Omfanget av oppdagelsen

I løpet av et 27,5 timer langt sprintløp 4.–5. august 2026 rapporterte Bitcoin Red Team 4.962 totale sikkerhetsfunn på tvers av 390 åpne Bitcoin-prosjekter . Av disse ble 85 klassifisert som kritiske og 635 som alvorlige – det vil si 720 funn (14,5 % av totalen) som ble vurdert som høye eller kritiske . Dette tilsvarer i gjennomsnitt 1,85 alvorlige problemer per prosjekt og en rapporteringsrate på 166 funn per time . Lagets leder, utvikleren Calle, rapporterte et gjennomsnitt på 2,31 høye eller kritiske funn per person per time .

Innsatsen kostet over 40.000 dollar i AI-beregningstokener, finansiert av OpenSats (en 501(c)(3)-nonprofit), OpenCode og AnchorWatch . Teamet brukte en tilpasset sikkerhetssele som på ett tidspunkt inneholdt 171.599 linjer med kode, og integrerte avanserte AI-modeller som Kimi K3, GPT Sol, Fable, Opus og GLM5.2 for å utføre automatisert statisk analyse .

Innen 14. august 2026 – etter 108 timers arbeid – hadde teamet utvidet gjennomgangen til 501 prosjekter og logget 7.958 totale funn, hvorav 1.280 ble klassifisert som høye eller kritiske .

Slik fungerte revisjonsprosessen

Bitcoin Red Team opererte som en globalt distribuert gruppe som jobbet døgnet rundt på tvers av tidssoner . Prosessen kombinerte AI-drevet kodeskanning med menneskelig tilsyn, men volumet av resultater skapte en betydelig flaskehals i verifiseringen.

Reproduksjonsrate. I løpet av de første 29,8 timene var bare 21,4 % av funnene blitt vellykket reprodusert av menneskelige korrekturlesere – det vil si at de aller fleste forble uverifiserte potensielle problemer . Ved 108-timersmerket hadde reproduksjonen steget til 24,7 % . Teamet understreket at disse første alvorlighetsgradene representerte foreløpige vurderinger, ikke bekreftede sårbarheter .

Rapportering til oppstrømsprosjekter. Færre enn 5 % av de 390 gjennomgåtte prosjektene hadde fått melding om funnene på rapporteringstidspunktet, noe som indikerer en betydelig etterslep i ansvarlig varsling . Teamet fulgte en streng varslingsprosess: kritiske funn ble privat rapportert til vedlikeholderne før offentliggjøring, og teamet bygde fungerende proof-of-concept-utnyttelser for å bekrefte sårbarheter før varsling .

Prosjektkategorier mest berørt. Personvern- og coinjoin-verktøy hadde den høyeste andelen høye eller kritiske funn på 24 % . Kryptografiske biblioteker og SDK-er ga det største råvolumet, med 1.101 totale funn .

Coldcard-sårbarheten som utløste revisjonen

Bitcoin Red Teams revisjon var en direkte respons på Coldcard maskinvarelommebok RNG-sårbarheten (tilfeldig tallgenerator) – en kritisk fastvarefeil i Coinkites Coldcard som i all stillhet hadde ledet seed-generering gjennom en svak programvare-PRNG i stedet for maskinvare-tilfeldighet fra mars 2021 til 2026 . Utnyttelsen muliggjorde tyveri av omtrent 1.816 BTC (over 100 millioner dollar) fra langsiktige holdere .

Selv om Coldcard-buggen ble oppdaget før Red Team ble dannet, viste hendelsen hvor ødeleggende en enkelt uoppdatert sårbarhet i en mye brukt kjørelagringsenhet kunne være. Coinkite ga ut en oppdatert fastvare etter at sårbarheten ble avslørt .

Red Teams revisjon var økosystemets svar: flere funn fra den AI-assisterte skanningen – inkludert kritiske problemer i personvernverktøy og coinjoin-programvare – ble senere utbedret av vedlikeholdere etter ansvarlig varsling .

Bransjens respons: Krever AI-tilgang for forsvarere

Omfanget og alvorlighetsgraden av Bitcoin Red Teams funn førte til en koordinert bransjerespons. 10. august 2026 publiserte Bitcoin Policy Institute (BPI) et åpent brev signert av mer enn 70 organisasjoner på tvers av det digitale aktiva-økosystemet, som ba fremste AI-laboratorier om å ta konkrete grep .

Blant underskriverne var store forvaltere, børser, gruveselskaper og åpne utviklingsgrupper: Coinbase, Strategy (tidligere MicroStrategy), Block, MARA, Galaxy, BitGo, Brink, OpenSats, Trezor, Kraken, Ledger, Anchorage Digital og Chaincode Labs blant andre .

