Bitcoin Core 收到超過 1,000 份由 AI 驅動的安全報告

超過 1,000 份安全報告是透過對 Bitcoin Core 的語言模型 (LLM) 掃描生成的。開發者 Niklas Gögge 提議使用人工智慧來加強自動化測試，但警告不應完全依賴它。人工智慧正在促進識別 Bitcoin 軟體中的漏洞，這可能會增加對 Bitcoin Core 和生態系統其他基礎設施的壓力。Gögge 指出，儘管 Bitcoin 軟體相比其他領域受到的攻擊者關注較少，但低成本分析大量代碼的模型的出現正在改變這一動態。Gögge 提到像 Project Loupe 和 Bitcoin Red Team 這樣的倡議已經生成了超過 1,000 份報告，儘管大多數是偽陽性或假設性問題，至今尚未發現關鍵漏洞。儘管如此，Gögge 認為 AI 掃描並非不必要，但強調不應成為主要的安全策略。此外，他強調了模糊測試的角色，這是一種將軟體置於各種輸入下以發現故障的技術。Bitcoin Core 和 secp256k1 多年來積累了這類測試。Gögge 建議利用 LLM 來降低模糊測試工具的開發成本並改善測試系統，目的是預防未來的漏洞。

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