Добровольча "червона команда" Bitcoin із допомогою frontier-AI виявила понад десяток критичних багів
Ринкове зведення ШІ
Добровольча Bitcoin "red team" стверджує, що сканування передових ШІ у ~150 репозиторіях виявило понад десяток критичних вразливостей, підкреслюючи прискорення ШІ-керованого виявлення проблем безпеки. Хоча подробиці та уражені проєкти залишаються нерозкритими, звіт висвітлює як покращення оборонних можливостей аудиту, так і паралельне зростання можливостей атакувальників. У найближчій перспективі це може підвищити чутливість до операційних і репутаційних ризиків у гаманцях, бібліотеках та інфраструктурі, суміжних із Bitcoin, оскільки посилюються цикли розкриття інформації та випуску виправлень.
Рівень впливу
● Середній
Активи, яких стосується
BTC/USDT+1.80%
Інсайт ШІ · BTC/USDTІнсайт ШІ
● Нейтральний
Торгувати
⚠️ Інсайти, згенеровані ШІ, ґрунтуються на новинних матеріалах і надаються виключно з інформаційною метою. Вони не є інвестиційною порадою та не відображають поглядів BingX. Інвестування пов’язане з ризиком. Будь ласка, торгуйте відповідально.
Добровольча ініціатива з кібербезпеки, яка формує "червону команду" для Bitcoin, заявила, що задіяла frontier AI-моделі для перевірки приблизно 150 репозиторіїв і виявила понад десяток вразливостей у ключових проєктах. Це підкреслює, що у криптосфері швидко розгортається "гонка озброєнь" навколо застосування ШІ в захисті та атаках.
CEO AnchorWatch Роб Гамільтон, який допомагав організувати роботу, повідомив у X, що команда вже витратила близько $20,000 на AI-сервіси під час побудови платформи red team. За його словами, фінансування забезпечене, додаткові донати не потрібні.
Для автоматизованого код-рев'ю та пошуку вразливостей команда використовувала кілька високорівневих моделей: Kimi K3, OpenAI GPT Sol, Anthropic Claude Fable і Opus, а також Z.ai GLM 5.2. Гамільтон додав, що разом з OpenAI вони запустили "Cyber Harness" для більш важких і дорогих сканувань — підхід, який він назвав виправданим заради "несучих" компонентів екосистеми Bitcoin.
Загалом було проскановано близько 150 репозиторіїв і відмічено понад десяток вразливостей. Які саме проєкти постраждали та технічні деталі команда поки не розкриває.
Псевдонімний розробник Bitcoin Calle, ще один учасник ініціативи, зазначив, що вони зібрали кілька AI-систем для рев'ю, націлених на гаманці, криптографічні бібліотеки, інфраструктуру та інші Bitcoin-проєкти. Він стверджує, що "у середньому виходить приблизно один критичний експлойт на годину на людину", а критичні вразливості було передано до кількох проєктів у межах 12 годин. Водночас Calle наголосив на високій вартості: "ми спалюємо $10,000 на день".
Заява демонструє, як ШІ швидко змінює як оборонні, так і наступальні практики безпеки в криптоіндустрії. AI-аудити здатні знаходити критичні баги швидше та у великому масштабі, але ті самі інструменти доступні й атакувальникам.
Реальні наслідки вже були помітні цього року. Дослідники, які використовували Anthropic Claude Opus 4.8, виявили чотирирічну ваду в Zcash, що потенційно могла дозволити створення підроблених ZEC. У серпні виробник Coldcard Coinkite заявив, що, на його думку, зловмисники застосували ШІ для ідентифікації вразливості Coldcard. Bitcoin-міст Boltz призупинив свопи, пояснивши це тим, що атакувальники знаходять уразливості за допомогою ШІ швидше, ніж команда встигає випускати виправлення.
Робота "червоної команди" Bitcoin підкреслює: зі зростанням залежності проєктів від софту та криптографії автоматизована, керована ШІ перевірка стає критично важливим — хоча й дорогим — рівнем захисту. Їхні результати та методи можуть підштовхнути інші команди активніше застосовувати ШІ в аудитах і посилювати процеси розкриття та усунення вразливостей, хоча конкретні постраждалі проєкти та точні деталі багів наразі залишаються конфіденційними.
