Los agentes de IA revisan lostracinteligentes paradenty solucionar problemas de seguridad que provocan pérdidas de criptomonedas

Los desarrolladores ahora están usando agentes de IA para protegertracinteligentes que controlan miles de millones de dólares en activos digitales, luego del robo por parte de piratas informáticos de criptomonedas de más de $3.4 mil millones de las plataformas blockchain en 2025. 

En lugar de docenas de pequeños robos, las pérdidas de 2025 se concentraron en unas pocas brechas masivas, con solo tres incidentes importantes dent representaron casi el 70 % del valor total robado. El más notable fue el hackeo a la plataforma de intercambio Bybit , que por sí solo desvió aproximadamente 1400 millones de dólares, uno de los mayores robos de criptomonedas jamás registrados.

OpenAI está trabajando con Paradigm y OtterSec para probar si los agentes de IA pueden detectar vulnerabilidades en espacios blockchain reales utilizando su EVMbench.

Los agentes de IA revisan lostracinteligentes paradenty solucionar problemas de seguridad que provocan pérdidas de criptomonedas

Cualquier error en el código de untracinteligente hoy afectará al dinero real perteneciente a grandes y pequeños inversores, ya que estos programas automatizados gestionan más de 100 mil millones de dólares en activos digitales de código abierto. 

Y después de que los piratas informáticos robaran más de 3.400 millones de dólares de las plataformas de criptomonedas en 2025, los desarrolladores ahora pueden ver cuán vulnerable es el sistema cuando los atacantes explotan un código débil. 

Confiar en auditorías humanas ya no es una opción, ya quetracen vivo se enfrentan a ataques nuevos y en evolución que no estaban presentes durante el proceso de auditoría. Además, requiere mucho tiempo y es muy costoso, ya que los equipos de seguridad deben revisar el código de lostracinteligentes antes de la implementación.

En lugar de esperar al próximo ciclo de auditoría manual que puede llegar demasiado tarde para detener un ataque, los desarrolladores ahora están recurriendo a agentes de IA para monitorear continuamente lostracinteligentes en vivo.

Los agentes de IA necesitan menos tiempo que las personas para detectar irregularidades ocultas en el código, que pueden necesitar días o incluso semanas, por lo que marcos como EVMbench de OpenAI tienen más sentido para los desarrolladores.

EVMbench utiliza agentes de IA en entornos de prueba para ayudar a los desarrolladores a comprender cómo pueden funcionar lostracinteligentes bajo presión del mundo real antes de la implementación real.

Los agentes primero detectarán vulnerabilidades ocultas en el código, solucionarán el problema sin interrumpir la función deltracy luego intentarán explotar la debilidad para drenar fondos si el problema persiste.

Según los primeros resultados, los agentes de IA son más eficaces explotando vulnerabilidades que corrigiéndolas de forma segura. Ahora existe la preocupación de que los hackers puedan usar indebidamente herramientas basadas en IA para explotar las debilidades de los sistemas blockchain con mayor eficiencia que nunca.

Los agentes de IA también pueden crear nuevos riesgos de seguridad al ayudar a los piratas informáticos adentdebilidades en los sistemas blockchain

Las máquinas están aprendiendo a violartracdébiles más rápido que nunca porque los sistemas de agentes de IA actuales ahora logran explotar más del 70% de las vulnerabilidades, en comparación con los modelos de IA anteriores con una tasa de éxito de menos del 20%.

Los atacantes ahora están abandonando los métodos de piratería manuales y recurriendo a agentes de IA que escanean grandes cantidades de código y prueban diferentes rutas de ataque sin intervención humana directa.

Y a medida que esta tendencia continúa, los expertos ahora dicen que los agentes de IA pronto podrán mover fondos, aprobar transacciones y administrar tareas financierasmaticen nombre de los usuarios. 

El tecnólogo estadounidense Jeremy Allaire afirmó que miles de millones de agentes de IA pronto usarán monedas estables para enviar y recibir pagos a través de redes blockchain. El fundador y exdirector ejecutivo de Binance , Changpeng Zhao (CZ), también afirmó que las criptomonedas podrían convertirse en la capa de pago nativa para los sistemas impulsados por IA en el futuro.

Todas estas tendencias y predicciones hacen que los agentes de IA sean más útiles tanto para los usuarios como para los atacantes, ya que pronto interactuarán con lostracdirectamente en entornos financieros reales donde hay dinero real en juego.

Los líderes de la industria incluso han expresado su preocupación por la seguridad de los usuarios. El socio director de Dragonfly, Haseeb Qureshi, advirtió que muchos usuarios aún se preocupan por enviar fondos a la dirección incorrecta o aprobar una transacción perjudicial por error mediante transacciones con criptomonedas.

Para resolver este problema, Qureshi propuso que las billeteras operadas por IA pronto podrían interactuar con la cadena de bloques sin que los usuarios necesiten comprender el complejo proceso involucrado.

De esta manera, los agentes de IA pueden ayudar a reducir los errores humanos en las auditorías y a proteger lostracinteligentes mediante la monitorización continua de los sistemas. Sin embargo, también pueden acelerar la detección de vulnerabilidades por parte de los atacantes, lo que permite que los exploits escalen con mayor rapidez.

Esto crea un problema de seguridad donde los sistemas de IA desarrollados para proteger las plataformas financieras descentralizadas también podrían ser los más efectivos para atacarlas si caen en las manos equivocadas.

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