Zcash sahte coin açığı 4 yıl gizli kaldı: Yapay zekâ güvenlik boşluğunu buldu

Yapay zekânın yıllardır kamuya açık kripto para kodlarını yeniden analiz etmesi, insan araştırmacıların gözden kaçırdığı güvenlik açıklarını ve saldırı yollarını ortaya çıkarıyor. Zcash(ZEC) ağında sınırsız sayıda sahte coin üretmeye izin veren bir hata tespit edilirken, Coldcard’da eski bir ürün yazılımı hatasıyla bağlantılı Bitcoin(BTC) hırsızlığı yaşandı.

Shielded Labs, 29 Mayıs’ta yapay zekâ destekli denetim sırasında Zcash’in Orchard devresinde bir güvenlik açığı bulunduğunu açıkladı. Sıfır bilgi kanıtlarının doğrulama koşullarının yeterince sınırlandırılmamasından kaynaklanan ‘soundness failure’ olarak tanımlanan hata, saldırganların geçerli kanıt gibi görünen veriler oluşturarak tespit edilmeden sınırsız miktarda sahte ZEC üretmesine olanak sağlıyordu.

Denetimde Anthropic’in Claude Opus 4.8 modeli ile özel bir denetim ajanı kullanıldı. Daha sonra yerel test ortamında gerçek saldırı kodu yazılarak sahte ZEC üretilebildiği doğrulandı ve geliştirme ekibi 2 Haziran’a kadar acil düzeltmeleri tamamladı. Açığın ana ağda gerçekten kullanılıp kullanılmadığı doğrulanmadı.

Orchard havuzu, Zcash’in gizlilik odaklı işlem alanıdır. Zcash’te Orchard havuzu kısıtlamaları ve Ironwood havuzunun kullanıma alınması, sıfır bilgi kanıtı hatası yaşansa bile sistem dışına çıkabilecek toplam fon miktarını sınırlayarak arz doğrulamasını güçlendiren bir örnek olarak ele alınmıştı.

Bu vaka, yapay zekânın yeni bir kriptografik sistemi kırdığı anlamına gelmiyor. Önemli olan, kamuya açık kodlarda insanların uzun süre fark edemediği mantık hatalarının daha hızlı daraltılması ve saldırı ihtimalinin doğrulanması. Olay, açık kaynak kodlarla işlem otomasyon sistemlerinin saldırı analizinin hedefi olabileceğini gösteriyor.

Coldcard vakasında 2021’deki ürün yazılımı rastgele sayı üretim hatası yıllar sonra bir saldırı yüzeyine dönüştü. CoinKite, bazı tohumların yeterli rastgeleliğe sahip olmaması nedeniyle saldırganların bunları çevrimdışı olarak yeniden oluşturabildiğini açıkladı. Galaxy Research ise doğrulanmış zararı 1.778,84 BTC, 8.600’den fazla adres ve 112,7 milyon dolar (yaklaşık 156,3 milyar won) olarak hesapladı.

Güvenlik açığı içeren ürün yazılımı 2021’den beri mevcuttu. Bu tohumlarla bağlantılı Bitcoin’ler Temmuz 2026’nın sonundan itibaren birkaç kez çalındı. Saldırganların gerçekten yapay zekâ kullanıp kullanmadığı doğrulanmadı. Vaka, bir güvenlik açığı uzun süre önce ortaya çıksa bile fon hırsızlığının çok daha sonra gerçekleşebileceğini ortaya koyuyor.

Yapay zekânın dış girdileri işlem komutlarına dönüştürdüğü başka bir olay da yaşandı. 4 Mayıs’taki Bankr olayında saldırgan X’te Mors alfabesiyle bir mesaj yayımladı. Grok bunu komut olarak yorumladı ve Bankr botu yaklaşık 3 milyar DRB transfer etti. Agent Wormhole, zararı o tarihte yaklaşık 150.000-200.000 dolar (yaklaşık 20,8-27,7 milyar won) olarak değerlendirdi.

