Web3 钱包「多事之秋」：AI 时代、Crypto 安全の「矛と盾」の進化をどう理解するか？

この1か月、Crypto業界のセキュリティ神経は再び張り詰めている。

まずColdcardで深刻な乱数生成の脆弱性が曝露され、続いてTrezorとSafePalが相次いでユーザーのプライバシーデータ漏洩のリスク事象を開示した。

この3つの事象は一見すると共通点がそれほど多くないが、時間軸を少し伸ばして見てみると、それらが共通してますます重要になっている一つの問題を指し示していることがわかる：

AIが脆弱性の発見、攻撃の開発、ソーシャルエンジニアリングをますます自動化し始めた今、暗号資産ウォレットには、攻撃者が探す次の弱点となり得る場所が、一体あとどれだけ残されているのだろうか？

一、AIを活用し、ハッカー攻撃は「職人技」から「工業化」へ

客観的に言って、これら3つの事象はまったく異なる攻撃面を露呈している。

Coldcardの問題は秘密鍵の生成にあり、深刻なセキュリティ問題である。Trezorは第三者物流サービスに問題があり、SafePalは注文システムとプラグイン権限に問題があり、プライバシー漏洩に伴うリスク曝露に分類される。

現時点ではこの3つの事象がすべてAIに直接関連しているという証拠はないが、認めざるを得ないのは、AI時代にあって、ハッカーの「ツールボックス」が大きく変貌しつつあるということだ。

なぜなら、過去の高度なネットワーク攻撃の多くは、本質的に非常に現実的な制約、すなわち「人の時間」に制約されていたからだ。

大規模なコードベースを調査し、呼び出し関係を理解し、何年も隠されていた論理的脆弱性を探し出すには、経験豊富なセキュリティ研究者による多大な時間の投入が必要である。特定のユーザーを標的にして身元情報を収集し、その習慣を研究し、十分に信頼できるフィッシングメールを設計するには、複雑なソーシャルエンジニアリングのシナリオを構築するために数か月を費やすことさえある。

このため、過去の攻撃にはしばしばトレードオフが存在した：高度に自動化されているが攻撃方法は粗雑で、広く網を張って少数のユーザーが引っかかるのを待つか、特定の高価値ターゲットに狙いを定めて精巧に設計するが、規模化・複製が難しいかのいずれかだ。

しかしAIの能力が急速に進化している今日、ハッカーのツールボックスは完全にアップグレードされた：

• 脆弱性発見の自動化：AIは攻撃者を支援し、スマートコントラクト、クライアントコード、さらにはファームウェアを迅速に分析し、ゼロデイ脆弱性や論理的欠陥を自動的に探し出すことができる。
• ソーシャルエンジニアリングの規模化：過去には丹念に書き上げる必要があったフィッシングメールも、今ではAIが漏洩したユーザー身元データに基づいて、高度にカスタマイズされ、非常に説得力のあるフィッシングコンテンツ、SMS、さらには音声/動画を自動生成できる（関連記事：春節資産安全手冊：走親訪友放鬆之際，如何守護好你的Token？）；
• 攻撃実施のインテリジェント化：標的の探索からマルチチャネルでの並行投入まで、攻撃チェーン全体のコストは歴史的最低水準にまで低下した。

つまり、標的の選定、脆弱性の研究から、悪意のあるコードの生成、ソーシャルエンジニアリング、攻撃コンテンツの投入に至るまで、かつては異なる攻撃者に分散していた能力が、より自動化された一連のワークフローへと圧縮されつつあるのだ。

これこそが、AIがネットワークセキュリティに与える真に深遠な影響である。

それは必ずしも前例のない攻撃方法を突然生み出すわけではないが、既存の攻撃方法のコストを急速に引き下げている——脆弱性を見つけるのはより安価になり、標的を分析するのはより高速になり、千種類の異なるバージョンのフィッシングメールを生成することも、かつてよりはるかに容易になっている。

言い換えれば、過去に多くのシステムが攻撃されなかったのは、必ずしも脆弱性が存在しなかったことを意味するわけではなく、単に脆弱性が発見しにくく、攻撃コストが高く、攻撃者にとっての費用対効果が低すぎただけの場合がある。そして今、かつて「攻撃者にはそんなに時間がない」という事実に依存していた目に見えないセキュリティ境界線は、徐々に薄くなりつつある。

