2025年を通じて、2026年に入るまで、根本的な変化が無視できなくなってきました：脅威の風景はもはや孤立した悪意のある行為者によって定義されるものではなく、産業規模で大規模言語モデルを活用する知能的ハッカーによって形成されているのです。従来の一般的なフィッシングメールの時代は終わりました。今日の攻撃は超個別化され、あなたのオンチェーンの足跡に合わせてアルゴリズム的に作成され、Telegramの友人の話し方を模倣し、ブロックチェーンデータから抽出された行動パターンを悪用しています。これはセキュリティの演技ではなく、攻守が非対称の戦争です。防衛側は「マニュアル時代」に運用し、攻撃側は産業化しています。この知能的攻撃がエスカレートする中、Web3は重要な岐路に立たされています：AIを駆使した脅威の洗練度に追いつくセキュリティインフラを進化させるか、あるいはそれが主流採用を妨げる最大のボトルネックとなるかです。## 知能的ハッカーの武器庫：なぜ従来の防御は失敗したのか攻撃の進化は物語を語っています。初期のWeb3の脅威はコードのバグに起因していました。今日の被害は、アルゴリズムの正確さとソーシャルエンジニアリングの結合から生じています。知能的ハッカーはもはやカリスマ性を必要としません—言語モデルが何千ものユニークで文脈に適したフィッシングメッセージを生成し、個々のユーザーの行動に合わせて調整できるのです。悪意のある行為者は、手動で偽のエアドロップを作成する必要はありません—自動化によって展開が行われます。典型的なオンチェーン取引を考えてみてください。ユーザーがインタラクションを検討し、最終的にブロックチェーンの確認に至るまでの間に、脆弱性はあらゆる段階で連鎖的に発生します。**インタラクション前：** 正式なUIと見分けがつかないフィッシングサイトに到達するか、悪意のあるコードを埋め込んだDAppフロントエンドを使用します。**インタラクション中：** バックドアロジックを持つトークンコントラクトとやり取りしたり、相手側のアドレスが既知のフィッシングベクターとしてフラグ付けされたりします。**認証層：** 知能的ハッカーはソーシャルエンジニアリングを洗練させ、ユーザーが気づかずに取引に署名し、無制限の引き出し権限を付与させることさえ可能にしています—一つの署名で全ての保有資産が明らかになるのです。**送信後：** MEVオペレーターはメモプールで待機し、あなたの取引をサンドイッチして利益を抽出します。**重要な洞察：** 完璧な秘密鍵管理でさえ、一つのユーザーミスには耐えられません。監査済みのプロトコルでさえ、一つの認証署名によって突破される可能性があります。分散型システムも人間の脆弱性には抗えません。ここに、知能的ハッカーが優位に立つポイントがあります—彼らは人間のエラーを大規模に武器化します。手動の防御は本質的に反応的であり、常に被害の後にしか対応できません。## 防御も知能的でなければならない避けられない結論は明白です：攻撃がAIによって産業化されたなら、防御もその進化に並ぶ必要があります。**エンドユーザー向け：24/7のAIガーディアン**知能的ハッカーの戦術は、欺瞞を通じて個人を騙すことに依存しています。AI搭載のセキュリティアシスタントは、この優位性を打ち消すことができます。継続的な脅威分析を実行するのです。「限定エアドロップリンク」を受け取ったとき、AIセキュリティ層は単にブラックリストをチェックするだけでなく、プロジェクトのソーシャルフットプリント、ドメイン登録の年齢、スマートコントラクトの資金流れも分析します。もし宛先が流動性ゼロの新規コントラクトであれば、大きな警告が表示されます。資産盗難の主な原因である悪意のある認証についても、AIは背景の取引シミュレーションを行います。難解なバイトコードを見せる代わりに、その結果を平易な言葉に翻訳します：「これに署名すると、あなたのETHはアドレス0x123...に全て送られます。本当に良いですか？」この変化は、事後対応から事前検知への移行であり、根本的な防御のアップグレードを意味します。**プロトコル開発者向け：静的監査から動的監視へ**従来の監査は定期的なスナップショットに過ぎません。知能的ハッカーは、新たな脆弱性が監査の間に出現することを知っています。AI駆動の継続的監視は、この状況を変えます。自動スマートコントラクト解析ツール（機械学習と深層学習を組み合わせたもの）は、数万行のコードを数秒でモデル化し、ロジックの罠やリエントラシーの脆弱性を特定します。これにより、開発者が誤ってバックドアを導入しても、攻撃者が悪用する前にシステムが警告を出します。リアルタイムのセキュリティインフラ—例えばGoPlusのSecNetモデル—は、RPC層でリスクの高い取引をインターセプトするオンチェーンファイアウォールの設定を可能にします。送金保護、認証監視、MEVブロック、ハニーポット検出などが常時動作し、取引が確定する前に悪意のある取引をブロックします。この変化は、「監査可能なコードを防ぐ」から「知能的で適応的な攻撃者に対抗する」へとシフトしています。