Bitcoin (BTC) teve 85 falhas críticas reportadas por desenvolvedores após uma auditoria acelerada por IA apontar 4.962 vulnerabilidades em 390 projetos em pouco mais de 24 horas.
Principais pontos:
- A auditoria identificou 85 falhas críticas e 635 problemas de alta gravidade.
- A força‑tarefa voluntária vem encontrando, em média, cerca de um bug crítico por pessoa por hora, com custo computacional próximo de US$ 10 mil ao dia.
- Desenvolvedores afirmam que, com a queda do custo de descoberta via IA, o gargalo passou a ser a validação e o encaminhamento das falhas, e não mais a detecção.
Auditoria de bugs em Bitcoin
Dezesseis desenvolvedores participaram da revisão coordenada, direcionando modelos de IA para carteiras, bibliotecas criptográficas e outros componentes de infraestrutura. O grupo registrou 4.962 achados em 390 projetos, segundo Calle, desenvolvedor pseudônimo por trás do protocolo de ecash Cashu.
Calle classificou o cenário como “extremamente ruim”. Responsáveis por projetos confirmaram rapidamente a maior parte dos relatos críticos, enquanto pesquisadores criaram provas de conceito funcionais em ambientes de teste locais antes de repassar detalhes aos mantenedores. A auditoria também apontou 635 vulnerabilidades de alta gravidade, ampliando a carga de trabalho de equipes voluntárias e operadores de projetos.
O ritmo é atípico: o grupo vem encontrando, em média, cerca de um bug crítico por pessoa a cada hora, consumindo algo em torno de US$ 10 mil diários em poder computacional.
O volume de alertas, porém, trouxe ruído. Segundo Calle, voluntários precisam separar achados legítimos de saídas de baixa qualidade dos modelos, mas o grupo opta por publicar rapidamente, já que os mantenedores conseguem verificar os relatos a baixo custo — e porque atacantes podem localizar as mesmas falhas.
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Alerta de segurança de Calle
Rob Hamilton, responsável por montar a infraestrutura automatizada de auditoria, afirma que encontrar vulnerabilidades deixou de ser o principal gargalo. Agora, o desafio está no roteamento. “A parte mais difícil é coordenar para que as informações cheguem às pessoas certas”, escreveu, descrevendo o sistema atual como apenas uma primeira versão.
Essa mudança é relevante porque a IA reduz drasticamente o tempo e o custo para revelar fragilidades antigas em software. Em abril, a Anthropic relatou que um modelo restrito encontrou uma falha de 27 anos em um software amplamente utilizado, a um custo inferior a US$ 50.
A Google divulgou em maio um caso separado em que sua equipe de inteligência de ameaças identificou um grupo criminoso preparando um ataque em torno de uma vulnerabilidade inicialmente detectada por um modelo de IA. Ferramentas semelhantes já estão nas mãos de atacantes.
A auditoria ocorre na esteira dos roubos envolvendo a carteira Coldcard, iniciados em 30 de julho e que chegaram a cerca de US$ 114 milhões depois que invasores exploraram um firmware defeituoso sem precisar de acesso físico aos dispositivos. A falha subjacente estava adormecida desde 2021.
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