Bitcoin Red Team granskade 390 projekt på 27 timmar – hittade 85 kritiska fel
I juli 2026 utnyttjades en firmwarebugg i Coldcard hårdvaruplånboken, vilket ledde till att över 116 miljoner dollar i bitcoin stals från mer än 5 200 plånböcker. Som svar genomförde Bitcoin Red Team – 16 frivilliga forskare – en AI assisterad granskning av 390 öppna Bitcoin projekt på cirka 27–30 timmar, och rappor...
Publicerad avRedigerad med DeepSeek-V4-FlashBilder genererade med GPT Image 1.5
I juli 2026 utnyttjades en firmwarebugg i Coldcard hårdvaruplånboken, vilket ledde till att över 116 miljoner dollar i bitcoin stals från mer än 5 200 plånböcker.
Som svar genomförde Bitcoin Red Team – 16 frivilliga forskare – en AI assisterad granskning av 390 öppna Bitcoin projekt på cirka 27–30 timmar, och rapporterade 4 962 säkerhetsfynd, varav 85 kritiska och 635 allvarliga.
OpenAI återkallade utan förklaring ledaren Rob Hamiltons API åtkomst mitt under granskningen, vilket tvingade teamet att byta till mindre restriktiva AI modeller – bland annat kinesiska alternativ med öppen vikt.
Granskningen bekostades med cirka 40 000 dollar i AI beräkningskostnader som täcktes av den ideella organisationen OpenSats.
What was the Bitcoin Red Team's AI-driven security audit campaign, how did it respond to the July 2026 Coldcard wallet hack that drained oveAn AI-generated depiction of the Bitcoin Red Team's automated code audit campaign.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What was the Bitcoin Red Team's AI-driven security audit campaign, how did it respond to the July 2026 Coldcard wallet hack that drained ove. Article summary: Here is a complete breakdown of the Bitcoin Red Team campaign, the Coldcard hack that triggered it, the audit's findings and methods, and why OpenAI revoked the lead researcher's access.. Topic tags: general, general web, user generated, academic, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickb
openai.com
Hacket mot Coldcard-hårdvaruplånboken i juli 2026 var en av de mest förödande säkerhetsincidenterna i Bitcoins historia: angripare tömde över 116 miljoner dollar från mer än 5 200 plånböcker genom att utnyttja en flera år gammal firmwarebugg . Bara dagar senare startade en frivilliggrupp på 16 säkerhetsforskare en aldrig tidigare skådad AI-assisterad granskning av Bitcoins ekosystem med öppen källkod. Det de fann – och vad som hände med projektets tillgång till de främsta AI-modellerna – blev nästa stridsfråga i debatten om AI och cybersäkerhet.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Bitcoin Red Team granskade 390 projekt på 27 timmar – hittade 85 kritiska fel"?
I juli 2026 utnyttjades en firmwarebugg i Coldcard hårdvaruplånboken, vilket ledde till att över 116 miljoner dollar i bitcoin stals från mer än 5 200 plånböcker.
What are the key points to validate first?
I juli 2026 utnyttjades en firmwarebugg i Coldcard hårdvaruplånboken, vilket ledde till att över 116 miljoner dollar i bitcoin stals från mer än 5 200 plånböcker. Som svar genomförde Bitcoin Red Team – 16 frivilliga forskare – en AI assisterad granskning av 390 öppna Bitcoin projekt på cirka 27–30 timmar, och rapporterade 4 962 säkerhetsfynd, varav 85 kritiska och 635 allvarliga.
What should I do next in practice?
OpenAI återkallade utan förklaring ledaren Rob Hamiltons API åtkomst mitt under granskningen, vilket tvingade teamet att byta till mindre restriktiva AI modeller – bland annat kinesiska alternativ med öppen vikt.
Bitcoin Red Team granskade 390 projekt på 27 timmar – hittade 85 kritiska fel
I juli 2026 utnyttjades en firmwarebugg i Coldcard hårdvaruplånboken, vilket ledde till att över 116 miljoner dollar i bitcoin stals från mer än 5 200 plånböcker. Som svar genomförde Bitcoin Red Team – 16 frivilliga forskare – en AI assisterad granskning av 390 öppna Bitcoin projekt på cirka 27–30 timmar, och rappor...
