一个比特币志愿安全团队表示，随着 AI 被更多用于区块链审计，其已扫描约 150 个比特币相关代码仓库，并向多个项目披露十余项漏洞，范围涉及钱包、密码学库和基础设施。
已投入约 2 万美元
AnchorWatch 首席执行官 Rob Hamilton 本周早些时候在 X 平台发文称，团队正在搭建一个“比特币红队”平台，迄今在不同 AI 服务上的支出约为 2 万美元，相关资金已经落实。
所谓“红队”，通常指从攻击者视角测试软件的安全人员，目标是在漏洞被利用前先行发现问题。Hamilton 称，团队使用了 Kimi K3、OpenAI 的 GPT 系列模型、Anthropic 的 Claude 模型以及 Z.ai 的 GLM 5.2，用于识别漏洞并生成配套文档。
重点覆盖钱包与底层组件
化名比特币开发者 Calle 表示，该项目已建立多套 AI 驱动的审查系统，重点针对钱包、密码学库、基础设施和其他比特币项目。其说法是，团队在过去 12 小时内已向多个项目报告关键漏洞。
不过，团队没有披露受影响项目名称，也未公开漏洞细节。这意味着外界暂时无法独立核实漏洞的严重程度和影响范围。
AI 加快安全攻防节奏
这类做法正逐步扩展到更广泛的加密安全领域。报道提到，今年早些时候，研究人员借助 Anthropic 的 Claude Opus 发现了 Zcash 一个存在 4 年的缺陷，该问题一度可能让攻击者伪造无限数量的 ZEC。
进入 8 月后，硬件钱包厂商 Coinkite 表示，攻击者可能借助 AI 识别了 Coldcard 钱包漏洞。比特币桥接协议 Boltz 也一度暂停其兑换服务，原因是其称攻击者利用 AI 发现漏洞的速度，已快于团队修补速度。
从目前披露的信息看，AI 正在同时提升防守方和攻击方的效率。对比特币及更广泛的加密基础设施而言，安全审计的自动化能力正在快速增强。
