Bitcoin Red Team: як AI-аудит за 27 годин виявив тисячі вразливостей і змінив правила безпеки

На початку серпня 2026 року група з 16 волонтерів-дослідників безпеки, які назвали себе Bitcoin Red Team, здійснила те, що не під силу жодній окремій компанії чи команді розробників: вони просканували 390 відкритих репозиторіїв Bitcoin за 27,5 годин і позначили майже 5 000 потенційних проблем безпеки. AI-асистований аудит виявив 85 критичних і 635 високосерйозних вразливостей, що викликало термінові дискусії про роль штучного інтелекту в безпеці відкритого коду та скоординований заклик індустрії надати захисникам доступ до передових AI-моделей .

Масштаб відкриття

Протягом 27,5-годинного спринту 4–5 серпня 2026 року Bitcoin Red Team зафіксував 4 962 випадки безпекових знахідок у 390 відкритих Bitcoin-проєктах . Із них 85 було класифіковано як критичні, а 635 — як високосерйозні — отже, 720 знахідок (14,5% від загальної кількості) отримали оцінку високої або критичної серйозності . Це в середньому 1,85 серйозних проблем на проєкт і 166 знахідок на годину . Провідний розробник команди, Калле, повідомив про в середньому 2,31 знахідки високого або критичного рівня на людину на годину .

Зусилля коштували понад $40 000 на AI-токени для обчислень, профінансовані OpenSats (некомерційна організація 501(c)(3)), OpenCode та AnchorWatch . Команда використовувала власний безпековий харнес, який у певний момент містив 171 599 рядків коду, інтегруючи передові AI-моделі, зокрема Kimi K3, GPT Sol, Fable, Opus та GLM5.2, для автоматизованого статичного аналізу .

Станом на 14 серпня 2026 року — після 108 годин роботи — команда розширила перевірку до 501 проєкту та зафіксувала 7 958 загальних знахідок, з яких 1 280 класифіковано як високі або критичні .

Як працював процес аудиту

Bitcoin Red Team діяв як глобально розподілена команда, яка працювала цілодобово в різних часових поясах . Процес поєднував AI-сканування коду з людським наглядом, але обсяг результатів створив значне вузьке місце для верифікації.

Рівень відтворення. За перші 29,8 години лише 21,4% знахідок було успішно відтворено людьми-рев'юерами — тобто переважна більшість залишалася неперевіреними потенційними проблемами . На позначці 108 годин рівень відтворення зріс до 24,7% . Команда наголосила, що початкові оцінки серйозності є попередніми, а не підтвердженими вразливостями .

Розкриття розробникам. Менше ніж 5% із 390 перевірених проєктів отримали повідомлення про знахідки на момент першого звіту, що свідчить про значний обсяг роботи з відповідального розкриття . Команда дотримувалася суворого процесу: критичні знахідки спочатку приватно повідомлялися мейнтейнерам, а перед розкриттям будувалися робочі експлойти для підтвердження .

Найбільш уражені категорії проєктів. Інструменти приватності та coinjoin мали найвищу частку знахідок високого або критичного рівня — 24% . Криптографічні бібліотеки та SDK дали найбільший абсолютний обсяг — 1 101 знахідка .

Вразливість Coldcard, яка спровокувала аудит

Аудит Bitcoin Red Team став прямою відповіддю на вразливість Coldcard (апаратний гаманець) у генераторі випадкових чисел (RNG) — критичну помилку в прошивці Coinkite's Coldcard, яка з березня 2021 року до 2026 року тихо спрямовувала генерацію сідів через слабкий програмний PRNG замість апаратної випадковості . Експлойт дозволив викрасти приблизно 1 816 BTC (понад $100 млн) у довгострокових власників .

Хоча баг Coldcard було виявлено до формування Red Team, інцидент продемонстрував, наскільки руйнівною може бути одна невиправлена вразливість у широко довіреному cold-storage пристрої. Coinkite випустила виправлену прошивку після розкриття вразливості .

Аудит Red Team став відповіддю екосистеми: кілька знахідок з AI-сканування — зокрема критичні проблеми в інструментах приватності та coinjoin — були виправлені мейнтейнерами після відповідального розкриття .

Реакція індустрії: вимога доступу до AI для захисників

Масштаб і серйозність знахідок Bitcoin Red Team спричинили скоординовану реакцію індустрії. 10 серпня 2026 року Bitcoin Policy Institute (BPI) опублікував відкритого листа, підписаного понад 70 організаціями з усієї екосистеми цифрових активів, із закликом до передових AI-лабораторій вжити конкретних заходів .

Серед підписантів — великі кастодіальні сервіси, біржі, майнінгові компанії та групи розробників відкритого коду: Coinbase, Strategy (колишня MicroStrategy), Block, MARA, Galaxy, BitGo, Brink, OpenSats, Trezor, Kraken, Ledger, Anchorage Digital та Chaincode Labs .

Основний аргумент листа: "захисники відкритого коду сьогодні займають найменш привілейовану позицію в AI-ландшафті безпеки" . Ключові вимоги:

• Надати перевіреним захисникам Bitcoin та відкритого коду "довірений доступ" до передових AI-моделей — не лише публічно доступних версій, але й найпередовіших ваг моделей і можливостей, які вже використовують атакуючі .
• Закрити "AI-розрив доступу" — зловмисники мають необмежений доступ до найсучаснішого AI для виявлення вразливостей і розробки експлойтів, тоді як захисники екосистеми обмежені слабшими, публічно доступними моделями .
• Забезпечити контрольований ранній доступ, включаючи ранній доступ до моделей, обчислювальні потужності, безпечні середовища та прямі канали зв'язку для кваліфікованих дослідників безпеки відкритого коду .

Коаліція попередила, що без такого доступу критична фінансова інфраструктура, побудована на відкритому коді Bitcoin, стикається з ескалацією асиметричної загрози, де атакуючі мають кращі AI-інструменти, а захисники залишаються осторонь .

Поворотний момент для безпеки відкритого коду

Аудит Bitcoin Red Team продемонстрував як потужність, так і обмеження AI-асистованого сканування безпеки. Здатність позначити майже 5 000 потенційних проблем у 390 проєктах трохи більше ніж за день є безпрецедентною — але низькі показники відтворення та розкриття виявили, що людська верифікація та відповідальне розкриття залишаються критичними вузькими місцями .

Команда заявила про плани опублікувати свій AI-харнес безпеки у відкритому доступі, щоб посилити оборону всієї екосистеми . Це дозволить ширшій спільноті розробників Bitcoin запускати подібні сканування незалежно, потенційно перетворюючи одноразовий спринт на довгострокову практику безпеки.

Головне питання залишається без відповіді: чи отримають захисники необхідні AI-інструменти раніше, ніж атакуючі?