Bitcoin 红队利用 AI 在 150 个代码仓库中发现十几项漏洞

由 AnchorWatch 首席执行官 Rob Hamilton 领导的一项志愿者安全倡议于本周早些时候宣布，该倡议使用前沿 AI 模型扫描了约 150 个 Bitcoin 代码库，并发现了十多个漏洞。Hamilton 表示，该团队在构建 Bitcoin 红队平台的同时，已在 AI 服务上花费约 2 万美元。该倡议旨在主动识别安全漏洞，防止其遭到利用，这反映出人工智能在整个加密货币行业审计区块链基础设施方面日益重要的作用。

Bitcoin 红队使用多个 AI 模型扫描 150 个代码库

Rob Hamilton 于本周早些时候在 X 上发布动态，详细介绍了该倡议的进展和资源分配情况。他写道：“截至目前，我们一直夜以继日地工作，在不同服务上的支出约为 2 万美元。”Hamilton 确认资金已经落实，无需捐款。

Bitcoin 红队使用包括 Kimi K3、OpenAI 的 GPT Sol、Anthropic 的 Claude Fable 和 Opus 模型，以及 Z.ai 的 GLM 5.2 在内的多个 AI 模型来识别漏洞并生成相关文档。Hamilton 表示，该团队已与 OpenAI 取得联系，以协助实施 Cyber Harness。他表示：“这是一次成本高得多的扫描，但对于 Bitcoin 生态系统的关键基础设施而言非常值得，而且已经取得了不错的成果。”

化名 Bitcoin 开发者 Calle 报告称，该倡议已经构建了多个由 AI 驱动的审查系统，目标覆盖钱包、密码学库、基础设施以及其他 Bitcoin 项目。Calle 在 X 上写道：“我们平均每人每小时发现一个严重漏洞利用点。”“过去 12 小时内，我们已经向多个项目报告了严重漏洞。值得庆幸的是，这是一项非常昂贵的工作。我们每天要烧掉 1 万美元。”

该团队没有披露受到影响的具体项目，也没有提供所发现漏洞的详细信息。

团队开发用于 Bitcoin 安全审计的开源 AI 平台

该倡议正在开发一个专门用于审计 Bitcoin 软件的开源 AI 平台。开发者表示，这项工作正在钱包、密码学库和基础设施组件中发现严重漏洞。

红队是指从攻击者视角测试软件、在漏洞可能被现实攻击利用之前对其进行探测的网络安全专业人员。

AI 驱动的安全审计在加密行业获得发展

这一公告发布之际，人工智能正日益参与发现整个加密货币行业中的安全漏洞。今年早些时候，使用 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 的研究人员发现了 Zcash 中一个存在四年的漏洞，该漏洞可能允许攻击者无限量伪造 ZEC。

8 月，Coinkite 表示，相信攻击者使用 AI 识别了 Coldcard 钱包中的漏洞。Bitcoin 跨链桥 Boltz 在表示攻击者利用 AI 识别漏洞的速度快于其团队修复漏洞的速度后，暂停了其兑换服务。

常见问题

Bitcoin 红队使用 AI 模型发现了什么？
Bitcoin 红队使用前沿 AI 模型扫描了约 150 个 Bitcoin 代码库，并发现了十多个漏洞。该团队使用了包括 Kimi K3、OpenAI 的 GPT Sol、Anthropic 的 Claude Fable 和 Opus，以及 Z.ai 的 GLM 5.2 在内的模型，以识别钱包、密码学库和基础设施中的安全漏洞。

Bitcoin 红队在 AI 安全扫描上花费了多少？
AnchorWatch 首席执行官 Rob Hamilton 表示，截至目前，该团队已在 AI 服务上花费约 2 万美元。开发者 Calle 报告称，团队在进行密集安全审计时每天要烧掉 1 万美元，平均每人每小时发现一个严重漏洞利用点。