La IA acelera a hackers de criptomonedas y pone miles de millones en peligro

La IA está convirtiendo el robo de criptomonedas en un negocio más rápido y barato

La última crisis de seguridad en el sector de las criptomonedas ha llegado justo cuando la inteligencia artificial está haciendo que los ciberataques sean más baratos de lanzar y más difíciles de contener. Binance afirmó que los atacantes causaron un impacto estimado de 6.3 mil millones de dólares en una brecha de seguridad ocurrida el 30 de octubre, y su investigación inicial apuntaba a un portátil de DevOps comprometido y a retiradas no autorizadas. Bitget sufrió otro incidente en septiembre en el que se transfirieron aproximadamente 387,5 millones de dólares a direcciones controladas por los atacantes. Ninguna de las dos empresas ha atribuido públicamente su brecha de seguridad a la IA. Esa distinción es importante. La amenaza emergente no radica en que todos los ataques a criptomonedas utilicen de repente la IA, sino en que la IA está cambiando la economía de los ataques a carteras, plataformas de intercambio e instituciones financieras.

La IA convierte los ataques habituales en operaciones a gran escala

Según Google Threat Intelligence, los atacantes están pasando de simples indicaciones de IA a flujos de trabajo de ataque con agentes.

En un caso de 2026, un atacante utilizó agentes de IA para crear y ejecutar una operación masiva de recopilación de credenciales en menos de seis horas, comprometiendo miles de credenciales de terceros. Google afirma que la IA se utiliza cada vez más para la investigación de vulnerabilidades, el desarrollo de exploits y el reconocimiento automatizado.

Anthropic ha observado el mismo cambio. Su informe de amenazas de septiembre reveló que los atacantes ejecutaban agentes de IA en paralelo para el reconocimiento, la explotación y el robo, lo que permitía a operadores individuales gestionar campañas que antes requerían equipos enteros.

El fundador de Curve Finance, Michael Egorov, sostiene que las plataformas centralizadas se enfrentan a una superficie de ataque especialmente amplia, ya que combinan el acceso privilegiado con una infraestructura de software compleja. «La infraestructura centralizada suele construirse utilizando dependencias de infraestructura de software bastante complejas, en las que la IA encuentra fallos casi a diario en la actualidad», afirmó Egorov.

El mapa de amenazas de bitcoin de River refleja el problema: la IA puede amplificar los robos en carteras de autocustodia mediante phishing y malware, acelerar la apropiación de cuentas utilizando datos filtrados y deepfakes, y ayudar a los atacantes a buscar vulnerabilidades en el código de la plataforma.

El modelo de autocustodia de Bitcoin plantea riesgos únicos

Las criptomonedas añaden una característica implacable: un robo exitoso puede ser irreversible. Este verano, una falla que debilitaba la aleatoriedad en ciertas semillas generadas por COLDCARD se relacionó con el robo de 1.367 BTC de más de 4.500 direcciones, por un valor de casi 116 millones de dólares en ese momento. Los atacantes podían reproducir claves privadas vulnerables sin conexión. Las recientes fugas de datos crean otra superficie de ataque. Keystone reveló que una brecha de seguridad en su sitio web, ocurrida en octubre, dejó al descubierto información personal asociada a 25 964 registros de compradores. Por su parte, Coinbase afirmó que un incidente en el proveedor de análisis Amplitude dejó al descubierto la información de contacto de un pequeño subconjunto de clientes, aunque sus propios sistemas y los fondos de los clientes no se vieron afectados. Estos datos pueden convertirse en materia prima para el phishing mediante IA altamente personalizado.

Los bancos se enfrentan a la misma amenaza a velocidad de máquina

Las finanzas tradicionales no están a salvo. Anthropic documentó operaciones cibernéticas asistidas por IA dirigidas a instituciones financieras, mientras que el FBI registró más de 262 millones de dólares en pérdidas por apropiación de cuentas entre enero y noviembre de 2025.

Por lo tanto, la carrera por la seguridad que marca la diferencia puede girar en torno a la velocidad. La IA no necesita inventar una nueva forma de robar bitcoins o vaciar una cuenta bancaria. Si es capaz de encontrar puntos débiles, suplantar a las víctimas y ejecutar ataques ya conocidos más rápido de lo que los defensores pueden intervenir, los delitos cibernéticos habituales se convierten en algo mucho más escalable.