大規模なセキュリティスクリーニングの結果は、最近Bitcoin Open Source Ecologyで公開されました。 ビットコインレッドチームによると、ムーンショットAIのK3モデルを使用して、チームは約2週間以内に7958潜在的なセキュリティの問題を打ち出しました。 しかし、この数字は、識別されたギャップの数千よりも検証されるセキュリティラインに近いです。

1280 高リスクの問題

これらは、高リスクや深刻な1280がマークされました。 しかし、最新の統計によると、問題の1セントあたり24.7のみが動的に再現され、1セントあたり29.4は上流プロジェクトに報告されました。 多数の結果は、初期の審査段階に残り、フォローアップは、実際に利用できるかどうか、重複しているか、または誤って確認するために研究者を要求します。

これは、AIがコードレビューのスコープを大幅に拡張できるということも示していますが、これが最終的にループホールを構成するかどうかを検証するためにはまだマニュアルです。 セキュリティチームにとって、モデルは、監査結果のエンドポイントの代わりにスクリーニングの範囲を拡大するためのツールです。

BTTCPayサーバーはループホールを修理しました

円形は物理的なリハビリテーションに導きました。 BTTCPay Server は、バージョン 2.4.2 を 8 月 7 日にリリースしました。このリリースでは、深刻なループホールが修復され、問題は、Bruno Garcia と Ben Carman、Bitcoin Reds の研究者に帰属しました。

ループホールは、グリーンフィールド基本管理の下で2つのTOTP識別バイパスを関与しました。 アップデートがリリースされた後、BCCPay Server は、リスクの露出を削減するためにアカウントが作成された後に、基本管理のデフォルトステータスも変更されます。

OpenSat は、その後、動作環境で BTTCPay Server および LND コンポーネントが使用されていたことを発表しました。 エージェンシーは、アップグレードをすぐに完了し、寄付金の損失がなかったと述べたが、慎重に検討したため、落雷ネットワークの寄付機能を一時的にシャットダウンしました。

AI圧縮固定窓

ビットコイン・レッドズに参加した疑似開発者であるCalleは、Kimi K3を使って約2週間以内にBitcoinのオープンソースのエコロジーのほとんどのコードを処分しました。 これにより、研究者がより疑わしいコードパスを短時間で調べることができることが分かったループホールのコスト構造を変更しているAIが事実を反映しています。

しかし、独立したテストでは、キンギK3が無制限であることも示しています。 英国におけるAI Security InstituteとU.CAISIによる共同評価では、Kimi K3は、GM-5.2で最大24パーセントのExpluit Benchで32パーセントを獲得したことが明らかにした。 しかし、41のサンプルでは、より大きなCyberattack機能を搭載したモデルが正常に20サンプルの平均を完了することができながら、コードの実装を達成するために成功しなかった。

つまり、AIは、ループホールの可用性を直接認識するのではなく、スケールアップするために、現在より優れていることを意味します。 実際の圧力は、修復チェーンに向け始めた:プロジェクトパーティーの能力は、タイムリーな方法で更新を検証し、パッチを当て、発行する能力は、穴自体の発見として重要になっていた。

追加情報:OpenSatsは、大規模なモデルを使用して研究者が発生したトークンコストを補助するために、特別なRed Team Fundを作成しました。また、40以上のデジタルアセットエージェンシーが、オープンソースの防衛チームを見直し、管理された条件下でフロントラインのAIモデルアクセスを求めています。