Cryptobedrijven lopen achter in strijd om krachtige AI

Coinbase en partijen rond Zcash behoren tot de uitzonderingen. Andere grote namen, waaronder Binance, proberen nog toegang te krijgen. Dat verschil zorgt voor discussie binnen de sector, zeker nu vrij beschikbare AI-modellen snel beter worden.

Niet ieder cryptobedrijf krijgt dezelfde AI-tools

AI-bedrijven beperken bewust de toegang tot modellen die sterk zijn in cybersecurity. Deze systemen kunnen grote hoeveelheden code analyseren, kwetsbaarheden herkennen en mogelijke aanvallen simuleren.

Anthropic geeft bijvoorbeeld slechts een beperkte groep toegang tot zijn Mythos-model. Coinbase kreeg in juni toegang. Anthropic gebruikte het model ook om het Zcash-protocol te onderzoeken op verzoek van Shielded Labs.

Binance beschikt nog niet over dezelfde mogelijkheden. Chief security officer Jimmy Su zegt dat de exchange probeert toegang te regelen en daarover met andere partijen en investeerders heeft gesproken.

Dat is opvallend gezien de omvang van Binance. Volgens DefiLlama beheert de exchange ongeveer $137,8 miljard aan activa.

Ook cryptobewaarder Fireblocks heeft geprobeerd toegang tot Mythos te krijgen. Het bedrijf gebruikte eerder een publiek beschikbaar Anthropic-model voor penetration testing.

Wat is een frontier AI-model?

Een frontier AI-model behoort tot de krachtigste AI-systemen die op dat moment beschikbaar zijn. Zo’n model kan complexe taken uitvoeren waarvoor eerdere generaties veel meer menselijke hulp nodig hadden.

Voor cryptobeveiliging kan dat bijzonder nuttig zijn. Een AI-model kan bijvoorbeeld broncode van een wallet, exchange of blockchainprotocol controleren en zoeken naar fouten die hackers mogelijk kunnen misbruiken.

Daar zit tegelijk het risico. Dezelfde AI kan aanvallers helpen bij het vinden en testen van kwetsbaarheden.

Daarom geven bedrijven als Anthropic en OpenAI niet iedereen volledige toegang tot hun meest geavanceerde cybersecurityfuncties. OpenAI werkt eveneens met verschillende toegangsniveaus voor beveiligingsonderzoek.

Beperkingen moeten aanvallers afremmen

Beveiligingsexperts binnen de cryptosector begrijpen waarom AI-bedrijven voorzichtig zijn. Een nieuw model kan aanvallers aanvankelijk sneller helpen dan beveiligingsteams.

Volgens Binance-beveiligingschef Su kan een gecontroleerde introductie daarom verstandig zijn. Ontwikkelaars krijgen zo tijd om te onderzoeken wat een model kan voordat het op grote schaal beschikbaar komt.

De situatie verandert echter wanneer andere modellen vergelijkbare prestaties bereiken.

Open-source AI speelt daarbij een belangrijke rol. Bij zulke modellen kunnen ontwikkelaars de technologie zelf gebruiken en aanpassen. Naarmate deze alternatieven krachtiger worden, wordt het moeilijker om geavanceerde cybermogelijkheden volledig af te schermen.

Aanvallers kunnen dan beschikken over krachtige AI, terwijl sommige legitieme beveiligingsteams juist geen toegang krijgen tot de beste verdedigingsmiddelen.

Solana wil snellere toegang voor beveiligers

Michael Coates, die in juli chief information security officer werd bij de Solana Foundation, ziet daarom ruimte voor verbetering.

Hij ondersteunt controles rond krachtige modellen, maar vindt dat betrouwbare beveiligingsteams sneller toegang moeten kunnen krijgen. Lange verificatieprocedures kunnen volgens die redenering juist een nadeel vormen wanneer aanvallers ondertussen vrij beschikbare modellen gebruiken.

Ook binnen andere delen van de cryptosector groeit het gebruik van AI. De Ethereum Foundation meldde in juli dat verschillende AI-agents gezamenlijk naar fouten in zijn systemen zoeken. De organisatie maakte niet bekend welke modellen daarvoor worden gebruikt.

