Per quanto la questione sia proiettata in un futuro piuttosto remoto, la vera sfida alla sicurezza di Bitcoin potrebbe arrivare da due direzioni diverse. Una mette in discussione la matematica della crittografia, l’altra potrebbe aiutare a scoprire vulnerabilità finora invisibili. Ma la minaccia più concreta, almeno nel breve periodo, potrebbe essere molto meno spettacolare di entrambe.
Bitcoin viene spesso descritto come un sistema inviolabile. È una definizione suggestiva, in grandissima parte reale, ma tecnicamente imprecisa. La sicurezza della rete dipende da algoritmi matematici, software, infrastrutture informatiche e anche – lo diciamo sempre – da comportamenti umani (un po’ come accade da più tempo in materia di cybersecurity). Alcuni di questi elementi potrebbero essere messi in discussione dall’evoluzione dell’intelligenza artificiale e, molto in prospettiva, dalla maturazione del quantum computing. E non si tratterebbe di un problema solo di Bitcoin. La crittografia a chiave pubblica su cui si fonda protegge anche banche, pagamenti online, siti web e firme digitali di istituzioni e aziende in tutto il mondo.
La domanda più interessante, tuttavia, non è se una macchina intelligente o quantistica possa violare Bitcoin in astratto. Piuttosto consiste nel capire quale tecnologia potrebbe riuscire per prima a compromettere le chiavi private dei singoli utenti, consentendo a un aggressore di spendere i loro bitcoin senza autorizzazione.
Per rispondere bisogna distinguere tre obiettivi: rubare una chiave privata attraverso un attacco all’utente o al suo dispositivo, trovare una vulnerabilità negli algoritmi crittografici, e infine superare direttamente le difficoltà matematiche sulle quali si fonda la sicurezza di Bitcoin.
Sono tre problemi differenti. Ed è proprio questa distinzione a permettere di formulare una previsione ragionevole.
La chiave privata: il vero punto di accesso ai bitcoin
Per comprendere la questione occorre partire da un principio fondamentale. I bitcoin non sono custoditi materialmente nel wallet: la blockchain registra le disponibilità e i movimenti, mentre le chiavi private consentono di autorizzare le transazioni.
Chi possiede la chiave privata, o un sistema equivalente che permetta di firmare le transazioni, può disporre dei fondi associati. Non è necessario violare la blockchain, controllare i miner o compromettere l’intera rete. È sufficiente ottenere il controllo delle credenziali crittografiche appropriate. Cosa che può avvenire nelle modalità più banali: sbirciare mentre qualcuno annota le dodici parole della seed phrase, individuare il luogo fisico dove è custodita, fino al più plateale colpo in banca, che nel nostro caso potrebbe essere la violazione di una cassaforte.
Perché la matematica protegge le chiavi
La chiave privata è un numero segreto scelto all’interno di uno spazio matematico enorme. Nel sistema utilizzato da Bitcoin, la relazione tra chiave privata e chiave pubblica è costruita sulla crittografia a curve ellittiche. Calcolare la chiave pubblica partendo da quella privata è relativamente semplice. Compiere l’operazione inversa, per chiavi generate correttamente, è invece considerato computazionalmente impraticabile con i metodi classici conosciuti e ragionevolmente automatizzabili attraverso procedura algoritmica.
Questo è il fondamento della sicurezza delle firme digitali di Bitcoin, utilizzate nelle varianti ECDSA e Schnorr.
La conseguenza è importante: un’intelligenza artificiale capace di scrivere codice, analizzare migliaia di documenti o individuare schemi nei dati, non ottiene automaticamente la capacità di invertire una relazione matematica progettata proprio per resistere a questi tentativi. Si tratta di un’operazione disumana, che resta disumana anche nel caso in cui sia un “robot programmabile in linguaggio naturale” dotato di estrema velocità esecutiva.
Per violare direttamente una chiave privata generata correttamente, l’AI dovrebbe contribuire a individuare un metodo matematico significativamente più efficace di quelli conosciuti, oppure sfruttare una debolezza concreta nell’implementazione, nella generazione della chiave o nella sua custodia.
La prima possibilità sarebbe una scoperta crittografica di portata così enorme da sconvolgere forse la matematica stessa. La seconda è molto più vicina alle dinamiche reali della sicurezza informatica.
L’intelligenza artificiale può trovare scorciatoie per gli hacker?
Sì. E anche tante. Ma occorre precisare che cosa intendiamo per scorciatoia.
