一项志愿者安全计划表示，随着开发人员越来越多地使用人工智能来审计区块链，它使用前沿人工智能模型扫描了 150 个比特币存储库，发现了十多个漏洞。

在本周早些时候的 X 帖子中，AnchorWatch 首席执行官 Rob Hamilton 表示，该集团在人工智能服务上花费了约 20,000 美元，同时建立了“比特币红队”平台。

“我们一直在昼夜不停地工作，到目前为止，在不同服务上的支出约为 20,000 美元，”他写道。 “资金已得到保障，我感谢所有捐款的姿态，但这不是必要的。账单已处理完毕。”

红队是指从攻击者的角度测试软件、在漏洞被利用之前探测漏洞的网络安全专业人员。

据 Hamilton 介绍，比特币红队使用 Kimi K3 以及 OpenAI 的 GPT Sol、Anthropic 的 Claude Fable 和 Opus 模型以及 Z.ai 的 GLM 5.2 来识别漏洞并生成支持文档。

他写道：“我们还与 OpenAI 联系以寻求一些帮助，这样我就可以设法让 Cyber​​ Harness 运行起来。” “这是一次昂贵得多的扫描，但对于比特币生态系统的承载部分来说非常值得，并且已经产生了良好的结果。”

匿名比特币开发商 Calle 表示，该计划已经建立了多个人工智能驱动的审查系统，针对钱包、密码库、基础设施和其他比特币项目。

Calle 在 X 上写道：“我们平均每人每小时遭遇一次关键漏洞。在过去 12 小时内，我们向多个项目报告了严重漏洞。值得庆幸的是，这是一项非常昂贵的工作。我们每天要烧掉 10,000 美元。”

该团队没有透露哪些项目受到影响，也没有提供漏洞的详细信息。

这一消息发布之际，人工智能在寻找整个加密行业的安全漏洞方面发挥着越来越大的作用。今年早些时候，研究人员使用 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 发现了 Zcash 中存在四年的缺陷，该缺陷可能允许攻击者创建无限量的伪造 ZEC。 8 月，Coinkite 表示，相信攻击者使用人工智能来识别 Coldcard 钱包漏洞，而比特币桥接器 Boltz 则暂停了其交换服务，称攻击者使用人工智能识别漏洞的速度快于其团队修补漏洞的速度。