## ツールと主権の境界線しかし、注意も必要です。AIはあくまでツールであり、万能薬ではありません。知能的防御システムは、以下の三原則を尊重しなければなりません。**第一に、ユーザーの判断を置き換えることはできません。** AIは良い判断の摩擦を減らすべきであり、判断を代行すべきではありません。システムの役割は、「攻撃後」から「攻撃中」または理想的には「攻撃前」への脅威検知を移行させることです。**第二に、分散性を維持しなければなりません。** 中央集権的なAIモデルに基づく防御は、逆説的にWeb3の核心的約束を損ないます。最も効果的なセキュリティ層は、AIの技術的優位性と分散合意、ユーザーの警戒心を組み合わせたものです。**第三に、不完全性を認めることです。** どんなシステムも100%の正確さを達成できません。目標は絶対的な安全性ではなく、失敗時でも信頼性を保つこと—ユーザーが常に退出、回復、防御の手段を持てる状態を確保することです。## 軍拡競争が時代を定義する比喩は示唆に富みます：知能的ハッカーは常に鋭さを増す「槍」を表し、分散型システムは必要な「盾」を表します。どちらも静止していることはできません。新たなAIを、攻撃と防御の両方の能力を増幅する「加速剤」と見なすなら、暗号の役割は、最悪のシナリオにおいてもユーザーが主体性を保持できるようにすることです。システムは、攻撃が消えるのではなく、ユーザーが何が起きているかを常に見て、必要なら自ら抜け出せる状態を維持し続ける必要があります。## 結論：セキュリティは再現可能な能力Web3の究極の目的は、ユーザーをより技術的にすることではありません。ユーザーがセキュリティの専門家になることを求めずに守ることです。したがって、知能的ハッカーがすでに機械の速度で動いている状況で、AIの採用を拒む防御システムは、それ自体が脆弱性となります。この非対称の状況下で、AIを防御に活用し、知能的なセキュリティツールを使いこなすユーザーは、最も突破されにくいターゲットとなるのです。Web3のセキュリティインフラにAIを組み込む意義は、完璧な保護を実現することではなく、その保護を何十億ものユーザーに拡大することにあります。この時代において、セキュリティはもはや負担ではなく、すべての取引に静かに埋め込まれたデフォルトの能力となるのです。知能的ハッカーへの挑戦状はすでに出されました。応答は同じくらい洗練されたものでなければなりません。
インテリジェントハッカーがAIを大規模展開する時代：Web3セキュリティはどう変わるべきか
2025年を通じて、2026年に入るまで、根本的な変化が無視できなくなってきました：脅威の風景はもはや孤立した悪意のある行為者によって定義されるものではなく、産業規模で大規模言語モデルを活用する知能的ハッカーによって形成されているのです。従来の一般的なフィッシングメールの時代は終わりました。今日の攻撃は超個別化され、あなたのオンチェーンの足跡に合わせてアルゴリズム的に作成され、Telegramの友人の話し方を模倣し、ブロックチェーンデータから抽出された行動パターンを悪用しています。これはセキュリティの演技ではなく、攻守が非対称の戦争です。防衛側は「マニュアル時代」に運用し、攻撃側は産業化しています。
この知能的攻撃がエスカレートする中、Web3は重要な岐路に立たされています：AIを駆使した脅威の洗練度に追いつくセキュリティインフラを進化させるか、あるいはそれが主流採用を妨げる最大のボトルネックとなるかです。
知能的ハッカーの武器庫：なぜ従来の防御は失敗したのか
攻撃の進化は物語を語っています。初期のWeb3の脅威はコードのバグに起因していました。今日の被害は、アルゴリズムの正確さとソーシャルエンジニアリングの結合から生じています。知能的ハッカーはもはやカリスマ性を必要としません—言語モデルが何千ものユニークで文脈に適したフィッシングメッセージを生成し、個々のユーザーの行動に合わせて調整できるのです。悪意のある行為者は、手動で偽のエアドロップを作成する必要はありません—自動化によって展開が行われます。
典型的なオンチェーン取引を考えてみてください。ユーザーがインタラクションを検討し、最終的にブロックチェーンの確認に至るまでの間に、脆弱性はあらゆる段階で連鎖的に発生します。
インタラクション前： 正式なUIと見分けがつかないフィッシングサイトに到達するか、悪意のあるコードを埋め込んだDAppフロントエンドを使用します。
インタラクション中： バックドアロジックを持つトークンコントラクトとやり取りしたり、相手側のアドレスが既知のフィッシングベクターとしてフラグ付けされたりします。
認証層： 知能的ハッカーはソーシャルエンジニアリングを洗練させ、ユーザーが気づかずに取引に署名し、無制限の引き出し権限を付与させることさえ可能にしています—一つの署名で全ての保有資産が明らかになるのです。
送信後： MEVオペレーターはメモプールで待機し、あなたの取引をサンドイッチして利益を抽出します。
