Bitcoin (BTC) viu emergir 85 falhas consideradas críticas depois de uma auditoria assistida por inteligência artificial identificar 4.962 potenciais vulnerabilidades em 390 projetos, num esforço concentrado de pouco mais de 24 horas.
Principais pontos:
- A auditoria encontrou 85 problemas críticos e 635 falhas de alta gravidade.
- O esforço voluntário está a registar, em média, cerca de um bug crítico por pessoa por hora, com custos de computação próximos de 10 mil dólares por dia.
- Desenvolvedores afirmam que a verificação e o encaminhamento, e não a descoberta, se tornaram o principal desafio à medida que a IA reduz o custo de encontrar falhas.
Mega‑auditoria de bugs em Bitcoin
Dezasseis desenvolvedores juntaram-se a uma revisão coordenada, direcionando modelos de IA para carteiras, bibliotecas criptográficas e outra infraestrutura essencial. O grupo registou 4.962 achados em 390 projetos, segundo Calle, o desenvolvedor pseudónimo por trás do protocolo de ecash Cashu.
Calle classificou a situação como “extremamente má”. Responsáveis por projetos confirmaram rapidamente a maioria dos relatórios críticos, enquanto investigadores reproduziram provas de conceito funcionais em ambientes de teste locais antes de enviar detalhes aos mantenedores. A auditoria também identificou 635 problemas de alta gravidade, aumentando ainda mais a carga de trabalho para equipas voluntárias e operadores de projetos.
O ritmo é incomum: o grupo está a encontrar, em média, cerca de um bug crítico por pessoa por hora, gastando aproximadamente 10 mil dólares diários em poder computacional.
O volume de relatórios está a gerar ruído. Segundo Calle, os voluntários precisam filtrar os achados válidos de entre a produção de menor qualidade, mas o grupo publica rapidamente porque os mantenedores podem verificar os relatórios de forma barata — e porque atacantes podem descobrir as mesmas falhas.
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Alerta de segurança de Calle
Rob Hamilton, responsável por montar a infraestrutura de auditoria automatizada, afirma que encontrar vulnerabilidades deixou de ser o principal gargalo. O ponto crítico agora é o encaminhamento. “A parte mais difícil é coordenar para que tudo chegue 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 descobrir vulnerabilidades antigas em software. A Anthropic afirmou em abril que um modelo restrito localizou uma falha de 27 anos num software amplamente utilizado, por menos de 50 dólares.
A Google relatou em maio um caso separado, no qual a sua equipa de inteligência de ameaças identificou um grupo criminoso a preparar um ataque baseado numa falha descoberta com apoio de um modelo de IA. Ferramentas comparáveis já estão nas mãos de agentes maliciosos.
A auditoria ocorre na sequência dos furtos envolvendo a carteira Coldcard, iniciados em 30 de julho e que chegaram a cerca de 114 milhões de dólares após atacantes explorarem firmware defeituoso sem acesso físico aos dispositivos. A falha subjacente permanecia latente desde 2021.
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