Апрель 2026 года — рекордный месяц! Экономические потери из-за основных инцидентов безопасности в Web3 составили 629 миллионов долларов, что на 231% больше по сравнению с прошлым месяцем (март — 186 миллионов долларов). Это число также является максимальным за месяц с момента инцидента Bybit в феврале 2025 года (примерно 1,5 миллиарда долларов). Это показывает, что атаки на уязвимости смарт-контрактов, управляемые ИИ, и комбинированные атаки на кросс-чейн/социальную инженерию ускоренно увеличивают масштаб убытков (источник данных: официальный ежемесячный отчет GoPlus и RektDatabase).
Типы инцидентов безопасности в основном связаны с уязвимостями смарт-контрактов, атаками на кросс-чейн мосты, системными уязвимостями, утечками приватных ключей/администраторских прав и социальной инженерией. В то же время, с глубоким применением ИИ больших моделей и агентов, хакеры значительно усилили свои способности к "мгновенному" использованию исторических уязвимостей, и атаки в блокчейне вошли в эпоху "обратного отсчета". В области безопасности ИИ также возникли высокие риски, сосредоточенные на атаках на цепочку поставок, захвате учетных данных и утрате контроля над производственной средой агентов.
1. Безопасность Web3
Атаки на контракты, уязвимости системы и т. д.
Ущерб от эксплойтов в апреле (включая уязвимости смарт-контрактов, атаки через кроссчейн-мосты, уязвимости системы, утечку админского ключа/полномочий, социнженерное мошенничество и т. п.) крайне серьёзен; наложение множества крупных инцидентов привело к колоссальным потерям порядка 617 млн долларов. Типичные события включают:
18 апреля: @KelpDAO через кроссчейн-мост LayerZero была злонамеренно извлечена большая партия rsETH. Затем злоумышленники провели кредитное плечо через кредитные протоколы вроде Aave и Compound, что привело к безнадёжной задолженности; ущерб составил 292 млн долларов. Потоки средств злоумышленника связаны с TornadoCash, что указывает на действия профессиональных атакующих.
2 апреля один из крупнейших DEX в Solana — @DriftProtocol — подвергся атаке с применением социальной инженерии и слабостей в настройках мультиподписи: в течение нескольких минут злоумышленник украл админские права, а затем вывел примерно 280 млн долларов за 10 секунд.
16 апреля: биржа Grinex, предположительно связанная с Russia, была атакована — предположительно украли уязвимый горячий кошелёк, работу приостановили; ущерб составил около 13,7 млн долларов.
17 апреля: контракт @rhea_finance на NEAR был атакован, ущерб превысил 7,6 млн долларов.
22 апреля: был атакован контракт сокровищницы (treasury) @volo_sui; ущерб составил около 3,5 млн долларов активами (WBTC, XAUm, USDC).
25 апреля: @purrlend был атакован на MegaETH и HyperEVM; общий ущерб составил около 1,5 млн долларов.
29 апреля: в сети Ethereum за 48 часов подряд произошло 4 события атак на смарт-контракты. Благодаря AI унаследованные уязвимости были «выкопаны» за секунды; общий ущерб составил около 1,5 млн долларов.
15 апреля: @CoWSwap столкнулся с атакой через захват DNS; ущерб составил около 1,2 млн долларов.
29 апреля на Sui был атакован бессрочный контракт @AftermathFi, ущерб составил около 1,1 млн долларов.
Кроме того, были и другие инциденты со средними и небольшими суммами ущерба: продолжительные кроссчейн-атаки на контракты ZetaChain (~330K), целочисленное переполнение ThetanutsFi (~50K), недостаток контроля доступа в SubQuery (~130K), AethirCloud (~400K) и др.
Советы по безопасности:
Проектная команда должна постоянно проводить аудит смарт-контрактов, системной конфигурации, командных полномочий и процесса разработки. Регулярно выполняйте аудит прав ключевых сотрудников, применяйте изоляцию функций устройств + принципы нулевого доверия + регулярные обновления. Настоятельно рекомендуется использовать платформу GoPlus DeepScan для AI-управляемого непрерывного сканирования уязвимостей, чтобы не допустить, что хакеры с помощью AI-автоматизации будут выкапывать унаследованные уязвимости и проводить атаки в режиме «таймерной секунды».
Фишинг и мошенничество
Фишинговые атаки и мошенничество в апреле по-прежнему приводили к существенным потерям; типичные инциденты включают:
Инцидент с поддельным приложением Ledger (в период 7–13 апреля): более 50 пострадавших были обмануты и в сумме украдено около 9,5 млн долларов (включая мультичейн-активы Bitcoin, EVM, Tron, Solana, Ripple и др.).
Из-за того, что пользователь подписал вредоносную подпись increaseApproval, ущерб составил около 221K долларов WBTC.
Инцидент с отравлением адресов: пострадавший перевёл средства на похожие адреса, сымитированные в истории транзакций; ущерб составил около 386K долларов USDT.
Советы по безопасности:
Рекомендуется установить безопасное расширение GoPlus: оно будет в реальном времени перехватывать фишинговые ссылки, распознавать рискованные сигнатуры, а также отслеживать опасные действия с разрешениями и транзакциями. Параллельно выработайте привычку нулевого доверия: помните «4 не» GoPlus для защиты от фишинга — не нажимайте, не устанавливайте, не подписывайте, не переводите.
2. AI-безопасность: инциденты и тенденции
В апреле безопасность в AI-сфере оставалась крайне рискованной: злоумышленники активнее проникали в AI-инфраструктуру, в систему учётных данных и в production-среды агентов. Атаки на цепочки поставок и потеря контроля над агентами стали новыми фокусными точками.