Un modello di intelligenza artificiale può analizzare documentazione tecnica, confrontare implementazioni software, formulare ipotesi matematiche, automatizzare esperimenti e verificare risultati attraverso strumenti di calcolo. Può inoltre collaborare con altri agenti specializzati, suddividendo un problema complesso in più attività. In altri termini, un agente di questo genere può essere concepito come essere umano in grado di dare pugni a un avversario sul ring con una velocità talmente elevata da stenderlo dopo un minuto. Ma parliamo sempre di pugni, e non di bombe atomiche.
In determinate circostanze, queste capacità possono accelerare la ricerca di vulnerabilità che sarebbero difficili da individuare attraverso un processo tradizionale.
Il punto non è che l’AI possa semplicemente indovinare una chiave privata. Nella prassi essa potrebbe aiutare un ricercatore a scoprire che un sistema apparentemente sicuro possiede una struttura imprevista, un errore implementativo, o una proprietà matematica sfruttabile. Parliamo cioè di strumenti che semplificano la vita di chi deve fare un certo lavoro, partendo dal presupposto che quel lavoro sarebbe comunque fattibile, sia pure con più fatica e necessità di tempo, anche se implementato da un essere umano.
Questa possibilità, entro i suoi confini, comunque non privi di fascino e di potenzialità rivoluzionaria, in effetti non è più soltanto teorica.
Il caso HAWK
Nel luglio 2026 Anthropic ha pubblicato i risultati di un esperimento nel quale il modello Claude Mythos Preview ha contribuito a individuare un attacco migliorato contro HAWK, uno schema di firma digitale progettato per resistere agli attacchi quantistici. Il sistema aveva superato precedenti fasi di valutazione e revisione umana, ma l’analisi assistita dall’AI ha permesso di individuare una simmetria matematica che rendeva l’attacco più efficace. Il lavoro ha richiesto circa 60 ore e, secondo la stima pubblicata da Anthropic, circa 100.000 dollari di costi API. La debolezza ha portato al ritiro di HAWK dal processo di standardizzazione.
È fondamentale sottolineare che HAWK non è assolutamente una firma utilizzata da Bitcoin. Il risultato non dimostra quindi che le chiavi Bitcoin siano vulnerabili all’AI. Dimostra però qualcosa di significativo: modelli sufficientemente avanzati possono contribuire alla scoperta di debolezze crittografiche, anche quando non si tratta di semplici errori di programmazione.
Il caso Bitcoin: trovare una debolezza nella matematica
La questione più ambiziosa è capire se l’intelligenza artificiale possa trovare una scorciatoia per violare direttamente la crittografia a curve ellittiche utilizzata da Bitcoin.
La difficoltà fondamentale consiste nel risolvere il problema del logaritmo discreto su curve ellittiche. In termini semplificati, si conosce un punto pubblico ottenuto moltiplicando un punto di riferimento per un numero segreto e si cerca di recuperare quel numero.
Per la curva secp256k1, impiegata da Bitcoin, i migliori metodi generici classici conosciuti richiedono un ordine di grandezza di circa 2 elevato alla 128esima potenza in termini di operazioni di gruppo per recuperare una chiave da una chiave pubblica. Non è una previsione esatta dei costi di ogni attacco possibile, ma dà un’idea dell’enormità del problema.
L’AI potrebbe contribuire a esplorare nuove famiglie di algoritmi, individuare proprietà matematiche trascurate e automatizzare la verifica delle ipotesi. Potrebbe persino rendere accessibile a un numero maggiore di ricercatori un lavoro che oggi richiede competenze altamente specialistiche.
Dalla teoria all’attacco pratico
Tuttavia, esiste una differenza sostanziale tra trovare una nuova formulazione matematica e ottenere un attacco pratico contro chiavi Bitcoin reali.
Una scorciatoia teorica potrebbe funzionare soltanto su curve di piccole dimensioni, su chiavi con proprietà particolari o su versioni semplificate di un algoritmo. Per rappresentare una minaccia concreta dovrebbe funzionare sulle curve e sui parametri effettivamente utilizzati, recuperare chiavi generate correttamente e ridurre i costi dell’attacco a un livello economicamente sostenibile. Condizioni che, allo stato attuale delle conoscenze, nessun attacco noto è in grado di soddisfare.
