由 AnchorWatch 執行長 Rob Hamilton 領導的一項志願安全計畫於本週稍早宣布，該計畫已使用前沿 AI 模型掃描約 150 個 Bitcoin 儲存庫，並發現十多項漏洞。Hamilton 表示，該團隊在建構 Bitcoin 紅隊平台的同時，已花費約 2 萬美元於 AI 服務。這項計畫旨在主動識別安全漏洞，避免漏洞遭到利用，反映出人工智慧在加密貨幣產業審計區塊鏈基礎設施方面日益重要的作用。
Bitcoin 紅隊使用多個 AI 模型掃描 150 個儲存庫
Rob Hamilton 於本週稍早在 X 上發布貼文，詳細說明該計畫的進展與資源分配。他寫道：「我們一直日以繼夜地工作，截至目前為止，已在不同服務上花費約 2 萬美元。」Hamilton 確認資金已獲得保障，不需要捐款。
Bitcoin 紅隊使用包括 Kimi K3、OpenAI 的 GPT Sol、Anthropic 的 Claude Fable 與 Opus 模型，以及 Z.ai 的 GLM 5.2 在內的多個 AI 模型，以識別漏洞並產生相關文件。Hamilton 表示，團隊已與 OpenAI 取得聯繫，以協助實作 Cyber Harness。「這是成本高得多的掃描，但對 Bitcoin 生態系的關鍵支柱而言非常值得，而且已經取得良好成果，」他表示。
化名為 Calle 的 Bitcoin 開發者表示，該計畫已建立多個由 AI 驅動的審查系統，目標涵蓋錢包、加密函式庫、基礎設施及其他 Bitcoin 專案。Calle 在 X 上寫道：「我們平均每人每小時大約發現一個嚴重漏洞利用案例。」「在過去 12 小時內，我們已向多個專案回報嚴重漏洞。幸好，這是一項非常昂貴的工作。我們每天要燒掉 1 萬美元。」
該團隊未透露受影響的具體專案，也未提供所發現漏洞的詳細資訊。
團隊開發用於 Bitcoin 安全審計的開源 AI 平台
該計畫正在開發一個專為審計 Bitcoin 軟體而設計的開源 AI 平台。開發者表示，這項工作正在錢包、加密函式庫及基礎設施元件中發現嚴重漏洞。
紅隊是指從攻擊者的角度測試軟體的網路安全專業人員，會在漏洞可能於現實世界的攻擊中遭到利用之前，先行探測這些漏洞。
AI 驅動的安全審計在加密貨幣產業獲得關注
此次宣布之際，人工智慧在尋找加密貨幣產業安全漏洞方面正扮演日益重要的角色。今年稍早，使用 Anthropic Claude Opus 4.8 的研究人員發現了 Zcash 中一個已存在四年的漏洞，攻擊者可能利用該漏洞製造無限量的偽造 ZEC。
8 月，Coinkite 表示，該公司認為攻擊者使用 AI 識別出 Coldcard 錢包的漏洞。Bitcoin 跨鏈橋 Boltz 表示，攻擊者使用 AI 識別漏洞的速度快於其團隊修補漏洞的速度，之後暫停了兌換服務。
常見問題
Bitcoin 紅隊使用 AI 模型發現了什麼？
Bitcoin 紅隊使用前沿 AI 模型掃描了約 150 個 Bitcoin 儲存庫，並發現十多項漏洞。該團隊使用包括 Kimi K3、OpenAI 的 GPT Sol、Anthropic 的 Claude Fable 與 Opus，以及 Z.ai 的 GLM 5.2 在內的模型，識別錢包、加密函式庫及基礎設施中的安全漏洞。
Bitcoin 紅隊在 AI 安全掃描上花費了多少？
AnchorWatch 執行長 Rob Hamilton 表示，截至目前為止，該團隊已花費約 2 萬美元於 AI 服務。開發者 Calle 表示，團隊在進行密集安全審計時每天要燒掉 1 萬美元，平均每人每小時發現一個嚴重漏洞利用案例。
