Bitcoin Red Team: 4.962 falle di sicurezza scoperte in 27 ore con l'aiuto dell'IA

Lo sforzo è costato oltre 40.000 dollari in token di calcolo AI, finanziati da OpenSats (un'organizzazione non-profit 501(c)(3)), OpenCode e AnchorWatch . Il team ha utilizzato un'infrastruttura di sicurezza personalizzata che a un certo punto conteneva 171.599 righe di codice, integrando modelli di IA all'avanguardia tra cui Kimi K3, GPT Sol, Fable, Opus e GLM5.2 per eseguire analisi statiche automatizzate .

Entro il 14 agosto 2026 — dopo 108 ore di lavoro — il team aveva esteso la revisione a 501 progetti e registrato 7.958 segnalazioni totali, di cui 1.280 classificate come alte o critiche .

Come funzionava il processo di audit

Il Bitcoin Red Team operava come una squadra distribuita a livello globale che lavorava 24 ore su 24 attraverso i fusi orari . Il processo combinava la scansione del codice guidata dall'IA con la supervisione umana, ma il volume dei risultati ha creato un collo di bottiglia significativo nella verifica.

Tasso di riproduzione. Nelle prime 29,8 ore, solo il 21,4% dei risultati era stato riprodotto con successo dai revisori umani — il che significa che la stragrande maggioranza rimanevano potenziali problemi non verificati . Dopo 108 ore, la riproduzione era salita al 24,7% . Il team ha sottolineato che queste valutazioni iniziali di gravità rappresentavano valutazioni preliminari, non vulnerabilità confermate .

Notifica upstream. Meno del 5% dei 390 progetti esaminati aveva ricevuto una notifica upstream dei propri risultati al momento della segnalazione iniziale, indicando un sostanziale arretrato nella divulgazione responsabile . Il team ha seguito un rigoroso processo di divulgazione: i risultati critici sono stati segnalati privatamente ai manutentori prima di qualsiasi rilascio pubblico, e il team ha creato proof-of-concept funzionanti per confermare le vulnerabilità prima della divulgazione .

Categorie di progetto più colpite. Gli strumenti per la privacy e i coinjoin presentavano la percentuale più alta di risultati ad alta gravità o critici, pari al 24% . Le librerie crittografiche e gli SDK hanno prodotto il volume grezzo più grande, con 1.101 risultati totali .

La vulnerabilità Coldcard che ha innescato l'audit

L'audit del Bitcoin Red Team è stato una risposta diretta alla vulnerabilità RNG (generatore di numeri casuali) del wallet hardware Coldcard — un difetto critico del firmware nel Coldcard di Coinkite che, da marzo 2021 al 2026, aveva instradato silenziosamente la generazione del seed attraverso un PRNG software debole invece che attraverso la casualità hardware . Lo sfruttamento della vulnerabilità ha permesso il furto di circa 1.816 BTC (oltre 100 milioni di dollari) da detentori a lungo termine .

Sebbene il bug di Coldcard sia stato scoperto prima della formazione del Red Team, l'incidente ha dimostrato quanto possa essere devastante una singola vulnerabilità non corretta in un dispositivo di cold storage ampiamente utilizzato. Coinkite ha rilasciato un firmware corretto dopo la divulgazione della vulnerabilità .

L'audit del Red Team è stata la risposta dell'ecosistema: dopo la divulgazione responsabile, i manutentori hanno corretto diversi risultati dell'analisi assistita dall'IA, compresi problemi critici negli strumenti per la privacy e nei software coinjoin .

La risposta del settore: richiedere l'accesso all'IA per i difensori

La portata e la gravità dei risultati del Bitcoin Red Team hanno provocato una risposta coordinata del settore. Il 10 agosto 2026, il Bitcoin Policy Institute (BPI) ha pubblicato una lettera aperta firmata da più di 70 organizzazioni dell'ecosistema degli asset digitali, chiedendo ai laboratori di IA di frontiera di intraprendere azioni specifiche .

Tra i firmatari figuravano importanti custodi, exchange, società di mining e gruppi di sviluppo open-source: Coinbase, Strategy (ex MicroStrategy), Block, MARA, Galaxy, BitGo, Brink, OpenSats, Trezor, Kraken, Ledger, Anchorage Digital e Chaincode Labs, tra gli altri .

L'argomento centrale della lettera era che "i difensori open-source oggi occupano la posizione meno privilegiata nel panorama della sicurezza dell'IA" . Le richieste chiave erano:

• Concedere ai difensori della sicurezza open-source e Bitcoin verificati un "accesso fidato" ai modelli di IA di frontiera — non solo alle versioni disponibili pubblicamente, ma ai pesi e alle capacità dei modelli più avanzati che gli aggressori stanno già utilizzando .
• Colmare il crescente "divario di accesso all'IA" — gli attori malintenzionati hanno accesso illimitato all'IA all'avanguardia per la scoperta di vulnerabilità e lo sviluppo di exploit, mentre i difensori dell'ecosistema sono limitati a modelli più deboli e disponibili pubblicamente .
• Fornire un accesso anticipato controllato che includa l'accesso anticipato ai modelli, la potenza di calcolo, ambienti sicuri e canali di comunicazione diretti per i ricercatori di sicurezza open-source qualificati .

La coalizione ha avvertito che senza questo accesso, le infrastrutture finanziarie critiche costruite sul software Bitcoin open-source si trovano ad affrontare una minaccia asimmetrica crescente in cui gli aggressori operano con strumenti di IA superiori mentre i difensori sono esclusi .

Il punto di svolta per la sicurezza open-source

L'audit del Bitcoin Red Team ha dimostrato sia il potenziale che i limiti della scansione di sicurezza assistita dall'IA. La capacità di segnalare quasi 5.000 potenziali problemi in 390 progetti in poco più di un giorno è senza precedenti, ma i bassi tassi di riproduzione e divulgazione hanno rivelato che la verifica umana e la divulgazione responsabile rimangono i colli di bottiglia critici .

Il team ha dichiarato l'intenzione di rendere open-source la propria infrastruttura di sicurezza AI per rafforzare la difesa a livello di ecosistema . Ciò consentirebbe alla più ampia comunità di sviluppatori Bitcoin di eseguire scansioni simili in modo indipendente, trasformando potenzialmente uno sprint una tantum in una pratica di sicurezza duratura.

La domanda fondamentale rimasta senza risposta: se i difensori otterranno gli strumenti di IA di cui hanno bisogno prima degli aggressori.