Ad oggi, ottobre 2026, non esiste una dimostrazione pubblica e autorevolmente verificata che un modello di AI, da solo o con strumenti di calcolo convenzionali, sia in grado di recuperare in modo pratico chiavi private Bitcoin correttamente generate partendo dalle rispettive chiavi pubbliche.
L’assenza di una dimostrazione non garantisce che una scoperta futura sia impossibile. Significa, più semplicemente, che non abbiamo basi sufficienti per considerare già compromessa la matematica fondamentale di Bitcoin.
La minaccia più immediata: l’AI contro le persone e i dispositivi
Se spostiamo l’attenzione dalla crittografia alla custodia delle chiavi, il quadro cambia però radicalmente.
Un aggressore non deve necessariamente risolvere il problema del logaritmo discreto per accedere ai fondi crittografici contenuti in un wallet. Può cercare di ottenere direttamente la chiave privata, la seed phrase o l’accesso al dispositivo che li protegge.
L’intelligenza artificiale può rendere questi specifici attacchi “spiccioli” più efficaci? In questo caso la risposta è affermativa: può farlo eccome, e in diversi modi.
Truffe e malware
Il primo riguarda l’ingegneria sociale. Messaggi fraudolenti, comunicazioni che imitano il linguaggio di un exchange, assistenza clienti contraffatta e siti web costruiti per sembrare autentici possono diventare più credibili, personalizzati e difficili da riconoscere. Un aggressore può tentare di convincere un utente a rivelare la propria seed phrase o a firmare una transazione dannosa.
Il secondo riguarda lo sviluppo e l’adattamento del malware. L’AI può aiutare a individuare vulnerabilità software, comprendere il funzionamento di applicazioni e automatizzare alcune fasi dell’analisi tecnica. Un dispositivo compromesso può esporre infatti dati sensibili, intercettare informazioni o consentire l’accesso a un wallet, a seconda delle sue protezioni. Questo tipo di attacco non costituisce solo una possibilità, ma si verifica già oggi, in una marea di casi.
Chiavi difettose e dati pubblici
Il terzo riguarda la scoperta di errori nella generazione o nella gestione delle chiavi. Un wallet che utilizzi un generatore di numeri casuali difettoso (ne abbiamo recentemente parlato trattando il tema dei dispositivi di firma freddi), una libreria vulnerabile o una procedura di backup insicura può essere esposto a rischi che non dipendono dalla solidità matematica di secp256k1.
Il quarto riguarda la capacità di analizzare grandi quantità di informazioni pubbliche per identificare obiettivi potenzialmente interessanti. L’AI può facilitare la correlazione tra dati disponibili online, abitudini operative e informazioni sulle organizzazioni o sugli individui, rendendo più mirati alcuni tentativi di frode.
In tutti questi scenari, la crittografia di Bitcoin può rimanere, come effettivamente rimane, perfettamente integra. È infatti il modo in cui la chiave viene conservata, utilizzata o comunicata a essere compromesso.
Questo è il motivo per cui, dal punto di vista della protezione dei fondi di un singolo utente, si ritiene più immediato il rischio rappresentato dall’AI applicata agli attacchi informatici convenzionali rispetto a quello di un computer quantistico capace di violare la crittografia.
Il quantum computing: una minaccia di natura diversa
Il quantum computing affronta il problema da un’altra direzione. Non si limita a migliorare l’analisi del software o a individuare errori umani. Un computer quantistico, almeno sul piano strettamente teorico, risulta sufficientemente potente e corretto dal punto di vista operativo da eseguire algoritmi che modificano radicalmente la complessità di determinati problemi matematici.
Il più importante, in questo contesto, è l’algoritmo di Shor. In una macchina quantistica adeguata, potrebbe consentire di risolvere il problema del logaritmo discreto su curve ellittiche e quindi compromettere i sistemi di firma digitale sui quali si basa Bitcoin.
Se questa capacità diventasse praticabile su scala crittografica, un aggressore potrebbe teoricamente ricavare una chiave privata dalla corrispondente chiave pubblica. La possibilità concreta di spendere i fondi dipenderebbe anche dall’esposizione della chiave, dai tempi dell’attacco e dalle condizioni specifiche del wallet e della transazione.
Il quantum computing rappresenta dunque una minaccia più radicale per il modello crittografico di Bitcoin. Non richiederebbe necessariamente un errore dell’utente o del software, perché potrebbe colpire una proprietà matematica sulla quale si fonda la sicurezza del sistema.