Bu olayın merkezinde kriptografi değil, yetki tasarımı vardı. Yapay zekâ, kamuya açık dış girdiyi bir çeviri talebi olarak işledikten sonra ortaya çıkan sonuç ayrı bir işlem sistemi tarafından çalıştırılabilir komut olarak kabul edildi. Ek doğrulama adımlarının ve harcama limitlerinin yetersiz olması zararın büyümesine yol açtı.

Akıllı sözleşmelerde de kaynak kodun doğrulanmamış olması saldırı riskine dönüştü. Chainalysis, son altı ayda kaynak kodu doğrulanmamış akıllı sözleşmelerden yaklaşık 36,7 milyon doların (yaklaşık 5,09 milyar won) çalındığını analiz etti. Saldırganların açıkları bulmak için sözleşmelerin bayt kodunu decompile etmesi gerekiyor. Yapay zekâ araçlarının bu tersine mühendislik maliyetini düşürmüş olabileceği değerlendiriliyor.

Kötü amaçlı yazılımların komuta ve kontrol bilgilerini blokzincire gizleyen ‘blockchain dead drop’ yönteminin kullanımı da arttı. Chainalysis, yüksek performanslı Çin menşeli açık kaynak yapay zekâ modelleri ortaya çıkmadan önce günde ortalama 2,06 olan kötü amaçlı veri kayıtlarının 11,1’e yükselerek %440 arttığını açıkladı. Bu veri, yapay zekânın tek tek saldırıları yürüttüğü anlamına gelmiyor; daha çok saldırı altyapısı kurmanın önündeki giriş bariyerlerinin düştüğüne işaret ediyor.

Yapay zekâ saldırı aracı olmasının yanı sıra dolandırıcılık tanıtımlarında da kullanıldı. TRM Labs, ‘Claude tarafından oluşturulan arbitraj botu’ iddiasını öne çıkaran dokuz YouTube videosuyla bağlantılı olarak Şubat-Ağustos 2026 arasında 224 kişinin 234 kötü amaçlı akıllı sözleşmeye toplam 274,60 ETH, yaklaşık 517.205 dolar (yaklaşık 717 milyon won) gönderdiğini açıkladı.

Bu vakalarda yapay zekânın Bitcoin’in şifrelemesini çözdüğüne dair bir kanıt bulunmuyor. Yapay zekâ, eski kodları ve doğrulanmamış sözleşmeleri hızlıca taramak, dış girdileri işlem komutlarına dönüştürmek, saldırı araçlarını açıklamak veya dolandırıcılık tanıtım metinleri hazırlamak için kullanıldı.

Güvenlik doğrulamalarında açığın bulunması, gerçekten istismar edilip edilmediği, zararın boyutu ve saldırganın yapay zekâ kullanıp kullanmadığı ayrı ayrı incelenmeli. Zcash vakasında sahte coin üretimi yerel test ortamında doğrulandı ancak ana ağda istismar edilip edilmediği ayrı bir konu. Coldcard vakasında da zarar miktarı ile yapay zekâ kullanımı aynı şekilde birbirinden ayrılmalı.

Türkiye’deki kullanıcılar ve hizmet işletmecileri için de kontrol edilmesi gereken başlıklar açık. Eski ürün yazılımlarıyla oluşturulan tohumlar, doğrulanmamış akıllı sözleşmeler ve dış girdileri doğrudan işlem komutlarına dönüştüren otomasyon sistemleri için ayrı yetki sınırlamaları ve yeniden doğrulama adımları gerekiyor.

Bu vakalar, güvenlik denetiminin bir kez tamamlanmasının eski kod ve ürün yazılımlarındaki riskleri ortadan kaldırmadığını gösteriyor. Açıkların düzeltilmesinin yanı sıra gerçek istismar durumu, zararın boyutu ve saldırı aktörlerinin birbirinden ayrılarak doğrulanması gerekiyor.