Deepfake'ler, 2026'da en büyük kripto hırsızlıklarına yol açabilir

Deepfake'ler, 2026'da en büyük kripto hırsızlıklarına yol açabilir
2026'da kripto endüstrisini ne tehdit ediyor?

CertiK kıdemli blok zinciri araştırmacısı Natalie Newson'a göre, gerçek zamanlı deepfakes, kimlik avı, tedarik zinciri tehlikeleri ve çapraz zincir altyapı güvenlik açıklarını içeren siber saldırılar, 2026'daki en büyük kripto saldırılarından bazılarının arkasında olabilir.

Bu makale orijinalinden tercüme edilmiştir. Muhabirimiz tarafından hazırlanan orijinal versiyonu okumak için buraya tıklayın.

Cointelegraph 'ın haberine göre, kripto endüstrisi 2026'nın başından bu yana hacklenmeler nedeniyle şimdiden 600 milyon doların üzerinde para kaybetti. Bunun büyük bir kısmı Nisan ayında Kuzey Koreli bilgisayar korsanlarına atfedilen iki hırsızlıkla bağlantılı. Bunlar arasında, LayerZero çapraz zincir protokol altyapısındaki tek bir güven noktası hatası nedeniyle Cumartesi günü meydana gelen 293 milyon dolarlık Kelp DAO istismarı ve 280 milyon dolarlık Drift Protokolü hack'i yer alıyor.

Yine DPRK ile bağlantılı bir başka saldırı da sosyal mühendislik için yapay zeka kullanımını içeriyordu. 15 Nisan'da kripto cüzdanı Zerion, Kuzey Koreli bilgisayar korsanlarının şirketin sıcak cüzdanlarından yaklaşık 100.000 dolar çalmak için uzun vadeli bir sosyal mühendislik kampanyasında yapay zeka kullandığını açıkladı.

Newson'a göre, bazı açılardan, yapay zekanın hızlı ilerlemesi yalnızca kripto piyasasının karşı karşıya olduğu riskleri artıracaktır. Bu nedenle kripto varlıkların soğuk cüzdanlarda saklanmasını ve URL'lerin ve akıllı sözleşmelerin gerçekliğinin her zaman doğrulanmasını öneriyor.

Bir savunma aracı olarak yapay zeka

Aynı zamanda, YZ sadece saldırılar için değil savunma için de kullanılabilir. Newson, akıllı sözleşmelerdeki güvenlik açıklarını bağımsız olarak belirleyebilen, istismar kodu yazabilen ve makine hızında saldırılar gerçekleştirebilen, giderek daha ikna edici deepfake'lerin, otonom saldırı ajanlarının ve ajansal YZ'nin ortaya çıktığını belirtti.

Ancak Newson'un da vurguladığı gibi, YZ aynı zamanda savunma için en güçlü araçlardan biri haline gelebilir. YZ'nin artan kullanımı, hem geçerli hem de geçersiz hata ödül başvurularında bir artışa neden oldu. Anthropic'in büyük işletim sistemlerindeki güvenlik açıklarını tespit edebildiği söylenen Claude Mythos modelinin halihazırda sınırlı sayıda teknoloji şirketi tarafından savunmaya yönelik olarak kullanıldığı da bildirildi.

Deepfakes ortaya çıktığında

Video deepfake'leri, videolardaki yüzleri gerçekçi bir şekilde değiştirebilen ilk sinir ağı tabanlı algoritmaların ortaya çıktığı 2010'ların sonlarında ilgi görmeye başladı. Başlangıçta bu teknoloji eğlence amaçlı olarak görüldü ve aktörlerin ya da politikacıların değiştirilmiş görünümlerini içeren videolar internette geniş çapta yayıldı. Ancak 2020'lerin başında deepfakes deneyselliğin ötesine geçti: üretim kalitesi arttı, giriş engelleri azaldı ve araçlar yaygın olarak erişilebilir hale geldi. Bu da teknolojiyi yavaş yavaş bir yenilik olmaktan çıkarıp dolandırıcılık planlarında kullanılabilecek bir araca dönüştürdü.

Günümüzde deepfake'ler siber suçlular için güçlü bir silah haline gelmiştir. Görüntülü aramalar bir zamanlar güvenilir bir kimlik doğrulama yöntemi olarak kabul edilirken, artık güvenliği garanti etmiyor. Bir kişinin yüzü, sesi ve davranışları artık gerçek zamanlı olarak inandırıcı bir şekilde taklit edilebiliyor. Saldırganlar bunu sosyal mühendislik planlarında kullanıyor - kurbanları kötü amaçlı yazılım yüklemeleri veya hassas verilere erişim izni vermeleri için kandırmak üzere tanıdıklarını, iş arkadaşlarını veya yöneticileri taklit ediyor.

Kuzey Koreli bilgisayar korsanlarının 2025 yılında en az 2 milyar dolar değerinde kripto para çaldığını belirtmek gerekir.

Bu materyal üçüncü taraf görüşlerini içerebilir, bu web sayfasındaki hiçbir veri ve bilgi Feragatnamemize göre yatırım tavsiyesi teşkil etmez. Katı Editoryal Dürüstlük ilkelerine bağlı kalmamıza rağmen, bu gönderi ortaklarımızın ürünlerine referanslar içerebilir.