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El uso de IA aún no impacta en el protocolo Bitcoin, pero sí en wallets, servicios y plataformas.
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2026 ya es el semestre con más hackeos jamás registrado en redes de criptomonedas.
La inteligencia artificial (IA) es una herramienta que está disponible tanto para hackers como para equipos de seguridad que quieren proteger sus desarrollos. No obstante, los atacantes son quienes le están sacando más provecho en el ecosistema de criptoactivos.
Por un lado, las redes de criptomonedas que sostienen contratos inteligentes y las finanzas descentralizadas (DeFi) atraviesan una oleada de ataques asistidos por IA sin precedentes. Por otro, Bitcoin tampoco queda al margen: aunque su protocolo no fue afectado, los casos recientes de Coldcard y Boltz muestran que el fenómeno también alcanzó a su ecosistema.
En ese escenario, Blockaid, una firma de análisis de seguridad informática especializada en redes de criptomonedas, publicó el pasado 28 de julio un reporte con los hackeos detectados durante el primer semestre de 2026. La conclusión es alarmante:
- 212 incidentes verificados: un aumento de 240% respecto a todo 2025, marcando un récord por cantidad de ataques, y no por dinero total robado.
- USD 1.100 millones robados en total: por debajo de los USD 1.500 millones que perdió en un solo robo el exchange Bybit en 2025.
En otro informe reciente, la firma TRM Labs, y como ya lo reportó CriptoNoticias, coincide con Blockaid en el récord absoluto actual de cantidad de hackeos. El equipo de Blockaid también reveló cuáles fueron los principales vectores de ataque:
- El compromiso de claves privadas (robo o manipulación de la credencial que autoriza mover fondos, sin ningún error de código) explicó USD 789 millones, el 74,3% del total.
- Las vulnerabilidades lógicas en el código explicaron USD 203 millones, el 19,1%.
- Los errores de aprobación o firma de usuarios sumaron USD 51 millones (4,8%).
- El resto (configuración, fallas web, tokens maliciosos) sumó USD 18,6 millones (1,7%).
El vector que más dinero movió, el robo de claves privadas, tiene un ejemplo doloroso y reciente dentro del ecosistema de Bitcoin: el ataque a las wallets Coldcard.
Según el último conteo de Galaxy Research, son 1.596 BTC robados en tres olas de ataque, equivalentes a unos USD 102,3 millones. Si se confirma una cuarta ola que la firma todavía investiga, la cifra treparía a 2.055 BTC, cerca de USD 131,8 millones.
Rodolfo Novak, cofundador y director ejecutivo de Coinkite, la empresa fabricante de Coldcard, señaló que la compañía debe asumir que el atacante usó IA para hallar el fallo, aunque no existe evidencia forense que lo confirme.
La revisión de código en el ecosistema también se intensificó: el Bitcoin Red Team, liderado por el desarrollador conocido como Calle BTC, identificó 4.962 vulnerabilidades en 390 proyectos vinculados a Bitcoin en apenas 27,5 horas de auditoría, combinando IA y análisis humano. De ese total, 85 fueron catalogadas como críticas y 635 como de alta severidad.
Asimismo, en otro gran golpe a la capa de servicios y productos de Bitcoin, el servicio de intercambio Boltz suspendió indefinidamente sus operaciones citando una escalada de ataques automatizados con IA contra su infraestructura que superó la capacidad de su equipo para parchear.
Antecedentes recientes de ataques con IA a redes
En las redes de criptoactivos con contratos inteligentes, el código de estas estructuras no es una capa de seguridad adicional sobre el dinero: es la única barrera entre los fondos y quien quiera moverlos.
A diferencia de, por ejemplo, un banco, donde acceder a una cuenta exige atravesar varios sistemas y personas, en un contrato inteligente el dinero queda directamente disponible para quien encuentre una falla en ese código, sin ningún control adicional que lo detenga después.
Esa cercanía es la que la inteligencia artificial explota mejor: puede revisar miles de líneas de código en busca de ese único error a una velocidad que, por ahora, ningún equipo humano de auditores alcanza.
En la red Ethereum, en mayo pasado, un atacante robó unos USD 200.000 en tokens desde una wallet asociada al asistente de IA Grok, desarrollado por X, en Base, una red de segunda capa (L2) de Ethereum.
Para lograrlo, manipuló a Bankr, un agente de IA con capacidad de ejecutar transacciones en esa red, mediante una técnica conocida como inyección de instrucciones (inserción de órdenes maliciosas para manipular a un sistema de IA): publicó en X un mensaje en código morse dirigido a Grok pidiéndole una traducción, y el texto traducido, una vez decodificado, contenía la orden de transferencia que Bankr terminó ejecutando.
En otras cadenas de bloques se detectó una campaña con un mecanismo distinto, aunque con un vínculo directo con la IA. La firma de seguridad Socket identificó en mayo una campaña de software malicioso llamada TrapDoor, dirigida a desarrolladores de Solana, Sui y Aptos, que se propagó a través de paquetes de código publicados en repositorios como npm, PyPI y Crates.io.
Según Socket, la campaña incorporó un vector adicional dirigido específicamente a los asistentes de programación con inteligencia artificial, además de usar la propia tecnología como parte del mecanismo de distribución del ataque.
La firma no confirmó que algún desarrollador haya sido efectivamente comprometido ni que se hayan robado fondos, pero el objetivo (las claves de wallet, credenciales de la nube y accesos de producción que un desarrollador de finanzas descentralizadas suele tener en la misma máquina donde trabaja) muestra hacia dónde se mueve este tipo de ataques.
¿Por qué la IA inclinó la balanza hacia los atacantes?
Charles Guillemet, director de tecnología (CTO) de la empresa Ledger, advirtió, al analizar los datos de TRM Labs sobre los hackeos, que «los incidentes explotan porque la superficie de ataque ahora puede mapearse a velocidad de máquina, revisando cada actualización de código, cada configuración y cada error en miles de protocolos sin que haya un cuello de botella humano».
Guillemet también contó lo que para él es el modo correcto de accionar en este contexto:
Las únicas respuestas durables que reducen aquello en lo que hay que confiar son achicar la superficie de ataque, tener listo antes del incidente un modelo capaz que uno mismo controle y avanzar hacia mecanismos que vuelvan clases enteras de ataque imposibles en términos criptográficos, en lugar de simplemente poco probables en la operación.
Charles Guillemet, CTO de Ledger.
Jimmy Su, director de seguridad de Binance, explicó a CriptoNoticias por qué la ventaja quedó del lado de los atacantes: «Lo que antes necesitabas un equipo para hacer, ahora se puede hacer con una sola persona con las herramientas de inteligencia artificial correctas. Eso escala la capacidad del atacante tremendamente».
Esa ventaja pesa más en las redes con contratos inteligentes, donde el código no es una capa adicional de seguridad sobre el dinero, sino la única barrera entre los fondos y quien encuentre una falla en él. La misma IA que revisa código a alta velocidad para un defensor hace exactamente lo mismo para un atacante, y por ahora son estos últimos quienes le sacan más partido.
De modo tal, la actividad ofensiva con IA supera, por ahora, la capacidad de respuesta de equipos de seguridad, tanto en redes de contratos inteligentes como en el ecosistema de Bitcoin, considerado hasta ahora más resistente a este tipo de ataques. Resta ver si, antes de que termine 2026, un ataque de magnitud mayor modifica la comparación actual entre cantidad de incidentes y dinero robado.
