La infraestructura de Bitcoin ha sufrido una serie de incidentes de seguridad importantes en los últimos meses, lo que ha generado preocupaciones sobre cómo la inteligencia artificial está haciendo que sea dramáticamente más barato descubrir errores ocultos en lo más profundo del software financiero.
Los atacantes recientemente extrajo alrededor de 114 millones de dólares en bitcoin ($BTC) de las carteras Coldcard, mientras que los desarrolladores de Core Lightning emitieron una alerta de emergencia después de que informes de seguridad generados por IA descubrieran vulnerabilidades reales. Más recientemente, hackers de sombrero blanco explotaron La red Liquid de Blockstream, retirando aproximadamente 4,000 $BTC (317 millones de dólares) antes de devolver 3,400 $BTC tras la corrección de la vulnerabilidad.
Las vulnerabilidades ponen de manifiesto una paradoja en el diseño de Bitcoin. Si bien la capa principal de Bitcoin es intencionalmente simple para minimizar riesgos, el impulso por introducir una mayor utilidad y rapidez, mediante contratos inteligentes y capas de escalabilidad fuera de cadena, ha dado lugar a bases de código más complejas y potencialmente más vulnerables.
Además, los incidentes se producen en un momento en que la IA se utiliza cada vez más para buscar vulnerabilidades a gran escala. En agosto, un grupo de 16 desarrolladores de Bitcoin utilizaron IA modelos para analizar 390 proyectos de Bitcoin, generando casi 5,000 hallazgos, incluyendo 85 calificados inicialmente como críticos.
"En algún momento tenemos que admitirlo. La IA está encontrando fallos que ningún humano puede detectar," dijo Gregory en un mensaje de Telegram.
Gregory, un desarrollador de aplicaciones de bitcoin, trabajó anteriormente en Merrill Lynch y JPMorgan antes de cofundar y convertirse en CEO de CommerceBlock, donde ayudó a desarrollar protocolos de Bitcoin, incluyendo MainStay y la implementación de statechain detrás de Mercury Wallet y Mercury Layer.
Mercury Layer como entidad ya no existe, pero su código abierto permanece en GitHub. Gregory señaló que la IA cambia fundamentalmente lo que eso significa para el software financiero antiguo.
"Si un modelo puede detectar un error en finanzas C de 2006, probablemente pueda leer un repositorio de statechain que no ha tenido movimientos," dijo.
Gregory cuestionó si podrían quedar errores no detectados en el código antiguo de Mercury, incluyendo aspectos relacionados con la eliminación de la clave compartida, las verificaciones de transferencia del lado del cliente, las transacciones de respaldo y su mecanismo de tiempo de bloqueo decreciente.
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