この観点から見ると、暗号資産のセキュリティ攻防も、過去の比較的集中した「秘密鍵争奪戦」から、コード、デバイス、サプライチェーン、ユーザー身元、日常的なインタラクションを網羅する全チェーンにわたる消耗戦へと拡大しつつある。

AIがしているのは、さらなる加速ボタンを押したに過ぎない。

二、ウォレットの真の攻撃面は、ニーモニックフレーズだけではない

これこそが、最近のいくつかの事象をまとめて見ると、特に代表的に見える理由である。

それらはウォレットのライフサイクルにおける異なる位置を順に襲ったものであり、ウォレットが直面するリスクは「秘密鍵が盗まれたかどうか」という単一の次元をはるかに超えており、秘密鍵の生成、ハードウェアデバイス、物流サプライチェーン、さらにはユーザーのプライバシー情報というあらゆる段階に埋め込まれていることを私たちに思い出させている。

簡単に分解してみよう。

Coldcardは最も典型的な例であり、その問題はユーザーがまだ実際にウォレットを使い始める前の段階で発生する。

ニーモニックフレーズは依然として12語または24語の正常な単語に見え、デバイスも正常に署名・送金でき、ユーザーは何の異常にも気づきにくい。しかしこのニーモニックフレーズを生成する乱数がランダムでないならば、たとえあなたがニーモニックフレーズを誰にも教えていなくても、依然としてリスクに直面する可能性がある。

なぜなら「ニーモニックフレーズを安全に保管する」という前提は、そもそもこのニーモニックフレーズが、まず十分に安全で予測不可能な方法で生成されているということだからだ。

次にTrezorとSafePalである。

Coldcardとは異なり、それらのハードウェア自体は突破されておらず、ニーモニックフレーズも無傷である。しかし、ユーザーの購入記録——氏名、電話番号、メールアドレス、配送先住所など——が漏洩したのだ。

これは、最高級の防爆金庫を購入したのに、金庫自体はこじ開けられなかったものの、物流会社の配送伝票が紛失し、そこにあなたの氏名、メールアドレス、電話番号、住所、そして暗号資産を保管するための専用ハードウェアウォレットを購入したことが明確に記載されている、というようなものだ。

そうなれば攻撃者が得るのは、潜在的なCrypto高価値ユーザーの手がかりであり、ウォレットのカスタマーサポートを装って「緊急ファームウェアアップグレード」通知を送信したり、購入モデルに基づいてフィッシングページをカスタマイズしたり、注文に異常があると電話をかけたり、さらにはユーザーのソーシャルメディア、公開された身元、チェーン上のアドレスを関連付けることも可能になる。

つまり、暗号理論を破れなくても、攻撃の道が完全に閉ざされるわけではないのだ。

現実世界には、Cryptoコミュニティで長年にわたって語られている極端な言説さえ存在する——「5ドルのレンチ攻撃」：どれほど強力な暗号アルゴリズムでも、攻撃者が資産保有者に直接接触するという問題を解決することはできない。

これは完全に理論上のリスクというわけではない。Chainalysisがフィナンシャル・タイムズに提供したデータによると、2026年8月中旬の時点で、今年に入りCrypto保有者に対する暴力攻撃が少なくとも46件記録されており、そのうち誘拐が半数以上、住居侵入攻撃が3分の1以上を占めている。

では、これら3つの事象を振り返ってみると、今日いわゆる「ウォレットセキュリティ」が、実際には非常に長いチェーンになっていることがわかる：

ウォレットコード、乱数と鍵生成から、チップ、ファームウェアとデバイス、そして公式サイト、購入チャネル、サプライチェーン、物流と注文データベースへ。ユーザーが実際に使い始めた後は、RPC、DApp、ブラウザプラグイン、スマートコントラクトに接続し、その後、承認、署名、カスタマーサービス、ソーシャルメディア、さらにはAIエージェントにまで及ぶ。

その中のどの一つの環が最も弱い位置になったとしても、他の環で構築されたセキュリティ防御線を迂回される可能性がある。

三、攻撃が自動化され始めたなら、防御はAIを組み込まなければならない

もしAIが現在の速度で進化し続けるなら、今日明らかになったこれらの問題は、まだ始まりに過ぎない可能性が高い。

なぜならAIが最も得意とすることの一つは、巨大なシステムを前にして、継続的に異常、反復パターン、弱点を探し出すことだからだ。

攻撃者はエージェントにオープンソースコードを継続的にスキャンさせたり、ウェブページ、API、プラグイン権限をバッチテストさせたり、ソーシャルメディアと公開データベースから情報を自動収集し、潜在的な高価値ターゲットを選別させたりすることができる。

