AI主导的比特币生态安全扫描揭示大规模漏洞

据MetaversePost报道，Bitcoin Red Team于8月14日借助Moonshot AI的Kimi K3模型，对约390个比特币生态系统项目实施全面安全检测，识别出总计7,958个潜在缺陷。此次为期两周的评估聚焦于钱包应用、Lightning网络基础设施、支付库及相关开发工具，未涉及比特币核心共识机制。

关键系统暴露高危缺陷，部分已遭实际攻击

研究团队确认存在1,280个被归类为高危或严重级别的安全问题。其中，广泛使用的支付处理平台BTCPay Server在披露后迅速响应，于2.4.2版本中修补了一项可导致双因素身份验证失效的重大漏洞。调查人员证实，该漏洞已被攻击者实际利用，用于窃取Lightning网络钱包凭证。

第三方评估验证模型效能，修复进展仍存滞后

英国人工智能安全研究所与美国CAISI的独立分析均认可该模型在网络安全检测中的有效性。然而，截至报告发布时，仅约四分之一的漏洞实现动态复现，且向项目上游维护者通报的问题不足总数的30%，暴露出安全响应链条中的显著延迟。