Vapaaehtoinen turvallisuusaloite ja tekoäly
Vapaaehtoinen turvallisuusaloite on käyttänyt edistyksellisiä tekoälymalleja skannatakseen 150 Bitcoin-repositoriota ja löytänyt yli tusinan haavoittuvuutta. Kehittäjät hyödyntävät yhä enemmän tekoälyä lohkoketjujen tarkastamiseen.
Investoinnit ja kehitystyö
AnchorWatchin toimitusjohtaja Rob Hamilton kertoi X:ssä aiemmin tällä viikolla, että ryhmä on investoinut noin 20 000 dollaria AI-palveluihin rakentaessaan ”Bitcoin Red Team” -alustaa.
”Olemme työskennelleet vuorokauden ympäri, ja tähän mennessä olemme käyttäneet noin 20 000 dollaria eri palveluihin,” hän kirjoitti. ”Rahoitus on turvattu, arvostan kaikkia lahjoituksia, mutta se ei ole tarpeen. Lasku on hoidettu.”
Red Team ja haavoittuvuuksien tunnistaminen
Red team viittaa kyberturvallisuusammattilaisiin, jotka testaavat ohjelmistoja hyökkääjän näkökulmasta etsien haavoittuvuuksia ennen niiden hyödyntämistä. Hamiltonin mukaan Bitcoin Red Team käyttää Kimi K3:ta yhdessä OpenAI:n GPT Solin, Anthropicin Claude Fable ja Opus -mallien sekä Z.ai:n GLM 5.2:n kanssa haavoittuvuuksien tunnistamiseen ja tukidokumentaation tuottamiseen.
”Olemme myös olleet yhteydessä OpenAI:hin saadaksemme apua Cyber Harnessin käynnistämisessä,” hän kirjoitti. ”Se on paljon kalliimpi skannaus, mutta sen arvoinen Bitcoin-ekosysteemin kriittisissä osissa, ja se on jo tuottanut hyviä tuloksia.”
AI-pohjaiset tarkistusjärjestelmät
Pseudonyymi Bitcoin-kehittäjä Calle kertoi, että aloite on kehittänyt useita AI-pohjaisia tarkistusjärjestelmiä, jotka kohdistuvat lompakoihin, kryptografisiin kirjastoihin, infrastruktuuriin ja muihin Bitcoin-projekteihin.
”Olemme keskimäärin löytäneet yhden kriittisen haavoittuvuuden tunnissa per henkilö,” Calle kirjoitti X:ssä. ”Olemme raportoineet kriittisiä haavoittuvuuksia useille projekteille viimeisten 12 tunnin aikana. Onneksi tämä on erittäin kallis harjoitus. Kulutamme 10 000 dollaria päivässä.”
Tekoälyn rooli kryptoteollisuudessa
Tiimi ei paljastanut, mitkä projektit olivat vaikuttaneet tai antanut yksityiskohtia haavoittuvuuksista. Ilmoitus tulee aikana, jolloin tekoälyllä on yhä kasvava rooli turvallisuuspuutteiden löytämisessä kryptoteollisuudessa. Aiemmin tänä vuonna Anthropicin Claude Opus 4.8:aa käyttäen tutkijat löysivät neljä vuotta vanhan virheen Zcashista, joka olisi voinut sallia hyökkääjien luoda rajattomasti väärennettyä ZEC:ä. Elokuussa Coinkite ilmoitti uskovansa, että hyökkääjät käyttivät tekoälyä löytääkseen Coldcard-lompakon haavoittuvuuden, kun taas Bitcoin-silta Boltz keskeytti vaihtopalvelunsa sen jälkeen, kun se ilmoitti, että hyökkääjät käyttivät tekoälyä löytääkseen haavoittuvuuksia nopeammin kuin tiimi pystyi korjaamaan niitä.
