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Una iniciativa de seguridad voluntaria dice que ha utilizado modelos fronterizos de IA para escanear 150 depósitos de Bitcoin, descubriendo más de una docena de vulnerabilidades a medida que los desarrolladores recurren cada vez más a la inteligencia artificial para auditar software de blockchain.

En un post en X a principios de esta semana, el CEO de AnchorWatch, Rob Hamilton, dijo que el grupo ha gastado aproximadamente $20,000 en servicios de IA mientras desarrolla una plataforma de “Bitcoin red team”.

“Hemos estado trabajando todo el tiempo, con ~ $20,000 de gasto hasta este punto en diferentes servicios,” Hamilton escribió.

“El dinero está asegurado. Aprecio todos los gestos de donaciones, pero no es necesario. El proyecto de ley se ocupa.

En ciberseguridad, un equipo rojo es un grupo que prueba software desde la perspectiva de un atacante, probando activamente sistemas para vulnerabilidades antes de que puedan ser explotados.

Hamilton dijo que el equipo rojo Bitcoin utiliza Kimi K3 junto con el GPT Sol de OpenAI, los modelos Claude Fable y Opus de Anthropic, y el GLM 5.2 de Z.ai para identificar vulnerabilidades y producir documentación de apoyo.

“También hemos estado conectados con OpenAI para algo de ayuda para poder manejar la ciber Harness funcionando también”, escribió.

“Es un escaneo mucho más caro, pero vale la pena para porciones de carga del ecosistema de Bitcoin y ya ha dado buenos resultados”.

El desarrollador Pseudonymous Bitcoin Calle dijo que la iniciativa ha construido varios sistemas de revisión impulsados por AI dirigidos a carteras, bibliotecas criptográficas, infraestructura y otros proyectos de Bitcoin.

“Estamos hablando del orden de una explotación crítica por hora por persona”, escribió Calle en X.

“Hemos reportado vulnerabilidades críticas a varios proyectos en las últimas 12 horas. Afortunadamente, este es un ejercicio muy caro. Estamos ardiendo por 10.000 dólares diarios”.

Según Calle, el equipo identificó 4.962 posibles problemas en 390 proyectos durante sus primeras 29.8 horas de funcionamiento.

De esas conclusiones, hasta 720 se clasificaron como cuestiones de alto o crítico nivel. Hasta ahora, el 21,4% de los hallazgos se han reproducido con éxito.

El equipo no ha revelado qué proyectos se vieron afectados o proporcionaron detalles sobre las vulnerabilidades.

El anuncio viene cuando AI juega un papel cada vez más prominente en la identificación de fallas de seguridad en toda la industria de la criptomoneda.

A principios de este año, investigadores que utilizaron el Claude Opus 4.8 de Anthropic descubrieron una vulnerabilidad de cuatro años en Zcash que podría haber permitido a los atacantes crear un ZEC falsificado ilimitado. En agosto, Coinkite dijo que creía que los atacantes habían utilizado IA para identificar una vulnerabilidad en su billetera Coldcard. El puente de Bitcoin Boltz también suspendió su servicio de intercambio después de decir que los atacantes estaban usando AI para identificar vulnerabilidades más rápido de lo que su equipo podría parchearlos.