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La plataforma LNP2Pbot cerró por ataques de aficionados (script kiddies) potenciados por IA.
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Un informe reciente halló que basta alegar ser el dueño de un servidor para evadir barreras de IA.
En las últimas dos semanas, el ecosistema de Bitcoin y de las criptomonedas sumó al menos cinco incidentes de seguridad distintos que golpearon a esta industria: el cierre del bot de intercambio LNP2Pbot, el robo de fondos en el procesador de pagos BTCPayServer, el ataque sufrido por la wallet ZEUS, la suspensión del servicio de intercambios Boltz y la falla en las wallets Coldcard que permitió drenar más de 2.000 bitcoin (BTC).
Los cinco casos aparecen, de un modo u otro, ligados al mismo fenómeno en el que la inteligencia artificial (IA) le abrió una puerta a atacantes que antes no tenían o el conocimiento, o el presupuesto o el tiempo para intentar esos ataques si la IA no existiera (o ninguna de las tres). De modo tal, la «carrera» de los hackers, incluidos los que recién empiezan, lamentablemente se está acelerando.
Esa aceleración tiene una explicación concreta. La idoneidad técnica que antes hacía falta para lanzar un ataque ahora puede reemplazarse, en buena medida, con saber escribir el pedido correcto a un modelo de IA, un simple mensaje de texto (prompt) que determina si el modelo colabora o se niega.
Cuando un atacante le pide directamente a un sistema de IA que lo ayude a vulnerar un sistema, las barreras de seguridad de ese modelo suelen bloquear el pedido por detectar una intención maliciosa. Sin embargo, alcanza con reformular ese mismo pedido como si fuera una tarea legítima o autorizada, en lugar de plantearlo como lo que realmente es, para que el modelo termine colaborando sin objeciones.
En un informe publicado el pasado 4 de agosto, la firma de ciberseguridad Cisco Talos documentó cómo los atacantes logran esa cooperación: analizó registros de presuntos delincuentes que usaban herramientas como Claude Code, Codex, Cursor y Gemini, según reveló el sitio especializado The Register.
Los investigadores hallaron que alcanzaba con alegar ser el dueño del servidor atacado, o con simular un ejercicio de captura de bandera (una competencia donde se practica hackear sistemas de forma legal) o un programa de recompensa por hallazgo de fallas (bug bounty, el pago que ofrecen las empresas a quien reporta una vulnerabilidad), para lograr la cooperación de modelos de inteligencia artificial.
Los propios investigadores lo resumieron con una frase simple: «bastaba con un ‘tengo permiso para hacer esto’, y el modelo colaboraba».
Esa mecánica cambia el problema de fondo, ya que no hace falta programar un exploit (código que aprovecha una falla) ni dominar técnicas de evasión sofisticadas para que un modelo colabore con un ataque. Alcanza con saber pedirlo de la forma correcta, algo más cercano al sentido común que a la programación.
No obstante, el informe de Talos añade un matiz a ese hallazgo. Los actores sin experiencia logran ensamblar ataques que funcionan, pero con resultados deficientes, mientras los atacantes sofisticados son quienes más aprovechan esa ventaja.
Esa distinción dice menos sobre el peligro real de un aficionado con IA que sobre el tamaño de su víctima: un ataque deficiente rara vez perfora la defensa de una empresa grande, pero contra un proyecto voluntario y sin presupuesto de seguridad, alcanza y sobra.
LNP2Pbot: la prueba concreta del fenómeno
Un ejemplo de ello es LNP2Pbot, un bot de Telegram que durante casi cinco años permitió el intercambio entre pares de bitcoin sin verificación de identidad. Su creador, el desarrollador venezolano Francisco Calderón, anunció el cierre definitivo el 10 de agosto y definió a los responsables como «un ejército de script kiddies (personas inexpertas) armados con modelos de inteligencia artificial».
Calderón fue más específico en una entrevista con CriptoNoticias y aseguró que «un chico de 13 años que no tiene que trabajar y vive encerrado en su cuarto solo necesita 50 dólares para encontrar víctimas, estudiarlas y atacarlas».
Esa frase, dicha por la propia víctima, confirma que no hizo falta un atacante brillante para tumbar un proyecto con cinco años de historia y decenas de miles de usuarios, sino un enjambre de intentos baratos capaz de agotar a un equipo que ya no daba abasto.
La asimetría no es solo de idoneidad, sino también económica a favor de un hacker principiante
La diferencia de costos entre atacantes y defensores de código quedó expuesta en el caso de las hardware wallets Coldcard, ya reportado por CriptoNoticias. La falla que permitió el robo de más de 2.000 bitcoin (casi USD 130 millones), habría podido encontrarse con apenas USD 2 en recursos de cómputo mientras que el Bitcoin Red Team (un equipo en busca de vulnerabilidades en proyectos ligados a Bitcoin) gasta cerca de USD 10.000 diarios para auditar cientos de repositorios del ecosistema, como lo reportó CriptoNoticias.
Esa distinción explica por qué alguien con poco dinero y poca experiencia puede toparse con un hallazgo real, mientras defenderlo exige presupuestos que la mayoría del código abierto no tiene.
Joseph Hurtado, de la consultora Granata Consulting, ya lo había advertido a CriptoNoticias: «el software de código abierto es un blanco fácil para los hackers de sombrero negro que usan IA en su contra». Hurtado calculó que el 99% de los desarrolladores individuales y el 90% de las empresas no pueden pagar un presupuesto de seguridad adecuado.
La asimetría de costos no es solo un problema para quien defiende el código, sino que también es la oportunidad que persigue cualquier aficionado dispuesto a probar suerte. No necesita vencer a la defensa mejor pagada del ecosistema, le alcanza con encontrar la más barata de romper, y hoy esa búsqueda le cuesta apenas un par de dólares y unas horas de paciencia. Es la misma aceleración que documentó Cisco Talos, aplicada esta vez al bolsillo del atacante y no solo a su conocimiento técnico.
Un patrón que confirma la aceleración de hackers usando IA
Además de los cinco incidentes de seguridad de Coldcard, LNP2Pbot, BTCPayServer, ZEUS y Boltz, un informe de Blockaid ofrece una magnitud del notorio crecimiento de ataques durante el primer semestre de 2026 sufrido por usuarios y redes de criptoactivos. La enorme mayoría de ellos conducidos por el uso de IA probablemente.
El equipo de Blockaid registró 212 incidentes de seguridad en ese período con USD 1.100 millones robados en total, un alza del 240% respecto a todo 2025 y un récord por cantidad de ataques, no por dinero robado.
En esa misma línea, la firma CrowdStrike reportó, además, que los ataques de adversarios habilitados por IA aumentaron un 89% interanual y que las ventanas de parcheo se redujeron a apenas 24 o 48 horas. Es decir, los defensores tienen menos de dos días para reaccionar ante una falla que un aficionado con IA podría encontrar en minutos.
El dramático contexto de seguridad digital actual implica que la inteligencia artificial no fabricó una generación de hackers de élite, y probablemente tampoco lo haga en el corto plazo. Lo que sí hizo fue algo más difícil de medir y que para el ecosistema de Bitcoin y las criptomonedas sea potencialmente más costoso: multiplicó por miles la cantidad de personas dispuestas a intentarlo, y a varias de ellas les alcanzó con eso.
