web3: Il Red Team di Bitcoin utilizza modelli di intelligenza artificiale cinesi per identificare vulnerabilità open source
Un team di volontari specializzato nell'individuare falle nei software di Bitcoin ha dichiarato di aver effettuato una scansione di base su quasi tutto l'ecosistema open source di Bitcoin grazie a modelli di intelligenza artificiale cinesi, presentando numerose segnalazioni di problemi di sicurezza agli sviluppatori.
Calle, sviluppatore noto con pseudonimo e responsabile del Bitcoin Red Team, ha affermato sulla piattaforma social che il gruppo combina strumenti di intelligenza artificiale e revisione manuale per analizzare progetti come wallet, applicazioni Lightning Network e librerie software. Per i problemi considerati affidabili, il team avverte prima privatamente gli sviluppatori affinché possano correggerli, e solo dopo decide se divulgare i dettagli pubblicamente.
Coperti 390 progetti
Calle ha rivelato che, ad agosto, il team ha inviato 4.962 segnalazioni di problemi a 390 progetti, di cui 85 riguardavano vulnerabilità gravi e 635 vulnerabilità ad alto rischio; il resto erano problematiche di sicurezza di diversa gravità.
Ha aggiunto che gli sviluppatori hanno già confermato l'esistenza di numerose vulnerabilità gravi e ad alto rischio. Tuttavia, il team non ha ancora reso noti i nomi dei progetti interessati né ha divulgato i dettagli tecnici.
Modelli cinesi utilizzati per l'audit del codice
I modelli impiegati dal team includono Kimi K3 di Moonshot AI, startup cinese, GLM 5.2 della piattaforma cinese Z.ai, oltre ai modelli di OpenAI e Anthropic.
Secondo Calle, i modelli prodotti negli Stati Uniti presentano limiti nell'ambito della ricerca sulla sicurezza, e il team ha spesso incontrato restrizioni durante l’audit, motivo per cui ha scelto modelli cinesi eseguibili localmente. Kimi K3 è stato descritto come capace di gestire ampie codebase e svolgere analisi software prolungate con minima supervisione umana.
L'audit sui progetti Lightning Network è più complesso
Calle ha affermato che i software Lightning Network, che abilitano pagamenti rapidi su Bitcoin, sono più difficili da revisionare a causa della loro complessità strutturale, e presentano un volume di problemi maggiore rispetto agli altri progetti.
Ha inoltre sottolineato che i progetti che hanno adottato flussi di audit AI precocemente si trovano in uno stato diverso rispetto a quelli che non utilizzano simili strumenti. In futuro, le organizzazioni dovranno sviluppare i propri processi di audit AI, e i software che restano senza manutenzione non dovrebbero più essere considerati affidabili.
Dalle sue dichiarazioni emerge che l’intelligenza artificiale sta migliorando l’efficienza nell’individuazione delle vulnerabilità, ma sta anche aumentando la pressione sugli sviluppatori per mantenere la sicurezza. Sebbene abbia descritto la situazione attuale come “Bitcoin sta bruciando”, ritiene comunque che l’audit su larga scala contribuirà a rendere il software di Bitcoin più solido.
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