Ein IBM-Forscher prognostiziert, welcher Teil des Bitcoin-Ökosystems am anfälligsten sein könnte

• Die Mythos-KI würde das Risiko bei Bitcoin-Diensten erhöhen, ohne das Protokoll zu gefährden.
• Wallets, Lightning, Börsen und Pools wären die Hauptziele einer fortschrittlichen KI.

Die jüngsten Fälle von Coldcard und Boltz haben etwas gemeinsam: Keiner von ihnen hat das Bitcoin-Protokoll kompromittiert, sondern die darauf basierenden Dienste. Im Fall von Coldcard war das Problem mit der Firmware und dem Mechanismus zur Entropiegenerierung der Hardware-Wallet verbunden, während Boltz mit einem Vorfall konfrontiert war, der die Infrastruktur seines Dienstes beeinträchtigte. Genau dieses Szenario beschrieb der auf Kryptographie und Cybersicherheit spezialisierte Forscher Rob Campbell vor Monaten in einer Studie über die Auswirkungen einer neuen Generation von Künstlicher Intelligenz (KI) auf verteilte Buchhaltungsnetzwerke.

Im Mai 2026 erklärte der ehemalige IBM-Manager, dass eine KI mit fortschrittlichen offensiven Fähigkeiten nur geringe Chancen hätte, das Protokoll von Bitcoin zu kompromittieren. Er warnte jedoch, dass das wirkliche Risiko in der Infrastruktur liege, die den täglichen Betrieb ermöglicht: Wallets, Lightning Network, Börsen und Mining-Software.

Sein Fazit war, dass eine neue Generation von KI-Modellen die Sicherheit des Bitcoin-Ökosystems verändern könnte, obwohl sie nicht unbedingt das zugrunde liegende Protokoll angreift, sondern die Schicht von Produkten, Dienstleistungen und Infrastruktur, die darauf operiert.

In Abschnitt 4.1 mit dem Titel Bitcoin: Bounded Exposure argumentiert Campbell, dass das Design von Bitcoin die Möglichkeiten für eine KI, kritische Schwachstellen zu entdecken und auszunutzen, auf natürliche Weise einschränkt.

Der Forscher führt diese Widerstandsfähigkeit auf die Verwendung einer nicht Turing-vollständigen Programmiersprache, eine reduzierte Angriffsfläche, mehr als fünfzehn Jahre kontinuierlicher Überprüfung und eine extrem konservative Entwicklung des Konsenses zurück. Zusammen lassen diese Elemente wenig Spielraum für eine KI, um direkt Fehler in den Regeln zu finden, die das Netzwerk stützen.

Für Campbell hätten selbst fortschrittliche Fähigkeiten wie das autonome Entdecken von Schwachstellen, das Verketten von Exploits oder die agentenbasierte Ausführung von Angriffen nur begrenzte Auswirkungen auf das Hauptprotokoll von Bitcoin. Die jüngsten Episoden von Coldcard und Boltz veranschaulichen diesen Unterschied: Die Vorfälle beeinflussten nicht den Konsens von Bitcoin, sondern Komponenten des Ökosystems, die über das Netzwerk funktionieren.

Das Bild ändert sich, wenn er die Infrastruktur analysiert, die um Bitcoin herum aufgebaut ist. Laut dem Forscher konzentriert sich die größte Exposition auf die Implementierungen von Software- und Hardware-Wallets, die Firmware dieser Geräte, die Logik des Lightning Networks, die Integrationen mit Börsen und die Software, die von Mining-Pools verwendet wird.

Im Gegensatz zum Basisprotokoll enthalten diese Systeme viel mehr Code, zahlreiche Integrationen und eine signifikant höhere Komplexität. Diese Kombination macht sie zu attraktiveren Zielen für eine Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, Schwachstellen automatisiert zu erkennen. Der Fall von Coldcard lenkte beispielsweise erneut die Aufmerksamkeit auf die Firmware und die Entropiegenerierung in einer Hardware-Wallet, während Boltz zeigte, dass die Infrastruktur von Diensten, die um Bitcoin herum aufgebaut ist, ebenfalls zu einem kritischen Sicherheitspunkt werden kann.

Daher schlussfolgert Campbell, dass eine Mythos-KI das Basisrisiko moderat erhöht, ohne das strategische Profil von Bitcoin zu verändern. Mit anderen Worten, die grundlegende Sicherheit des Netzwerks bliebe praktisch intakt, aber die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Angriffe auf die Dienste, die Teil seines Ökosystems sind, würde steigen.

Laut der Studie wäre diese Art von KI in der Lage, Schwachstellen in großem Maßstab zu entdecken, mehrere Exploits zu verketten, Angriffe autonom auszuführen, offensive Werkzeuge in weniger als einem Tag zu entwickeln und sich an verschiedene Arten von Infrastrukturen anzupassen.

Der deutlichste Unterschied in der Analyse zeigt sich im Vergleich zu Ethereum und seinen Layer-2-Lösungen (L2). Campbell argumentiert, dass die Exposition von Bitcoin begrenzt und konzentriert bleibt auf die Infrastruktur des Ökosystems, wo traditionelle Cybersicherheitsmaßnahmen --- wie Audits, Überwachung und Updates --- weiterhin wirksam sind.

Im Gegensatz dazu argumentiert er, dass Ethereum eine strukturell höhere Exposition aufweist, aufgrund der breiten programmierbaren Oberfläche seiner Smart Contracts, dezentralen Anwendungen und Brücken zwischen Ketten.

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