AI搵出四年無人發現嘅「無限印錢」Bug Zcash點樣一朝散晒啲信任

2026年5月28日，Anthropic向公眾發布咗佢哋最新嘅AI模型Claude Opus 4.8。唔夠24個鐘，獨立保安研究員Taylor Hornby——受聘於Shielded Labs專門審計Zcash協議——就用呢個模型，搵到一個潛伏足足四年、一直冇人發現嘅致命漏洞 。發現之後，Zcash開發團隊緊急推出修復補丁、向公眾披露漏洞，然後市場就出現恐慌性拋售，ZEC幣值喺之後幾日蒸發咗大約四到五成 。成件事亦成為有紀錄以嚟，第一次有尖端大型語言模型（LLM）喺真實運行嘅零知識證明協議入面，搵到關鍵加密漏洞嘅案例 。

個漏洞點樣被發現：AI係加速器，唔係話取代人類

Taylor Hornby唔係就咁叫Claude Opus 4.8「同我搵晒啲Bug出嚟」。佢自己寫咗一套叫「Zcash Full-Stack Auditor」嘅自訂框架，利用模型嘅邏輯推理能力，有系統咁追蹤Zcash嘅Orchard匿名交易池電路邏輯 。呢個工具畀Hornby可以引導AI，針對用嚟保護Zcash私隱交易、建基於Halo2技術嘅複雜零知識證明系統進行分析。

喺5月29號，呢個框架搵到一個邏輯不一致嘅地方。而呢個邏輯漏洞，係自Orchard協議喺2022年5月上線以嚟，經歷過咁多次正式審計，都冇人類審計員發現到嘅 。Hornby並唔係淨係喺理論層面記錄個漏洞就算——佢利用AI輔助嘅方法，寫咗一個「實戰級」嘅攻擊程式，仲成功喺本地測試環境入面鑄造出假嘅ZEC代幣 。呢個發現速度之快——模型公開發布唔夠一日就搵到——突顯咗AI強化保安研究嘅能力，已經去到一個新嘅層次 。

有一點好重要要講清楚：呢次突破係一個熟練嘅人類專家，同一個尖端AI模型互相合作嘅成果。AI提供咗有系統嘅推理同跨越大規模程式碼庫嘅模式識別能力；而人類研究員就負責界定問題、建立審計框架，同埋驗證AI搵出嚟嘅結果 。

個Bug嘅技術源頭：零知識證明電路嘅約束缺陷

呢個漏洞係Orchard匿名交易池電路嘅「健全性」（Soundness）Bug，而Orchard正正係Zcash進行匿名交易嘅主要私隱機制 。喺零知識證明系統入面，「健全性」嘅意思係：攻擊者喺運算上應該冇可能為一個假嘅陳述，建立一個有效嘅證明。但Orchard電路入面有一個「約束不足」嘅元素，打破咗呢個基本規則。

具體啲講，喺Halo2嘅gadgets程式庫深處，有一個數值冇被「鎖定」去一個真實嘅基點（base point），變相令到數學上無效嘅輸入，都可以通過橢圓曲線嘅檢查 。講得簡單啲，即係一個負責驗證交易輸入嘅檢查機制，實際上並冇執行佢表面上應該有嘅規則 。結果係：攻擊者可以偽造有效嘅零知識證明，授權自己喺匿名池入面，憑空鑄造無限數量嘅假ZEC。

因為Orchard嘅交易本身就係匿名嘅，呢啲假幣喺區塊鏈上面，同真幣係完全冇分別，根本冇辦法分辨 。亦即係話，冇可能透過審計區塊鏈去發現嗰筆假嘅供應。呢個漏洞自2022年5月Orchard上線以嚟就一直存在，換句話講，佢潛伏咗接近四年都冇人察覺 。

更要命嘅係，由於Orchard嘅私隱特性，再加上漏洞本身嘅性質，Shielded Labs表明，冇任何加密技術方法可以確認，呢個漏洞喺過去四年入面，有冇俾人喺現實中利用過 。呢種「冇辦法證實」嘅不確定性，成為咗披露之後市場信心崩潰嘅核心原因。

開發團隊應對：極速硬分叉補鑊

Hornby向Zcash開放開發實驗室報告漏洞之後，團隊嘅反應極之迅速 ：

• 2026年5月29日： Hornby發現並報告漏洞 。
• 2026年6月1日： 開發人員透過網絡升級（硬分叉，Hard Fork）部署緊急修復補丁，停用咗有問題嘅Orchard交易池 。
• 2026年6月3日： 修復喺整個網絡入面全面實施 。
• 2026年6月4日： Shielded Labs同Zcash創辦人Zooko Wilcox向公眾披露漏洞同修復詳情 。

Wilcox確認，修復補丁係喺向公眾公布之前成功部署嘅，即係話喺披露之後，冇已知嘅資金因為呢個漏洞而損失 。呢種「先修補，後披露」嘅協調方式，係跟返標準嘅漏洞管理慣例，但成件事要求嘅速度——由發現漏洞去到全網硬分叉，前後只係用咗三日——可以話係極之罕見。

