Eine Reihe aufsehenerregender Kryptowährungs-Hacks im April — von denen viele mutmaßlich mit ausgefeilten KI-Tools zur Identifizierung von Smart-Contract-Exploits orchestriert wurden — löste Befürchtungen aus, dass das gesamte DeFi-Ökosystem plötzlich verwundbar sei. Im Mai erklärte Manuel Aráoz, Gründer der Blockchain-Sicherheitsplattform OpenZeppelin, nach Kryptoverlusten von $630 million durch Exploits allein in diesem Monat, „all of DeFi unsafe“.

Doch selbst als sich die Branche auf ein Szenario vorbereitete, in dem DeFi-Protokolle durch agentische KI wie Dominosteine fallen würden, schien die Angriffswelle nachzulassen. Das veranlasste Haseeb Qureshi, Managing Partner bei Dragonfly, die Angst vor einer DeFi-„hackpocalypse“ kürzlich als „false alarm“ zu bezeichnen. Er merkte an, dass selbst unter Einbeziehung der großen Vorfälle im April das bisherige Jahr „a lower rate of hacked $ per month“ verzeichnet habe und dass die „median hack size by year is also declining.“

Die Frage bleibt: Sind die Befürchtungen einer KI-getriebenen Hack-Epidemie völlig überzogen, oder ist dies lediglich die Ruhe vor dem Sturm?

„I think the 'hackpocalypse' narrative is overstated if it suggests AI has already replaced compromised keys, weak infrastructure and human error as the main causes of Web3 losses,“ sagte Stephen Ajayi, führender Offensive-Security-Ingenieur bei Hacken, gegenüber Magazine. Er warnte jedoch davor, die Bedenken vollständig abzutun.

„I would not confuse 'not dominant yet' with 'not coming.' My view is that we are still in the early stages: the hype is ahead of the incident data, but the capability curve is catching up quickly,“ stellte Ajayi klar.

KI verändert Angriffe, auch wenn sie sie nicht verursacht

Web3-Protokolle verloren laut CertiKs H1-Bericht in der ersten Hälfte des Jahres 2026 mehr als $1.3 billion über 344 Sicherheitsvorfälle hinweg.

Es bleibt schwierig, genau zu bestimmen, wie viele dieser Vorfälle KI-identifizierte oder KI-unterstützte Exploits umfassten. Natalie Newson, Senior Blockchain Investigator bei CertiK, erklärt, dass „proving whether AI was used to find an exploit can be difficult.“

Statt nach direkter Zuschreibung zu suchen, beobachtet Newson nach eigenen Angaben Indizien wie Veränderungen im Verhalten von Angreifern. Sie hat einen deutlichen Anstieg bei der Ausnutzung älterer Smart Contracts und nicht verifizierter Verträge festgestellt.

CertiKs Bericht ergab, dass 73 Vorfälle mit Code-Schwachstellen in der ersten Hälfte von 2026 Verträge betrafen, die vor ihrer Ausnutzung mindestens ein Jahr lang bereitgestellt gewesen waren. „In 2025 as a whole this number was 45,“ merkt Newson an. Dieses Muster deutet darauf hin, dass KI Angreifer in die Lage versetzt, deutlich größere Codemengen zu analysieren, als dies zuvor praktikabel war.

Das ist in DeFi relevant, weil Smart Contracts häufig öffentlich einsehbar sind und nach ihrer Bereitstellung noch lange Vermögenswerte sichern können, nachdem ihre ursprünglichen Audits oder die Aufmerksamkeit der Entwickler nachgelassen haben. Öffentlicher Code schafft Transparenz für Nutzer und Verteidiger, bietet Angreifern aber auch eine große, dauerhafte Angriffsfläche zum Scannen.

Anstatt völlig neue Angriffskategorien zu erfinden, scheint KI bestehende Angriffe günstiger, schneller und leichter skalierbar zu machen.

„AI systems can help analyze codebases, identify patterns associated with known vulnerabilities, flag suspicious logic, summarize complex code, and prioritize areas for deeper review,“ sagt Newson. „An attacker, or a defender, can examine far more contracts in a given amount of time,“ fügte sie hinzu, was bedeutet, dass ältere Codebasen, die zuvor als sicher galten, nun exponiert sein könnten.

Die eigentliche Gefahr ist Skalierung

Die Blockchain-Datenplattform Chainalysis sieht den bedeutendsten Einfluss von KI ebenfalls als Verstärker, der bekannte Formen der Kryptokriminalität industrialisiert.

