Kimi K3 AI 审计比特币代码漏洞

Hamilton表示，尽管已完成KYC和入职审批，OpenAI仍在项目中途限制了他对“trust cyber”项目和Daybreak Blue网络安全模型的访问 ^[2]。这一封锁迫使比特币红队重新依赖中国月之暗面（Moonshot AI）的开源权重模型Kimi K3作为审计主力 ^[1]。Hamilton并未掩饰自己的矛盾情绪：“作为一个爱国的美国人，我必须这么做简直让我心如刀割，但我将再次使用中国开源模型来开展我的研究，”他说 ^[1]。Bull Bitcoin创始人Francis Pouliot则更为直白，在中国模型审查并协助修补了一个美国模型拒绝触碰的漏洞后表示：“我从未见过OpenAI如此软弱。它现在软弱得令人难以置信” ^[1]。Galaxy的Alex Thorn从战略角度阐述了问题的严重性：“美国人不应被迫依赖中国AI来保护自己、项目、公司或客户免受网络攻击” ^[1]。一位比特币核心贡献者更直白地总结了这种对比：美国模型犹豫退缩，而中国模型则直接列出了78个严重漏洞 ^[1]。

当将此次行动的三个公开检查点并列对比时，其规模之大便一目了然。在首个27.5小时的冲刺后，志愿者已扫描390个开源比特币项目，记录4962项发现，其中包括85项严重漏洞和635项高危漏洞 ^[3]。55小时检查点时，项目数增至425个，总发现数达6700项，其中1029项（15.4%）被评定为高危或严重 ^[4]。到8月8日，在约16名全球分布的贡献者累计投入超过100小时后 ^[3]，扫描项目达501个，总发现数达7958项，其中1280项为高危或严重级别 ^[1]。团队为此花费了超过4万美元的AI算力成本，高峰期日均消耗约1万美元 ^[3]。团队联合负责人、开发者Calle形容其速度约为每人每小时发现一个关键漏洞 ^[3]。

并非所有人都将原始发现数量视为无条件的安全胜利。在首次冲刺中，仅有约21.4%的标记问题被独立复现或确认为真实漏洞 ^[3]，而后续两个检查点均未公布更新的复现率。批评者JW Weatherman认为，该活动可能无法妥善处理AI标记产生的海量输出 ^[4]。有关基础安全规范的数据也加剧了这种担忧：仅19.5%的被扫描项目拥有SECURITY.md文件，仅13.1%列出了公开的安全联系邮箱 ^[4]，而当部分报告发布时，仅有19个被扫描项目完成了上游披露 ^[3]。Hamilton本人也指出，未来真正的瓶颈在于运营、披露交接和分类处理，而非发现环节 ^[3]。

此次审计并非抽象的学术练习。Coinkite的Coldcard硬件钱包自2021年3月发布的4.0.0版本起，便存在一个导致随机密钥生成可预测的固件漏洞 ^[5]。自2026年7月30日左右起，攻击者利用该漏洞盗取资金，最终从超过5200个地址中窃取了超过1.16亿美元（约1816 BTC），部分密钥的有效强度从128位降至低至40位 ^[5]。《福布斯》以“我一切都做对了”为题报道了该事件 ^[6]。正是这场灾难促使志愿者比特币开发者发起大规模AI辅助审计，以覆盖更广泛的开源生态 ^[5]。

除了引人注目的发现数量，此次审计正在重塑部分比特币开发者对构建工具的思考方式。Calle公开主张，鉴于发现的内存安全和密码库漏洞规模之大，比特币项目应停止使用C语言编写安全关键代码 ^[1]。Hamilton则将此次努力与比特币的创立理念联系起来，表示“没有自主托管就没有比特币。这一点不容谈判” ^[3]。当前审计范围排除了比特币核心（Bitcoin Core）本身，重点集中在钱包、密码库及周边基础设施 ^[3]，未解的问题是：生态系统能否快速建立持久的披露和修复流程，以跟上廉价AI审查如今生成新发现的速度。