquants devaient d’abord décompiler le bytecode déployé.
Conclusion
Tout cela ne signifie pas que chaque énorme piratage crypto en 2026 était alimenté par l’IA. Certaines exploitations n’ont pas de lien établi avec l’IA, malgré de nombreuses suspicions d’implication. Cependant, les données de dépôt mort de blockchain de Chainalysis suggèrent que l’économie plus large est en train de changer.
La leçon d’Enigma n’est pas que l’IA peut soudainement craquer la cryptographie de Bitcoin. C’est que les machines rendent moins cher le fait de revisiter le passé. Zcash a trouvé une vieille erreur avant qu’un attaquant ne le fasse, tandis que le fiasco de Coldcard montre à quoi peut ressembler l’opposé.
Haseeb Qureshi de Dragonfly souligne que la vulnérabilité de Coldcard illustre comment l’intelligence artificielle (IA) réécrit l’économie de la cybersécurité.
