Um grupo de pesquisadores conhecido como Bitcoin Red Team está utilizando modelos de inteligência artificial asiáticos para rastrear falhas no Bitcoin. A equipe, liderada pelo desenvolvedor sob o pseudônimo Calle, vasculhou quase todo o ecossistema de código aberto da criptomoeda.
O esforço voluntário combina ferramentas de IA com revisão humana para analisar carteiras digitais, aplicativos da rede Lightning e bibliotecas de software. O objetivo é identificar vulnerabilidades e reportá-las de forma privada aos desenvolvedores antes que se tornem públicas.
Os resultados preliminares divulgados mostram o volume do trabalho. Apenas em agosto, o grupo relatou 4.962 problemas distribuídos em 390 projetos distintos. Desse total, 85 foram classificados como críticos e 635 como de alta gravidade.
Para realizar a varredura, a equipe optou pelo modelo Kimi K3, da startup chinesa Moonshot AI, e pelo GLM 5.2, da Z.ai. Os desenvolvedores explicaram que os modelos americanos da OpenAI e Anthropic impõem diretrizes e restrições que bloqueiam frequentemente pesquisas de cibersegurança.
O impacto das novas falhas no Bitcoin e na rede Lightning
Segundo Calle, o choque entre décadas de código aberto desenvolvido por humanos e duas semanas de análise pelo Kimi K3 revelou que o ecossistema precisava de atenção imediata. Ele alertou que os desenvolvedores confirmaram diversas vulnerabilidades reais nos relatórios entregues.
A infraestrutura da Lightning Network, projetada para tornar os pagamentos mais rápidos e baratos, demonstrou ser um desafio adicional. O líder do projeto afirmou que a complexidade do software dessa rede a torna consideravelmente mais vulnerável do que a média dos projetos analisados.
A velocidade de resposta para a correção dessas falhas no Bitcoin varia bastante entre as equipes de desenvolvedores. A recomendação dos pesquisadores é agir rápido, alertando contra a dependência de softwares que não recebem manutenção constante.
Apesar do cenário inicial alarmante, a equipe argumenta que essas auditorias estão fortalecendo o código geral da criptomoeda. A orientação atual é que os responsáveis por aplicações descentralizadas estruturem seus próprios canais de auditoria contínua baseada em inteligência artificial.
