Исследователь безопасности Bitcoin заявил, что вынужден вернуться к использованию китайских ИИ-моделей с открытым исходным кодом после того, как OpenAI ограничила ему доступ, что подчёркивает растущую обеспокоенность тем, что самые мощные ИИ-инструменты не предоставляются специалистам по киберзащите.

В публикации в X во вторник Роб Гамильтон, генеральный директор AnchorWatch, сообщил, что в субботу начал интегрировать функции OpenAI Trust & Cyber в свою работу в составе Bitcoin Red Team, но уже на следующее утро обнаружил, что доступ был ограничен. OpenAI постепенно предоставляет специализированные функции кибербезопасности избранным партнёрам в рамках программы Trust & Cyber, предназначенной для поддержки защитной работы в области безопасности, однако доступ остаётся за процессом одобрения, подробности которого компания публично не раскрывала.

«Как патриота Америки, меня это совершенно опустошает, но я вернусь к использованию китайских моделей с открытым исходным кодом для проведения исследований в целях защиты инфраструктуры Bitcoin», — написал Гамильтон.

Bitcoin Red Team — это добровольная группа, которая использует ИИ-инструменты в сочетании с проверкой человеком для сканирования сотен репозиториев с открытым исходным кодом, связанных с Bitcoin, на предмет уязвимостей. Усилия группы активизировались в дни после взлома аппаратного кошелька Coldcard, в результате которого было похищено более 100 миллионов долларов в Bitcoin. Этот инцидент стал одним из крупнейших известных взломов аппаратных кошельков и подчеркнул критическую важность непрерывного аудита кода в экосистеме Bitcoin, где недостатки в инструментах хранения могут привести к необратимым потерям из-за отсутствия в блокчейне механизма отмены или возврата транзакций.

Гамильтон пояснил, что ограничение доступа теперь не позволяет ему продолжать критически важную исследовательскую работу. «Теперь мне невозможно продолжать расследование в рамках дальнейших усилий по проверке достаточности внесённых изменений в код, а также по выявлению других потенциально нераскрытых проблем», — отметил он.

Он предупредил, что ограничения доступа к продвинутым ИИ-моделям непропорционально сильно затрагивают легитимных исследователей безопасности. «Чёрные шляпы не столкнутся с этими проблемами. Белые шляпы столкнутся. Мы достигли локального минимума в политике», — заявил Гамильтон. «Разведка доступна без ограничений для тех, кто не соблюдает правила, а те, кто занимается снижением вреда, остаются не у дел».

Этот инцидент отражает более широкую проблему в криптовалютном секторе. В прошлом месяце руководители криптовалютных компаний рассказали Cointelegraph, что многие из крупнейших игроков отрасли всё ещё ждут доступа к мощным новым ИИ-моделям для усиления защиты своего кода от атак, и лишь немногим он был предоставлен. Этот разрыв сохраняется, даже несмотря на то, что эксплойты, связанные с блокчейном, и взломы смарт-контрактов продолжают ежегодно приводить к потерям на миллиарды долларов, согласно данным фирм по безопасности блокчейна.

ИИ-модели с открытым исходным кодом, разработанные в Китае, такие как модели, выпущенные компаниями Alibaba и DeepSeek, стали всё более конкурентоспособными в задачах анализа кода и исследований в области безопасности. Эти модели доступны для свободного скачивания и локального развёртывания, что означает, что они не подчиняются механизмам контроля доступа или политикам использования, регулирующим проприетарные западные ИИ-платформы. Для исследователей безопасности, работающих в условиях нехватки времени, такая беспрепятственная доступность представляет собой практическое преимущество, с которым закрытым моделям всё труднее конкурировать.

Bitcoin Red Team ранее сообщила о тысячах обнаруженных уязвимостей в ходе текущих аудитов безопасности кодовых баз, связанных с Bitcoin. Добровольная группа полагается на ИИ-ассистированное сканирование в сочетании с ручной проверкой для выявления потенциальных уязвимостей до того, как ими смогут воспользоваться злоумышленники.

Опыт Гамильтона подчёркивает возникающее напряжение в сфере управления ИИ: по мере того как ведущие ИИ-компании вводят более строгие ограничения доступа к своим самым мощным моделям, независимые исследователи безопасности могут всё чаще обращаться к неограниченным альтернативам для продолжения защитной работы. Последствия этой динамики выходят за рамки криптовалют — любая отрасль, зависящая от независимых сторонних аудитов безопасности, может столкнуться с аналогичными ограничениями, если поставщики передовых ИИ-моделей будут сужать доступ к своим наиболее способным инструментам.