- O relatório do OKX para o primeiro semestre de 2026 mostra 182 incidentes com prejuízos totais de $956 milhões, aumento de 50% em volume, mas 60% menores em perdas.
- Grandes perdas se deslocaram para falhas operacionais, engenharia social, riscos de ponto único e ataques de IA.
- Usuários e Agentes de IA agora são alvos principais, mudando as defesas entre dispositivos, assinaturas e camadas de confiança.
A OKX divulgou seu relatório semestral de segurança Web3 do primeiro semestre de 2026, revelando 182 incidentes de segurança que resultaram em perdas totais de US$ 956 milhões, mostrando 50% mais eventos do que no primeiro semestre de 2025. Enquanto isso, as perdas totais caíram 60% à medida que os atacantes passaram de grandes exploits de contratos inteligentes para engenharia social, riscos de ponto único e ataques movidos a IA.
Relatório OKX registra 182 incidentes com criptomoedas e prejuízos de US$ 956 milhões no primeiro semestre de 2026
De acordo com o relatório Web3 Security do OKX, produzido em conjunto com SlowMist e OtterSec, o primeiro semestre de 2026 registrou 182 incidentes de segurança divulgados publicamente, com perdas totais de $956 milhões, representando um aumento de 50% em relação aos 121 eventos do primeiro semestre de 2025. As perdas totais caíram cerca de 60% em relação aos US$ 2,373 bilhões reportados no mesmo período de 2025.
A queda significativa nas perdas se deveu em grande parte à ausência de um evento fora do comum, semelhante ao ataque de aproximadamente US$ 1,5 bilhão na cadeia de suprimentos contra a Bybit em fevereiro de 2025. As 10 maiores perdas de projetos compiladas pela OtterSec foram lideradas pelo ataque KelpDAO de aproximadamente $292 milhões, seguido pelo ataque do Drift Protocol com aproximadamente $285 milhões.
Como a IA está remodelando ataques de criptomoedas além das explorações de contratos inteligentes
O relatório revela que as maiores perdas financeiras não vêm mais principalmente de vulnerabilidades em contratos inteligentes. Na verdade, as perdas foram lideradas por compromissos na cadeia de suprimentos, engenharia social, roubo de chaves em nuvem e falhas de validação de ponto único. Ataques à cadeia de suprimentos resultaram em aproximadamente 298 milhões de dólares em prejuízos, seguidos por problemas de lógica contratual com prejuízos de 152 milhões de dólares e vazamentos de chaves privadas com 130 milhões.
Notavelmente, o relatório citou o incidente do Bankr para mostrar como agentes de IA podem ser manipulados. Os atacantes ativaram um privilégio de membro do Agente e enviaram uma injeção de prompt em código Morse para o Grok da xAI, que a decodificava e encaminhava para @bankrbot. O bot aceitava a instrução como entrada confiável e executava transferências no valor de cerca de $150k a $200k na Base.
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A IA também ampliou a superfície de ataque no mundo cripto por meio de engenharia social, falsificação de identidade e geração de código. Este relatório mencionou o HexagonalRodent da Coreia do Norte, que utilizou ChatGPT, Cursor, sites gerados por IA e campanhas de recrutamento falsas para invadir mais de 2.700 sistemas de desenvolvedores. A OtterSec também vinculou 35 dos 74 CVEs de março de 2026 a códigos gerados por IA.
O que vem a seguir à medida que usuários e agentes de IA se tornam alvos principais?
À medida que usuários e agentes de IA se tornam alvos principais, a próxima fase da segurança Web3 provavelmente enfatizará defesas proativas e em camadas que movem a proteção mais cedo na cadeia de ataques, antes que a assinatura, execução ou confiança seja concedida. Espere uma adoção mais ampla de chamadas de ferramentas em formato sandbox, tier de permissões, simulação pré-execução e confirmações humanas secundárias para ações sensíveis.
Além disso, mais carteiras e plataformas oferecerão varredura em tempo real de dispositivos, detecção de riscos de URLs e DApps, e identificação de malware para bloquear ameaças antes que frases seed ou conexões ocorram. O relatório recomenda entender antes de assinar, evitar pontos únicos de falha e verificar antes de confiar por meio de auditorias rigorosas de código geradas por IA, permissões definidas, transparência das transações e backstops em camadas que não dependam exclusivamente do julgamento da IA.
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