Tra teoria e pratica
Ma la distanza tra teoria e pratica resta determinante. Ad oggi non esiste un computer quantistico in grado di eseguire un attacco del genere su chiavi reali, e la sua realizzazione resta una sfida ingegneristica ancora lontana dall’essere risolta. Occorre costruire macchine con un numero adeguato di qubit logici affidabili, sistemi di correzione degli errori e capacità computazionali sufficienti a completare l’attacco entro tempi utili.
Non sappiamo con certezza quando sarà disponibile una macchina di questo tipo. Il rischio è abbastanza importante – lo ribadiamo, sul piano teorico e astratto – da giustificare una preparazione preventiva. Non è però corretto trasformarlo in una data certa per la fine della sicurezza di Bitcoin.
Il National Institute of Standards and Technology statunitense, il NIST, ha già pubblicato standard di crittografia post-quantistica progettati per proteggere sistemi digitali dagli attacchi dei futuri computer quantistici. Questo dimostra che la preparazione è già iniziata in diversi settori, pur non significando che Bitcoin abbia automaticamente adottato tali standard.
AI contro quantum: quale tecnologia arriverà prima?
La domanda richiede di distinguere almeno tre scenari.
Primo scenario: furto delle chiavi attraverso vulnerabilità e comportamenti umani
È lo scenario più concreto nel breve periodo. L’AI può rendere più efficaci le frodi, facilitare l’analisi di software vulnerabile e aiutare a individuare errori nella gestione delle credenziali. Non deve risolvere alcun problema matematico fondamentale.
Secondo scenario: scoperta di una nuova vulnerabilità crittografica
È uno scenario più incerto, ma non completamente trascurabile. Il caso HAWK dimostra che l’AI può contribuire alla ricerca crittanalitica e che le valutazioni di sicurezza devono restare aperte a nuove scoperte. Non possiamo escludere che in futuro emerga un risultato rilevante per algoritmi utilizzati da Bitcoin. Non abbiamo però evidenze per affermare che sia imminente.
Terzo scenario: un computer quantistico capace di violare le firme digitali di Bitcoin
È una possibilità teoricamente fondata e potenzialmente molto grave, ma subordinata a progressi hardware e computazionali di cui oggi non conosciamo i tempi: le stime degli esperti variano da un decennio a diversi decenni, e alcune ricerche recenti, aiutate proprio dall’AI, hanno ridotto le risorse teoricamente necessarie. Il calendario è incerto. Inoltre, la capacità di Shor di risolvere il problema matematico non implica che le macchine oggi disponibili siano in grado di sfruttarlo su chiavi reali.
La nostra valutazione è quindi la seguente: nel breve periodo è più probabile che l’AI contribuisca a furti di bitcoin attraverso vulnerabilità operative, software e comportamentali. Nel medio o lungo periodo potrebbe anche contribuire alla scoperta di nuove debolezze crittografiche. Non possiamo però assegnare una probabilità attendibile a una rottura della secp256k1.
Il quantum computing resta invece la minaccia teorica più chiara e strutturale per le firme digitali attuali, se e quando raggiungerà le capacità necessarie. Un traguardo lontano e incerto, ma non per questo da ignorare.
Non è quindi corretto dire che l’AI sia destinata a battere il quantum computing, oppure il contrario. Le due tecnologie agiscono su livelli diversi e un domani potrebbero persino rafforzarsi reciprocamente, se non altro a livello di ricerca di base, più che sul piano di un’interazione piena e operativamente concreta. L’AI può aiutare a progettare e verificare algoritmi quantistici, mentre il quantum computing può cambiare le possibilità di attacco contro determinati sistemi crittografici.
E se fosse proprio l’AI a trovare la scorciatoia decisiva?
Questo è lo scenario più affascinante, ma anche quello che richiede maggiore prudenza.
Immaginiamo che un modello futuro riesca a individuare una proprietà matematica della curva secp256k1 mai sfruttata in precedenza. Se questa proprietà permettesse di recuperare le chiavi private con una quantità di calcolo drasticamente inferiore rispetto ai metodi conosciuti, la sicurezza di Bitcoin potrebbe essere messa in discussione anche senza un computer quantistico.
Sarebbe un evento di enorme portata, con ripercussioni non soltanto sulle criptovalute, ma anche su altri sistemi che utilizzano crittografia a curve ellittiche.
Non sarebbe tuttavia sufficiente che un modello producesse una formula sorprendente o una dimostrazione apparentemente elegante. Sarebbe necessario verificare che il risultato sia matematicamente corretto, che si applichi ai parametri reali di Bitcoin e che consenta di costruire un attacco praticabile.