Sully Hanif, Head of UK Public Sector bei Chainalysis, sagte gegenüber Magazine: „Our 2026 crypto crime report found that AI-enabled crypto scams are 4.5x more profitable than traditional scams, extracting $3.2 million per operation versus $719,000.“

„AI is enabling scammers to reach and manipulate far more victims simultaneously,“ sagte Hanif.

Die Bedrohung geht über Smart-Contract-Exploits hinaus. Chainalysis stellte fest, dass Betrugsfälle durch Identitätsnachahmung im Jahr 2025 im Jahresvergleich um mehr als 1,400% zunahmen, wobei Kriminelle KI-generierte Deepfakes und Face-Swapping-Software nutzten, die auf Telegram-Marktplätzen leicht verfügbar ist.

„We've seen AI supercharge existing playbooks,“ sagte Hanif. „The fraud-as-a-service ecosystem now offers modular, turnkey services and AI makes each module more effective.“

Chainalysis identifizierte kürzlich $36.7 million, die aus Protokollen gestohlen wurden, deren Smart-Contract-Quellcode nie öffentlich verifiziert worden war. Hanif warnt, dass Angreifer große Sprachmodelle nutzen, um Roh-Bytecode per Reverse Engineering zu analysieren und Schwachstellen in großem Maßstab zu identifizieren.

Die Verifizierung von Quellcode ist eine der grundlegenden Methoden, mit denen Blockchain-Nutzer und Sicherheitsteams menschenlesbaren Vertragscode mit dem vergleichen, was on-chain bereitgestellt ist. Wenn Verträge nicht verifiziert bleiben, haben Verteidiger weniger leicht zugängliche Informationen zur Prüfung, während Angreifer den zugrunde liegenden Bytecode weiterhin analysieren können.

„AI is likely to have its greatest impact where human effort has traditionally been the bottleneck,“ sagt Newson. „We're observing AI being used to impersonate support staff, video calls, influencers [...] The biggest risk is that attackers no longer need technical expertise or strong language skills.“

Woher kommen die Milliarden-Dollar-Hacks?

Bei Betrachtung der Daten hätten die größten Kryptoverluste des Jahres 2026 auch ohne jegliche KI-Beteiligung durchgeführt werden können.

CertiKs Bericht ergab, dass Wallet-Kompromittierungen in der ersten Jahreshälfte der schädlichste Angriffsvektor blieben und für Verluste von mehr als $444 million über nur 33 Vorfälle hinweg verantwortlich waren.

Hacken stellte in seinem Web3-Sicherheitsbericht für Q2 2026 fest, dass rund 88% des gesamten im zweiten Quartal gestohlenen Werts auf kompromittierte Schlüssel, Signer und operative Infrastruktur zurückzuführen waren und nicht auf Smart-Contract-Bugs — maßgeblich getrieben durch zwei mit Nordkorea in Verbindung gebrachte Angriffe auf Drift Protocol und KelpDAO.

Ajayi merkt an, dass KI traditionelle Angriffsmethoden nicht ersetzt, sondern sie verstärkt, indem sie anfällige Mitarbeiter identifiziert, überzeugende Phishing-Kampagnen erstellt, öffentlichen Code analysiert und die Entwicklung von Exploits beschleunigt. Dennoch bleiben kompromittierte Governance, mangelhafte operative Sicherheit und schwache Infrastruktur die entscheidenden Faktoren dafür, ob Angriffe erfolgreich sind.

„AI is a new amplifier, but the old security failures still determine how large the blast becomes,“ sagte er.

KI verändert das Schlachtfeld, aber nicht die Grundlagen

KI kann auch als Verteidigungsinstrument dienen, und die Sicherheitsbranche setzt sie ebenfalls in diesem Bereich ein. Hanif sagte, Ermittler gingen von reaktiven zu präventiven Ansätzen über, und „the tools exist now to stop scams before victims lose money.“

Für Protokolle besteht die praktische Schlussfolgerung aus den aktuellen Daten weniger darin, KI als völlig neue Risikokategorie zu behandeln, sondern vielmehr darin, die Schwächen zu reduzieren, die sie vergrößern kann: offengelegte operative Schlüssel, nicht verifizierte oder vernachlässigte Verträge, unzureichendes Monitoring sowie Social-Engineering-Kanäle rund um Teams und Nutzer.

„Ultimately, AI is likely to enhance the capabilities of both attackers and defenders,“ sagte Newson, „with the balance of advantage depending on which side is able to integrate and operationalize the technology most effectively.“