人工知能（AI）は、暗号資産犯罪における補助的ツールから日常的な特徴へと進化しており、特にディープフェイクや自動チャットボットを用いて信頼できる人物を大規模に偽装する詐欺がその先頭を走っている。TRM Labsによると、暗号資産関連犯罪におけるAIの利用は過去1年で40％増加し、2026年の犯罪におけるAI導入指数は100点満点中54点に達した。これは2024年の約28点と比べて大幅な上昇である。
このブロックチェーンインテリジェンス企業は、AIを活用した詐欺行為を「成熟期」と分類している。これは最も高度なカテゴリである。一方、ハッキングやランサムウェア攻撃は「出現期」の段階にとどまっており、麻薬取引やダークウェブ市場活動はさらに初期の「地平線（ホライゾン）」カテゴリに位置付けられており、これらではAIの利用はあるものの比較的限定的である。
この結果は、詐欺師が生成AIから最も明確な業務上のメリットを得ている犯罪状況を示している。説得力のある音声、動画、メッセージ、および偽のカスタマーサポート対応を生成可能なツールにより、犯罪者はかつて多国間の被害者を狙うために必要だった人的リソースや言語スキルなしに、なりすましキャンペーンを実行できるようになった。
ディープフェイク詐欺による損失は2026年に加速している
TRM Labsによると、ディープフェイクやAIチャットボットを含むAIツールに関連する暗号資産詐欺の報告件数は、2022年以降最大で13倍に増加した。同社によれば、2026年に入ってからのディープフェイク関連詐欺による報告された損失額は、すでに2025年通年の総額を263％上回っている。
ディープフェイク詐欺にはいくつかの形態がある。例えば、トークンセールを宣伝する架空の経営幹部の動画、緊急の送金を求める家族の模倣、あるいは非公式な本人確認をすり抜けるために使われる音声クローンなどだ。一般的に送金が不可逆的であり、ユーザーがオンラインのみでやり取りすることが多い暗号資産市場では、説得力のあるなりすましが、被害者が欺瞞に気づく前に支払いを引き起こすのに十分である。
TRMが詐欺を「成熟期」と分類したのは、こうしたツールがいかに容易に入手可能になったかを反映している。犯罪者が合成音声を生成したり、サポート担当者を模倣するチャットボットを作成したりするために、機械学習モデルを自ら構築する必要はない。市販のAIサービスを既存の詐欺手法に応用することで、古い手口にさらに説得力のある伝達手段を与えることができるのだ。
このレポートの数値は報告された活動を測定したものであり、被害者がメッセージや電話、動画が機械生成されたものかどうかを知らない場合、詐欺におけるAIの実際の使用状況を正確に把握するのは難しいことを意味している。それでも、ディープフェイク関連の損失が急増していることから、合成メディアがもはや個別の注目される不正行為にとどまらないことが示唆されている。
ハッカーはアクセスと情報収集にAIを活用している
詐欺に比べるとハッキングにおけるAIの活用はまだ発展途上だが、TRMによるとサイバー攻撃者は脆弱性分析やソーシャルエンジニアリング、システムへの侵入にAIを利用しているという。レポートでは北朝鮮に関連する活動が特に強調されており、ディープフェイクを使ったIT作業員を装った侵入スキームや、AI支援型のソーシャルエンジニアリング、企業やブロックチェーンプロトコルを標的とした自動化された脆弱性発見などが挙げられている。
一例としてZcashのOrchardトランザクションプールが挙げられる。TRMによると、セキュリティエンジニアのテイラー・ホーンビー氏が6月にAIを使ってこのプール内の脆弱性を特定した。この欠陥を悪用すれば、プール内で「無制限」に偽造トークンを生成できた可能性があるとレポートは指摘している。
この事例は、AIがサイバーセキュリティにもたらすより複雑な影響を示している。攻撃側の研究を加速させるのと同じ技術が、防御側が犯罪者が悪用する前に脆弱性を発見するのにも役立つのだ。そのバランスは、誰が高性能なツールや確かな技術的判断力、そして潜在的な弱点を責任を持って検証できる能力を持っているかに大きく依存している。