緊急修復之後，Shielded Labs要求Anthropic用佢哋一個受限制嘅尖端模型「Mythos」，進行一次獨立嘅全協議審計。嗰次審計確認咗，截至2026年6月12日，協議入面冇其他關鍵漏洞 。呢次全面審查成功幫Zcash挽回部分市場信心，但嗰個核心問題——即係喺修復之前，個漏洞有冇俾人偷偷利用過——始終係一個冇人答得到嘅謎。

市場衝擊：ZEC幣價跌咗四到五成

市場對6月4號嘅公開披露反應極之激烈。ZEC嘅價格喺之後幾日暴跌咗大約40%到50%，有報導形容，隻幣由「幾個禮拜前仲係遠高得多嘅水平」，直插進入咗自由落體模式 。多個消息來源都指出跌幅介乎31%到50%之間，最常被引用嘅幅度大約係四到五成 。

呢次拋售反映咗多方面嘅恐慌。首先，個漏洞嘅嚴重程度——喺一隻主流私隱幣入面可以無限、冇痕跡咁造假幣——徹底摧毀咗市場對Zcash協議安全保證嘅基本信任。第二，一個AI模型竟然搵到人類多年正式審計都走漏眼嘅缺陷，令人對其他加密貨幣（包括市值極大嘅以太坊）嘅漏洞風險，都產生咗令人不安嘅疑問 。第三，嗰種永遠冇辦法確認「漏洞係咪已經俾人利用過」嘅不確定性，留低咗一個單靠技術修復冇可能彌補嘅信任缺口 。

交易員重新審視呢個最主流私隱網絡之一嘅安全性，而市場隨之而嚟嘅重新定價，係又快又狠 。

AI雙面刃嘅清算時刻：係守護神，亦係威脅放大器

Zcash事件被普遍視為AI喺關鍵軟件安全領域「雙面刃」潛力嘅分水嶺 。

防守層面嘅價值

防守價值係好明顯嘅。一個AI模型，配合人類專家嘅引導，竟然搵到人類審計員四年嚟都發現唔到嘅災難性漏洞——而且係喺模型推出唔夠一日之內就做到 。呢次示範咗，尖端AI可以大幅提升複雜加密系統保安審計嘅速度、深度同全面性。事後Mythos嘅審計清除了協議其他部分嘅嫌疑，更令人聯想到，喺未來，AI驅動嘅持續審計，或者會成為高風險基礎設施嘅標準指定動作 。

Hornby嘅做法——建立一套自訂嘅代理框架，而唔係淨係簡單咁向模型提問——亦都展示咗，最有威力嘅防守應用，係要將AI融入有系統嘅保安工作流程入面，而唔係當佢做一個獨立嘅神諭咁用。

攻擊層面嘅威脅

攻擊層面嘅影響同樣咁震撼。同一套可以搵到呢個Bug嘅能力，一樣可以被惡意分子武器化，用機器嘅速度去發現同利用零日漏洞（Zero-day vulnerability） 。如果喺白帽研究員發現之前，有黑帽組織用類似嘅技術攻擊Zcash，佢哋可以神不知鬼不覺咁鑄造無限假幣、抽乾市場流動性，然後消失得無影無蹤——全部都可以喺任何修復補丁推出之前搞掂晒。

彭博將呢次事件形容為展示咗「AI黑客威脅嘅巨大程度」 。彭博同其他媒體都指出，呢次事件帶出咗一啲逼切嘅問題：現行嘅負責任披露準則，究竟能唔能夠應付AI速度發現嘅漏洞？當AI可以喺幾個鐘之內搵到致命缺陷，進行協調修補嘅時間窗口，就會喺惡意攻擊發生之前大幅收窄 。

保安研究員都提出警告，呢個唔係一個理論上嘅擔憂。Zcash事件係第一個被公開確認嘅案例，但幾乎可以肯定唔會係最後一個 。

最令人唔安樂嘅未知數

成件事最令人困擾嘅地方，可能就係嗰種冇辦法解決嘅不確定性。因為Zcash係一隻私隱幣，冇任何加密學方法可以證明，呢個漏洞喺佢長達四年嘅生命週期入面，究竟有冇俾人利用過 。開發團隊判定「被利用嘅可能性唔大」，但佢哋都承認，自己確實冇辦法證實呢一點 。呢種情況造成咗一個持久嘅信任問題——唔單止係對Zcash，而係對任何私隱保護系統都一樣，因為一個缺陷可能喺被發現之前，已經俾人偷偷利用過。

呢件事對我哋嚟講有咩啟示

Zcash事件標誌住一個時代嘅終結：單靠周期性嘅人類審計，去確保加密協議安全嘅日子已經過去。AI輔助漏洞發現，而家係一個已被證明嘅能力，隨之而來嘅係佢所隱含嘅所有「不對稱力量」。

對於協議開發者嚟講，啟示好清楚：將尖端AI模型融入持續嘅安全審查流程，已經唔再係一個選擇，而係一個必要動作，因為對手肯定都會咁做。對於AI社群嚟講，呢次事件再次強調咗，喺部署一啲好容易被轉化為攻擊用途嘅能力時，必須要深思熟慮。而對於更廣泛嘅加密貨幣生態系統，呢次係一個好 stark 嘅提醒：即使係經過最嚴格審查嘅系統，都可能隱藏住災難性嘅缺陷，而一個被善加引導嘅AI，係可以喺幾個鐘之內就將佢哋挖出嚟。