ビットコインソフトウェアリークの審査に特化したボランティアチームは、中国AIモデルがビットコインのオープンソースのほぼ全体の基本的なスキャンを完了し、開発者に多数の安全報告書を提出したと述べた。

ソーシャルプラットフォームでは、Bitcoin Redのチームのリーダーと疑似開発者であるCalle氏は、チームは、ウォレット、落雷ネットワークアプリケーション、ソフトウェアライブラリなどをチェックするために、AIツールと手動レビューを組み合わせたことを述べました。 チームは、詳細を公開する前に、開発者、プライベート、復元に通知します。

390 プロジェクト カバー

コールは、8月、チームは4962の問題ノートを390プロジェクトに提出したことを開示しました。そのうち85は深刻な、635は高リスクであり、残りの部分は異なるレベルのセキュリティでした。

開発者が真剣で高リスクなループホールを数多く特定したと指摘した。 しかし、そのチームは、影響を受けたプロジェクトの名前を開示せず、また、技術的な詳細を開示しなかった。

コード監査に中国モデルを使用

チームでは、Moonshot AI の Kimi K3 や GM 5.2 などの中国開発プラットフォーム Z.ai や OpenAI や Anthropic モデルなどのモデルを使用しました。

コールによると、米国の生産モデルは安全調査のシナリオでの使用に制限され、チームは監査プロセス中に繰り返し拘束され、ローカル実行中国モデルに移動しました。 Kimi K3は、大規模なコードライブラリの処理と、手動介入が少ない長いソフトウェア解析タスクの実行が可能なと記述されています。

落雷ネットワークのプロジェクトをレビューするのは困難です。

Calleは、ビットコインで超高速ペイイングの雷ネットワークソフトウェアのサポートは、その複雑な構造と全体的な問題プロファイルが一般的なプロジェクトよりも著名だったため、レビューが大幅に困難だったと述べた。

また、以前のAI監査プロセスを導入したプロジェクトは、現在の状況と関連するツールを使用しなかった人々との間のギャップを作成していたことを示しています。 将来的には、プロジェクト関係者は独自のAI監査プロセスを確立し、メンテナンスが欠如するソフトウェアは、今後も容易に信頼されるべきではありません。

そこでAIはループホールの検出の効率性を高めていますが、開発者の圧力を同期してセキュリティを維持しています。 現在は「ビットコイン焼却」と述べていますが、大規模な監査は、より強力なビットコインソフトウェアに貢献できると考えました。