Frivilligt Sikkerhedsinitiativ Anvender AI til at Identificere Sårbarheder
Et frivilligt sikkerhedsinitiativ har annonceret, at de har anvendt avancerede AI-modeller til at scanne 150 Bitcoin-repositorier og har identificeret mere end et dusin sårbarheder. Dette sker i takt med, at udviklere i stigende grad benytter kunstig intelligens til at revidere blockchains.
Investering i AI-Tjenester
I et opslag på X tidligere på ugen sagde CEO for AnchorWatch, Rob Hamilton, at gruppen har investeret omkring 20.000 dollars i AI-tjenester, mens de har opbygget en “Bitcoin red team” platform. “Vi har arbejdet døgnet rundt og har indtil nu haft udgifter på cirka 20.000 dollars på tværs af forskellige tjenester,” skrev han. “Finansieringen er sikret, og jeg værdsætter alle donationer, men det er ikke nødvendigt. Regningen er dækket.”
Red Team og AI-Værktøjer
Et red team refererer til cybersikkerhedseksperter, der tester software fra en angribers perspektiv og undersøger for sårbarheder, før de kan blive udnyttet. Ifølge Hamilton bruger Bitcoin red teamet Kimi K3 sammen med OpenAI’s GPT Sol, Anthropic’s Claude Fable og Opus-modellerne samt Z.ai’s GLM 5.2 til at identificere sårbarheder og generere understøttende dokumentation. “Vi har også været i kontakt med OpenAI for at få hjælp til at få Cyber Harness til at køre,” skrev han. “Det er en betydeligt dyrere scanning, men det er det værd for de belastningsbærende dele af Bitcoin-økosystemet, og det har allerede givet gode resultater.”
AI-Drevne Gennemgangssystemer
Den pseudonyme Bitcoin-udvikler Calle nævnte, at initiativet har udviklet flere AI-drevne gennemgangssystemer, der fokuserer på tegnebøger, kryptografiske biblioteker, infrastruktur og andre Bitcoin-projekter. “Vi ligger i gennemsnit på omkring én kritisk udnyttelse per time per person,” skrev Calle på X. “Vi har rapporteret kritiske sårbarheder til flere projekter i de sidste 12 timer. Heldigvis er dette en meget dyr øvelse. Vi brænder igennem 10.000 dollars per dag.” Teamet afslørede ikke, hvilke projekter der var berørt, eller gav detaljer om de specifikke sårbarheder.
AI’s Rolle i Kryptovalutaindustrien
Meddelelsen kommer på et tidspunkt, hvor AI spiller en stadig større rolle i at finde sikkerhedsfejl i kryptovalutaindustrien. Tidligere på året opdagede forskere, der brugte Anthropic’s Claude Opus 4.8, en fire år gammel fejl i Zcash, som kunne have tilladt angribere at skabe ubegrænsede falske ZEC. I august sagde Coinkite, at de mener, angribere brugte AI til at identificere sårbarheden i Coldcard-tegnebogen, mens Bitcoin-broen Boltz suspenderede sin swap-tjeneste efter at have rapporteret, at angribere brugte AI til hurtigere at identificere sårbarheder, end deres team kunne lappe dem.