Brevets kjerneargument var at «åpne kildekode-forsvarere i dag har den minst privilegerte posisjonen i AI-sikkerhetslandskapet» . Hovedkravene var:

• Gi godkjente Bitcoin- og åpen kildekode-sikkerhetsforsvarere «pålitelig tilgang» til fremste AI-modeller – ikke bare offentlig tilgjengelige versjoner, men de mest avanserte modellvektene og -egenskapene som angripere allerede bruker .
• Lukk det voksende «AI-tilgangsgapet» – ondsinnede aktører har ubegrenset tilgang til toppmoderne AI for å oppdage sårbarheter og utvikle utnyttelser, mens økosystemets forsvarere er begrenset til svakere, offentlig tilgjengelige modeller .
• Gi kontrollert tidlig tilgang inkludert tidlig modelltilgang, datakraft, sikre miljøer og direkte kommunikasjonskanaler for kvalifiserte åpne sikkerhetsforskere .

Koalisjonen advarte om at uten denne tilgangen står kritisk finansiell infrastruktur bygget på åpen kildekode-Bitcoin-programvare overfor en økende asymmetrisk trussel der angripere opererer med overlegne AI-verktøy mens forsvarere stenges ute .

Vendepunktet for åpen kildekode-sikkerhet

Bitcoin Red Teams revisjon demonstrerte både styrken og begrensningene ved AI-assistent sikkerhetsskanning. Evnen til å flagge nesten 5.000 potensielle problemer i 390 prosjekter på litt over ett døgn er enestående – men de lave reproduksjons- og rapporteringsratene avslørte at menneskelig verifisering og ansvarlig varsling fortsatt er de kritiske flaskehalsene .

Teamet har sagt at de planlegger å gjøre sin AI-sikkerhetssele åpen kildekode for å styrke økosystemets forsvar . Dette vil tillate det bredere Bitcoin-utviklerfellesskapet å kjøre lignende skanninger uavhengig, og potensielt gjøre en engangssprint til en varig sikkerhetspraksis.

Det grunnleggende spørsmålet som står ubesvart: om forsvarerne vil få AI-verktøyene de trenger før angriperne gjør det.

Omfanget av oppdagelsen

I løpet av et 27,5 timer langt sprintløp 4.–5. august 2026 rapporterte Bitcoin Red Team 4.962 totale sikkerhetsfunn på tvers av 390 åpne Bitcoin-prosjekter . Av disse ble 85 klassifisert som kritiske og 635 som alvorlige – det vil si 720 funn (14,5 % av totalen) som ble vurdert som høye eller kritiske . Dette tilsvarer i gjennomsnitt 1,85 alvorlige problemer per prosjekt og en rapporteringsrate på 166 funn per time . Lagets leder, utvikleren Calle, rapporterte et gjennomsnitt på 2,31 høye eller kritiske funn per person per time .

Innsatsen kostet over 40.000 dollar i AI-beregningstokener, finansiert av OpenSats (en 501(c)(3)-nonprofit), OpenCode og AnchorWatch . Teamet brukte en tilpasset sikkerhetssele som på ett tidspunkt inneholdt 171.599 linjer med kode, og integrerte avanserte AI-modeller som Kimi K3, GPT Sol, Fable, Opus og GLM5.2 for å utføre automatisert statisk analyse .

Innen 14. august 2026 – etter 108 timers arbeid – hadde teamet utvidet gjennomgangen til 501 prosjekter og logget 7.958 totale funn, hvorav 1.280 ble klassifisert som høye eller kritiske .

Slik fungerte revisjonsprosessen

Bitcoin Red Team opererte som en globalt distribuert gruppe som jobbet døgnet rundt på tvers av tidssoner . Prosessen kombinerte AI-drevet kodeskanning med menneskelig tilsyn, men volumet av resultater skapte en betydelig flaskehals i verifiseringen.

Reproduksjonsrate. I løpet av de første 29,8 timene var bare 21,4 % av funnene blitt vellykket reprodusert av menneskelige korrekturlesere – det vil si at de aller fleste forble uverifiserte potensielle problemer . Ved 108-timersmerket hadde reproduksjonen steget til 24,7 % . Teamet understreket at disse første alvorlighetsgradene representerte foreløpige vurderinger, ikke bekreftede sårbarheter .

