AIは、Bitcoinの周囲ソフトウェアにより高いセキュリティ圧力を置く、より多くの人々により多くのリークと能力をもたらします。 Decryptのインタビューでは、Bitcoin Red Teamのメンバーコールは、攻撃者の前にできるだけ早くBitcoinエコロジーのAI補助セキュリティリスクを識別することであることを述べました。
プロトコルはチェックしません。
コールは、チームはビットコイン協定自体に問題が見つからなかったと述べ、本当に心配していたことは、ビットコインの周りに財布、アプリケーション、サービス、およびその他のソフトウェアでした。 ほとんどのユーザーにとって、デイツーデイコンタクトはボトムプロトコルではなく、これらの外部ツールでは、リスクがより簡単に集中できます。
Bitcoin Red Teamは、複数のBitcoin開発者やプライバシープロトコル開発者を含む、20〜25人のボランティアで構成されています。 チームは、プロジェクト参加者からセキュリティスキャンリクエストを受け取り、対象となるアイテムをスクリーンにするためにイニシアチブを取ると述べた。 彼によると、チームはBitcoinのオープンソース環境で重要な項目のほとんどをスキャンしました。
コールドカード、事故後にスピードアップ。
コールは、コールドカードのコールドウォレットを使用した後、チームが形成されたと述べた。 当時、RochorWatch、CEO、ロブ・ハミルトンがビットコインプロジェクトを数多く検討し始め、開発者や研究者が増えてきました。
彼はまた、強化された中国言語AIモデルのリリース後、サイバーセキュリティの領域で防御的なリズムのマーク付き加速があったと述べた。 キンギK3の場合、例えば、そのようなモデルは防御力と攻撃者の両方の能力を高め、セキュリティ研究の緊急性をさらに高めました。
中国モデルは安全研究でより使用されています。
モデル選択では、Calleは、安全研究における米国モデルよりもはるかに頻繁に中国AIモデルを使用するチームを示しています。 この理由は、元が全体として強くなければならないことではありませんが、米国モデルは、通常、ループホールの検出、経路の使用、または提案の修理を伴う厳しいセキュリティ制限を課すことです。
赤軍に入社する前に、同様の状況を経験したと主張しています。 一部の米国モデルは、ループホールの検索を支援するだけでなく、開発者が問題を識別した後であっても、リハビリテーションプログラムの分析を支援することを拒否することができます。 対照的に、中国モデルはそのようなタスクのためにより利用可能であり、したがって、安全目的のためにより頻繁に使用されます。
AIはしきい値を下げています。
コールは、AIが過去のソフトウェアセキュリティの情報ギャップを弱めると信じています。 強力な技術的背景が必要になるシンプルなループホールは、限られた経験を持つ人々によって独立して行われるかもしれません。AIによってサポートされ、ループホールを使用する問題を見つけることから圧縮されるパス全体で。
また、攻撃者が「インターネットマネー」の直接的な経済モチベーションを持っていたので、暗号化業界は他の業界よりも早くそのような変化に苦しんでいる可能性があると指摘した。 ビットコインのエコロジーは、以前のセキュリティ圧力のこのラウンドに直面している理由であり、他の業界は将来的に同様の問題が発生する可能性があります。