Autorizado por Jason Nelson via Decrypto.co,
Una iniciativa de seguridad voluntaria dice que utilizó modelos de IA de frontera para escanear 150 depósitos de Bitcoin y encontró más de una docena de vulnerabilidades a medida que los desarrolladores utilizan cada vez más inteligencia artificial para auditar blockchains.
En un post en X a principios de esta semana, el CEO de AnchorWatch Rob Hamilton dijo que el grupo ha gastado alrededor de $20,000 en servicios de IA mientras que la construcción de una plataforma "Bitcoin red team".
“Hemos estado trabajando todo el tiempo, con ~ $20,000 de gasto hasta este punto en diferentes servicios”, escribió.
“La financiación está asegurada, agradezco todos los gestos para las donaciones, pero no es necesario. El proyecto de ley se ocupa.
Un equipo rojo se refiere a los profesionales de ciberseguridad que prueban software desde la perspectiva de un atacante, propugnando vulnerabilidades antes de que puedan ser explotados.
Según Hamilton, el equipo rojo Bitcoin utiliza Kimi K3 junto con el GPT Sol de OpenAI, los modelos Claude Fable y Opus de Anthropic, y el GLM 5.2 de Z.ai para identificar vulnerabilidades y generar documentación de apoyo.
“También hemos estado conectados con OpenAI para algo de ayuda para poder manejar el Ciber Harness funcionando también”, escribió.
“Es un escaneo mucho más caro, pero bien vale la pena para porciones de carga del ecosistema de Bitcoin y ya ha dado buenos resultados”.
El desarrollador Pseudonymous Bitcoin Calle dijo que la iniciativa ha construido varios sistemas de revisión impulsados por AI dirigidos a carteras, bibliotecas criptográficas, infraestructura y otros proyectos de Bitcoin.
"Estamos hablando del orden de una explotación crítica por hora por persona", escribió Calle en X.
“Hemos reportado vulnerabilidades críticas a varios proyectos en las últimas 12 horas. Afortunadamente, este es un ejercicio muy caro. Estamos quemando $10,000 por día."
Según Calle, en las primeras 29.8 horas de su operación, su equipo ha encontrado 4.962 posibles problemas en 390 proyectos.
Hasta 720 de ellos se consideran cuestiones de alto o crítico nivel.
Hasta ahora, el 21,4% de los hallazgos han sido capaces de reproducirse.
El equipo no reveló qué proyectos se vieron afectados ni proporcionó detalles sobre las vulnerabilidades.
El anuncio viene ya que AI está desempeñando un papel creciente en la búsqueda de fallas de seguridad en toda la industria criptográfica.
A principios de este año, investigadores usando Claude Opus 4.8 de Anthropic descubrieron un defecto de cuatro años en Zcash que podría haber permitido a los atacantes crear ZEC falsificado ilimitado. En agosto, Coinkite dijo que cree que los atacantes utilizaron IA para identificar la vulnerabilidad de la cartera de Coldcard, mientras que el puente de Bitcoin Boltz suspendió su servicio de intercambio después de decir que los atacantes estaban usando IA para identificar vulnerabilidades más rápido de lo que su equipo podría parchearlos.
Tyler Durden
Mon, 08/10/2026 - 06:30