16 名比特币开发者开展志愿安全审查，在经过 27.5 小时的 AI 辅助分析后，于 390 个比特币项目中发现了 85 个严重漏洞。这项协调行动审查了钱包、密码学库和支持基础设施，共提交 4,962 项发现，其中包括 85 个严重问题和 635 个高危问题。漏洞被快速发现，凸显了 AI 如何加速网络安全研究，以及恶意行为者能够利用的技术，同时也给必须验证并确定大量自动化报告优先级的维护者带来了新挑战。
随着 AI 加速漏洞发现，开发者面临协调挑战
参与该行动的团队表示，快速披露使维护者能够使用相同的 AI 工具确认问题，同时降低其他研究人员先独立发现相同缺陷的可能性。根据一名负责构建该社群自动化系统的开发者介绍，与正确的维护者协调报告已经成为比发现漏洞更大的挑战。许多严重报告已经由项目维护者验证，并在本地环境中通过概念验证测试复现，然后才被分享。然而，大量报告造成了严重干扰，维护者面临着大量仍需验证并确定优先级的发现。负责协调这项工作的开发者称，情况极其严重，同时指出，尽管自动化程度不断提高，人类监督仍然不可或缺。
AI 发现的漏洞引发现实世界安全事件
更广泛的安全态势反映出 AI 在攻击性研究中的作用日益增强。此前的案例包括发现一个成本低于 US$50（AU$71）的漏洞，以及基于 AI 发现的缺陷发动的一次犯罪攻击。此外，在固件漏洞遭到利用后，与 Coldcard 相关的盗窃损失已达到 1.14 亿美元（1.6188 亿澳元）。
常见问题
AI 辅助的比特币安全审计发现了什么？
此次审计在 390 个比特币项目中发现了 85 个严重漏洞和 635 个高危问题；16 名开发者经过 27.5 小时分析后，共提交了 4,962 项发现。
为什么开发者在 AI 辅助审计后面临挑战？
开发者表示，与正确的维护者协调报告已经成为比发现漏洞更大的挑战，因为大量自动化发现需要项目维护者进行验证并确定优先级。
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