由16名研究者组成的比特币红队(Bitcoin Red Team)采用了一种结合AI(人工智能)模型和手动审查的创新审计方法,发现了约5000个漏洞。
在短短约30小时内,覆盖了390个开源项目,提取了4962个潜在漏洞。其中包括85个“关键”漏洞在内的720个严重问题,研究者们以每人每小时平均识别2.31个高风险领域的惊人速度记录了这一成果。
然而,这种快速的自动化分析给现场带来了剧烈震动。目前实际确认可复现的比例仅为21.4%,不可避免地出现了不准确的报告和误报(假阳性)。开源维护者们正忙于审查和验证涌来的大量报告,并面临着应用补丁的艰巨任务。
此次极为大规模的调查背景是硬件钱包Coldcard(冷卡)种子生成算法中存在的严重随机性缺陷。
由于这一问题引发的一系列攻击,超过5200个地址累计流出约1816 BTC,价值超过1.16亿美元(约合183.6亿日元)。如果考虑潜在损失,可能达到2055 BTC,给整个行业带来了强烈的危机感。
制造商Coinkite(币卡)虽然分发了应对固件,但要确保用旧种子值生成的资金安全,仍需迁移到新种子并转移所有资产。在吸取这一苦涩教训后,获得来自非营利组织OpenSats(开放萨兹)超过4万美元(约633万元)的资金支持的红队,正在推进验证工具的开源化,旨在构建包括主要代码、依赖关系和构建设置在内的多角度防御体系。
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