比特币安全资源组织披露，其借助前沿人工智能（AI）模型，对约150个与比特币相关的代码仓库开展安全审计，已发现并向相关项目通报至少12处安全漏洞。

据区块链媒体 Decrypt 8月8日（当地时间）报道，该组织目前正利用AI，对钱包、密码学库和基础设施等比特币核心软件进行安全审计。

这项工作是“比特币红队”平台建设的一部分。所谓红队测试，即从攻击者视角检验软件安全，在漏洞被实际利用前提前发现问题。除持续推进相关审计外，该组织也在开发面向比特币软件审计的开源AI平台。

AnchorWatch 首席执行官（CEO）Rob Hamilton 上周在 X（原Twitter）发文称，迄今该项目在多项AI服务上的投入已接近2万美元。他表示：“感谢捐助提议，但目前不需要，资金已经到位。”

Hamilton 介绍，团队目前同时使用 Kimi K3、OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude（Fable 与 Opus）以及 Z.ai 的 GLM 5.2 等多款模型，用于识别漏洞并编写相关报告。他还表示，团队已与 OpenAI 合作获得支持，以启动“Cyber Harness”。他称，尽管成本更高，但“这笔投入是值得的，而且已经看到不错的结果”。

化名开发者 Kalle 表示，团队已经针对钱包、密码学库、基础设施及其他比特币项目搭建了多套AI审计流程。他称，“平均每小时能发现1处漏洞”，并表示“过去12小时已向多个项目通报致命漏洞”。他还补充称，这项工作“成本很高，每天约耗费1万美元”。

不过，该组织并未披露受影响项目名单，也未公开漏洞细节。考虑到相关漏洞可能存在被实际利用的风险，暂缓披露具体信息符合安全行业惯例，但此次公告并未说明涉及对象及技术细节。

此次披露也反映出，加密行业对AI安全审计的应用正在迅速升温。今年早些时候，有研究人员使用 Anthropic 的 Claude Opus 4.8，在 Zcash 中发现一个已存在4年的缺陷；该漏洞与攻击者可能无限生成伪造 ZEC 的风险相关。8月，Coinkite 表示，攻击者正利用AI识别 Coldcard 钱包漏洞；Boltz 也称，攻击者借助AI寻找漏洞的速度快于团队修补速度，因此暂停了其 Swap 服务。

在这一背景下，AI在比特币开发生态中正同时扮演防御工具和攻击加速器的角色。“比特币红队”此次行动，也可被视为将AI前置于核心代码仓库审计的一次新尝试。后续漏洞披露范围，以及相关开源审计平台是否对外公开，仍是市场关注的重点。