フィッシング自体もまた、過去の画一的な「ウォレットの有効期限が切れます。ニーモニックフレーズを入力してください」という形式から、あなたが誰であるかを本当に理解したリアルタイムの対話へと進化する可能性がある：

• 攻撃者があなたが特定モデルのハードウェアウォレットを購入したことを知っていれば、そのモデルに対応した「ファームウェアセキュリティ通知」をあなた向けに生成することができる。
• あなたが最近特定のDeFiプロトコルに参加したことを知っていれば、そのプロジェクト名を装って新しいプロトコルの金庫への移行を促すことができる。
• さらにあなたのソーシャルアカウントと公開された発言を入手できれば、あなたがよく知るチームメンバー、KOL、カスタマーサービス担当者を模倣してあなたと交流することさえできる。

この観点から見ると、将来ウォレットが直面する重要な課題の一つは、攻撃が「固定ルール」から分析し、判断し、変化するシステムへとアップグレードされたとき、防御側は依然として静的なルールだけに依存していられるのか？ということだ。

これまでのウォレットセキュリティメカニズムは、依然として「ルールベース」に近いものだった：特定のアドレスがフィッシングアドレスとしてマークされればポップアップで警告し、特定のドメインがブラックリストに入ればアクセスをブロックし、特定の承認パターンのリスクが高ければ、追加の警告レイヤーを追加する。

これらのメカニズムは依然として重要だが、ますますダイナミックになる攻撃を前にして、発生済みのリスクだけに頼って次のリスクを識別するのでは、明らかに不十分だ。

AIはまさに防御側にとって非常に重要な補完となり得る（関連記事：當黑客「更高效」用上AI，Web3的「矛與盾」軍備競賽如何升級？）。実際、これは突然現れた新しい命題ではない。

以前、imTokenは「AI × Web3セキュリティ」に関する議論の中で、同様の方向性を提起していた：将来のウォレットのセキュリティ能力は、アドレスブラックリスト、リスクタグ、固定ポップアップに留まるべきではなく、AIを活用してセキュリティ判断をユーザーの取引プロセス全体により前倒しで組み込むことができる、というものだ。

例えば、コードが本番環境に入る前に、AIはコードの依存関係、呼び出しパス、異常なロジックを継続的に監査できる。ユーザーがDAppにアクセスする際には、ドメイン履歴、フロントエンドの動作、コントラクトアドレス、チェーン上の関連関係を組み合わせて異常かどうかを判断できる。署名の前には、ユーザーに理解しにくい16進数データの羅列を表示するだけでなく、取引が実際に実行された後の結果をシミュレーションできる。

さらに一歩進めば、ウォレットは各ユーザーごとの動的なセキュリティモデルを徐々に構築できるようになるだろう。

長期間数百ドルの送金のみを行うアカウントが、突然すべての資産を、デプロイされてからわずか2時間の未知のコントラクトに承認しようとすることは、それ自体が異常シグナルである。ユーザーが一度もやり取りしたことのないアドレスが、突然無制限の額のApprovalを要求してくる場合も、より高い優先度のリスク警告を受けるべきである。そして、ウォレット公式を名乗り、ユーザーにニーモニックフレーズの入力を求めるメールは、内容がどれほど本物らしく書かれていようと、直接高リスクと判定されるべきである。

そうなると、AIがもたらす変化は、単に「ユーザーに代わってアドレスが安全かどうかを自動判断する」ことだけではないかもしれない。ウォレットが比較的受動的な鍵保管・署名ツールから、徐々に能動的なリスク判断能力を持つようになる、ということのように思える。

これにより、imTokenが以前議論していたもう一つのセキュリティ境界もさらに重要になる。すなわち、AIはユーザーが複雑な操作を理解し実行するのを支援できるが、資産の管理権限が際限なく委譲されてはならず、大口送金、新しいアドレスへの承認、高感度コントラクトとのやり取りなど重要な行為については、最小権限、人間による確認、実行前のリハーサル、明確な説明可能性を通じて、AIの能力を明確な承認範囲内に制限する必要がある。

特に真に異常な状況において、「なぜ危険なのか」「実行すると何が起こるのか」「リスクは一体どこにあるのか」をユーザーに明確に伝えること。

言い換えれば、AI防御の意義は、ウォレットを受動的な署名ツ