比特币红队在 30 小时内发现 4,962 个安全漏洞

Bitcoin Red Team 是一个全球分布的 16 人志愿者团体，其中包括 Bitcoin 开发者 Calle 和 AnchorWatch 首席执行官 Rob Hamilton。该团体在大约 30 小时内进行了一次人工智能辅助审查，发现了近 5,000 个潜在安全问题。这个志愿者安全团队审查了 Bitcoin 生态系统中的 390 个开源项目，并提交了 4,962 项发现，其中包括 85 个潜在严重漏洞，以及 635 个被归类为高危的漏洞。这次快速审计行动是在发现一个影响 Coldcard 硬件钱包固件的严重种子生成漏洞后展开的。该漏洞导致超过 5,200 个地址中的约 1,816 BTC 被盗，按当时价格计算价值约 1.16 亿美元。

Bitcoin Red Team 使用 AI 模型每人每小时发现 2.31 个高危或严重问题

Bitcoin Red Team 使用 AI 模型检查开源代码库、识别可疑代码段，并帮助研究人员测试可能的攻击路径。根据 Calle 的最新更新，该团队每名成员每小时大约发现 2.31 个高危或严重问题。Calle 声称，在行动的某些阶段，该团队平均每名志愿者每小时发现约一个潜在严重漏洞。

AI 系统搜索了不安全的假设、错误的随机性、访问控制错误、内存问题，以及软件组件之间的意外交互。随后，人类研究人员确定这些发现是否真实、是否可利用，以及是否与项目的实际配置相关。据报道，该团队在 AI 服务上花费了超过 4 万美元，资金由专注于 Bitcoin 的非营利组织 OpenSats 提供。其定制安全框架预计最终将作为开源软件发布。

Coldcard 种子生成漏洞导致价值 1.16 亿美元的 Bitcoin 被盗

此次审计行动是在发现一个影响多个版本 Coldcard 硬件钱包固件的严重种子生成漏洞后展开的。据报道，在四波可疑交易期间，攻击者从超过 5,200 个地址中盗取了约 1,816 BTC，按当时价格计算价值约 1.16 亿美元。此前的估算金额较低，但随着研究人员发现更多受影响地址，总额有所增加。

该漏洞削弱了用于生成某些钱包恢复种子的随机性。这使复杂的攻击者能够在不实际持有受影响设备的情况下重建私钥。Coldcard 制造商 Coinkite 为受影响型号发布了已修复的固件。不过，仅更新固件并不能保护由使用存在漏洞的软件生成的恢复种子所控制的资金。

Coinkite 建议可能受影响的用户更新设备，创建全新的恢复种子，并将 Bitcoin 转移至由新种子控制的地址。该公司表示，使用至少 50 次独立且私密的骰子投掷生成的种子，不会仅因这一特定随机性问题而被视为存在漏洞。

截至更新时，最初发现的问题中仅有 21.4% 成功复现

不应将所有发现都解读为已确认的可利用漏洞。截至 Calle 更新时，仅有 21.4% 的发现成功复现。最初发现的数量揭示了 AI 驱动安全审查的主要局限之一：自动化系统可能产生误报、重复报告，或发现一些在现实条件下无法利用的问题。

Coinkite 警告开发团队，AI 安全审查应明确测试软件构建流程和子模块边界。当审计仅关注项目的主要源文件时，隐藏在依赖项、编译设置中，或存在于审查代码与部署代码之间差异中的漏洞可能会被遗漏。Bitcoin Red Team 的成果规模可能会促使钱包、交易所、Lightning 应用、挖矿软件以及其他 Bitcoin 基础设施紧急披露漏洞并发布软件更新。

常见问题

Bitcoin Red Team 在 30 小时内审查了多少个 Bitcoin 项目？

Bitcoin Red Team 审查了 Bitcoin 生态系统中的 390 个开源项目，并在大约 30 小时内提交了 4,962 项发现。该团队发现了 85 个潜在严重漏洞，以及 635 个被归类为高危的漏洞，使高危和严重级别发现的总数达到 720 个。

是什么触发了 Bitcoin Red Team 的安全审计行动？

此次审计行动是在发现一个影响 Coldcard 硬件钱包固件的严重种子生成漏洞后展开的。据报道，在四波可疑交易期间，攻击者从超过 5,200 个地址中盗取了约 1,816 BTC，按当时价格计算价值约 1.16 亿美元。

Bitcoin Red Team 发现的问题中有多少成功复现？

截至 Calle 更新时，仅有 21.4% 的发现成功复现。不应将所有发现都解读为已确认的可利用漏洞，因为自动化 AI 系统可能产生误报、重复报告，或发现一些在现实条件下无法利用的问题。