IBM研究员预测比特币生态系统中最脆弱的部分
最近的Coldcard和Boltz案例有一个共同点:它们都没有影响比特币协议,而是影响了建立在其上的服务。在Coldcard的案例中,问题与硬件钱包的固件和熵生成机制有关,而Boltz则面临影响其服务基础设施的事件。这正是专注于密码学和网络安全的研究员Rob Campbell几个月前在一项关于新一代人工智能(AI)对分布式账本网络影响的研究中所描述的场景。
在2026年5月,这位前IBM高管表示,具备先进攻击能力的人工智能几乎不可能影响比特币协议。然而,他警告说,真正的风险在于使其日常运作成为可能的基础设施:钱包、闪电网络、交易所和挖矿软件。
他的结论是,新一代人工智能模型可能会改变比特币生态系统的安全性,尽管不一定是通过攻击其基础协议,而是通过攻击运行在其上的产品、服务和基础设施层。
在第4.1节,标题为比特币:有限暴露,Campbell认为比特币的设计自然限制了人工智能发现和利用关键漏洞的机会。
研究员将这种抵抗力归因于使用非图灵完备的编程语言、攻击面较小、超过十五年的持续审查以及共识的极其保守的演变。综合来看,这些因素使得人工智能几乎没有机会直接在支撑网络的规则中找到缺陷。
对Campbell来说,即使是像自主发现漏洞、链接利用或代理执行攻击这样的高级能力,对比特币主协议的影响也有限。最近的Coldcard和Boltz事件说明了这种差异:这些事件没有影响比特币的共识,而是影响了在网络上运行的生态系统组件。
**当分析围绕比特币构建的基础设施时,情况就不同了。**根据研究员的说法,最大的暴露集中在软件和硬件钱包的实现、这些设备的固件、闪电网络的逻辑、与交易所的集成以及矿池使用的软件上。
与基础协议不同,这些系统包含更多的代码、众多的集成和显著更高的复杂性。这种组合使它们成为能够自动检测漏洞的人工智能更具吸引力的目标。例如,Coldcard的案例再次将焦点放在硬件钱包的固件和熵生成上,而Boltz则表明围绕比特币构建的服务基础设施也可能成为安全的关键点。
因此,Campbell得出结论,Mythos级别的人工智能在不改变比特币战略特征的情况下,适度提高了基础风险。换句话说,网络的基本安全性几乎保持不变,但成功攻击其生态系统服务的可能性将增加。
根据研究,这种类型的人工智能能够大规模发现漏洞、链接多个利用、自动执行攻击、在不到一天的时间内开发攻击工具,并适应不同类型的基础设施。
分析中最明显的差异出现在与以太坊及其第二层解决方案(L2)的比较中。Campbell认为,比特币的暴露仍然有限,并集中在生态系统的基础设施上,传统的网络安全措施——如审计、监控和更新——仍然有效。
相反,他认为以太坊的结构性暴露更大,因为其智能合约、去中心化应用和跨链桥的可编程表面非常广泛。
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