發現規模

在2026 年 8 月 4 日至 5 日、長達 27.5 小時的馬拉松式審計中，Bitcoin Red Team 在 390 個開源 Bitcoin 專案中，總共提交了 4,962 項安全發現 。其中，85 項被歸類為「嚴重」等級，635 項為「高風險」等級——這意味著有 720 項（佔總數 14.5%）被評為高風險或以上 。這相當於平均每個專案存在 1.85 個嚴重問題，團隊每小時提交 166 項發現 。團隊領導者、開發者 Calle 表示，平均每位研究員每小時可找出 2.31 個高風險或嚴重發現 。

這項行動花費超過 40,000 美元的 AI 運算代幣，由 OpenSats（一家 501(c)(3) 非營利組織）、OpenCode 以及 AnchorWatch 資助 。團隊使用一套包含 171,599 行程式碼的自訂安全工具，整合了包括 Kimi K3、GPT Sol、Fable、Opus 和 GLM5.2 等前沿 AI 模型，來執行自動化靜態分析 。

到了 2026 年 8 月 14 日——即審計啟動 108 小時後——團隊已將審查範圍擴大到 501 個專案，總發現數達到 7,958 項，其中有 1,280 項被列為高風險或嚴重等級 。

審計流程如何運作

Bitcoin Red Team 是一個全球分散的團隊，成員跨越不同時區輪班運作 。其流程結合了 AI 驅動的程式碼掃描與人工覆核，但大量的結果也造成了顯著的驗證瓶頸。

重現率。 在前 29.8 小時內，只有 21.4% 的發現成功被人類審查員重現——這表示絕大多數都還是未經證實的潛在問題 。到了審計啟動第 108 小時時，重現率僅上升至 24.7% 。團隊強調，這些最初的嚴重等級評定僅為初步評估，並非已確認的漏洞 。

上游通報。 在初步報告發佈時，受審的 390 個專案中，只有不到 5% 已接收到上游通報，顯示負責任的漏洞揭露程序存在嚴重積壓 。該團隊遵循嚴格的揭露流程：所有嚴重發現均在公開揭露前，私下通報給專案維護者；團隊也會在通報前建立可運作的攻擊概念驗證，以確認漏洞真實存在 。

受影響最嚴重的專案類別。 隱私工具與 CoinJoin 軟體的高風險或嚴重發現比例最高，達到 24% 。密碼學函式庫與 SDK 則產生了最大的原始發現數量，共 1,101 項 。

觸發此次審計的 Coldcard 漏洞

Bitcoin Red Team 的審計，是直接針對 Coldcard 硬體錢包隨機數產生器（RNG）漏洞的回應。這是一個存在於 Coinkite 公司 Coldcard 產品中的重大韌體缺陷，該缺陷從 2021 年 3 月到 2026 年間，長期導致種子生成過程繞過硬體隨機來源，轉而依賴一個脆弱的軟體虛擬隨機數產生器 。此漏洞導致約 1,816 枚比特幣（價值超過 1 億美元） 從長期持有者處被盜 。

雖然 Coldcard 的漏洞本身在 Red Team 成立之前就被發現，但這起事件說明了在廣受信賴的冷儲存裝置中，一個未修補的漏洞能造成多大的破壞。Coinkite 在漏洞揭露後，釋出了修復版韌體 。

Red Team 的審計正是整個生態系統對此的回應：這波 AI 輔助掃描所找到的多項發現——包括隱私工具與 CoinJoin 軟體中的嚴重問題——在經過負責任的揭露後，已由專案維護者陸續修補 。

產業回應：要求為防禦者提供 AI 取用權

Bitcoin Red Team 發現的漏洞規模與嚴重性，促使了產業界的聯手回應。2026 年 8 月 10 日，比特幣政策研究所（Bitcoin Policy Institute，BPI） 發表了一封公開信，由橫跨數位資產生態系統的 超過 70 個組織 共同簽署，呼籲前沿 AI 實驗室採取具體行動 。

