比特幣紅隊利用AI揭示核心專案的嚴重漏洞
重點速覽
- •一支志願安全團隊使用前沿AI模型掃描了約150個比特幣程式碼庫，發現超過十幾個漏洞。
- •該倡議迄今為止已在AI服務上花費約20,000美元，每日持續支出約10,000美元。
- •紅隊採用多種AI模型，包括Kimi K3、OpenAI的GPT Sol、Anthropic的Claude Fable和Opus模型，以及Z.ai的GLM 5.2，以識別系統漏洞並生成支援文件。
- •開發者們未透露受影響的具體專案或技術細節，遵循負責任的揭露慣例，讓維護者有時間修補問題。
- •AI輔助的安全審計在整個加密貨幣產業中變得日益關鍵，近期涉及Zcash、Coldcard和Boltz的事件表明，攻擊者和防禦者如今都在利用類似的AI能力。
一項志願安全倡議報告指出，該團隊已運用前沿人工智慧模型掃描約150個比特幣程式碼庫，發現超過十幾個漏洞。這項努力凸顯了開發者日益依賴AI來審計保護數千億美元價值的區塊鏈基礎設施。
在近期發布於X的一則貼文中，AnchorWatch執行長Rob Hamilton表示，該團隊已花費約20,000美元的AI服務費用，以建構一個「比特幣紅隊」平台。紅隊通常由網路安全專業人員組成，從攻擊者的角度評估軟體，在被利用之前主動搜尋漏洞。
「我們一直在日以繼夜地工作，迄今為止在不同服務上花費了約20,000美元，」Hamilton寫道（https://x.com/Rob1Ham/status/2084523368783438198?s=20）。「資金已經到位，我感謝所有捐款的提議，但這並不必要。帳單已經結清。」
據Hamilton介紹，紅隊使用Kimi K3，搭配OpenAI的GPT Sol、Anthropic的Claude Fable和Opus模型，以及Z.ai的GLM 5.2來識別系統漏洞並生成必要的支援文件。
「我們也與OpenAI取得了聯繫，獲得了一些協助，以便我能夠讓Cyber Harness運作起來，」他解釋道。「這是一次成本更高的掃描，但對於比特幣生態系統中承受關鍵負載的部分來說非常值得，而且已經取得了良好的成果。」
化名比特幣開發者Calle提到，該團隊已建立了多個AI驅動的審查系統，專門針對比特幣錢包、密碼學函式庫、核心基礎設施以及各種其他專案。
「我們平均每人每小時發現約一個嚴重漏洞，」Calle在X上報告（https://x.com/callebtc/status/2084561246305542617?s=20）。「在過去12小時內，我們已向數個專案通報了嚴重漏洞。慶幸的是，這是一項非常昂貴的工作。我們每日耗費約10,000美元。」
開發者們未透露受影響的具體專案，也未提供所發現漏洞的更深入技術細節，這符合負責任的揭露慣例，讓維護者在細節公開前有時間修補問題。
該倡議的發現正值AI在整個加密貨幣產業中扮演日益重要角色的時期，用於揭露安全漏洞。今年早些時候，研究人員運用Anthropic的Claude Opus 4.8發現了Zcash中一個存在四年的漏洞，該漏洞可能允許攻擊者鑄造無限的偽造ZEC。此外，在8月，Coinkite表示認為攻擊者利用AI鎖定了Coldcard錢包的漏洞。同樣地，比特幣跨鏈橋Boltz在注意到攻擊者利用AI比開發者發布修補程式更快地發現漏洞後，暫停了其兌換服務。這一模式凸顯了一場不斷擴大的軍備競賽，其中相同的AI能力同時可供攻擊者和防禦者使用，使得主動安全審計對開源加密貨幣專案日益關鍵。