web3：BitcoinのセキュリティチームはAIが複数の重大な脆弱性を発見したと発表

あるビットコインのボランティアセキュリティチームは、AIがブロックチェーン監査でより多く活用される中、約150個のビットコイン関連コードリポジトリをスキャンし、複数のプロジェクトに対して10件以上の脆弱性を開示したと述べています。これにはウォレット、暗号ライブラリ、インフラストラクチャが含まれています。

約20,000ドルを投入済み

AnchorWatchのCEO Rob Hamiltonは今週初めにXプラットフォームで、チームが「ビットコインレッドチーム」プラットフォームを構築中で、現在までに様々なAIサービスに約20,000ドルを支出しており、関連資金も確保されていると投稿しました。

いわゆる「レッドチーム」とは、攻撃者の視点からソフトウェアのセキュリティをテストする専門家のことで、脆弱性が悪用される前に問題を発見することが目的です。Hamiltonは、チームがKimi K3、OpenAIのGPTシリーズモデル、AnthropicのClaudeモデル、Z.aiのGLM 5.2を用いて脆弱性の識別と関連ドキュメントの生成を行っていると述べました。

ウォレットと基盤コンポーネントを重点的にカバー

匿名のビットコイン開発者Calleによると、このプロジェクトは複数のAI駆動型レビューシステムを構築済みで、主にウォレット、暗号ライブラリ、インフラ、その他のビットコインプロジェクトに焦点を当てているとのことです。同氏によれば、過去12時間以内に複数プロジェクトへ重大な脆弱性を報告したと述べています。

ただし、チームは影響を受けたプロジェクト名や脆弱性の詳細については公開していません。これにより、外部から現時点で脆弱性の深刻度や影響範囲を独自に検証することはできません。

AIがセキュリティ攻防のペースを加速

このような手法は、暗号セキュリティ分野全体に段階的に拡大しています。報道によると、今年初めには研究者がAnthropicのClaude Opusを利用して、Zcashに4年間存在していた欠陥を発見しました。この問題は一時、攻撃者が無制限にZECを偽造できる可能性がありました。

8月に入り、ハードウェアウォレットメーカーのCoinkiteは、攻撃者がAIを活用してColdcardウォレットの脆弱性を特定した可能性があると発表しました。ビットコインのブリッジプロトコルBoltzも、一時的にスワップサービスの提供を停止しました。理由は、攻撃者がAIを用いて脆弱性を発見する速度が、チームの修正スピードを上回ったためとしています。

現在公開されている情報を見る限り、AIは防御側と攻撃側の双方の効率性を向上させています。ビットコインおよび広範な暗号インフラにとって、セキュリティ監査の自動化能力は急速に高まっています。