Web3: Das Bitcoin-Red-Team nutzt chinesische KI-Modelle, um Open-Source-Schwachstellen zu identifizieren
Ein freiwilliges Team, das sich auf die Aufdeckung von Software-Schwachstellen im Bitcoin-Ökosystem spezialisiert hat, meldet, dass es mithilfe chinesischer KI-Modelle fast das gesamte Open-Source-Ökosystem von Bitcoin einer grundlegenden Analyse unterzogen und zahlreiche Sicherheitsberichte an Entwickler übermittelt hat.
Der Leiter des Bitcoin Red Team, der Entwickler Calle (Pseudonym), erklärte auf sozialen Plattformen, dass das Team KI-Tools mit manueller Überprüfung kombiniert, um Projekte wie Wallets, Lightning-Netzwerk-Anwendungen und Softwarebibliotheken zu untersuchen. Bei verifizierten, vertrauenswürdigen Problemen informiert das Team die Entwickler zunächst vertraulich, damit sie die Schwachstellen beheben, bevor entschieden wird, ob Details öffentlich gemacht werden.
Bereits 390 Projekte abgedeckt
Calle gab bekannt, dass das Team im August 4962 Problemberichte an 390 Projekte eingereicht hat, darunter 85 schwerwiegende Schwachstellen, 635 kritische Sicherheitslücken und die übrigen waren Sicherheitsprobleme unterschiedlicher Schweregrade.
Er erläuterte, dass die Entwickler eine erhebliche Anzahl der schwerwiegenden und kritischen Schwachstellen bestätigt haben. Allerdings hat das Team weder die betroffenen Projekt-Namen veröffentlicht, noch technische Details offengelegt.
Chinesische Modelle kommen bei Code-Audits zum Einsatz
Das Team setzt dabei Modelle wie Kimi K3 von Moonshot AI, einer chinesischen Startup-Firma, sowie GLM 5.2 von der chinesischen Entwicklerplattform Z.ai ein, zusätzlich zu Modellen von OpenAI und Anthropic.
Laut Calle gibt es bei US-amerikanischen Modellen Einschränkungen in Sicherheitsforschungsszenarien, weshalb das Team im Audit-Prozess mehrfach auf Hürden gestoßen ist und daher auf lokal ausführbare chinesische Modelle umgestiegen ist. Kimi K3 wird als fähig beschrieben, große Code-Basen zu analysieren und längere Software-Audits mit weniger manueller Unterstützung durchzuführen.
Lightning-Netzwerk Projekte sind schwerer zu prüfen
Calle erklärt, dass die Lightning-Netzwerk-Software, die schnelle Bitcoin-Zahlungen ermöglicht, wegen ihrer komplexen Struktur erheblich schwieriger zu auditieren ist und Sicherheitsprobleme gegenüber üblichen Projekten deutlich stärker ausgeprägt sind.
Außerdem stellt er fest, dass Projekte, die früh KI-basierte Audit-Prozesse eingeführt haben, inzwischen einen deutlichen Vorsprung gegenüber solchen, die keine entsprechenden Tools nutzen. Künftig müssten Projektverantwortliche eigene KI-basierte Audits etablieren, und langfristig schlecht gepflegte Software sollte nicht mehr bedenkenlos vertraut werden.
Seinen Aussagen zufolge erhöht KI die Effizienz beim Auffinden von Schwachstellen, aber setzt die Entwickler gleichzeitig unter mehr Druck, die Software sicher zu halten. Obwohl er die aktuelle Lage mit „Bitcoin brennt“ beschreibt, ist er zugleich überzeugt, dass umfangreiche Audits die Software letztlich robuster machen werden.
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