簽署方包括主要的託管機構、交易所、挖礦公司與開源開發組織：Coinbase、Strategy（原 MicroStrategy）、Block、MARA、Galaxy、BitGo、Brink、OpenSats、Trezor、Kraken、Ledger、Anchorage Digital 以及 Chaincode Labs 等 。

公開信的核心論點在於，「如今，開源防禦者在 AI 安全領域中，處於最弱勢的地位」 。信中提出的主要訴求如下：

• 應允許經審查的 Bitcoin 與開源安全防禦者「可信存取」前沿 AI 模型——不僅是公開版本，而是攻擊者已在使用的最先進模型權重與能力 。
• 縮小日益擴大的「AI 取用差距」——惡意行為者可不受限制地使用尖端 AI 進行漏洞發現與攻擊開發，而生態系統的防禦者卻只能依賴能力較弱的公開模型 。
• 提供受控的早期取用權，包括早期模型權限、運算資源、安全環境以及與合格開源安全研究員的直接溝通管道 。

該聯盟警告，若不解決此問題，建立在開源 Bitcoin 軟體之上的關鍵金融基礎設施，將面臨日益不對稱的威脅——攻擊者以更優越的 AI 工具發動攻擊，而防禦者卻被拒於門外 。

開源安全的轉捩點

Bitcoin Red Team 的審計，同時證明了 AI 輔助安全掃描的威力與其局限性。能在短短一天多的時間內，從 390 個專案中標記出近 5,000 個潛在問題，這是前所未有的能力——但極低的重現率與通報率也顯示，人工驗證與負責任的揭露程序仍然是至關重要的瓶頸 。

團隊已宣布計劃將其 AI 安全工具組開源，以強化整個生態系統的防禦能力 。這將使更廣泛的 Bitcoin 開發者社群能夠獨立執行類似的掃描，可能將一場短期的衝刺行動，轉變為一種持久的安全實務。

而一個尚未獲得解答的根本問題是：防禦者是否能在攻擊者之前，獲得他們所需要的 AI 工具？

發現規模

在2026 年 8 月 4 日至 5 日、長達 27.5 小時的馬拉松式審計中，Bitcoin Red Team 在 390 個開源 Bitcoin 專案中，總共提交了 4,962 項安全發現 。其中，85 項被歸類為「嚴重」等級，635 項為「高風險」等級——這意味著有 720 項（佔總數 14.5%）被評為高風險或以上 。這相當於平均每個專案存在 1.85 個嚴重問題，團隊每小時提交 166 項發現 。團隊領導者、開發者 Calle 表示，平均每位研究員每小時可找出 2.31 個高風險或嚴重發現 。

這項行動花費超過 40,000 美元的 AI 運算代幣，由 OpenSats（一家 501(c)(3) 非營利組織）、OpenCode 以及 AnchorWatch 資助 。團隊使用一套包含 171,599 行程式碼的自訂安全工具，整合了包括 Kimi K3、GPT Sol、Fable、Opus 和 GLM5.2 等前沿 AI 模型，來執行自動化靜態分析 。

到了 2026 年 8 月 14 日——即審計啟動 108 小時後——團隊已將審查範圍擴大到 501 個專案，總發現數達到 7,958 項，其中有 1,280 項被列為高風險或嚴重等級 。

審計流程如何運作

Bitcoin Red Team 是一個全球分散的團隊，成員跨越不同時區輪班運作 。其流程結合了 AI 驅動的程式碼掃描與人工覆核，但大量的結果也造成了顯著的驗證瓶頸。

重現率。 在前 29.8 小時內，只有 21.4% 的發現成功被人類審查員重現——這表示絕大多數都還是未經證實的潛在問題 。到了審計啟動第 108 小時時，重現率僅上升至 24.7% 。團隊強調，這些最初的嚴重等級評定僅為初步評估，並非已確認的漏洞 。

