Zcash偽造漏洞潛伏4年，AI揭露安全缺口

人工智慧（AI）重新分析公開多年的加密貨幣程式碼後，接連揭露人類研究人員未發現的漏洞與攻擊路徑。Zcash(ZEC)被發現存在可無限製造偽造代幣的缺陷，Coldcard則發生與舊版韌體錯誤有關的比特幣(BTC)竊取事件。

Shielded Labs於5月29日表示，AI輔助審計過程發現Zcash Orchard電路存在漏洞。該缺陷屬於「soundness failure」，原因是零知識證明的驗證條件限制不足，攻擊者可製作看似正常的證明資料，在不被發現的情況下無限生成偽造ZEC。

審計使用了Anthropic的Claude Opus 4.8及客製化審計代理。團隊其後在本地測試環境撰寫實際攻擊程式碼，確認能夠生成偽造ZEC，並於6月2日前完成緊急修復。目前尚未確認主網是否曾遭到實際利用。

Orchard Pool是Zcash的隱私交易區域。Zcash限制Orchard Pool並導入Ironwood Pool一文曾介紹，相關做法可在發生零知識證明錯誤時，限制可能流出外部的資金總量，藉此強化供應量驗證。

這起事件並不代表AI破解了新的密碼學體系，而是顯示AI能快速縮小公開程式碼中人類長期未發現的邏輯錯誤範圍，並驗證其攻擊可能性。公開程式碼與交易自動化系統，都可能成為攻擊分析的對象。

Coldcard事件則顯示，2021年韌體的亂數生成錯誤，可能在多年後轉化為攻擊面。CoinKite表示，部分種子未具備足夠的隨機性，攻擊者可在離線環境中重新生成；Galaxy Research統計，已確認的損失達1778.84 BTC、涉及8000多個地址，金額為1億1270萬美元（約新台幣1563億元）。

存在漏洞的韌體自2021年起就已出現，與相關種子連結的比特幣則自2026年7月底開始多次遭竊。目前尚未確認攻擊者是否實際使用AI。這顯示，即使漏洞早已形成，資金竊取也可能在很久之後才發生。

AI也曾被用來將外部輸入轉換為交易指令。5月4日的Bankr事件中，攻擊者在X發布摩斯密碼，Grok將其解讀為命令後，Bankr機器人轉出約30億DRB。Agent Wormhole整理的損失規模，按當時估值約為15萬至20萬美元（約新台幣2080萬至2770萬元）。

這起事件的核心並非密碼學，而是權限設計。AI將公開外部輸入當成翻譯請求處理後，結果卻被另一套交易系統視為可執行命令；額外確認程序與支出上限不足，進一步放大了風險。

智慧合約未公開程式碼，也可能增加攻擊風險。Chainalysis分析指出，最近6個月內，未驗證原始碼的智慧合約遭竊資金約達3670萬美元（約新台幣509億元）。攻擊者原本必須反編譯合約位元組碼以尋找漏洞，但AI工具可能降低了這類逆向工程的成本。

將惡意程式的命令與控制資訊藏入區塊鏈的「區塊鏈死信箱」也有所增加。Chainalysis表示，在高效能開源中國AI模型出現前，每日平均惡意資料記錄為2.06筆，之後增至11.1筆，增加440%。這並不代表AI執行了單一攻擊，而較接近攻擊基礎設施建立門檻降低的分析。

AI也被用作詐騙宣傳工具。TRM Labs表示，與宣稱「Claude打造的套利機器人」有關的9支YouTube影片，促使224人在2026年2月至8月間，向234個惡意智慧合約轉入合計274.60 ETH，金額約為51萬7205美元（約新台幣7億1700萬元）。

上述事件沒有證據顯示AI破解了比特幣的加密本身。AI主要被用於快速檢視舊程式碼與未公開合約、將外部輸入轉成交易命令，以及說明攻擊工具或製作詐騙宣傳文字。

在安全驗證過程中，漏洞發現、實際利用情況、損失規模及攻擊者是否使用AI，必須分開確認。Zcash事件是在本地測試環境確認能生成偽造代幣，但主網是否遭利用是另一項問題；Coldcard事件的損失規模與AI使用情況，也應以同樣方式處理。

對台灣使用者與服務營運商而言，檢查重點也相當明確。由舊版韌體生成的種子、未驗證的智慧合約，以及將外部輸入直接處理為交易命令的自動化系統，都需要個別設定權限限制與再次驗證程序。

這些事件顯示，安全審計完成一次，並不代表舊程式碼與韌體的風險就此消失。除了在發現漏洞後進行修復，也必須分別確認是否遭到實際利用、損失規模及攻擊主體。