ビットコイン業界の新たなセキュリティ課題
長年のビットコイン関係者であるCobraBitcoinが、フロンティア人工知能モデルの進化に伴い、コーディングや脆弱性発見、自律的サイバーオペレーションにおいて劇的な向上が見られる中、暗号通貨業界が直面する新たなセキュリティ課題について警鐘を鳴らしています。
この匿名のビットコインベテランは、OpenAIやAnthropicからのますます能力の高いモデルの登場を受けて、次の大規模な脆弱性を警戒していると述べています。彼は、ビットコインの重要なインフラの多くがオープンソースであり、したがって機械の速度で分析される可能性があることを指摘しています。
彼の警告は、OpenAIがGPT-6 Astraをリリースし、AnthropicがClaude Fable 5.1を展開した直後に発表されました。
AIの脆弱性発見能力
これらのモデルは、前のモデルよりもはるかに長く、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクを実行するように設計されています。ますます自律的なシステムは、ビットコインコア、ライトニング実装、ウォレット、ライブラリ、その他のインフラをスキャンし、人間のレビュアーが見逃した通常のソフトウェアバグを探し出すことができます。
AIがこれらの脆弱性を調査するのに異常に効果的であるという証拠が増えています。OpenAIは、Astraがその準備フレームワークの下で「クリティカル」なサイバーセキュリティ能力レベルに到達した最初のモデルであると述べています。これにより、適切なツールとアクセスがあれば、モデルは以前は知られていなかったセキュリティの欠陥を発見し、十分に保護されたシステムに対して新しい悪用技術を開発できることを意味します。
Astraは、既知の脆弱性を実際の悪用に変えることができるかどうかを測定するベンチマークであるExploitBenchで完璧な100%のスコアを達成しました。その前のモデルであるGPT-5.6 Solは78.5%のスコアでした。
業界の反応と実例
より難しいExploitGymベンチマークでは、Astraは42.4%の悪用開発成功率を達成しました。Anthropicの新たにリリースされたClaude Fable 5.1は、大規模なコードベースにわたる長時間のエージェントコーディングと複雑な作業のために特別に設計されています。
AIの警告に対して、暗号通貨業界はAI支援の脆弱性研究が何を発見できるかのデモをすでに受けています。5月29日、セキュリティ研究者のテイラー・ホーンビーは、Zcashのオーチャードシールドプールにおける重大な脆弱性を発見しました。この脆弱性を利用することで、攻撃者はオーチャード内で無限の量の偽造ZECを検出されずに作成できた可能性があります。
Zcashの開発者は緊急の協調対応を開始しました。今年の夏、COLDCARDウォレットに関する大規模なセキュリティスキャンが発生した後、ビットコインの開発者と研究者のグループは、ビットコインレッドチームとして知られるものを組織しました。このチームは、ビットコインのオープンソースエコシステムの大部分をスキャンするためにAIシステムと人間のレビューを組み合わせています。