Il caso HAWK offre un esempio concreto di questa distinzione. L’AI ha contribuito a migliorare un attacco contro uno schema crittografico specifico, ma non ha dimostrato che ogni schema basato su strutture matematiche simili sia vulnerabile. Il NIST ha infatti chiarito che il risultato non compromette i suoi standard post-quantistici già finalizzati, basati su fondamenti matematici differenti.
L’AI non è dunque una bacchetta magica capace di superare qualsiasi barriera computazionale. È uno strumento di ricerca sempre più potente, il cui impatto dipenderà dalle capacità dei modelli, dagli strumenti disponibili e dalla natura del problema affrontato.
La vera incognita è quanto possa accelerare il ritmo delle scoperte, comprese quelle che oggi non siamo in grado di prevedere.
Come dovrebbe prepararsi un utente Bitcoin?
Per il singolo possessore di bitcoin, la priorità non dovrebbe essere cercare di indovinare quando arriverà il computer quantistico definitivo. Dovrebbe essere ridurre le vulnerabilità già presenti nella propria strategia di custodia. Tutte cose che diciamo, peraltro, dalla nascita del Bitcoin Veneto Team nel (lontano) 2013 😉
Questo significa proteggere la seed phrase, evitare di inserirla in siti o applicazioni non affidabili, mantenere aggiornati wallet e dispositivi, utilizzare strumenti di custodia adeguati al valore dei fondi e prestare particolare attenzione alle transazioni da firmare.
È inoltre opportuno seguire l’evoluzione delle proposte di aggiornamento del protocollo Bitcoin e delle soluzioni post-quantistiche. Se la comunità dovesse adottare nuovi schemi di firma, la transizione richiederebbe procedure sicure e comprensibili, senza affidarsi a strumenti improvvisati o a promesse commerciali non verificate.
Un aspetto merita particolare attenzione. La sicurezza del wallet non dipende soltanto dalla forza della chiave privata, ma anche dalla qualità del generatore casuale, dall’implementazione delle firme e dalla protezione del dispositivo che conserva il segreto.
Una chiave estremamente robusta, se viene sottratta attraverso un malware o rivelata volontariamente a un truffatore, non offre alcuna protezione pratica.
Allo stesso tempo, sarebbe sbagliato ignorare il rischio quantistico. La migrazione di un sistema finanziario decentralizzato richiede tempo, coordinamento e decisioni condivise. Prepararsi prima di un’emergenza è molto più semplice che tentare di cambiare l’infrastruttura di sicurezza quando un attacco è già possibile.
La porta e la serratura
La prima breccia potrebbe non essere quella che immaginiamo… La sicurezza di Bitcoin viene spesso raccontata come una sfida tra potenza di calcolo e crittografia. L’intelligenza artificiale introduce una nuova variabile: la capacità di esplorare lo spazio delle possibili vulnerabilità con una rapidità e un’autonomia crescenti.
Questo non significa appunto che l’AI possa già violare le chiavi private di Bitcoin. Significa che potrebbe aiutare a individuare errori, accelerare la ricerca matematica e rendere più sofisticati gli attacchi contro le persone e le infrastrutture che custodiscono i fondi.
La minaccia più concreta, nel breve periodo, rimane quella che sfrutta vulnerabilità operative e squisitamente umane. La possibilità che l’AI trovi una scorciatoia matematica contro le firme di Bitcoin è seria come ipotesi di ricerca, ma non è oggi dimostrata. Il quantum computing, dal canto suo, presenta un percorso teorico più definito per compromettere la crittografia a curve ellittiche, ma la sua realizzazione pratica su scala crittografica rimane incerta.
La tesi si riduce dunque a questo: l’AI potrebbe aiutare gli aggressori a trovare prima una porta lasciata aperta; il quantum computing potrebbe, un giorno, mettere in discussione la serratura stessa.
Per Bitcoin la sfida non consiste nello scegliere quale delle due tecnologie temere maggiormente. Consiste nel mantenere la capacità di adattarsi a entrambe, preservando nel frattempo ciò che rende la rete affidabile: la verificabilità del protocollo, la robustezza della crittografia e la possibilità per ogni utente di controllare autonomamente i propri fondi.
Filippo aka il Phil
Nota: questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale e rivisto dalla redazione del Bitcoin Veneto Team.