Una serie di hack di alto profilo nel settore delle criptovalute ad aprile — molti dei quali sospettati di essere stati orchestrati con strumenti di AI sofisticati per individuare exploit negli smart contract — ha alimentato il timore che l’intero ecosistema DeFi fosse improvvisamente vulnerabile. A maggio, Manuel Aráoz, fondatore della piattaforma di sicurezza blockchain OpenZeppelin, ha dichiarato che "all of DeFi unsafe" dopo $630 milioni di perdite in crypto dovute a exploit solo in quel mese.

Eppure, mentre il settore si preparava allo scenario di protocolli DeFi che cadevano come tessere del domino sotto i colpi di un’AI agentica, l’ondata di attacchi sembrava attenuarsi. Questo ha spinto Haseeb Qureshi, managing partner di Dragonfly, a definire di recente i timori di una "hackpocalypse" DeFi un "false alarm." Ha osservato che, anche includendo i principali incidenti di aprile, da inizio anno si è registrato "a lower rate of hacked $ per month" e che anche la "median hack size by year is also declining."

La domanda resta aperta: i timori di un’epidemia di hack guidata dall’AI sono del tutto esagerati, oppure si tratta soltanto della quiete prima della tempesta?

"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," ha dichiarato a Magazine Stephen Ajayi, lead offensive security engineer di Hacken. Tuttavia, ha avvertito che le preoccupazioni non dovrebbero essere liquidate del tutto.

"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," ha precisato Ajayi.

L’AI sta cambiando gli attacchi, anche se non li sta causando

I protocolli Web3 hanno perso più di $1.3 miliardi in 344 incidenti di sicurezza nella prima metà del 2026, secondo il rapporto H1 di CertiK.

Determinare con precisione quanti di questi incidenti abbiano coinvolto exploit individuati o assistiti dall’AI resta difficile. Natalie Newson, senior blockchain investigator di CertiK, spiega che "proving whether AI was used to find an exploit can be difficult."

Invece di cercare un’attribuzione diretta, Newson afferma di monitorare prove circostanziali, come i cambiamenti nel comportamento degli aggressori. Ha osservato un aumento significativo dello sfruttamento di smart contract più datati e di contratti non verificati.

Il rapporto di CertiK ha rilevato che 73 incidenti legati a vulnerabilità del codice nella prima metà del 2026 riguardavano contratti distribuiti da almeno un anno prima di essere sfruttati. "In 2025 as a whole this number was 45," osserva Newson. Questo schema suggerisce che l’AI stia consentendo agli aggressori di analizzare volumi di codice molto più ampi rispetto a quanto fosse praticabile in precedenza.

Questo è rilevante nella DeFi perché gli smart contract sono spesso pubblicamente visibili e, una volta distribuiti, possono continuare a proteggere asset molto tempo dopo che gli audit iniziali o l’attenzione degli sviluppatori si sono affievoliti. Il codice pubblico rende possibile la trasparenza per utenti e difensori, ma offre anche agli aggressori una superficie ampia e permanente da analizzare.

Piuttosto che inventare categorie di attacco completamente nuove, l’AI sembra rendere quelle esistenti più economiche, rapide e facili da scalare.

"AI systems can help analyze codebases, identify patterns associated with known vulnerabilities, flag suspicious logic, summarize complex code, and prioritize areas for deeper review," afferma Newson. "An attacker, or a defender, can examine far more contracts in a given amount of time," ha aggiunto, il che significa che codebase più vecchie, prima considerate sicure, potrebbero ora essere esposte.

Il vero pericolo è la scala

Anche la piattaforma di dati blockchain Chainalysis identifica l’impatto più significativo dell’AI come un moltiplicatore di forza che industrializza forme già note di criminalità crypto.

Sully Hanif, head of UK public sector di Chainalysis, ha dichiarato a 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," ha detto Hanif.

La minaccia va oltre gli exploit degli smart contract. Chainalysis ha rilevato che le truffe di impersonificazione sono aumentate di oltre il 1,400% su base annua nel 2025, con criminali che utilizzano deepfake generati dall’AI e software di face-swapping facilmente disponibili sui marketplace di Telegram.

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

Chainalysis ha recentemente identificato $36.7 milioni sottratti da protocolli il cui codice sorgente degli smart contract non era mai stato verificato pubblicamente. Hanif avverte che gli aggressori stanno usando grandi modelli linguistici per effettuare reverse engineering del bytecode grezzo e individuare vulnerabilità su larga scala.

La verifica del codice sorgente è uno dei metodi di base con cui utenti blockchain e team di sicurezza confrontano il codice leggibile dall’uomo con quello distribuito on-chain. Quando i contratti restano non verificati, i difensori hanno meno informazioni accessibili da esaminare, mentre gli aggressori possono comunque analizzare il bytecode sottostante.

"AI is likely to have its greatest impact where human effort has traditionally been the bottleneck," afferma 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."

Da dove arrivano gli hack da miliardi di dollari?

Esaminando i dati, le maggiori perdite crypto del 2026 avrebbero potuto verificarsi senza alcun coinvolgimento dell’AI.

Il rapporto di CertiK ha rilevato che la compromissione dei wallet è rimasta il vettore di attacco più dannoso nella prima metà dell’anno, rappresentando oltre $444 milioni di perdite in soli 33 incidenti.

Il rapporto sulla sicurezza Web3 di Hacken per il Q2 2026 ha rilevato che circa l’88% di tutto il valore sottratto durante il secondo trimestre era attribuibile a chiavi, firmatari e infrastrutture operative compromessi, più che a bug negli smart contract — in larga parte a causa di due attacchi collegati alla Corea del Nord contro Drift Protocol e KelpDAO.

Ajayi osserva che, invece di sostituire i metodi di attacco tradizionali, l’AI li sta amplificando individuando dipendenti vulnerabili, generando campagne di phishing convincenti, analizzando codice pubblico e accelerando lo sviluppo di exploit. Ciononostante, governance compromessa, scarsa sicurezza operativa e infrastrutture deboli restano i fattori determinanti per il successo degli attacchi.

"AI is a new amplifier, but the old security failures still determine how large the blast becomes," ha detto.

L’AI cambia il campo di battaglia, ma non i fondamentali

L’AI può anche fungere da strumento difensivo, e il settore della sicurezza la sta impiegando anche su questo fronte. Hanif ha affermato che gli investigatori stanno passando da approcci reattivi a preventivi, e che "the tools exist now to stop scams before victims lose money."

Per i protocolli, la conclusione pratica dai dati attuali riguarda meno il trattare l’AI come una categoria di rischio completamente nuova e più il ridurre le debolezze che può amplificare: chiavi operative esposte, contratti non verificati o trascurati, monitoraggio insufficiente e canali di social engineering rivolti a team e utenti.

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