Red team voluntário do Bitcoin usa IA de ponta e identifica mais de uma dúzia de falhas críticas

Um esforço voluntário de segurança que está montando um "red team" do Bitcoin afirma ter usado modelos de IA de fronteira para analisar cerca de 150 repositórios ligados ao ecossistema e encontrar mais de uma dúzia de vulnerabilidades. A iniciativa reforça a percepção de uma corrida armamentista em segurança cripto, com ferramentas cada vez mais capazes tanto para defesa quanto para ataque. Rob Hamilton, CEO da AnchorWatch e um dos organizadores, disse no X que o grupo já gastou aproximadamente US$ 20 mil em serviços de IA enquanto desenvolve a plataforma do red team. "Estamos trabalhando sem parar, com ~US$ 20.000 de gasto até aqui em diferentes serviços", escreveu, acrescentando que o financiamento já está garantido e que não é preciso fazer doações. Para automatizar revisão de código e descoberta de falhas, o time recorreu a vários modelos avançados, incluindo Kimi K3, o GPT Sol da OpenAI, Claude Fable e Opus da Anthropic e o GLM 5.2 da Z.ai. Hamilton também afirmou que a equipe trabalhou com a OpenAI para colocar em funcionamento um "Cyber Harness", voltado a varreduras mais pesadas e mais caras, que ele descreveu como um gasto justificável para "componentes essenciais do ecossistema do Bitcoin". No total, foram examinados cerca de 150 repositórios e sinalizadas mais de uma dúzia de vulnerabilidades. O grupo não informou quais projetos foram afetados nem divulgou detalhes técnicos. Calle, desenvolvedor de Bitcoin que atua sob pseudônimo e participa do esforço, afirmou no X que a iniciativa construiu diversos sistemas de revisão com IA voltados a carteiras, bibliotecas criptográficas, infraestrutura e outros projetos do Bitcoin. Ele disse que a equipe está encontrando "em média, algo como um exploit crítico por hora por pessoa" e que reportou falhas críticas a vários projetos em um intervalo de 12 horas. Calle também alertou para o custo: "Estamos queimando US$ 10.000 por dia." O episódio evidencia como a IA está transformando o trabalho de segurança no setor cripto. Auditorias assistidas por IA conseguem localizar bugs críticos com mais rapidez e em escala, mas as mesmas ferramentas também podem ser usadas por agentes maliciosos. O impacto já apareceu em casos recentes. No início do ano, pesquisadores que usaram o Claude Opus 4.8, da Anthropic, identificaram uma falha de quatro anos no Zcash que poderia permitir a criação de ZEC falsificado. Em agosto, a Coinkite, fabricante do Coldcard, disse acreditar que atacantes usaram IA para identificar uma vulnerabilidade no Coldcard. Já a ponte de Bitcoin Boltz suspendeu swaps ao citar que atacantes estavam usando IA para encontrar falhas mais rápido do que a equipe conseguia corrigir. A atuação do red team voluntário serve de lembrete de que, à medida que projetos dependem cada vez mais de software e criptografia, a inspeção automatizada e orientada por IA tende a se tornar uma camada de defesa crucial — ainda que cara. As descobertas e os métodos do grupo podem incentivar mais equipes a adotar IA em auditorias e a reforçar processos de divulgação e correção, embora os projetos vulneráveis e as falhas específicas permaneçam em sigilo por enquanto.