IA detecta fallas críticas en Bitcoin: ¿la usaron los hackers?

La IA está monitoreando el ecosistema de Bitcoin. Foto: Pexels

En las últimas semanas, el ecosistema de Bitcoin quedó en el centro de una conversación que va mucho más allá del precio: la de su seguridad. Todo comenzó con el robo de fondos en las hardware wallets Coldcard, un golpe que ya suma más de 2.000 BTC sustraídos, equivalentes a unos 130 millones de dólares.

Pero lo que vino después fue todavía más revelador: equipos de investigadores empezaron a usar inteligencia artificial (IA) para auditar el código de Bitcoin a gran escala, y los resultados no fueron nada tranquilizadores.

Si te preguntas a qué se refiere esto de que “la IA está midiendo la seguridad del ecosistema de Bitcoin y reporta fallas críticas”, aquí en FinanzasTech.com te lo explicamos con calma, sin tecnicismos y con la voz de quienes están al frente de esta historia.

El Bitcoin Red Team: cientos de repositorios bajo la lupa

Tras el hackeo a Coldcard, un grupo de especialistas conocido como Bitcoin Red Team, en el que participan los investigadores Rob Hamilton y el desarrollador “CalleBTC”, se propuso una tarea ambiciosa: revisar con IA cientos de repositorios de código abierto, wallets, librerías e infraestructura relacionada con Bitcoin.

Hasta ahora ya han escaneado más de 300 proyectos, con una inversión que ronda los 40.000 dólares financiada por la organización OpenSats. Para hacerlo, combinan varios modelos de inteligencia artificial que examinan el código en busca de errores que un ojo humano podría pasar por alto.

Y el hallazgo más llamativo es el ritmo: el equipo reporta, en promedio, una vulnerabilidad crítica por hora y por persona involucrada. CalleBTC fue directo al describir el panorama actual, al que calificó como extremadamente preocupante en materia de seguridad de software.

Eso sí, hay una buena noticia en medio de tanto ruido: por ahora no hay evidencia de nuevas fallas explotables en hardware wallets, más allá del caso Coldcard ya conocido.

El error que le costó caro a Coldcard

Precisamente el caso Coldcard es la chispa que encendió toda esta ola de auditorías. Coinkite, la empresa detrás de estas hardware wallets, reconoció que ya venía revisando su código crítico con IA, incluso semanas antes del robo, y ni así detectó el fallo. Después del incidente, probaron el mismo código con varios modelos de inteligencia artificial de última generación, y ninguno logró encontrarlo tampoco.

Rodolfo Novak, fundador y CEO de Coinkite, fue claro al señalar que la empresa debe asumir que el atacante recurrió a IA para dar con la falla, aunque reconoció que no existe una prueba forense que lo confirme del todo.

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No todos coinciden en esa lectura. El educador venezolano Alexis Lugo, director de la iniciativa Criptoneros, planteó una mirada distinta: para él, el incidente de Coldcard responde sobre todo a un error humano, ya que la falla estaba latente desde 2021 sin que nadie la corrigiera a tiempo. Más allá de quién tenga la razón, hay algo en lo que ambas versiones coinciden: ni cinco años de revisión humana ni la propia auditoría con IA de Coinkite bastaron para detectar el problema antes de que fuera demasiado tarde.

¿Usaron los hackers la misma inteligencia artificial?

Esta es, quizás, la pregunta que más inquieta a los usuarios de criptomonedas. Y la respuesta corta es: es muy probable, aunque nadie puede confirmarlo con certeza absoluta. Jameson Lopp, desarrollador bitcoiner y cofundador de la firma de seguridad Casa, resumió el fenómeno al advertir que los modelos de lenguaje están cambiando de forma drástica el panorama de la seguridad, ya que abaratan tanto la defensa como el ataque.

Esa doble cara ya tuvo un costo concreto. El exchange Boltz suspendió indefinidamente sus operaciones el pasado 3 de agosto, luego de meses conteniendo ataques automatizados con IA contra su infraestructura, hasta que la situación superó la capacidad de su equipo para parchear a tiempo.

Otro caso que ilustra bien este dilema es el de Money On Chain, un protocolo construido sobre Rootstock. Su cofundador, Maximiliano Carjuzaa, contó que una herramienta de IA encontró en apenas un minuto una falla que había sobrevivido a cinco auditorías humanas y siete años en producción. Según su estimación, casi la totalidad de los ataques recientes contra plataformas de finanzas descentralizadas ya utilizan inteligencia artificial en algún punto del proceso.

Una moneda de dos caras

Lo cierto es que la misma IA que ayuda a fortalecer la seguridad de Bitcoin también reduce la barrera de entrada para quienes buscan explotar sus debilidades. De hecho, ya existen casos documentados de personas que usaron IA de forma legítima para recuperar el acceso a sus propias wallets bloqueadas, lo que demuestra que esa capacidad técnica también podría usarse, sin consentimiento, contra fondos ajenos mal protegidos.

Por ahora, el protocolo de Bitcoin en sí mismo sigue resistiendo sin ceder terreno. El problema está en las capas que se construyen encima: wallets, exchanges y servicios que no siempre cuentan con los recursos para sostener el ritmo acelerado con el que la IA encuentra vulnerabilidades.

Si algo deja claro todo este episodio es que la seguridad en el mundo cripto ya no depende solo de la solidez del código, sino también de quién use la inteligencia artificial primero: los defensores o los atacantes.