Publicerad avRedigerad med DeepSeek-V4-FlashBilder genererade med GPT Image 1.5
I juli 2026 utnyttjades en firmwarebugg i Coldcard hårdvaruplånboken, vilket ledde till att över 116 miljoner dollar i bitcoin stals från mer än 5 200 plånböcker.
Som svar genomförde Bitcoin Red Team – 16 frivilliga forskare – en AI assisterad granskning av 390 öppna Bitcoin projekt på cirka 27–30 timmar, och rapporterade 4 962 säkerhetsfynd, varav 85 kritiska och 635 allvarliga.
OpenAI återkallade utan förklaring ledaren Rob Hamiltons API åtkomst mitt under granskningen, vilket tvingade teamet att byta till mindre restriktiva AI modeller – bland annat kinesiska alternativ med öppen vikt.
Granskningen bekostades med cirka 40 000 dollar i AI beräkningskostnader som täcktes av den ideella organisationen OpenSats.
What was the Bitcoin Red Team's AI-driven security audit campaign, how did it respond to the July 2026 Coldcard wallet hack that drained oveAn AI-generated depiction of the Bitcoin Red Team's automated code audit campaign.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What was the Bitcoin Red Team's AI-driven security audit campaign, how did it respond to the July 2026 Coldcard wallet hack that drained ove. Article summary: Here is a complete breakdown of the Bitcoin Red Team campaign, the Coldcard hack that triggered it, the audit's findings and methods, and why OpenAI revoked the lead researcher's access.. Topic tags: general, general web, user generated, academic, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickb
openai.com
Hacket mot Coldcard-hårdvaruplånboken i juli 2026 var en av de mest förödande säkerhetsincidenterna i Bitcoins historia: angripare tömde över 116 miljoner dollar från mer än 5 200 plånböcker genom att utnyttja en flera år gammal firmwarebugg . Bara dagar senare startade en frivilliggrupp på 16 säkerhetsforskare en aldrig tidigare skådad AI-assisterad granskning av Bitcoins ekosystem med öppen källkod. Det de fann – och vad som hände med projektets tillgång till de främsta AI-modellerna – blev nästa stridsfråga i debatten om AI och cybersäkerhet.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Bitcoin Red Team granskade 390 projekt på 27 timmar – hittade 85 kritiska fel"?
I juli 2026 utnyttjades en firmwarebugg i Coldcard hårdvaruplånboken, vilket ledde till att över 116 miljoner dollar i bitcoin stals från mer än 5 200 plånböcker.
What are the key points to validate first?
I juli 2026 utnyttjades en firmwarebugg i Coldcard hårdvaruplånboken, vilket ledde till att över 116 miljoner dollar i bitcoin stals från mer än 5 200 plånböcker. Som svar genomförde Bitcoin Red Team – 16 frivilliga forskare – en AI assisterad granskning av 390 öppna Bitcoin projekt på cirka 27–30 timmar, och rapporterade 4 962 säkerhetsfynd, varav 85 kritiska och 635 allvarliga.
What should I do next in practice?
OpenAI återkallade utan förklaring ledaren Rob Hamiltons API åtkomst mitt under granskningen, vilket tvingade teamet att byta till mindre restriktiva AI modeller – bland annat kinesiska alternativ med öppen vikt.
Bitcoin Red Team är ett frivilligt säkerhetsinitiativ som leds av den pseudonyma Bitcoin-utvecklaren Calle och Rob Hamilton, vd för Bitcoin-förvaringsföretaget AnchorWatch . I början av augusti 2026 genomförde gruppen en snabb AI-assisterad svepning av Bitcoins öppna ekosystem. Under cirka 27,5–30 timmar granskade 16 säkerhetsforskare med hjälp av AI-modeller 390 öppna Bitcoin-repositories och lämnade in 4 962 sårbarhetsfynd. Den ideella organisationen OpenSats stod för AI-beräkningskostnaderna – cirka 40 000 dollar totalt, eller ungefär 10 000 dollar per dag .
Så svarade man på Coldcard-hacket
Kampanjen var ett direkt svar på Coldcard-hårdvaruplånboksexploateringen i juli 2026. Så här gick hacket till:
Sårbarheten: En firmwarebugg som introducerades i Coldcard firmware version 4.0.0 (mars 2021) gjorde att enheten kringgick sin dedikerade slumpgenerator för hårdvara vid skapandet av seed-fraser . Detta gjorde plånbokens seed-fraser förutsägbara – nyckelstyrkan sjönk från 128 bitar till så lite som 40 bitar .
