web3: Equipe Red Team do bitcoin utiliza modelos de IA chineses para identificar vulnerabilidades em código aberto
Uma equipe voluntária especializada em identificar vulnerabilidades em softwares de Bitcoin afirmou ter realizado uma varredura básica em quase todo o ecossistema open-source de Bitcoin, utilizando modelos de IA chineses, e submetido inúmeros relatórios de problemas de segurança aos desenvolvedores.
O responsável pela Bitcoin Red Team, o desenvolvedor conhecido como Calle, declarou nas redes sociais que a equipe combinou ferramentas de IA com revisão manual para checar projetos como wallets, aplicativos da Lightning Network e bibliotecas de software. Quando um problema é confirmado como confiável, o grupo notifica primeiramente o desenvolvedor em particular para corrigir, e depois decide se vai divulgar os detalhes publicamente.
Já abrangendo 390 projetos
Calle revelou que, em agosto, a equipe submeteu 4.962 registros de problemas para 390 projetos, incluindo 85 vulnerabilidades graves, 635 vulnerabilidades críticas e o restante tratando de questões de segurança em diferentes níveis.
Ele comentou que os desenvolvedores já confirmaram que várias dessas vulnerabilidades graves e críticas realmente existem. No entanto, a equipe ainda não divulgou os nomes dos projetos afetados nem os detalhes técnicos dos problemas.
Modelos chineses utilizados na auditoria de código
Os modelos usados pela equipe incluem o Kimi K3, da Moonshot AI, uma startup chinesa, e o GLM 5.2, da plataforma Z.ai, além dos modelos da OpenAI e Anthropic.
Segundo Calle, os modelos desenvolvidos nos EUA têm restrições de uso em cenários de pesquisa de segurança, e a equipe enfrentou várias limitações durante as auditorias, por isso passou a utilizar modelos chineses que podem rodar localmente. O Kimi K3 foi descrito como capaz de lidar com grandes bibliotecas de código e realizar tarefas de análise de software longas com pouca intervenção humana.
A revisão de projetos da Lightning Network é mais difícil
Calle explicou que os softwares da Lightning Network, que suportam pagamentos rápidos com Bitcoin, apresentam uma estrutura mais complexa e, por isso, são mais difíceis de auditar, com um número de problemas maior do que outros projetos.
Ele também ressaltou que projetos que adotaram processos de auditoria com IA mais cedo já estão em um estágio avançado em relação aos que ainda não utilizam essas ferramentas. No futuro, as equipes precisarão construir seus próprios processos de auditoria com IA, e softwares sem manutenção de longo prazo não devem continuar a receber confiança facilmente.
Pela sua declaração, a IA está aumentando a eficiência na descoberta de vulnerabilidades, mas, ao mesmo tempo, elevando a pressão sobre os desenvolvedores para manter a segurança. Apesar de Calle comparar a situação atual com “Bitcoin em chamas”, ele acredita que auditorias em larga escala vão impulsionar o fortalecimento dos softwares de Bitcoin.
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