Frivillig sikkerhetsinitiativ avdekker sårbarheter i Bitcoin-repositorier
Et frivillig sikkerhetsinitiativ har brukt avanserte AI-modeller til å skanne 150 Bitcoin-repositorier og har funnet mer enn et dusin sårbarheter, ettersom utviklere i økende grad benytter kunstig intelligens til å revidere blokkjeder.
I et innlegg på X tidligere denne uken, sa CEO Rob Hamilton fra AnchorWatch at gruppen har brukt omtrent 20 000 dollar på AI-tjenester mens de bygde en «Bitcoin red team»-plattform. «Vi har jobbet døgnet rundt, med omtrent 20 000 dollar i utgifter så langt på tvers av forskjellige tjenester,» skrev han. «Finansieringen er sikret, jeg setter pris på alle gestene for donasjoner, men det er ikke nødvendig. Regningen er dekket.»
Red team og AI-teknologi
Et red team refererer til cybersikkerhetseksperter som tester programvare fra en angripers perspektiv og leter etter sårbarheter før de kan utnyttes. Ifølge Hamilton bruker Bitcoin red team Kimi K3 sammen med OpenAI’s GPT Sol, Anthropic’s Claude Fable, Opus-modeller og Z.ai’s GLM 5.2 for å identifisere sårbarheter og generere støttedokumentasjon.
«Vi har også vært i kontakt med OpenAI for litt hjelp slik at jeg kunne få Cyber Harness til å fungere også,» skrev han. «Det er en mye dyrere skanning, men vel verdt det for bærende deler av Bitcoin-økosystemet, og har allerede gitt gode resultater.»
AI-drevne vurderingssystemer
Den pseudonyme Bitcoin-utvikleren Calle sa at initiativet har bygget flere AI-drevne vurderingssystemer som retter seg mot lommebøker, kryptografiske biblioteker, infrastruktur og andre Bitcoin-prosjekter. «Vi ligger i snitt på omtrent én kritisk utnyttelse per time per person,» skrev Calle på X. «Vi har rapportert kritiske sårbarheter til flere prosjekter de siste 12 timene. Heldigvis er dette en kostbar øvelse. Vi bruker 10 000 dollar per dag.»
Teamet avslørte ikke hvilke prosjekter som ble berørt eller ga detaljer om sårbarhetene.
AI i kryptovalutaindustrien
Kunngjøringen kommer ettersom AI spiller en stadig større rolle i å finne sikkerhetsfeil i kryptovalutaindustrien. Tidligere i år oppdaget forskere som brukte Anthropic’s Claude Opus 4.8 en fire år gammel feil i Zcash som kunne ha tillatt angripere å lage ubegrensede falske ZEC.
I august sa Coinkite at de tror angripere brukte AI for å identifisere sårbarheten i Coldcard-lommeboken, mens Bitcoin-broen Boltz suspenderte sin byttetjeneste etter å ha sagt at angripere brukte AI for å identifisere sårbarheter raskere enn teamet deres kunne fikse dem.