上游通報。 在初步報告發佈時，受審的 390 個專案中，只有不到 5% 已接收到上游通報，顯示負責任的漏洞揭露程序存在嚴重積壓 。該團隊遵循嚴格的揭露流程：所有嚴重發現均在公開揭露前，私下通報給專案維護者；團隊也會在通報前建立可運作的攻擊概念驗證，以確認漏洞真實存在 。

受影響最嚴重的專案類別。 隱私工具與 CoinJoin 軟體的高風險或嚴重發現比例最高，達到 24% 。密碼學函式庫與 SDK 則產生了最大的原始發現數量，共 1,101 項 。

觸發此次審計的 Coldcard 漏洞

Bitcoin Red Team 的審計，是直接針對 Coldcard 硬體錢包隨機數產生器（RNG）漏洞的回應。這是一個存在於 Coinkite 公司 Coldcard 產品中的重大韌體缺陷，該缺陷從 2021 年 3 月到 2026 年間，長期導致種子生成過程繞過硬體隨機來源，轉而依賴一個脆弱的軟體虛擬隨機數產生器 。此漏洞導致約 1,816 枚比特幣（價值超過 1 億美元） 從長期持有者處被盜 。

雖然 Coldcard 的漏洞本身在 Red Team 成立之前就被發現，但這起事件說明了在廣受信賴的冷儲存裝置中，一個未修補的漏洞能造成多大的破壞。Coinkite 在漏洞揭露後，釋出了修復版韌體 。

Red Team 的審計正是整個生態系統對此的回應：這波 AI 輔助掃描所找到的多項發現——包括隱私工具與 CoinJoin 軟體中的嚴重問題——在經過負責任的揭露後，已由專案維護者陸續修補 。

產業回應：要求為防禦者提供 AI 取用權

Bitcoin Red Team 發現的漏洞規模與嚴重性，促使了產業界的聯手回應。2026 年 8 月 10 日，比特幣政策研究所（Bitcoin Policy Institute，BPI） 發表了一封公開信，由橫跨數位資產生態系統的 超過 70 個組織 共同簽署，呼籲前沿 AI 實驗室採取具體行動 。

簽署方包括主要的託管機構、交易所、挖礦公司與開源開發組織：Coinbase、Strategy（原 MicroStrategy）、Block、MARA、Galaxy、BitGo、Brink、OpenSats、Trezor、Kraken、Ledger、Anchorage Digital 以及 Chaincode Labs 等 。

公開信的核心論點在於，「如今，開源防禦者在 AI 安全領域中，處於最弱勢的地位」 。信中提出的主要訴求如下：

• 應允許經審查的 Bitcoin 與開源安全防禦者「可信存取」前沿 AI 模型——不僅是公開版本，而是攻擊者已在使用的最先進模型權重與能力 。
• 縮小日益擴大的「AI 取用差距」——惡意行為者可不受限制地使用尖端 AI 進行漏洞發現與攻擊開發，而生態系統的防禦者卻只能依賴能力較弱的公開模型 。
• 提供受控的早期取用權，包括早期模型權限、運算資源、安全環境以及與合格開源安全研究員的直接溝通管道 。

該聯盟警告，若不解決此問題，建立在開源 Bitcoin 軟體之上的關鍵金融基礎設施，將面臨日益不對稱的威脅——攻擊者以更優越的 AI 工具發動攻擊，而防禦者卻被拒於門外 。

開源安全的轉捩點

Bitcoin Red Team 的審計，同時證明了 AI 輔助安全掃描的威力與其局限性。能在短短一天多的時間內，從 390 個專案中標記出近 5,000 個潛在問題，這是前所未有的能力——但極低的重現率與通報率也顯示，人工驗證與負責任的揭露程序仍然是至關重要的瓶頸 。

團隊已宣布計劃將其 AI 安全工具組開源，以強化整個生態系統的防禦能力 。這將使更廣泛的 Bitcoin 開發者社群能夠獨立執行類似的掃描，可能將一場短期的衝刺行動，轉變為一種持久的安全實務。

而一個尚未獲得解答的根本問題是：防禦者是否能在攻擊者之前，獲得他們所需要的 AI 工具？