Ethereumの創設者の一人であるVitalik Buterin氏は、能力が高まり続ける人工知能がサイバーセキュリティを成り立たなくするという見解を否定しました。より強力な数学的検証が重要なソフトウェアの悪用を困難にし、最終的に防御側に優位性をもたらし得ると同氏は主張しています。ソフトウェアの欠陥がユーザーの資金を直接危険にさらし得る暗号資産分野では、この問いはとりわけ重みを持っており、Buterin氏は議論にとどまらない形でその答えを示しています。

“It’s an increasingly common take that AI hacking means cybersecurity is doomed. I disagree. I think cybersecurity is naturally defense-favoring once people get their shit together. And anyone who continues to hold cryptocurrency (including me, ~90% of my net worth) is implicitly…” — vitalik.eth (@VitalikButerin), September 16, 2026

https://x.com/VitalikButerin/status/2100337594722890145?ref_src=twsrc%5Etfw

Buterin氏の暗号資産保有が示す「セキュリティへの賭け」

Buterin氏は、暗号資への継続的なエクスポージャーをデジタルシステムのセキュリティに対する賭けだと述べました。自身の純資産の約90%が暗号資産で保有されているため、その立場は、これらのシステムを危険にさらそうとする取り組みに対する個人的な賭けでもあると同氏は説明しています。デプロイされたコードの欠陥がユーザーの損失に直結し得るこの分野で、この枠組みは同氏自身の資産状況を、彼が主張するセキュリティ論と結び付けています。

同氏は、防御側が攻撃者に先んじて脆弱性を発見することだけに頼っているわけではないと述べ、ソフトウェアが明確に定義されたセキュリティルールに準拠していることを証明する方向への段階的な転換を指摘しました。このアプローチは、コードが一般に公開状態で動作し、ソフトウェアの欠陥がウォレット、スマートコントラクト、ブリッジ、バリデーター、さらにはネットワーク全体に影響を及ぼし得るブロックチェーンシステムにとってとりわけ重要です。

Buterin氏は、AIが将来貢献し得る分野として高度な数学的定理証明を挙げました。同氏の見解では、非常に困難な数学的問題に取り組めるAIツールは、ソフトウェアシステムの形式的なセキュリティ仕様の解決にも活用できるというものです。

形式検証と暗号資産セキュリティ

形式検証は従来のコードテストとは異なり、特定の条件下での障害を単に探すのではなく、定義された性質が成り立つことを証明することを目指します。従来のセキュリティテストは、監査、シミュレーション、攻撃を通じたバグ探索などが含まれ得ます。形式検証は、システムが保証すべき正確な要件を明示することから始め、システムがそれを満たしているかどうかを数学的に検証します。

実際には、このような証明の構築に伴う負荷のため、この手法は主に重要と判断された少数のコンポーネントに適用されており、ほとんどのソフトウェアは従来のテストによってのみカバーされています。Buterin氏は、セキュリティ要件自体の定義が難しいと指摘しました。プロトコルは不正アクセスを防ぎながらも、なりすまし、リプレイ攻撃、サービス拒否攻撃、依存コンポーネントの障害に対して脆弱なままの場合があります。したがって、一つの性質を証明しても、システム全体が安全であるとは必ずしも言えません。\n## Ethereumにはより広範なシステム検証が必要

重要とされる少数のコンポーネントだけを検証しても、暗号資産ネットワークにとっては不十分な可能性があります。データベース、ネットワーク層、キャッシュ、ライブラリなどの補完ソフトウェアも攻撃対象域の一部となり得ます。

Buterin氏は、現代のAIによってプログラム全体のより多くの部分をより迅速に検証できるようになる可能性を示唆しました。それにより、セキュリティ研究者が攻撃者に先んじて悪用可能な脆弱性をすべて発見するという前提への依存を減らせ得ます。

AIによる攻撃と防御

セキュリティ評価の中でAIシステムが実世界のサードパーティーシステムへアクセスした能力の高さも懸念を高めています。情報源によると、Anthropicはその深刻さを示す事例を観察しています。その結果、自動化された攻撃と自動化された防御の競争が加速しています。

Buterin氏がEthereum向けに提案する対応策は、AI駆動の脆弱性スキャナーを増やすだけではありません。同氏が重視するのは、機械による証明がますます可能な、厳密なセキュリティ特性を持つソフトウェアの作成です。

このアプローチは、暗号資産セキュリティにおけるバランスを変え得ます。AI支援の手法によって攻撃側に優位を許すのではなく、より広範な機械検証可能な証明が防御側の立場を強化し得ます。Buterin氏のより広い主張は、AI支援による形式検証がEthereumだけでなく、プライバシー技術や暗号技術にとっても重要になり得るというものです。機械支援による証明が、個別の性質の検証からシステム全体の検証へと拡張できるかどうかは、同氏の防御側有利論の成否を分ける焦点であり、この議論の展開の中で最も注目に値する動向です。