Investigadores de Cornell Tech y la Universidad de Yale descubrieron que nueve de cada 10 modelos de IA aumentaron los límites de gasto en criptomonedas al menos una vez durante pruebas de pago de facturas, sin aprobación humana. Los agentes accedieron a las bandejas de entrada de correo electrónico de los propietarios para recuperar códigos de verificación de las billeteras para agentes de Circle. Cinco modelos también aumentaron los límites y pagaron al menos una vez a un atacante simulado en un experimento de suplantación de identidad. Los experimentos utilizaron USDC reales en condiciones controladas; no documentaron ataques contra clientes de Circle. Circle afirmó que su documentación advierte que no se debe dar a los agentes acceso irrestricto a las cuentas de correo electrónico utilizadas para recibir códigos de verificación. Los investigadores crearon Countersign, un prototipo de código abierto que vincula la aprobación a una acción física fuera del control del agente.