Thế hệ mô hình AI tiên tiến mới nhất không còn chỉ trò chuyện với người dùng, tạo hình ảnh hay viết mã. Các nhà nghiên cứu ngày càng sử dụng các hệ thống như Claude Mythos và Claude Opus 4.8 của Anthropic và GPT-5.5 của OpenAI để xác định các lỗ hổng phần mềm, làm dấy lên lo ngại về điều gì sẽ xảy ra khi những khả năng này trở nên phổ biến rộng rãi.
Các nhà đầu tư tiền điện tử đã nhận được lời cảnh báo về mối đe dọa gia tăng từ AI mạnh mẽ trong tuần này khi các nhà phát triển Zcash tiết lộ rằng Claude Opus 4.8 đã giúp phát hiện một lỗ hổng nghiêm trọng có thể cho phép kẻ tấn công đúc ZEC không giới hạn. Do thiết kế của mạng, hiện không có cách nào để biết chắc chắn liệu ZEC giả mạo có thực sự được đúc hay không — và sự không chắc chắn đó đã khiến giá ZEC giảm mạnh vào cuối tuần này.
Các chuyên gia cảnh báo rằng nhiều lỗ hổng khác có thể được tìm thấy trong những tuần và tháng tới khi phần mềm AI ngày càng có khả năng hơn — và các công cụ đó trở nên dễ tiếp cận hơn. Dưới đây là cái nhìn về mối đe dọa ngày càng tăng và cách nó đã tác động đến thế giới tiền điện tử.
Các mô hình AI ban đầu được sử dụng chuyên nghiệp như những trợ lý lập trình, giúp các nhà phát triển viết, giải thích và gỡ lỗi phần mềm. Khi công nghệ được cải thiện, các nhà nghiên cứu bắt đầu sử dụng cùng các hệ thống này để xem xét mã, kiểm toán phần mềm và nghiên cứu lỗ hổng.
Sự chuyển đổi từ trợ lý lập trình sang công cụ bảo mật trùng hợp với sự thay đổi rộng lớn hơn trong cách AI được sử dụng trong phát triển phần mềm. Sau khi ra mắt Claude Code vào năm 2025, Anthropic đã báo cáo sự gia tăng mạnh mẽ mã do AI tạo ra trên các nhóm kỹ thuật của mình, phản ánh sự chuyển dịch từ các mô hình gợi ý mã sang các hệ thống có khả năng viết và chạy mã.
Các chuyên gia bảo mật cho biết ý nghĩa của việc này vượt xa việc giúp các nhà phát triển viết mã.
"AI vượt trội hơn nhiều so với hầu hết mọi người trong việc xem xét mã và tìm ra các lỗ hổng tiềm ẩn trong đó," Danny Jenkins, CEO và đồng sáng lập của ThreatLocker, chia sẻ với Decrypt. Jenkins cho biết các hệ thống AI hiện tại đã và đang đẩy nhanh quá trình phát hiện lỗ hổng, trong khi các mô hình mới hơn như Mythos có thể mở rộng đáng kể các khả năng đó, gọi đây là một "vấn đề lớn" sắp xảy ra.
“Chỉ là vấn đề thời gian cho đến khi những kẻ xấu tiếp cận được nó,” ông nói.
Theo Jenkins, AI cũng đang hạ thấp rào cản gia nhập nghiên cứu lỗ hổng, cho phép nhiều người hơn phân tích mã, xác định điểm yếu và phát triển các khai thác. Khi quyền truy cập vào các hệ thống ngày càng có khả năng được mở rộng, ông kỳ vọng tốc độ phát hiện lỗ hổng sẽ tăng lên.
"Trước khi có AI, các mối đe dọa và khai thác an ninh mạng đã gia tăng hàng năm,” ông nói. “Sau khi có AI, nó còn nhanh hơn nữa, và tôi nghĩ nó nhanh hơn vì hai lý do. Một là bạn có thể sử dụng AI để giúp tìm lỗ hổng và khai thác, và số lượng người có khả năng làm điều này đã tăng lên đáng kể. Bạn không cần phải là một script kiddie nữa.”
Khi các hệ thống AI trở nên có khả năng hơn, các công ty bắt đầu áp dụng chúng vào an ninh mạng. Vào thứ Ba, Anthropic đã mở rộng quyền truy cập vào Dự án Glasswing, cấp cho 150 công ty và tổ chức quyền truy cập vào Claude Mythos để giúp xác định và khắc phục các lỗ hổng phần mềm trước khi mô hình được phát hành rộng rãi hơn.
Vào tháng 4, Mozilla sau đó tiết lộ rằng các mô hình của Anthropic đã giúp xác định hàng trăm lỗ hổng mà họ đã vá trong trình duyệt web Firefox, trong khi các nhà nghiên cứu tại Calif đã sử dụng Mythos Preview trong quá trình nghiên cứu tạo ra một trong những khai thác công khai đầu tiên nhắm vào chip M5 của Apple.
Stanislav Fort, cựu nhà nghiên cứu tại Google DeepMind và Anthropic, hiện là người sáng lập và nhà khoa học trưởng của công ty bảo mật Aisle, cho biết những lo ngại về việc phát hiện lỗ hổng bằng AI là có cơ sở, nhưng thường bị hiểu sai.