Rapportering til oppstrømsprosjekter. Færre enn 5 % av de 390 gjennomgåtte prosjektene hadde fått melding om funnene på rapporteringstidspunktet, noe som indikerer en betydelig etterslep i ansvarlig varsling . Teamet fulgte en streng varslingsprosess: kritiske funn ble privat rapportert til vedlikeholderne før offentliggjøring, og teamet bygde fungerende proof-of-concept-utnyttelser for å bekrefte sårbarheter før varsling .

Prosjektkategorier mest berørt. Personvern- og coinjoin-verktøy hadde den høyeste andelen høye eller kritiske funn på 24 % . Kryptografiske biblioteker og SDK-er ga det største råvolumet, med 1.101 totale funn .

Coldcard-sårbarheten som utløste revisjonen

Bitcoin Red Teams revisjon var en direkte respons på Coldcard maskinvarelommebok RNG-sårbarheten (tilfeldig tallgenerator) – en kritisk fastvarefeil i Coinkites Coldcard som i all stillhet hadde ledet seed-generering gjennom en svak programvare-PRNG i stedet for maskinvare-tilfeldighet fra mars 2021 til 2026 . Utnyttelsen muliggjorde tyveri av omtrent 1.816 BTC (over 100 millioner dollar) fra langsiktige holdere .

Selv om Coldcard-buggen ble oppdaget før Red Team ble dannet, viste hendelsen hvor ødeleggende en enkelt uoppdatert sårbarhet i en mye brukt kjørelagringsenhet kunne være. Coinkite ga ut en oppdatert fastvare etter at sårbarheten ble avslørt .

Red Teams revisjon var økosystemets svar: flere funn fra den AI-assisterte skanningen – inkludert kritiske problemer i personvernverktøy og coinjoin-programvare – ble senere utbedret av vedlikeholdere etter ansvarlig varsling .

Bransjens respons: Krever AI-tilgang for forsvarere

Omfanget og alvorlighetsgraden av Bitcoin Red Teams funn førte til en koordinert bransjerespons. 10. august 2026 publiserte Bitcoin Policy Institute (BPI) et åpent brev signert av mer enn 70 organisasjoner på tvers av det digitale aktiva-økosystemet, som ba fremste AI-laboratorier om å ta konkrete grep .

Blant underskriverne var store forvaltere, børser, gruveselskaper og åpne utviklingsgrupper: Coinbase, Strategy (tidligere MicroStrategy), Block, MARA, Galaxy, BitGo, Brink, OpenSats, Trezor, Kraken, Ledger, Anchorage Digital og Chaincode Labs blant andre .

Brevets kjerneargument var at «åpne kildekode-forsvarere i dag har den minst privilegerte posisjonen i AI-sikkerhetslandskapet» . Hovedkravene var:

• Gi godkjente Bitcoin- og åpen kildekode-sikkerhetsforsvarere «pålitelig tilgang» til fremste AI-modeller – ikke bare offentlig tilgjengelige versjoner, men de mest avanserte modellvektene og -egenskapene som angripere allerede bruker .
• Lukk det voksende «AI-tilgangsgapet» – ondsinnede aktører har ubegrenset tilgang til toppmoderne AI for å oppdage sårbarheter og utvikle utnyttelser, mens økosystemets forsvarere er begrenset til svakere, offentlig tilgjengelige modeller .
• Gi kontrollert tidlig tilgang inkludert tidlig modelltilgang, datakraft, sikre miljøer og direkte kommunikasjonskanaler for kvalifiserte åpne sikkerhetsforskere .

Koalisjonen advarte om at uten denne tilgangen står kritisk finansiell infrastruktur bygget på åpen kildekode-Bitcoin-programvare overfor en økende asymmetrisk trussel der angripere opererer med overlegne AI-verktøy mens forsvarere stenges ute .

Vendepunktet for åpen kildekode-sikkerhet

Bitcoin Red Teams revisjon demonstrerte både styrken og begrensningene ved AI-assistent sikkerhetsskanning. Evnen til å flagge nesten 5.000 potensielle problemer i 390 prosjekter på litt over ett døgn er enestående – men de lave reproduksjons- og rapporteringsratene avslørte at menneskelig verifisering og ansvarlig varsling fortsatt er de kritiske flaskehalsene .

Teamet har sagt at de planlegger å gjøre sin AI-sikkerhetssele åpen kildekode for å styrke økosystemets forsvar . Dette vil tillate det bredere Bitcoin-utviklerfellesskapet å kjøre lignende skanninger uavhengig, og potensielt gjøre en engangssprint til en varig sikkerhetspraksis.

Det grunnleggende spørsmålet som står ubesvart: om forsvarerne vil få AI-verktøyene de trenger før angriperne gjør det.