Audit AI Bitcoin Menjana Ribuan Amaran—Namun Manusia Masih Perlu Mengesahkannya

Audit keselamatan berbantukan AI kini boleh beroperasi pada skala yang jauh lebih besar dalam ekosistem sumber terbuka Bitcoin. Dalam satu pecutan audit pada Ogos 2026, kumpulan sukarela Bitcoin Red Team berkata mereka menggunakan aliran kerja berbilang model yang dipandu manusia untuk menyemak kira-kira 390 repositori berkaitan Bitcoin dalam sekitar 27.5 jam.

Hasilnya: 4,962 penemuan keselamatan berpotensi, dengan 85 diklasifikasikan sebagai kritikal dan 635 sebagai berkeparahan tinggi. Namun, ini ialah petunjuk untuk disiasat, bukannya 4,962 kelemahan yang sudah disahkan boleh dieksploitasi. Perbezaan itulah perkara paling penting dalam kisah ini. 1124

Apa yang dilakukan oleh Bitcoin Red Team

Kumpulan 16 orang itu, yang diketuai pembangun Calle dan Ketua Pegawai Eksekutif AnchorWatch, Rob Hamilton, dilaporkan membelanjakan lebih AS$40,000 dalam kos pengkomputeran AI yang dibiayai OpenSats. Model AI meneliti pangkalan kod untuk mengesan laluan kod yang mencurigakan dan kemungkinan kelemahan, manakala manusia mengarahkan proses tersebut serta menyediakan laporan untuk penyelenggara projek. Liputan menyebut model seperti Kimi K3, GPT Sol, Fable, Opus dan GLM 5.2. 2512

Skopnya luar biasa bagi usaha sukarela yang singkat: sekitar 390 repositori, dengan rangka kerja semakan yang dilaporkan meliputi 171,599 baris kod. Mengikut penarafan pasukan itu sendiri, 720 penemuan berada dalam kategori tinggi atau kritikal. 2327

Ini menunjukkan perubahan besar dalam ekonomi semakan kod. Model boleh mencari corak berisiko dalam jumlah kod yang besar dengan pantas, menjejak aliran data calon, dan mencadangkan kes ujian atau hipotesis eksploit. Tetapi mengenal pasti sesuatu yang mencurigakan tidak serta-merta menjadikan laporan itu sedia untuk tindakan.

Mengapa 4,962 bukan jumlah kelemahan yang disahkan

Angka 4,962 sepatutnya dibaca sebagai saluran kes calon yang menunggu pengesahan. Laporan awal menyatakan hanya 21.4% daripada penemuan itu telah dihasilkan semula secara bebas. Ini bermaksud kebanyakan laporan masih perlu diuji oleh manusia: adakah tingkah laku tersebut wujud dalam binaan dan konfigurasi perisian yang berkaitan, adakah ia benar-benar boleh dieksploitasi, adakah ia laporan pendua, dan sejauh mana tahap bahayanya. 1115

Tindak balas keselamatan yang lengkap lazimnya memerlukan langkah berikut:

• menghasilkan semula masalah dalam persekitaran perisian sebenar;
• membezakan kelemahan sebenar daripada positif palsu dan laporan pendua;
• menilai kebolehgunaan eksploit serta impak kepada pengguna;
• menyelaras pendedahan sulit dengan penyelenggara;
• menulis tampalan yang terhad dan ujian berkaitan;
• menyemak perubahan bagi mengelakkan regresi; dan
• memastikan pengendali serta pengguna memasang kemas kini.

AI telah mengurangkan kos untuk peringkat pertama—menjana petunjuk—dengan ketara. Namun AI belum menghapuskan keperluan terhadap pemilikan dan pertimbangan pakar dalam semua peringkat selepas itu. Laporan juga menunjukkan hanya sebahagian penemuan sampai kepada penyelenggara, menandakan kapasiti pendedahan sendiri merupakan satu kekangan. 14

Insiden Coldcard meningkatkan taruhan

Audit ini menyusuli insiden dompet perkakasan Coldcard. Dalam kes itu, ralat perisian tegar dari Mac 2021 dilaporkan menghalakan penjanaan frasa benih kepada penjana nombor rawak perisian yang boleh diramal, bukannya penjana nombor rawak perkakasan yang sepatutnya digunakan. Kelemahan itu berpotensi menjadikan kunci yang terjejas boleh dibina semula oleh penyerang yang mampu mengehadkan input yang diperlukan. 4245

Anggaran kerugian berubah apabila lebih banyak aktiviti dikenal pasti. CoinDesk melaporkan jumlah terkumpul yang mungkin menghampiri AS$114 juta dalam empat gelombang, manakala liputan lain menyebut kira-kira 1,816 BTC dicuri antara 30 Julai hingga 3 Ogos. 4142

Pengajarannya bukan bahawa kriptografi teras Bitcoin telah gagal. Sebaliknya, kecacatan dalam perisian penjagaan sendiri di sekelilingnya boleh membawa kesan pada skala sistem—dan mengesan kelemahan berbahaya sebelum ia dieksploitasi sama penting dengan menemuinya selepas kejadian.