Attacken: Från och med 30 juli 2026 utnyttjade angripare denna brist för att tömma medel från tusentals plånböcker. Den första vågen träffade 1 196 adresser på bara 41 minuter och stal 1 082,65 BTC (cirka 70 miljoner dollar vid tillfället) .
Totala förluster: Flera vågor drev de totala förlusterna förbi 116 miljoner dollar från över 5 200 adresser, med vissa uppskattningar som översteg 130 miljoner dollar i takt med att attacken fortsatte . Minst ett dussin olika hackare var inblandade .
Coinkites svar: Företaget uppmanade användare att uppdatera firmware och flytta sina tillgångar, men då var mycket av skadan redan skedd .
Som svar lanserade Bitcoin Red Team sin granskning för att hitta liknande buggar i slumpgeneratorer, svaga kryptografiska metoder och andra systemiska brister innan angripare kunde utnyttja dem .
Viktiga resultat och metoder
Resultat
Metrik
Antal
Totalt inlämnade fynd
4 962
Kritiska allvarlighetsgrader
85
Höga allvarlighetsgrader
635
Hög eller kritisk kombinerat
720
Reproducerbara fynd vid granskning
21,4 %
Granskade repositories
390
Teamstorlek
16 forskare
Den enorma volymen – nästan 5 000 rapporter på en dag – skapade ett stort triageproblem för underhållarna längre fram i kedjan . Endast ungefär vart femte fynd kunde bekräftas som reproducerbart, men gruppen menade att det var motiverat att flagga gränsfall med tanke på allvaret i Coldcard-attacken .
Metoder
Teamet använde AI-modeller med öppen vikt för att scanna kodbaser efter kända sårbarhetsmönster, kryptografiska svagheter och logiska fel .
Mänskliga forskare vägledde AI:n, validerade resultaten och lämnade in rapporter om ansvarsfull informationsdelning .
Gruppen planerar att publicera sin AI-säkerhetssele som öppen källkod så att den bredare communityn kan fortsätta med automatiserad scanning .
De fokuserade på plånböcker, kryptografiska bibliotek och Bitcoin-infrastrukturprojekt – den typ av kod som, om den är bristfällig, kan leda till en ny Coldcard-förlust i samma skala .
Därför återkallade OpenAI tillgången för ledande forskare mitt i projektet
Rob Hamilton (AnchorWatch vd och kampanjens medledare) hade anmält sig till OpenAI:s "Trust Cyber"-program, som ger godkända säkerhetsforskare subventionerad API-åtkomst för sårbarhetsforskning . Den 8/9 augusti 2026, efter att han redan hade integrerat programmet i sitt arbetsflöde och lämnat in giltiga avslöjanden, återkallade OpenAI hans åtkomst utan förklaring.
Hamilton offentliggjorde att han var "blockerad från att utföra ytterligare analys av en kodbas som jag redan har ansvarsfullt avslöjat för, och har fått bekräftelse på att den hade legitima fynd" .
Återkallelsen tvingade Bitcoin Red Team att byta till mindre restriktiva AI-modeller, inklusive kinesiska alternativ med öppen vikt, ett skifte som noterades brett och kritiserades som ett bakslag för USA:s AI-konkurrenskraft inom säkerhetsforskning .
OpenAI har inte offentligt redogjort för sin motivering. Företagets FAQ för Researcher Access Program noterar att krediter beviljas efter eget gottfinnande och kan dras in, men inget specifikt policybrott från Hamilton har citerats .
cointribune.com
Bitcoin Developers Alert After Discovery of 85 Critical Bugs
Bitcoin Red Team är ett frivilligt säkerhetsinitiativ som leds av den pseudonyma Bitcoin-utvecklaren Calle och Rob Hamilton, vd för Bitcoin-förvaringsföretaget AnchorWatch . I början av augusti 2026 genomförde gruppen en snabb AI-assisterad svepning av Bitcoins öppna ekosystem. Under cirka 27,5–30 timmar granskade 16 säkerhetsforskare med hjälp av AI-modeller 390 öppna Bitcoin-repositories och lämnade in 4 962 sårbarhetsfynd. Den ideella organisationen OpenSats stod för AI-beräkningskostnaderna – cirka 40 000 dollar totalt, eller ungefär 10 000 dollar per dag .