“Phản ứng ngây thơ là cố gắng kiểm soát quyền truy cập vào các mô hình mạnh mẽ. Tôi nghĩ đây về cơ bản là bảo mật thông qua sự tối nghĩa, và bảo mật thông qua sự tối nghĩa là một trong những ý tưởng tồi tệ nhất trong lĩnh vực này,” Fort nói với Decrypt. “Khả năng phát hiện lỗ hổng zero-day đã được phân phối rộng rãi trên các mô hình mà không ai có thể hạn chế. Cố gắng giữ kín nó ở biên giới không loại bỏ rủi ro; nó chỉ trì hoãn và đồng thời làm chậm những người bảo vệ cần những công cụ này nhất.”
Fort cho biết rủi ro lớn hơn là những người bảo vệ, đặc biệt là những người duy trì mã nguồn mở, có thể thiếu quyền truy cập vào các công cụ AI tiên tiến tương tự mà những kẻ tấn công có được.
“Sự mất cân bằng đó là mối nguy hiểm thực sự,” ông nói. “Giải pháp không phải là hạn chế; mà là dân chủ hóa ngăn xếp phòng thủ.”
Anthropic không đơn độc trong việc thúc đẩy các mô hình AI nhằm vào an ninh mạng. Vào tháng 5, Microsoft đã giới thiệu MDASH, một hệ thống phát hiện lỗ hổng dựa trên tác nhân mà công ty cho biết đã giúp xác định các lỗ hổng Windows chưa được biết đến trước đây.
Tiền điện tử và DeFi đang bắt đầu cảm nhận được tác động của việc săn lỗi do AI hỗ trợ. Các dự án blockchain luôn là mục tiêu hấp dẫn vì có rất nhiều tiền bị đe dọa và phần lớn mã nguồn đều công khai. Jenkins cho biết khi AI ngày càng giỏi hơn trong việc tìm kiếm các lỗi phần mềm, các dự án tiền điện tử mã nguồn mở có thể trở thành mục tiêu dễ dàng hơn cho cả các nhà nghiên cứu bảo mật đang tìm kiếm lỗi và những kẻ tấn công đang tìm cách khai thác chúng.
Trong một trong những ví dụ rõ ràng nhất về cách các mô hình AI tiên tiến có thể giúp các nhà nghiên cứu phát hiện các lỗ hổng đã tồn tại qua nhiều năm xem xét của con người, nhà nghiên cứu bảo mật độc lập Taylor Hornby đã tiết lộ lỗ hổng nghiêm trọng trong nhóm bảo mật Orchard của Zcash mà anh đã phát hiện với sự hỗ trợ của Claude Opus 4.8.
Lỗ hổng này có thể đã cho phép kẻ tấn công tạo ra ZEC giả mạo không giới hạn, và đã không được phát hiện trong nhiều năm trước khi được vá. Liệu khai thác này có thực sự được sử dụng hay không hiện vẫn chưa rõ.
"Lỗ hổng này đã tồn tại từ khi Orchard được kích hoạt vào tháng 5 năm 2022 cho đến khi bản vá khẩn cấp được triển khai vào ngày 1 tháng 6 năm 2026," Shielded Labs, tổ chức đứng sau sự phát triển của Zcash, đã viết trong một bài đăng tiết lộ. "Do các thuộc tính bảo mật của Orchard và bản chất của lỗi, không có cách nào chắc chắn để xác định, chỉ bằng cách sử dụng mật mã, liệu việc khai thác như vậy có xảy ra hay không."
Cuộc tấn công diễn ra trong bối cảnh các giao thức DeFi đang đối mặt với một trong những năm tồi tệ nhất về các vụ khai thác. Hơn 840 triệu đô la đã bị đánh cắp từ các dự án DeFi trong năm tháng đầu năm 2026, bao gồm hơn 600 triệu đô la chỉ riêng trong tháng 4 thông qua các cuộc tấn công vào các dự án như KelpDAO và Drift Protocol.
Sự gia tăng của cái gọi là 'vibe hacking', nơi những kẻ tấn công sử dụng các tác nhân mã hóa AI để tự động hóa trinh sát, đánh cắp thông tin xác thực, phát triển phần mềm độc hại và các nhiệm vụ khác, đã làm dấy lên lo ngại rằng AI đang hạ thấp rào cản để thực hiện các cuộc tấn công mạng phức tạp.
Theo Natalie Newson, điều tra viên blockchain cấp cao tại nền tảng bảo mật Web3 CertiK, mặc dù tháng 4 đặc biệt nghiêm trọng đối với các vụ khai thác tiền điện tử, xu hướng rộng hơn vẫn ổn định hơn và thấp hơn số lượng sự cố cao nhất được thấy trong những năm qua.
“Tháng 4 năm 2026 là một tháng tồi tệ đối với các vụ khai thác tiền điện tử; chỉ có ba ngày không có vụ khai thác nào mà ít nhất 10.000 đô la bị lấy đi,” cô nói. “Tuy nhiên, khi chúng ta nhìn vào bức tranh rộng hơn, số lượng sự cố (trừ phishing) đã được cho là khá nhất quán và vẫn thấp hơn đỉnh điểm vào năm 2023.”
Trong khi AI đang làm cho các vụ khai thác DeFi dễ thực hiện hơn, theo CTO của Blockaid Raz Niv, rủi ro lớn hơn không phải là AI thay thế tin tặc mà là khuếch đại chúng, cho phép những kẻ tấn công tập trung vào các kỹ thuật tinh vi hơn trong khi AI xử lý các nhiệm vụ thường ngày.
“Tin tốt là những người bảo vệ có thể sử dụng các công cụ tương tự,” ông nói. “Giám sát và mô phỏng được hỗ trợ bởi AI đang trở nên thiết yếu đối với các nhóm bảo mật đang cố gắng bắt kịp tốc độ.”