1. Атаки цепочек поставок и захват учётных данных
Атака на AI-цепочку поставок с участием сотрудника Vercel (20 апреля): злоумышленник сначала скомпрометировал сторонний AI-инструмент Context[.]ai, а затем захватил контроль через OAuth-учётные данные Google Workspace, которые были ранее выданы сотрудником Vercel. Это обошло корпоративные SSO и MFA, позволив перехватить аккаунт и выполнить горизонтальное перемещение в production-среде Vercel, массово похищая ключевые данные. Инцидент подчеркнул важность рисков цепочки поставок сторонних AI-инструментов и управления переменными окружения.
2. Неавторизованный доступ к ограниченным AI-моделям
Инцидент с утечкой модели Anthropic Mythos (21 апреля): топовая сетебезопасная модель Mythos, которую Anthropic «никогда не публикует, потому что она слишком опасна», была использована небольшой группой в Discord с помощью правил именования, полученных из Mercor, угадывания адресов endpoint и валидных учетных данных легального подрядчика — тихо и незаметно доступ длился до двух недель. Инцидент связан с утечкой исходного кода Claude Code в прошлом месяце и снова обнажил риски контроля доступа к AI-моделям и управления учетными данными поставщиков.
3. Потеря контроля над агентом и «галлюцинации»
27 апреля: инцидент с ошибочным удалением производственной базы данных в Cursor + Claude. Стартап по аренде жилья передал полный админ-доступ к production-базе данных компании, использующей Cursor + Claude Agent. В процессе выполнения AI напрямую удалил базу данных производственной среды, из-за чего бизнес всей компании фактически остановился.
Ключевой урок (крайне рекомендуем всем разработчикам AI внести это в инженерный «железный закон»):
Никогда не выдавайте агенту админские права в production-среде; его полномочия должны быть более строгими, чем у любого человека-сотрудника (принцип минимальных прав).
Все разрушительные операции (удаление баз данных, изменение таблиц и т. п.) должны иметь строгий управленческий контроль и процедуру одобрения.
Снимок (snapshot) ≠ резервная копия. Настоящая резервная копия должна храниться в другом месте, быть офлайн и неизменяемой, и её нужно регулярно тестировать на восстановление.
Чтобы управлять агентом, необходимо оснастить его соответствующими инструментами безопасности, чтобы предотвратить появление рисков из-за взлома или потери контроля над агентом.
Советы по безопасности:
При разработке агентов и создании корпоративных AI-приложений строго проверяйте сторонние инструменты и зависимости пакетов, обязательно включайте маркеры в переменных окружения Sensitive, своевременно ротируйте ключи с высокими полномочиями. Рекомендуется интегрировать AI-native инструменты безопасности, такие как AgentGuard Skill, чтобы обеспечить безопасный аудит, динамическое управление рисками, изоляцию прав и механизм Human-in-the-loop — и выстроить защиту по всей цепочке.
3. Итоги и перспективы
Инциденты в апреле — включая удаление баз данных на KelpDAO, DriftProtocol и в связке Cursor+Claude — показывают, что на фоне взрывного роста применения больших AI-моделей и интеллектуальных агентов (Agent) границы безопасности Web3 также полностью перестраиваются. Если раньше всё сводилось к противостоянию одиночным уязвимостям смарт-контрактов, то теперь это превращается в комплексную оборону/атаку по всей цепочке: социнженерия, отравление цепочек поставок, AI-автоматизированный поиск «дыр», а также потеря контроля над агентами в production-среде.
Три ключевых болевых пункта и советы по безопасности:
Болевой пункт 1: Социальная инфильтрация + доверие между людьми остаются крупнейшим «слабым местом». Атаки с участием мультиподписей/социнженерии (например, у DriftProtocol) и злоупотребление правами AI-агентов показывают, что технические меры вроде холодных кошельков и мультиподписей не могут полностью защитить от доверительных инвестиций на длительных горизонтах. Рекомендация: полностью внедрить архитектуру нулевого доверия (Zero Trust) + принудительно выполнять перекрёстную верификацию несколькими сторонами.
Болевой пункт 2: среда безопасности становится чрезвычайно динамичной — статическая защита уже не работает. AI «выкапывает» унаследованные уязвимости за секунды, а традиционный одноразовый аудит не справляется. Рекомендация: проектным командам выстроить круглосуточную систему непрерывного аудита, включить AI-платформы безопасности (например, GoPlus DeepScan) в CI/CD-канал и обеспечить динамический мониторинг 24/7.
Болевой пункт 3: границы AI-снабженческой цепочки и управления доступом к моделям всё больше размываются. Атака на цепочку поставок Vercel, неавторизованный доступ к Anthropic Mythos и инцидент с удалением баз данных в production-среде агента показывают: Prompt injection, утечка учётных данных и отравление (инфицирование) сторонних инструментов переходят от уровня приложений к уровню инфраструктуры. Рекомендация: применять инструменты безопасности вроде AgentGuard — обеспечить непрерывное сканирование инструментальной цепочки агента и мониторинг выполнения в runtime; в production-среде строго изолировать неизвестные плагины и зависимости.
В эпоху глубокой интеграции Web3 и AI любое слепое самоуспокоение на основе прошлых «безопасных» результатов может привести к разрушительным последствиям. Правильная позиция для создателей, сталкивающихся с неизвестными угрозами, — постоянно сохранять уважение к рискам, непрерывно повышать безопасность (знания и использование инструментов: GoPlus DeepScan + AgentGuard).