Så svarade man på Coldcard-hacket
Kampanjen var ett direkt svar på Coldcard-hårdvaruplånboksexploateringen i juli 2026. Så här gick hacket till:
Sårbarheten: En firmwarebugg som introducerades i Coldcard firmware version 4.0.0 (mars 2021) gjorde att enheten kringgick sin dedikerade slumpgenerator för hårdvara vid skapandet av seed-fraser . Detta gjorde plånbokens seed-fraser förutsägbara – nyckelstyrkan sjönk från 128 bitar till så lite som 40 bitar .
Attacken: Från och med 30 juli 2026 utnyttjade angripare denna brist för att tömma medel från tusentals plånböcker. Den första vågen träffade 1 196 adresser på bara 41 minuter och stal 1 082,65 BTC (cirka 70 miljoner dollar vid tillfället) .
Totala förluster: Flera vågor drev de totala förlusterna förbi 116 miljoner dollar från över 5 200 adresser, med vissa uppskattningar som översteg 130 miljoner dollar i takt med att attacken fortsatte . Minst ett dussin olika hackare var inblandade .
Coinkites svar: Företaget uppmanade användare att uppdatera firmware och flytta sina tillgångar, men då var mycket av skadan redan skedd .
Som svar lanserade Bitcoin Red Team sin granskning för att hitta liknande buggar i slumpgeneratorer, svaga kryptografiska metoder och andra systemiska brister innan angripare kunde utnyttja dem .
Viktiga resultat och metoder
Resultat
Metrik
Antal
Totalt inlämnade fynd
4 962
Kritiska allvarlighetsgrader
85
Höga allvarlighetsgrader
635
Hög eller kritisk kombinerat
720
Reproducerbara fynd vid granskning
21,4 %
Granskade repositories
390
Teamstorlek
16 forskare
Den enorma volymen – nästan 5 000 rapporter på en dag – skapade ett stort triageproblem för underhållarna längre fram i kedjan . Endast ungefär vart femte fynd kunde bekräftas som reproducerbart, men gruppen menade att det var motiverat att flagga gränsfall med tanke på allvaret i Coldcard-attacken .
Metoder
Teamet använde AI-modeller med öppen vikt för att scanna kodbaser efter kända sårbarhetsmönster, kryptografiska svagheter och logiska fel .
Mänskliga forskare vägledde AI:n, validerade resultaten och lämnade in rapporter om ansvarsfull informationsdelning .
Gruppen planerar att publicera sin AI-säkerhetssele som öppen källkod så att den bredare communityn kan fortsätta med automatiserad scanning .
De fokuserade på plånböcker, kryptografiska bibliotek och Bitcoin-infrastrukturprojekt – den typ av kod som, om den är bristfällig, kan leda till en ny Coldcard-förlust i samma skala .
Därför återkallade OpenAI tillgången för ledande forskare mitt i projektet
Rob Hamilton (AnchorWatch vd och kampanjens medledare) hade anmält sig till OpenAI:s "Trust Cyber"-program, som ger godkända säkerhetsforskare subventionerad API-åtkomst för sårbarhetsforskning . Den 8/9 augusti 2026, efter att han redan hade integrerat programmet i sitt arbetsflöde och lämnat in giltiga avslöjanden, återkallade OpenAI hans åtkomst utan förklaring.
Hamilton offentliggjorde att han var "blockerad från att utföra ytterligare analys av en kodbas som jag redan har ansvarsfullt avslöjat för, och har fått bekräftelse på att den hade legitima fynd" .
Återkallelsen tvingade Bitcoin Red Team att byta till mindre restriktiva AI-modeller, inklusive kinesiska alternativ med öppen vikt, ett skifte som noterades brett och kritiserades som ett bakslag för USA:s AI-konkurrenskraft inom säkerhetsforskning .
OpenAI har inte offentligt redogjort för sin motivering. Företagets FAQ för Researcher Access Program noterar att krediter beviljas efter eget gottfinnande och kan dras in, men inget specifikt policybrott från Hamilton har citerats .
cointribune.com
Bitcoin Developers Alert After Discovery of 85 Critical Bugs