重要な洞察： 完璧な秘密鍵管理でさえ、一つのユーザーミスには耐えられません。監査済みのプロトコルでさえ、一つの認証署名によって突破される可能性があります。分散型システムも人間の脆弱性には抗えません。
ここに、知能的ハッカーが優位に立つポイントがあります—彼らは人間のエラーを大規模に武器化します。手動の防御は本質的に反応的であり、常に被害の後にしか対応できません。
防御も知能的でなければならない
避けられない結論は明白です：攻撃がAIによって産業化されたなら、防御もその進化に並ぶ必要があります。
エンドユーザー向け：24/7のAIガーディアン
知能的ハッカーの戦術は、欺瞞を通じて個人を騙すことに依存しています。AI搭載のセキュリティアシスタントは、この優位性を打ち消すことができます。継続的な脅威分析を実行するのです。
「限定エアドロップリンク」を受け取ったとき、AIセキュリティ層は単にブラックリストをチェックするだけでなく、プロジェクトのソーシャルフットプリント、ドメイン登録の年齢、スマートコントラクトの資金流れも分析します。もし宛先が流動性ゼロの新規コントラクトであれば、大きな警告が表示されます。
資産盗難の主な原因である悪意のある認証についても、AIは背景の取引シミュレーションを行います。難解なバイトコードを見せる代わりに、その結果を平易な言葉に翻訳します：「これに署名すると、あなたのETHはアドレス0x123…に全て送られます。本当に良いですか？」
この変化は、事後対応から事前検知への移行であり、根本的な防御のアップグレードを意味します。
プロトコル開発者向け：静的監査から動的監視へ
従来の監査は定期的なスナップショットに過ぎません。知能的ハッカーは、新たな脆弱性が監査の間に出現することを知っています。AI駆動の継続的監視は、この状況を変えます。
自動スマートコントラクト解析ツール（機械学習と深層学習を組み合わせたもの）は、数万行のコードを数秒でモデル化し、ロジックの罠やリエントラシーの脆弱性を特定します。これにより、開発者が誤ってバックドアを導入しても、攻撃者が悪用する前にシステムが警告を出します。
リアルタイムのセキュリティインフラ—例えばGoPlusのSecNetモデル—は、RPC層でリスクの高い取引をインターセプトするオンチェーンファイアウォールの設定を可能にします。送金保護、認証監視、MEVブロック、ハニーポット検出などが常時動作し、取引が確定する前に悪意のある取引をブロックします。
この変化は、「監査可能なコードを防ぐ」から「知能的で適応的な攻撃者に対抗する」へとシフトしています。
ツールと主権の境界線
しかし、注意も必要です。AIはあくまでツールであり、万能薬ではありません。知能的防御システムは、以下の三原則を尊重しなければなりません。
第一に、ユーザーの判断を置き換えることはできません。 AIは良い判断の摩擦を減らすべきであり、判断を代行すべきではありません。システムの役割は、「攻撃後」から「攻撃中」または理想的には「攻撃前」への脅威検知を移行させることです。
第二に、分散性を維持しなければなりません。 中央集権的なAIモデルに基づく防御は、逆説的にWeb3の核心的約束を損ないます。最も効果的なセキュリティ層は、AIの技術的優位性と分散合意、ユーザーの警戒心を組み合わせたものです。
第三に、不完全性を認めることです。 どんなシステムも100%の正確さを達成できません。目標は絶対的な安全性ではなく、失敗時でも信頼性を保つこと—ユーザーが常に退出、回復、防御の手段を持てる状態を確保することです。
軍拡競争が時代を定義する
比喩は示唆に富みます：知能的ハッカーは常に鋭さを増す「槍」を表し、分散型システムは必要な「盾」を表します。どちらも静止していることはできません。
新たなAIを、攻撃と防御の両方の能力を増幅する「加速剤」と見なすなら、暗号の役割は、最悪のシナリオにおいてもユーザーが主体性を保持できるようにすることです。システムは、攻撃が消えるのではなく、ユーザーが何が起きているかを常に見て、必要なら自ら抜け出せる状態を維持し続ける必要があります。
結論：セキュリティは再現可能な能力
Web3の究極の目的は、ユーザーをより技術的にすることではありません。ユーザーがセキュリティの専門家になることを求めずに守ることです。
したがって、知能的ハッカーがすでに機械の速度で動いている状況で、AIの採用を拒む防御システムは、それ自体が脆弱性となります。この非対称の状況下で、AIを防御に活用し、知能的なセキュリティツールを使いこなすユーザーは、最も突破されにくいターゲットとなるのです。
Web3のセキュリティインフラにAIを組み込む意義は、完璧な保護を実現することではなく、その保護を何十億ものユーザーに拡大することにあります。この時代において、セキュリティはもはや負担ではなく、すべての取引に静かに埋め込まれたデフォルトの能力となるのです。
知能的ハッカーへの挑戦状はすでに出されました。応答は同じくらい洗練されたものでなければなりません。