Omfattningen var unik: 16 deltagare (14 människor och 3 AI-agenter) arbetade dygnet runt, och 91 % av fynden gjordes med automatiserad skanning . Insatsen finansierades av OpenSats, en amerikansk 501(c)(3)-organisation, som lade över 40 000 dollar på AI-beräkningskostnader
. Teamet använde en egenutvecklad säkerhetsram på 171 599 rader kod och flera AI-modeller, däribland Kimi K3, GPT Sol, Fable, Opus och GLM5.2
.
Under de första 27,5 timmarna lämnade teamet in 4 962 säkerhetsfynd från 390 projekt . Av dessa klassificerades 85 som kritiska och 635 som högprioriterade – tillsammans 14,5 % av alla fynd, vilket motsvarar i genomsnitt 1,85 allvarliga problem per projekt och 166 fynd per timme
.
Men de råa siffrorna kräver ett viktigt förtydligande. Enligt tidiga rapporter hade endast 21,4 % av fynden kunnat reproduceras av mänskliga granskare, vilket innebär att antalet bekräftat exploaterbara sårbarheter är betydligt lägre än antalet fynd . Teamet betonade att AI-genererade rapporter alltid måste verifieras av människor för att avgöra den faktiska risken.
Den 14 augusti 2026 hade teamet utökat sin skanning till 501 projekt över 108 timmar och rapporterat 7 958 fynd, varav 1 280 klassificerades som höga eller kritiska . Vid den tidpunkten hade 24,7 % av alla fynd dynamiskt återskapats och 29,4 % hade rapporterats vidare till projektens underhållare
. Integritets- och coinjoin-verktyg hade den högsta andelen höga eller kritiska fynd, 24 %
.
Den mest påtagliga effekten av revisionen var upptäckten av en kritisk sårbarhet i BTCPay Server, en öppen källkodsbaserad Bitcoin-betalningsplattform som används av handlare världen över. Den 7–8 augusti 2026 utnyttjade angripare aktivt en brist som gjorde det möjligt att komma över LND (Lightning Network Daemon) admin-macaroon-uppgifter från BTCPay Server-instanser – i praktiken motsvarande autentiseringsnycklarna för Lightning-noder .
Med dessa uppgifter kunde angripare fjärransluta till offrens LND-noder och tömma medel från Lightning-kanaler utan ytterligare autentisering . Bland de drabbade fanns själva BTCPay Server Foundation och Citadel21, ett Bitcoin-fokuserat communitycenter
.
Sårbarheten rapporterades på ett ansvarsfullt sätt av Sparrow Wallet-utvecklaren Craig Raw och Bitcoin Red Team . BTCPay Server släppte en akut patch i version 2.4.2 och uppmanade alla användare att omedelbart uppgradera eller tillfälligt stänga ner sina servrar
.
Som svar utlyste BTCPay Server Foundation en återhämtningsbounty på upp till 3 BTC (cirka 190 000 dollar vid tillfället) som motsvarar 10 % av eventuella återvunna medel . Stiftelsen donerade också 0,21 BTC vardera till Craig Raw och Bitcoin Red Team för deras ansvarsfulla rapportering
.
En stor politisk kontrovers uppstod omedelbart efter revisionen. Den 9 augusti 2026 blockerade OpenAI Rob Hamilton från att använda sitt program 'Trusted Access for Cyber' – trots att han hade genomgått verifiering och introduktion – vilket hindrade honom från att fortsätta Bitcoin-säkerhetsforskningen på OpenAIs modeller .
Hamilton rapporterade att han hade börjat integrera OpenAIs kapacitet på lördagen, bara för att upptäcka att hans åtkomst var begränsad nästa morgon . 'Det gör mig som patriotisk amerikan helt förkrossad att behöva göra det här', skrev han på X, och tillkännagav att han skulle återgå till att använda kinesiska öppen källkodsmodeller för att fortsätta skydda Bitcoin-infrastrukturen
.
Bitcoin Red Team flyttade sin forskning till Moonshot AIs öppna Kimi K3-modell, en kinesisk öppen källkods-LLM . Hamilton konstaterade offentligt att angripare redan har obegränsad tillgång till toppmoderna AI-verktyg medan försvarare blir utestängda
.
Den 13–14 augusti 2026 samordnade Bitcoin Policy Institute (BPI) ett öppet brev undertecknat av över 40 kryptoföretag – däribland Coinbase, Block, BitGo, Blockstream, Anchorage Digital, ARK Invest, Bitwise, Foundry, Casa och Exodus – som kräver att ledande AI-laboratorier (OpenAI, Anthropic med flera) ger granskade öppen källkods-säkerhetsforskare kontrollerad tidig tillgång till toppmoderna AI-modeller .
Undertecknarna menar att angripare redan har tillgång till den senaste AI-tekniken, vilket skapar ett asymmetriskt säkerhetsgap där vita hattar inte får samma verktyg som behövs för att hitta och åtgärda sårbarheter innan de utnyttjas . Brevet kräver inte att AI-laboratorierna helt tar bort säkerhetsåtgärderna, utan föreslår istället etablerade förtroendebaserade tillgångsprogram med granskningsramverk, privata kodgranskningsutrymmen och kommunikationskanaler med laboratoriernas säkerhetsteam
.