web3: El equipo rojo de bitcoin utiliza modelos de IA chinos para detectar vulnerabilidades en proyectos open source

Un equipo voluntario especializado en la detección de vulnerabilidades en el software de Bitcoin afirma que, con la ayuda de modelos de IA chinos, ha completado un escaneo básico de casi todo el ecosistema open source de Bitcoin y ha enviado una gran cantidad de informes de seguridad a los desarrolladores.

El responsable del Bitcoin Red Team, el desarrollador bajo seudónimo Calle, expresó en redes sociales que el equipo combina herramientas de IA con revisión manual para analizar proyectos como wallets, aplicaciones de Lightning Network y librerías de software. Cuando identifican problemas confiables, primero notifican de forma privada a los desarrolladores para que los corrijan y luego deciden si publican los detalles o no.

Ya se revisaron 390 proyectos

Calle reveló que en agosto presentaron 4.962 registros de problemas a 390 proyectos, incluyendo 85 fallos críticos, 635 vulnerabilidades de alto riesgo y el resto se clasifican como problemas de seguridad de diferentes niveles.

Indica que los desarrolladores ya confirmaron que varios de estos fallos críticos y de alto riesgo realmente existían. Sin embargo, el equipo aún no ha revelado los nombres de los proyectos afectados ni ha hecho públicos los detalles técnicos.

Modelos chinos utilizados en auditoría de código

Los modelos usados por este equipo incluyen Kimi K3 de la startup china Moonshot AI y GLM 5.2 de la plataforma para desarrolladores Z.ai, también china. Además, recurrieron a modelos de OpenAI y Anthropic.

Según Calle, los modelos estadounidenses presentan limitaciones de uso en contextos de investigación de seguridad; durante las auditorías, el equipo enfrentó varias restricciones y por eso optaron por modelos chinos que se pueden ejecutar localmente. Se describe que Kimi K3 puede manejar grandes repositorios de código y completar análisis largos de software con poca intervención humana.

La revisión de proyectos Lightning Network es más exigente

Calle comenta que el software de Lightning Network, que permite pagos rápidos con Bitcoin, es más complejo estructuralmente y es significativamente más difícil de auditar, además de contar con un panorama de problemas más notorio que el de otros proyectos.

También sostiene que quienes adoptaron auditorías con IA de forma temprana, ya muestran una diferencia notable respecto a los que no implementaron estas herramientas. En el futuro, los equipos deberán desarrollar sus propios procesos de auditoría con IA, y el software que carece de mantenimiento durante largo tiempo no debería seguir siendo fácilmente confiable.

Según lo expresado, la IA está mejorando la eficiencia para encontrar vulnerabilidades, pero al mismo tiempo aumenta la presión sobre los desarrolladores para mantener la seguridad. Aunque utiliza la frase "Bitcoin está en llamas" para describir la situación actual, también sostiene que la auditoría a gran escala contribuirá en última instancia a fortalecer el software de Bitcoin.