Satu pembaikan digabungkan, tetapi angka mentah ada hadnya

Satu hasil nyata daripada usaha ini ialah sumbangan Bitcoin Core berbantukan AI oleh Hamilton yang dilaporkan digabungkan pada 20 Ogos untuk menangani pepijat ranap berkaitan dompet. 13

Ia contoh bermakna bagaimana petunjuk yang ditemui atau dibantu AI boleh melalui proses semakan dan penggabungan biasa. Namun, ia juga menjelaskan mengapa angka tajuk utama tidak boleh disamakan dengan jumlah pembaikan siap. Tampalan yang telah digabungkan melepasi ambang jauh lebih tinggi daripada laporan automatik: pepijatnya dikenal pasti dengan jelas, tampalannya disemak, dan perubahan itu diterima dalam pangkalan kod yang diselenggara.

Sekatan akses OpenAI menimbulkan dilema pertahanan

Hamilton berkata program Trust Cyber OpenAI mengehadkan aksesnya selepas beliau mula menyepadukan keupayaan siber syarikat itu dalam audit berkenaan. Liputan melaporkan kumpulan tersebut kemudian menggunakan model alternatif, termasuk model dengan wajaran terbuka, untuk meneruskan kerja. 182132

Isu dasarnya rumit. Model siber yang kuat boleh membantu pihak yang sah mempertahankan perisian dengan mencari kecacatan, tetapi keupayaan sama juga boleh disalahgunakan. Kritikan Hamilton ialah halangan kepada pembela yang dikenali boleh mewujudkan ketidakseimbangan praktikal jika model lain, termasuk model yang boleh dijalankan secara tempatan, masih tersedia kepada penyerang. Itu merupakan hujah mengenai akses dan kelajuan operasi—bukan bukti bahawa menyekat alat daripada satu penyedia boleh menghentikan penyelidikan keselamatan atau penggunaan berniat jahat sepenuhnya. 21

Boltz menunjukkan tekanan terhadap pasukan kecil

Perkhidmatan pertukaran Bitcoin, Boltz, secara berasingan menggantung pertukaran untuk tempoh tidak ditentukan pada Ogos. Syarikat itu berkata peningkatan aktiviti pengujian automatik berbantukan AI telah melangkaui keupayaan pasukan kecilnya untuk mengamankan sistem dan melancarkan pembaikan. Boltz berkata fungsi bayaran balik kekal tersedia ketika pertukaran dinyahaktifkan. 282930

Boltz bukan bukti bahawa setiap serangan yang dijana AI adalah canggih atau berjaya. Namun, ia contoh praktikal ketidakpadanan yang didedahkan audit Red Team: penemuan dan pengujian automatik boleh berjalan tanpa henti, sedangkan penyelenggara kecil perlu menyiasat setiap amaran dan mengeluarkan setiap mitigasi dengan selamat.

Mengapa model lebih berkuasa mengubah pengiraan risiko

Bitcoin dan banyak perkhidmatan di sekelilingnya bersifat sumber terbuka. Kod awam membolehkan semakan bebas serta ketelusan, tetapi juga memberi pembela dan penyerang akses kepada korpus perisian yang sama. Kebimbangan Hamilton dan pengulas Bitcoin, CobraBitcoin, bukanlah bahawa sumber terbuka itu sendiri tidak selamat. Kebimbangannya ialah model yang semakin berkeupayaan mungkin memendekkan masa dan mengurangkan tahap kepakaran yang diperlukan untuk menemui kecacatan luar biasa merentas ratusan repositori. 1721

OpenAI berkata GPT-6 Astra memenuhi ambang keupayaan keselamatan siber Kritikal dalam Preparedness Framework syarikat itu. Menurut OpenAI, dengan alat dan akses yang sesuai, Astra boleh mengenal pasti kelemahan yang sebelum ini tidak diketahui serta membangunkan kaedah eksploit merentas banyak sistem yang dilindungi dengan baik tanpa seseorang perlu membimbing setiap langkah. 1922

Pernyataan keupayaan itu tidak membuktikan Astra digunakan dalam audit Bitcoin Red Team, dan tidak membuktikan model hadapan menjadi punca kompromi Bitcoin. Namun ia menjelaskan mengapa penyelenggara memberi tumpuan kepada kelajuan: apabila model bertambah baik dalam penaakulan merentas repositori dan pembangunan eksploit, kekangan beralih daripada mencari kemungkinan kepada membuktikan, membaiki dan menggunakan respons bagi kes yang penting dengan segera.

Pelaburan keselamatan sebenar ialah kapasiti pengesahan

Pecutan Bitcoin Red Team paling baik difahami sebagai amaran tentang kapasiti kerja. Ekosistem keselamatan kini boleh menjana ribuan petunjuk munasabah dengan cepat. Ketahanannya bergantung pada sama ada ia mampu membiayai penghasilan semula bebas, saluran pelaporan selamat, masa penyelenggara, semakan kod, ujian dan kemas kini pantas pada kadar yang setanding.

Bagi projek berkaitan Bitcoin, ukuran seterusnya bukanlah jumlah penemuan AI paling besar. Ukuran yang lebih bermakna ialah peratus laporan yang menjadi kelemahan disahkan, tampalan yang diselaras secara bertanggungjawab, dan perlindungan yang telah digunakan sebelum penyerang sempat bertindak. 1514