Default
Door Remote - 08 Aug 2026
In het kort
Het initiatief zegt dat het ongeveer 150 Bitcoin-opslagplaatsen heeft gescand en meer dan een dozijn kwetsbaarheden heeft onthuld.
Het team ontwikkelt een open-source AI-platform voor het auditen van Bitcoin-software.
Ontwikkelaars zeggen dat de inspanning kritieke kwetsbaarheden in portemonnees, cryptografische bibliotheken en infrastructuur blootlegt.
Een vrijwillig beveiligingsinitiatief zegt dat het grensverleggende AI-modellen heeft gebruikt om 150 Bitcoin-opslagplaatsen te scannen en meer dan een dozijn kwetsbaarheden heeft gevonden, omdat ontwikkelaars steeds vaker kunstmatige intelligentie gebruiken om blockchains te controleren.
In een post op X eerder deze week zei Rob Hamilton, CEO van AnchorWatch, dat de groep ongeveer $20.000 heeft uitgegeven aan AI-diensten tijdens het bouwen van een ‘Bitcoin red team’-platform.
“We hebben de klok rond gewerkt, met tot nu toe ~$20.000 aan uitgaven voor verschillende diensten”, schreef hij. "De financiering is veiliggesteld, ik waardeer alle gebaren voor donaties, maar het is niet nodig. De rekening wordt afgehandeld."
Een rood team verwijst naar cyberbeveiligingsprofessionals die software testen vanuit het perspectief van een aanvaller en op zoek gaan naar kwetsbaarheden voordat deze kunnen worden uitgebuit.
Volgens Hamilton gebruikt het Bitcoin Red-team Kimi K3 naast OpenAI's GPT Sol, Anthropic's Claude Fable en Opus-modellen en Z.ai's GLM 5.2 om kwetsbaarheden te identificeren en ondersteunende documentatie te genereren.
“We zijn ook voor wat hulp verbonden met OpenAI, zodat ik het Cyber Harness ook aan de praat kon krijgen”, schreef hij. “Het is een veel duurdere scan, maar zeker de moeite waard voor de dragende delen van het Bitcoin-ecosysteem en heeft al goede resultaten opgeleverd.”
De pseudonieme Bitcoin-ontwikkelaar Calle zei dat het initiatief meerdere AI-aangedreven beoordelingssystemen heeft gebouwd die zich richten op portefeuilles, cryptografische bibliotheken, infrastructuur en andere Bitcoin-projecten.
"We hebben een gemiddelde van één kritieke exploit per uur per persoon", schreef Calle op X. "We hebben de afgelopen twaalf uur kritieke kwetsbaarheden in verschillende projecten gemeld. Gelukkig is dit een erg dure exercitie. We verbranden $10.000 per dag."
Het team heeft niet bekendgemaakt welke projecten getroffen zijn en geeft geen details over de kwetsbaarheden.
De aankondiging komt omdat AI een steeds grotere rol speelt bij het opsporen van beveiligingsfouten in de crypto-industrie. Eerder dit jaar ontdekten onderzoekers die Claude Opus 4.8 van Anthropic gebruikten een vier jaar oude fout in Zcash waardoor aanvallers onbeperkt nagemaakte ZEC konden maken. In augustus zei Coinkite dat het gelooft dat aanvallers AI hebben gebruikt om de kwetsbaarheid van de Coldcard-portemonnee te identificeren, terwijl Bitcoin Bridge Boltz zijn ruilservice heeft opgeschort nadat hij had gezegd dat aanvallers AI gebruikten om kwetsbaarheden sneller te identificeren dan het team ze kon patchen.
Dagelijkse debriefing NieuwsbriefBegin elke dag met de belangrijkste nieuwsverhalen van dit moment, plus originele artikelen, een podcast, video's en meer. Uw e-mail Download het! Download het!
Het initiatief zegt dat het ongeveer 150 Bitcoin-opslagplaatsen heeft gescand en meer dan een dozijn kwetsbaarheden heeft onthuld.
Het team ontwikkelt een open-source AI-platform voor het auditen van Bitcoin-software.
Ontwikkelaars zeggen dat de inspanning kritieke kwetsbaarheden in portemonnees, cryptografische bibliotheken en infrastructuur blootlegt.
Een vrijwillig beveiligingsinitiatief zegt dat het grensverleggende AI-modellen heeft gebruikt om 150 Bitcoin-opslagplaatsen te scannen en meer dan een dozijn kwetsbaarheden heeft gevonden, omdat ontwikkelaars steeds vaker kunstmatige intelligentie gebruiken om blockchains te controleren.
In een post op X eerder deze week zei Rob Hamilton, CEO van AnchorWatch, dat de groep ongeveer $20.000 heeft uitgegeven aan AI-diensten tijdens het bouwen van een ‘Bitcoin red team’-platform.
“We hebben de klok rond gewerkt, met tot nu toe ~$20.000 aan uitgaven voor verschillende diensten”, schreef hij. "De financiering is veiliggesteld, ik waardeer alle gebaren voor donaties, maar het is niet nodig. De rekening wordt afgehandeld."
Een rood team verwijst naar cyberbeveiligingsprofessionals die software testen vanuit het perspectief van een aanvaller en op zoek gaan naar kwetsbaarheden voordat deze kunnen worden uitgebuit.
Volgens Hamilton gebruikt het Bitcoin Red-team Kimi K3 naast OpenAI's GPT Sol, Anthropic's Claude Fable en Opus-modellen en Z.ai's GLM 5.2 om kwetsbaarheden te identificeren en ondersteunende documentatie te genereren.
“We zijn ook voor wat hulp verbonden met OpenAI, zodat ik het Cyber Harness ook aan de praat kon krijgen”, schreef hij. “Het is een veel duurdere scan, maar zeker de moeite waard voor de dragende delen van het Bitcoin-ecosysteem en heeft al goede resultaten opgeleverd.”
De pseudonieme Bitcoin-ontwikkelaar Calle zei dat het initiatief meerdere AI-aangedreven beoordelingssystemen heeft gebouwd die zich richten op portefeuilles, cryptografische bibliotheken, infrastructuur en andere Bitcoin-projecten.
"We hebben een gemiddelde van één kritieke exploit per uur per persoon", schreef Calle op X. "We hebben de afgelopen twaalf uur kritieke kwetsbaarheden in verschillende projecten gemeld. Gelukkig is dit een erg dure exercitie. We verbranden $10.000 per dag."
Het team heeft niet bekendgemaakt welke projecten getroffen zijn en geeft geen details over de kwetsbaarheden.
De aankondiging komt omdat AI een steeds grotere rol speelt bij het opsporen van beveiligingsfouten in de crypto-industrie. Eerder dit jaar ontdekten onderzoekers die Claude Opus 4.8 van Anthropic gebruikten een vier jaar oude fout in Zcash waardoor aanvallers onbeperkt nagemaakte ZEC konden maken. In augustus zei Coinkite dat het gelooft dat aanvallers AI hebben gebruikt om de kwetsbaarheid van de Coldcard-portemonnee te identificeren, terwijl Bitcoin Bridge Boltz zijn ruilservice heeft opgeschort nadat hij had gezegd dat aanvallers AI gebruikten om kwetsbaarheden sneller te identificeren dan het team ze kon patchen.
Dagelijkse debriefing NieuwsbriefBegin elke dag met de belangrijkste nieuwsverhalen van dit moment, plus originele artikelen, een podcast, video's en meer. Uw e-mail Download het! Download het!