比特幣 (BTC) 開發者在一場以人工智能協助的大規模安全審計後披露，短短逾 24 小時內於 390 個項目中合共找到 4,962 項問題，當中有 85 個被歸類為「極度嚴重」的缺陷。
重點摘要：
- 審計共發現 85 個極嚴重，以及 635 個高風險安全問題。
- 志願者團隊平均每人每小時就能挖出約一個極嚴重漏洞，雲端運算成本每日接近 1 萬美元。
- 開發者指，隨着 AI 大幅壓低「找漏洞」成本，真正難題已由「發現」轉為「驗證及轉介」。
比特幣漏洞審計行動
是次協同行動共有 16 名開發者參與，集中利用多個 AI 模型，針對錢包、密碼學函式庫及其他基礎設施逐一掃描。根據 Cashu 電子現金協議的化名開發者 Calle 在 X 上披露，團隊最終在 390 個項目上提交了 4,962 份問題報告。
Calle 形容目前情況「非常糟糕」。不少項目的維護者已迅速確認大部分極嚴重漏洞；研究人員則會先在本地測試環境重現攻擊概念驗證（PoC），再把技術細節私下交給維護團隊處理。今次審計同時 識別 出 635 個高風險問題，令志願者及項目營運方的修補工作量急增。
審計速度之快頗為罕見：以現時節奏計，團隊平均每位成員每小時就能發掘約一個極嚴重漏洞，而每日單是計算資源開支已接近 10,000 美元。
然而，「爆單」式報告量亦帶來混亂。Calle 指出，志願者必須在大量結果中分辨真正有價值的發現與質素參差的 AI 輸出。但團隊仍選擇儘早向維護者提交報告，原因是後者驗證成本相對低，而攻擊者亦有機會在短時間內找到相同漏洞。
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Calle 發出安全警示
負責搭建自動化審計系統的 Rob Hamilton 表示，單純「找到漏洞」已不再是主要瓶頸，真正困難在於「路由」——如何把正確資訊最快送到合適的維護者手上。他形容，目前的協調機制仍只是「1.0 版本」，最大挑戰是跨項目、跨團隊的協作分流。
這種轉變具關鍵意義：AI 正急速拉低發掘舊有軟件弱點所需的時間與成本。以 Anthropic 為例，該公司今年 4 月表示，一個受限制的模型成功找出一項長達 27 年、存在於廣泛使用軟件中的舊漏洞，成本不到 50 美元。
Google 則在 5 月披露另一宗個案，其威脅情報團隊利用 AI 模型識別出一個漏洞後，發現有犯罪集團正籌備針對相關弱點發動攻擊。這亦說明，攻擊者已擁有與防守方相近等級的 AI 工具。
是次審計行動亦與早前的 Coldcard 硬件錢包失竊事件相呼應。自 7 月 30 日起，有人利用 Coldcard 有缺陷的韌體，在無需實體接觸裝置的情況下成功盜取資產，涉款最多達 1.14 億美元。事後證實，相關底層漏洞其實自 2021 年起已潛伏未被發現。
