Por Angel Di Matteo   𝕏 @shadowargel

La llegada de herramientas de inteligencia artificial capaces de encontrar vulnerabilidades de forma autónoma podría transformar profundamente la seguridad en la industria cripto. Expertos consultados aseguran que sistemas como Mythos tienen el potencial de reducir drásticamente el costo de las auditorías, acelerar la detección de errores y elevar las exigencias que inversores, desarrolladores y reguladores esperan antes del lanzamiento de un protocolo.

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  • Expertos creen que la IA reducirá el costo de las auditorías de seguridad.
  • Las nuevas herramientas pueden razonar sobre el código, no solo escanearlo.
  • La supervisión continua podría reemplazar las auditorías puntuales.
  • Los investigadores advierten que la IA no sustituirá a los auditores humanos.

La reciente aparición de Mythos, un sistema de inteligencia artificial diseñado para descubrir vulnerabilidades de software de forma autónoma, ha abierto un nuevo debate dentro de la industria de las criptomonedas.

Aunque la herramienta fue retirada temporalmente del mercado estadounidense poco después de su lanzamiento, especialistas en ciberseguridad reseñados por CoinDesk consideran que representa un avance que podría redefinir la forma en que los proyectos blockchain gestionan la seguridad de sus contratos inteligentes.

Durante años, las auditorías exhaustivas han sido uno de los componentes más costosos del desarrollo de protocolos descentralizados. Equipos especializados podían dedicar semanas al análisis de un contrato inteligente, con costos que frecuentemente alcanzaban decenas o cientos de miles de dólares.

Según Alexander Urbelis, director de seguridad de la organización ENS Labs, la inteligencia artificial podría alterar por completo esa ecuación.

“Empuja el costo de una auditoría básica hacia cero”, explicó.

Más allá de los escáneres tradicionales

Las herramientas automatizadas para detectar errores no son una novedad en la industria tecnológica. Durante años se han utilizado sistemas conocidos como fuzzers, programas que generan enormes cantidades de entradas aleatorias para identificar comportamientos inesperados en el software.

Sin embargo, los expertos sostienen que los modelos de IA actuales representan un salto cualitativo.

Mientras los sistemas tradicionales se limitan a buscar patrones predefinidos, plataformas como Mythos pueden razonar sobre el funcionamiento del código, inferir cuál era la intención original de los desarrolladores y comparar ese objetivo con el comportamiento real del programa.

Para Urbelis, esta diferencia podría cambiar radicalmente la capacidad de la industria para identificar vulnerabilidades antes de que lleguen a producción.

La auditoría continua podría convertirse en el nuevo estándar

David Schwed, director de operaciones de la firma de seguridad blockchain SVRN y fundador del programa de ciberseguridad de la Universidad Yeshiva, considera que el impacto más importante no será necesariamente encontrar más errores, sino cambiar el modelo completo de supervisión.

Según explicó, las auditorías tradicionales son eventos puntuales que muchas organizaciones solo pueden costear una vez antes del lanzamiento. Con la reducción de costos que promete la inteligencia artificial, las revisiones podrían convertirse en un proceso permanente. “La verdadera transformación es la auditoría continua con sugerencias automáticas de corrección por una fracción del costo”, afirmó Schwed.

En lugar de depender de una única revisión previa al lanzamiento, los protocolos podrían monitorear constantemente sus sistemas y recibir alertas sobre posibles vulnerabilidades a medida que evolucionan.

Cambios en las responsabilidades de los desarrolladores

La disponibilidad masiva de herramientas de auditoría impulsadas por IA también podría tener implicaciones legales y regulatorias.

Urbelis considera que, si estas tecnologías se vuelven ampliamente accesibles, la industria podría comenzar a exigir su utilización como parte de las prácticas básicas de desarrollo.

Históricamente, algunos equipos justificaban la ausencia de auditorías exhaustivas señalando sus elevados costos o complejidad técnica. Esa defensa podría perder fuerza si sistemas avanzados de análisis están disponibles bajo demanda y a bajo costo.

En ese escenario, inversores, usuarios e incluso tribunales podrían preguntarse por qué un proyecto decidió no utilizar herramientas que estaban fácilmente disponibles.

La IA aún necesita supervisión humana

A pesar del entusiasmo, los investigadores coinciden en que la inteligencia artificial no está preparada para reemplazar completamente a los expertos humanos.

Los modelos actuales destacan en la detección de errores técnicos dentro del código, pero continúan mostrando limitaciones para identificar problemas relacionados con incentivos económicos, diseño de mercados o ataques que aprovechan comportamientos humanos.

Urbelis recordó que muchas de las pérdidas más importantes sufridas por protocolos cripto no fueron consecuencia de errores de programación, sino de fallos en la gobernanza o en los incentivos del sistema.

“Los bugs que vacían tesorerías suelen depender de la intención y de incentivos adversariales. Eso todavía requiere experiencia humana”, señaló.

Schwed compartió una visión similar.

“Pedirle a una IA que audite un contrato inteligente sin errores no constituye un programa de seguridad”, afirmó. “Si quien utiliza la herramienta no puede evaluar los resultados, lo que ha comprado no es seguridad, sino una falsa sensación de ella.”

Los mayores ataques recientes no fueron fallos de código

Los expertos también subrayaron que muchos de los incidentes más costosos registrados en el ecosistema cripto durante los últimos años no se originaron en vulnerabilidades de contratos inteligentes.

Urbelis citó el reciente compromiso de Drift Protocol, que describió como el resultado de una prolongada campaña de ingeniería social dirigida contra colaboradores de confianza, no contra el código del protocolo. Del mismo modo, Schwed recordó casos como Ronin y Bybit, donde la vulnerabilidad principal estuvo relacionada con claves comprometidas y procesos de firma manipulados.

“Ningún escáner de código puede impedir que un firmante autorizado apruebe una transacción que no es capaz de verificar”, explicó.

Un nuevo estándar para la industria

Aunque la inteligencia artificial no resolverá todos los desafíos de seguridad que enfrenta el sector cripto, los investigadores coinciden en que sí podría transformar un aspecto fundamental: el costo y la velocidad con que se descubren vulnerabilidades.

Si las auditorías impulsadas por IA se vuelven tan accesibles como anticipan los expertos, la pregunta para los desarrolladores ya no será si pueden permitirse revisar su código, sino si pueden justificar no hacerlo.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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