TRMは2026年前半に201件のデジタル資産ハッキング事件を記録しており、これは過去最多で、2025年の数字を2倍以上上回っていると述べている。損失額の約75％は、全体のわずか4％の事件に集中しており、主にプライベートキーまたは認証情報の盗難を伴うインフラストラクチャの侵害によるものだった。
このような集中は、取引所やカストディアン、ウォレットプロバイダー、プロトコルチームに対して特権的アクセスを保護するよう強い圧力をかけている。AIは犯罪者が脆弱ポイントを特定したり、より巧妙なフィッシング素材を作成したりするのに役立つかもしれないが、TRMが報告した最大規模の損失は依然として、認証情報の漏洩や重要なシステム周辺での不十分な管理といったおなじみの失敗に起因している。
北朝鮮が引き続き損失の主要な発生源
TRMは、2026年前半のデジタル資産ハッキングによる損失のうち、約6億ドル（全体の61％）を北朝鮮関連の活動に帰属させている。同国は長らく暗号資産の盗難およびマネーロンダリング活動に関与してきたが、今回のレポートでは、現在ではAIがアクセス取得やターゲット欺瞞に用いられる手法に組み込まれていると指摘している。
ディープフェイクを使ったIT従業員詐欺が、リモートで技術スタッフを雇用する企業にとって特に懸念されています。こうした手口では、応募者が偽造された身元情報や加工されたビデオ映像、AI生成の書類などを用いて、社内システムやソースコード、機密認証情報へのアクセス権を持つ役職を獲得しようとします。
ランサムウェアグループも攻撃チェーンのより早い段階からAIを活用し始めています。TRMによると、多くの攻撃グループはすでにフィッシングや初期アクセスの段階でAIを使用しており、標的を誘導して悪意ある添付ファイルを開かせたり、認証情報を入力させたり、ログインリクエストを承認させたりしています。
レポートによると、ノーコード型ランサムウェアキットが400ドルから1,200ドルで販売されています。このような製品はマルウェアの展開に必要な技術的負担を軽減しますが、成功する恐喝キャンペーンには依然として被害者のシステムへのアクセス、運用上のセキュリティ対策、資金の受け取りや移動手段が必要です。
TRMはまた、「JadePuffer」にも言及しました。これは、恐喝作戦で使用された世界初の完全なエージェント型ランサムウェア攻撃だと同社は説明しています。レポートによると、この攻撃ではAIエージェントが偵察、認証情報の窃取、横方向への移動、特権昇格、暗号化をエンドツーエンドで処理しました。こうしたワークフローが再現可能になれば、ランサムウェア攻撃者はより多くの同時侵入を試みることができ、人間の関与はターゲット選定や支払い交渉に限定されるようになる可能性があります。
ダークネットの利用は依然として限定的
TRMによると、麻薬密売やダークネット市場におけるAIの採用はまだ限定的であり、主にマーケティングに集中しています。販売業者は広告文の自動作成、商品リストの翻訳、プロモーション画像の生成などに自動化ツールを利用することがありますが、この分野は詐欺分野で見られるようなAI統合のレベルにはまだ達していないとレポートは指摘しています。
TRMはそのインデックスを、最終的にパブリックブロックチェーン上で価値を移動させる犯罪活動に基づいて一部構築しています。この可視性により、研究者は既知の不正ウォレットやサービスに関連するトランザクションを追跡できますが、フィッシングメールの初期メッセージや偽造されたビデオ通話といった攻撃のすべての側面を捉えているわけではありません。
このレポートから得られる即時の防御策は、技術的というより実践的なものです。高額な送金やウォレット権限の変更は独立したチャネルを通じて確認すべきであり、組織は強固な認証管理、ハードウェアベースの認証、明確な承認手順に依拠すべきです。もはや、説得力のある声や映像だけでは、通話の相手が本物である十分な証拠とはなりません。
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