Por Hannah Pérez  

Bybit asegura que sus herramientas de seguridad asistidas por inteligencia artificial evitaron más de USD $700 millones en pérdidas potenciales durante la primera mitad de 2026. La empresa, que sufrió en 2025 el mayor robo registrado en la historia de las criptomonedas, afirma que la IA ahora detecta vulnerabilidades críticas hasta cinco veces más rápido que los procesos manuales.

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  • Bybit dice haber detenido más de 30.000 retiros sospechosos entre el 1 de enero y el 15 de junio.
  • La empresa asegura que esas intervenciones protegieron a cerca de 20.000 usuarios frente a pérdidas potenciales superiores a USD $700 millones.
  • Sus sistemas automatizados detectaron más de 100 vulnerabilidades de alta severidad en 1.489 activos públicos.
  • El exchange afirma que redujo de unas dos semanas a cerca de dos horas el tiempo entre evaluación y prueba de determinados sistemas.

 

 

Un año después de sufrir un robo por aproximadamente USD $1.460 millones, Bybit asegura que la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de sus principales herramientas de defensa.

El exchange de criptomonedas informó que sus sistemas de auditoría y monitoreo asistidos por IA detectaron vulnerabilidades de alta severidad hasta cinco veces más frecuentemente que las revisiones manuales y redujeron drásticamente el tiempo necesario para identificar y probar posibles fallos.

Entre el 1 de enero y el 15 de junio de 2026, Bybit asegura haber bloqueado más de 30.000 solicitudes de retiro sospechosas, protegiendo a cerca de 20.000 usuarios frente a pérdidas potenciales superiores a USD $700 millones, según un informe de CoinDesk que cita cifras compartidas por la compañía con ese medio de noticias.

La empresa añadió que la primera revisión de una operación marcada como sospechosa tardó, en promedio, 4,7 minutos.

De víctima del mayor hackeo cripto a invertir agresivamente en defensa

El contexto importa. En febrero de 2025, Bybit sufrió un ataque atribuido al Lazarus Group, vinculado a Corea del Norte, que provocó pérdidas cercanas a USD $1.460 millones. El incidente fue ampliamente considerado el mayor robo registrado en la historia del sector cripto.

Desde entonces, la compañía ha reforzado sus controles internos y ahora está utilizando inteligencia artificial para automatizar parte de sus operaciones de seguridad, análisis de código y detección de riesgos.

Bybit también ha iniciado acciones legales contra Corea del Norte y contra el grupo responsable del ataque.

“Pérdidas potenciales” no significa fondos robados

La cifra de USD $700 millones requiere una precisión importante. Bybit se refiere a pérdidas potenciales, es decir, operaciones que la empresa consideró sospechosas y decidió detener.

Eso no significa que todos esos retiros hubieran terminado necesariamente en robos consumados. La compañía también afirmó haber identificado alrededor de USD $212 millones en fondos asociados con fraude y añadido más de 10.000 direcciones a listas negras.

CoinDesk advirtió que estas cifras provienen directamente de Bybit y no pudieron ser verificadas de manera independiente.

IA para encontrar fallos antes que los atacantes

Bybit también desplegó un sistema automatizado de red teaming, una práctica de ciberseguridad que busca simular ataques para descubrir vulnerabilidades antes que los adversarios.

El sistema escaneó 1.489 activos expuestos públicamente durante el período analizado y detectó más de 100 vulnerabilidades de alta severidad. La compañía también asegura haber procesado con ayuda de IA más de 100.000 alertas de seguridad.

En determinados procesos, el tiempo entre identificar un activo y someterlo a pruebas cayó por debajo de 24 horas. Según Bybit, algunas evaluaciones que anteriormente podían requerir alrededor de dos semanas ahora pueden completarse en aproximadamente dos horas.

La carrera entre atacantes y defensores se acelera

El caso de Bybit refleja una tendencia que se está extendiendo por toda la industria cripto.

Los mismos modelos de inteligencia artificial que pueden utilizar los desarrolladores para revisar código y encontrar errores también pueden ser empleados por atacantes para buscar vulnerabilidades de forma mucho más rápida y barata.

BTCPay Server, que este mes sufrió un ataque que drenó fondos de nodos Lightning utilizados por comercios, advirtió recientemente que la IA está modificando el equilibrio entre atacantes y defensores.

La preocupación es especialmente alta frente a grupos respaldados por Estados, que pueden disponer de mayores recursos financieros, infraestructura y capacidad técnica.

Empresas cripto piden acceso a modelos más potentes

La semana pasada, decenas de compañías vinculadas al sector cripto, entre ellas Coinbase y Block, firmaron una carta abierta pidiendo a los grandes laboratorios de inteligencia artificial acceso anticipado a sus modelos más avanzados.

El argumento central es que los defensores de infraestructura financiera y de código abierto podrían estar trabajando con modelos menos capaces que los disponibles para determinados atacantes.

En paralelo, un grupo voluntario denominado Bitcoin Red Team ha estado utilizando modelos de IA para revisar bases de código relacionadas con Bitcoin.

El equipo asegura haber presentado miles de hallazgos en cientos de proyectos, incluyendo reportes que ayudaron a corregir vulnerabilidades en BTCPay Server.

Bybit pone cifras al uso de IA en ciberseguridad

Lo que diferencia a Bybit es que se trata de una de las primeras grandes plataformas centralizadas en publicar métricas concretas sobre cuánto cree estar detectando y evitando mediante IA.

David Zong, responsable de control de riesgos y seguridad del grupo, resumió el cambio de ritmo con una frase: “La carrera armamentística de la ciberseguridad ha entrado en una era de minutos”, dijo.

Zong añadió que reforzar la seguridad y los controles de riesgo mediante inteligencia artificial, mientras se protegen también los propios sistemas de IA, se ha convertido en una prioridad para la compañía.

Aun así, Bybit afirma que las decisiones críticas siguen requiriendo supervisión humana.

El gran desafío ahora es asegurar también la propia IA

La adopción acelerada de IA en ciberseguridad introduce un segundo problema: los modelos y sistemas automatizados también pueden convertirse en una nueva superficie de ataque.

Esto obliga a las empresas a proteger no solo sus billeteras, contratos, servidores y sistemas de retiro, sino también los agentes de IA que utilizan para analizar código, responder alertas o tomar decisiones preliminares.

Para Bybit, la lección del hackeo de 2025 parece haber sido clara: la velocidad de respuesta puede ser tan importante como la calidad del análisis. La compañía sostiene que la IA le está permitiendo reducir ese intervalo desde semanas hasta horas o minutos.

El punto de fondo, sin embargo, va más allá de Bybit: si los atacantes pueden automatizar la búsqueda de vulnerabilidades con IA, los defensores necesitan hacer lo mismo para no quedarse atrás.

Imagen editada de Unsplash

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA

 


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