Як автономні AI-агенти створюють нову еру крипторизиків

Експлуатація MEV та посилення через флеш-кредити

Автономні агенти, які виконують арбітраж, можуть стати жертвами «сендвіч-атак» або фронтранінгу з боку ворожих MEV-ботів. Атаки з використанням флеш-кредитів у 2026 році викачали $2,4 мільярда з DeFi-протоколів — зростання на 340% порівняно з минулим роком — оскільки AI-оптимізовані боти використовували арбітражні шляхи .

Автономне керування ключами без контролю людини

Агенти, які зберігають приватні ключі, аналізують ринкові дані та надсилають транзакції автономно, створюють новий клас контрактного ризику. Протокол може бути бездоганно перевірений на рівні Solidity, але все одно втратити кошти, оскільки привілейований актор — це мовна модель, якою можна маніпулювати за допомогою тексту .

Виявлення вразливостей за допомогою ШІ зі швидкістю хакера

Моделі ШІ (наприклад, Claude Opus 4.8 від Anthropic) дозволили дослідникам безпеки та зловмисникам швидше виявляти критичні вразливості. Shielded Labs знайшла помилку в пулі Orpool Zcash, яка існувала з травня 2022 року, за допомогою AI-агента . Хакерські групи з Північної Кореї, відповідальні за 66% усіх криптовтрат ($643 млн) у H1 2026, все частіше використовують ШІ для автоматизації пошуку експлойтів .

Компрометація ланцюга постачання та фронтенду

Критична вразливість (CVSS 10.0) у React Server Components (CVE-2025-55182) дозволила зловмисникам отримати віддалене виконання коду на фронтенд-серверах DApp, які діють як проксі для підписання локальних AI-агентів, перехоплюючи сесійні ключі .

Реальні інциденти

Прогнози річних втрат від експлойтів смарт-контрактів на основі ШІ коливаються від $10 мільярдів до $20 мільярдів до 2027 року, якщо поточні тенденції збережуться .

Нормативні рамки та технічні заходи контролю

Регуляторні рамки

• MAS Сінгапуру — У серпні 2026 року Грошово-кредитне управління Сінгапуру підтвердило, що агентний ШІ підпадає під дію його обов'язкових банківських правил та майбутніх Керівних принципів управління ризиками ШІ (консультації розпочато в листопаді 2025). MAS також будує практичну інфраструктуру через Project MindForge .

• Міністерство фінансів США — FS AI RMF — Рамкова програма управління ризиками ШІ у фінансових послугах (лютий 2026) забезпечує ризик-орієнтовану структуру управління спеціально для ШІ в банківській справі та фінансах .

• EU AI Act + MiCA — Станом на серпень 2026 року в ЄС немає єдиного остаточного посібника з відповідності для AI-агентів. Організації повинні синтезувати вимоги з EU AI Act та регламенту Markets in Crypto-Assets .

• IMDA Сінгапуру — Модельна рамка управління ШІ для агентного ШІ — Опублікована в серпні 2026 року, вимагає попередньої оцінки ризиків, технічних заходів контролю протягом життєвого циклу агента та нагляду людини пропорційно рівню автономності .

• Cloud Security Alliance — Рамка рівнів автономності та контролю — П'ять ключових принципів: автономність має бути явно обґрунтована, вища автономність вимагає сильнішого контролю, нагляд людини пропорційний ризику, безперервний моніторинг та чітка підзвітність .

Рекомендовані технічні заходи контролю

• Детерміністичний механізм політики для перевірки дій. Ставтеся до всього наданого користувачем та отриманого контенту як до ненадійного. Перевіряйте кожну запропоновану дію агента за допомогою детерміністичного механізму політики — санація введення сама по собі не може видалити ворожі інструкції .

• Контрольні точки «людина в циклі» для будь-яких високоцінних або високоризикованих дій перед виконанням .

• Розподіл обов'язків, ліміти затвердження та перевірки доступу — застосовуйте ті самі принципи фінансового контролю, що використовуються для людей-операторів (наприклад, подвійна авторизація для великих переказів), до AI-агентів .

• Фільтрація контенту та моніторинг виводу для виявлення ворожих запитів та аномальних моделей поведінки .

• Рівневе обмеження автономності — агентам не слід надавати максимальну автономність за замовчуванням; нижча автономність із чіткими шляхами ескалації для високоцінних дій .

• Специфічний аудит агентів та забезпечення інваріантів — окрім стандартних аудитів смарт-контрактів, агенти потребують моніторів часу виконання, які перевіряють дії на відповідність попередньо визначеним інваріантам та автоматичним вимикачам .

• Контекстно-залежна санація введення та ізоляція пам'яті — запобігайте ін’єкціям запитів через зовнішні джерела даних або модулі пам'яті агента .

• Чотирирівнева архітектура управління (запропонована в академічних дослідженнях): модулі саморегуляції поруч із кожною моделлю, внутрішнє управління моделями, централізований нагляд та зовнішня регуляторна звітність .