Bitcoin (BTC) ekosisteminde çalışan geliştiriciler, yapay zekâ destekli bir güvenlik taramasının 24 saati biraz aşan sürede 390 projede ortaya çıkardığı 4.962 bulgu arasından 85’ini “kritik” seviyede sınıflandırdı.
Öne çıkanlar:
- Denetimde 85 kritik ve 635 yüksek önem dereceli güvenlik açığı belirlendi.
- Gönüllüler, kişi başına saatte ortalama bir kritik hata yakalarken, günlük hesaplama maliyeti 10.000 dolara yaklaşıyor.
- Geliştiricilere göre, yapay zekânın keşif maliyetini düşürmesiyle asıl zorluk artık açıkları doğrulamak ve doğru kişilere yönlendirmek.
Bitcoin Hata Denetimi
Koordine edilen incelemeye 16 geliştirici katıldı; ekip, yapay zekâ modellerini cüzdanlara, kriptografi kütüphanelerine ve diğer temel altyapı bileşenlerine yönlendirdi. Cashu ecash protokolünün takma adlı geliştiricisi Calle’nin paylaştığına göre, 390 projede toplam 4.962 bulgu raporlandı.
Calle tabloyu “son derece kötü” olarak nitelendirdi. Birçok proje sahibi, kritik seviyedeki raporların çoğunu hızla doğrularken, araştırmacılar da yerel test ortamlarında çalışan kavram kanıtları (PoC) üretip ayrıntıları proje sorumlularına iletti. Aynı denetim, gönüllü ekipler ve proje operatörleri için iş yükünü artıran 635 yüksek önem dereceli zafiyeti daha ortaya çıkardı.
Çalışmanın temposu dikkat çekici: Grup, kişi başına saatte ortalama bir kritik hata buluyor ve yalnızca hesaplama gücü için günde yaklaşık 10.000 dolar harcıyor.
Ancak bu hacim, beraberinde ciddi bir gürültü sorunu da getiriyor. Calle, gönüllülerin geçerli bulguları düşük kaliteli çıktılardan ayıklamak zorunda kaldığını, yine de raporları hızlıca yayımladıklarını söylüyor; zira proje sahipleri bu raporları görece düşük maliyetle doğrulayabiliyor ve aynı açıkların saldırganlar tarafından keşfedilme ihtimali artıyor.
Ayrıca bkz.: Meta'nın Muse Code'u, milyon giriş token'ı başına 1,25 dolarla Anthropic ve OpenAI'ı zorluyor
Calle’den güvenlik uyarısı
Otomatik denetim altyapısını kuran Rob Hamilton, bugün artık açık bulmanın ana darboğaz olmadığını söylüyor. Ona göre en zorlu kısım, tespitleri doğru kanallara yönlendirmek: “En zor olan, bulguları doğru kişilere ulaştırmak için koordinasyon sağlamak” diyor ve mevcut sistemin henüz ilk sürüm olduğunun altını çiziyor.
Bu değişim kritik, çünkü yapay zekâ, eski yazılımlardaki zafiyetleri keşfetmek için gereken süre ve maliyeti keskin biçimde aşağı çekiyor. Anthropic, nisan ayında kısıtlı bir modelin, yaygın kullanılan bir yazılımda 27 yıllık bir açığı ortaya çıkardığını ve maliyetin 50 doların altında kaldığını açıklamıştı.
Google da mayıs ayında, tehdit istihbarat ekibinin bir yapay zekâ modeliyle tespit edilen bir açığı kullanarak saldırı hazırlığı yapan bir suç örgütünü saptadığını bildirdi. Saldırganların da benzer araçlara erişimi olduğu vurgulanıyor.
Bu son denetim, 30 Temmuz’da başlayan ve saldırganların fiziksel cihaza erişmeden hatalı üretici yazılımını (firmware) istismar ettiği Coldcard cüzdan hırsızlıklarının ardından geldi. Söz konusu zafiyetin, 2021’den bu yana fark edilmeden kod tabanında beklediği ortaya çıkmıştı; saldırıların toplam büyüklüğü 114 milyon dolara kadar ulaştı.
Sıradaki haber: Bitcoin balinaları 60.000 dolar düşüşü sonrası pozisyon topluyor, ancak dip seviyesi hâlâ belirsiz
