Em vez de dezenas de pequenos roubos, as perdas de 2025 foram concentradas em algumas violações massivas, com apenas três incidentes principais representando quase 70 % do valor total roubado. O mais notável foi o ataque à exchange Bybit, que sozinho desviou cerca de US$ 1,4 bilhão — um dos maiores roubos de cripto já registrados
A OpenAI está trabalhando com a Paradigm e a OtterSec para testar se agentes de IA podem detectar vulnerabilidades em ambientes reais de blockchain usando o seu EVMbench.
Agentes de IA analisam contratos inteligentes para identificar e corrigir problemas de segurança que levam a perdas em criptoativos
Qualquer erro no código de contrato inteligente hoje afeta dinheiro real pertencente a grandes e pequenos investidores, já que esses programas automatizados gerenciam mais de US$ 100 bilhões em ativos digitais de código aberto.
E após hackers terem roubado mais de US$ 3,4 bilhões de plataformas cripto em 2025, desenvolvedores agora podem ver o quão vulnerável o sistema é quando atacantes exploram um código fraco.
Confiar apenas em auditorias humanas já não é mais uma opção, pois contratos em produção enfrentam ataques novos e em evolução que não existiam durante o processo de auditoria. Além disso, esse processo consome muito tempo e custa caro, já que equipes de segurança precisam revisar o código dos contratos inteligentes antes da implantação.
Em vez de esperar pelo próximo ciclo de auditoria manual, que pode chegar tarde demais para impedir um ataque, desenvolvedores agora estão recorrendo a agentes de IA para monitorar continuamente contratos inteligentes ativos.
Leva menos tempo para agentes de IA detectarem irregularidades ocultas no código do que pessoas, que podem precisar de dias ou até semanas, por isso frameworks como o EVMbench da OpenAI fazem mais sentido para desenvolvedores.
O EVMbench utiliza agentes de IA em ambientes de teste para ajudar desenvolvedores a entender como contratos inteligentes podem se comportar sob pressão do mundo real antes da implantação definitiva.
Os agentes primeiro detectam vulnerabilidades ocultas no código, corrigem o problema sem quebrar a função do contrato e depois tentam explorar a fraqueza para drenar fundos caso o problema persista.
De acordo com resultados preliminares, agentes de IA são melhores em explorar vulnerabilidades do que em corrigi-las de forma segura. Agora, há preocupação de que hackers possam usar ferramentas baseadas em IA para explorar fraquezas em sistemas blockchain de forma mais eficiente do que nunca.
Agentes de IA também podem criar novos riscos de segurança ao ajudar hackers a identificar fraquezas em sistemas blockchain
As máquinas estão aprendendo a invadir contratos frágeis mais rapidamente do que nunca, pois os sistemas atuais de agentes de IA agora conseguem explorar mais de 70% das vulnerabilidades, comparado com modelos anteriores de IA que tinham taxa de sucesso inferior a 20%.
Os atacantes agora estão abandonando métodos manuais de hacking e adotando agentes de IA que analisam grandes volumes de código e testam diferentes caminhos de ataque sem intervenção humana direta.
E à medida que essa tendência continua, especialistas dizem que em breve agentes de IA poderão mover fundos, aprovar transações e gerenciar tarefas financeiras automaticamente em nome dos usuários.
O tecnologista americano Jeremy Allaire afirmou que bilhões de agentes de IA em breve usarão stablecoins para enviar e receber pagamentos através de redes blockchain. O fundador e ex-CEO da Binance, Changpeng Zhao (CZ), também disse que o cripto pode se tornar a camada de pagamento nativa para sistemas movidos por IA no futuro.
Todas essas tendências e previsões tornam os agentes de IA mais úteis tanto para usuários quanto para atacantes, já que em breve eles irão interagir diretamente com contratos em ambientes financeiros reais, onde dinheiro de fato está em jogo.
Líderes do setor inclusive levantaram preocupações sobre a segurança dos usuários. O sócio-gerente da Dragonfly, Haseeb Qureshi, alertou que muitos usuários ainda se preocupam em enviar fundos para o endereço errado ou aprovar uma transação prejudicial por engano ao realizar transações cripto.
Para resolver esse problema, Qureshi propôs que carteiras operadas por IA em breve poderão interagir com a blockchain sem que os usuários precisem entender o processo complexo envolvido.
Dessa forma, agentes de IA podem ajudar a reduzir erros humanos em auditorias e na proteção de contratos inteligentes por meio do monitoramento contínuo dos sistemas. No entanto, eles também podem aumentar a velocidade com que atacantes descobrem vulnerabilidades no sistema, possibilitando que explorações sejam ampliadas muito mais rapidamente.
Isso cria um problema de segurança onde sistemas de IA desenvolvidos para proteger plataformas de finanças descentralizadas também podem ser os mais eficazes para atacá-las caso caiam em mãos erradas.