Uniswap-oprichter Hayden Adams uitte eerder kritiek op beperkingen die bepaalde cybersecurityopdrachten bij publieke AI-modellen blokkeren.

Recente aanvallen vergroten de urgentie

De discussie over AI voor cryptobeveiliging is niet alleen theoretisch. Verschillende recente incidenten laten zien hoe snel de dreiging verandert.

Bitcoin-swapdienst Boltz besloot zijn non-custodial bridge stil te leggen na een toename van aanvallen waarbij AI vermoedelijk werd ingezet. Volgens het team kunnen aanvallers steeds sneller nieuwe methoden ontwikkelen en testen.

Een non-custodial bridge is software waarmee gebruikers crypto tussen verschillende netwerken of systemen kunnen verplaatsen zonder dat een centrale partij langdurig de controle over hun munten krijgt.

Ook hardwarewalletmaker Coinkite kreeg recent te maken met een ernstig beveiligingsprobleem bij Coldcard-wallets. Door een fout in de generatie van wallet seeds ontstond onvoldoende willekeurigheid.

Coinkite vermoedt dat de aanvaller AI gebruikte om oudere firmware te onderzoeken en zo de kwetsbaarheid ontdekte. Het bedrijf had zelf kort daarvoor een krachtig AI-model ingezet om zijn code te controleren.

Het incident onderstreept een belangrijk verschil tussen aanvallen en verdediging. Een hacker hoeft maar één bruikbare fout te vinden. Een beveiligingsteam moet proberen alle belangrijke zwakke plekken te ontdekken voordat iemand ze misbruikt.

Wat betekent dit voor crypto-investeerders?

Voor beleggers is vooral de ontwikkeling rond beveiliging relevant. Exchanges, wallets en DeFi-protocollen beheren samen enorme hoeveelheden digitaal vermogen. Een klein softwareprobleem kan daardoor grote financiële gevolgen hebben.

AI kan bedrijven helpen om code sneller te controleren en fouten eerder te vinden. Tegelijkertijd verlaagt dezelfde technologie de drempel voor aanvallers om ingewikkelde software te onderzoeken.

Het bezit van geavanceerde beveiligingstechnologie zegt bovendien niet automatisch dat een platform veilig is. Menselijke controles, goed risicobeheer en meerdere beveiligingslagen blijven noodzakelijk.

Conclusie

AI voor cryptobeveiliging ontwikkelt zich tot een nieuwe technologische wedloop. Hackers krijgen steeds krachtigere hulpmiddelen, terwijl cryptobedrijven proberen dezelfde ontwikkeling voor hun verdediging te gebruiken.

Het tijdelijk beperken van de krachtigste modellen kan veiligheidsrisico’s verminderen. Die aanpak wordt minder effectief zodra open-source modellen vergelijkbare mogelijkheden bieden. Voor de cryptosector wordt daarom niet alleen de kwaliteit van AI belangrijk, maar ook de vraag wie er toegang toe krijgt.

Veelgestelde vragen over AI en cryptobeveiliging

Waarom krijgen niet alle cryptobedrijven toegang tot krachtige AI?

AI-bedrijven beperken bepaalde cybersecurityfuncties omdat dezelfde technologie ook voor aanvallen kan worden gebruikt. Ze geven daarom eerst toegang aan gecontroleerde en geverifieerde organisaties.

Kunnen hackers AI gebruiken om crypto te stelen?

AI kan helpen bij het analyseren van software en het vinden van kwetsbaarheden. Een hacker moet vervolgens nog steeds een bruikbare aanval ontwikkelen. AI kan dat proces wel aanzienlijk versnellen.

Maakt AI crypto uiteindelijk veiliger?

AI kan beveiligingsteams helpen om sneller fouten te ontdekken en grote hoeveelheden code te controleren. Tegelijkertijd krijgen aanvallers vergelijkbare mogelijkheden. Het uiteindelijke effect hangt daarom sterk af van hoe snel beveiligers AI kunnen inzetten en hoe goed bedrijven hun systemen verder beschermen.