Firma analityczna specjalizująca się w blockchainie, TRM Labs, informuje, że wykorzystanie sztucznej inteligencji w przestępczości kryptowalutowej wzrosło o 40% w ciągu ostatniego roku — to punkt danych, który przesuwa zbieżność AI i blockchaina z narracji o rynku mocy obliczeniowych do obszaru modelowania zagrożeń dla giełd i zespołów ds. zgodności.

Co raportuje TRM Labs

TRM Labs to jedna z renomowanych firm w dziedzinie analityki blockchaina — obok takich podmiotów jak Chainalysis i Elliptic — dostarczająca weryfikację portfeli, monitorowanie transakcji i śledzenie kryminalistyczne giełdom, instytucjom finansowym i organom ścigania. Zgodnie z badaniami TRM Labs nad przestępczością kryptowalutową w 2026 roku udział powiązanej z kryptowalutami działalności przestępczej, w której wykorzystywane są narzędzia AI, wzrósł o 40% rok do roku. Firma przedstawia ten wzrost wprost jako ułatwianie przestępczości, a nie jako ogólne przyjęcie AI w całym sektorze. Trend został opisany również w relacji dotyczącej ustaleń TRM.

W praktyce „wykorzystanie AI w przestępczości kryptowalutowej” oznacza, że sprawcy zagrożeń włączają narzędzia uczenia maszynowego do istniejących procesów ataków: modele generatywne służące do przynęt phishingowych i tworzenia fałszywych tożsamości, zautomatyzowany social engineering oraz zaprogramowane oszustwa wymierzone zarówno w użytkowników indywidualnych, jak i operatorów protokołów.

Dlaczego ten wzrost ma znaczenie dla bezpieczeństwa kryptowalut

Zgłoszony skok zasługuje na uwagę, ponieważ nadaje wartość liczbową zmianie opisywanej dotąd anegdotycznie przez wiele zespołów bezpieczeństwa: przeciwnicy automatyzują teraz kroki, które wcześniej wymagały ręcznej pracy, obniżając koszt pojedynczego ataku. Ta zmiana operacyjna bezpośrednio utrudnia wykrywanie zagrożeń giełdom i biurom ds. zgodności, które polegają na rozpoznawaniu wzorców.

Dla zespołów ds. zgodności ataki wspomagane przez AI oznaczają, że tożsamości syntetyczne i sfabrykowana dokumentacja stają się tańsze do wytworzenia na dużą skalę, co podnosi poprzeczkę dla systemów KYC i monitorowania transakcji. Te obciążenia wpisują się w już zaostrzony zestaw przepisów — zasada Travel Rule FATF i unijny reżim MiCA rozciągają na dostawców usług w zakresie kryptoaktywów bankowe obowiązki KYC i monitoringu — przez co tożsamości podrobione za pomocą AI stają się ryzykiem regulacyjnym, a nie tylko stratą wynikającą z oszustwa. Presja ta pojawia się w okresie, w którym straty związane z bezpieczeństwem kryptowalut przekroczyły 1 miliard dolarów w pierwszej połowie 2026 roku — wynika to z odrębnych danych Blockaid.

Z perspektywy użytkownika najwyraźniejszym krótkoterminowym ryzykiem są bardziej przekonujące oszustwa: generowane przez AI wiadomości, głosy i persony, które trudniej odróżnić od prawdziwych kontaktów. Oszustwa z użyciem deepfake'ów są udokumentowane daleko poza rynkiem kryptowalut: w szeroko relacjonowanym przypadku z 2024 roku w Hongkongu pracownik firmy inżynieryjnej Arup przekazał około 25 milionów dolarów po rozmowie wideo, w której okazało się, że wszyscy pozostali uczestnicy byli deepfake'ami. Ta sama dynamika ujawniła się już w udokumentowanym zwrocie ku przymusowi fizycznemu, widocznym w tak zwanych atakach typu „wrench” na posiadaczy kryptowalut i rosnących wydatkach na bezpieczeństwo.

Perspektywa zbieżności działa w obie strony. Te same możliwości generatywne i inferencyjne, które napędzają kryptowalutowe projekty infrastruktury AI, to narzędzia, które TRM Labs identyfikuje po stronie atakujących, przy czym uczenie maszynowe jest już standardem także po stronie obronnej — TRM Labs stosuje je we własnym systemie oceny ryzyka portfeli — co kieruje modele detekcyjne na kurs kolizji ze zautomatyzowanym nadużyciem zbudowanym na podobnych stosach technologicznych.

Liczba podana przez TRM Labs jest sygnałem trendu, a nie pełną mapą zagrożeń, a raport źródłowy stanowi podstawę każdego wyciąganego z niej wniosku. Konkretny wniosek jest wąski: obrońcy muszą obecnie zakładać, że narzędzia atakujących skalują się wraz z tym samym stosem AI, na którym opiera się branża. Wskaźniki do obserwacji są równie konkretne: czy aktywność związana z AI będzie nadal rosnąć jako udział w łącznej wartości nielegalnych transakcji w kolejnych raportach TRM oraz jak zasady przejrzystości unijnego AI Act — obowiązki ujawniania deepfake'ów, które zaczną obowiązywać w sierpniu 2026 roku — będą egzekwowane wobec podszywania się z użyciem AI.

Zastrzeżenie: Ten artykuł ma wyłącznie charakter informacyjny i nie stanowi porady finansowej ani inwestycyjnej. Rynki kryptowalut i aktywów cyfrowych wiążą się ze znacznym ryzykiem. Przed podjęciem decyzji zawsze przeprowadź własne badania.