बिटकॉइन रेड टीम नामक एक स्वयंसेवी समूह ने क्रिप्टो परितंत्र द्वारा अब तक देखा गया सबसे अम्बीशस ऑटोमेटेड सुरक्षा ऑडिट चलाया। उनका चुना हुआ हथियार: किमी K3, चीन के मूनशॉट AI द्वारा बनाया गया एक ओपन-वेट AI मॉडल। लगभग 108 घंटों में, मॉडल ने 501 बिटकॉइन-संबंधित ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स के भीतर 7,958 संभावित सुरक्षा खोजें दर्ज कीं, जिनमें से 1,280 को उच्च या गंभीर ग्रेड दिया गया।
Kimi K3 ने मानकीकृत दुर्बलता पता लगाने के परीक्षणों में Zhipu के GLM-5.2 सहित अन्य सभी ओपन-वेट मॉडल को पार कर दिया।
ऑडिट ने वास्तव में क्या पाया
किमी K3 द्वारा चिह्नित 7,958 संभावित समस्याओं में से केवल 24.7% को डायनामिक रूप से पुनः उत्पन्न किया जा सका। रिपोर्टिंग के समय, 29.4% खोजों को प्रभावित प्रोजेक्ट्स को अपस्ट्रीम संचारित कर दिया गया था।
सबसे महत्वपूर्ण खोज BTCPay Server संस्करण 2.4.2 में एक समालोचनात्मक दो-कारक प्रमाणीकरण बाइपास थी। इस दुर्बलता का दुरुपयोग पैच होने से पहले ही Lightning वॉलेट प्रमाणीकरण डेटा निकालने के लिए किया जा चुका था, जिससे यह एक सैद्धांतिक चिंता के बजाय एक लाइव, वास्तविक सुरक्षा घटना बन गई।
किमी K3 की तुलना कैसे होती है
जुलाई 2026 में यूके के एआई सुरक्षा संस्थान और इसका समकक्ष CAISI ने किमी K3 का एक प्रारंभिक मूल्यांकन किया, जिसमें इसे ExploitBench पर 32% अंक मिले। यह एक बेंचमार्क है जो एआई मॉडल की उस क्षमता को मापता है जिससे यह उपयोगयोग्य सॉफ्टवेयर दुर्बलताओं की पहचान कर सके और उनके बारे में तर्क कर सके। GLM-5.2 ने इसी परीक्षण पर 24% अंक प्राप्त किए।
खुले वजन वाले मॉडल्स के बीच, जिनके वजन किसी भी व्यक्ति द्वारा डाउनलोड और चलाए जा सकते हैं, किमी K3 शीर्ष पर है। इस मॉडल का जुलाई 16–27, 2026 के आसपास जारी किया गया था, और अगले सप्ताहों में रेड टीम ने अपनी ऑडिटिंग प्रयासों को तीव्र कर दिया।
खुले वजन और बंद स्रोत मॉडल्स के बीच का अंतर अभी भी महत्वपूर्ण है। ओपनएआई और एंथ्रोपिक द्वारा विकसित शीर्ष अमेरिकी मॉडल्स ने एक्सप्लॉइटबेंच पर औसतन लगभग 76% अंक प्राप्त किए। यह किमी K3 के स्कोर से दोगुना से अधिक है।
जिस ठंडे कार्ड घटना ने सब कुछ शुरू किया
जुलाई 2026 में Coldcard Mk3 के साथ एक सुरक्षा घटना ने रेड टी के प्रयास को प्रेरित किया। Mk3 फर्मवेयर में एक दोष के कारण लगभग 594 BTC, जो उस समय $38 मिलियन के बराबर थे, चोरी हो गए। इस घटना से व्यापक अनुमान उठे कि हमलावरों ने फर्मवेयर की कमजोरी की पहचान के लिए AI का उपयोग किया होगा, हालांकि यह दावा अभी तक स्पष्ट रूप से साबित नहीं हुआ है।
बिटकॉइन सुरक्षा के लिए इसका क्या अर्थ है
कोड ऑडिट की अर्थव्यवस्था बदलने वाली है। एक अकेले बिटकॉइन प्रोजेक्ट का पेशेवर सुरक्षा ऑडिट करने में दर्जनों हजार डॉलर और हफ्तों का समय लगता है। किमी K3 ने 501 प्रोजेक्ट्स को 108 घंटे में स्कैन किया।
अमेरिकी AI कंपनियाँ, जो सबसे क्षमतावान मॉडल बनाती हैं, ने सामान्यतः अपने टूल्स को दुर्बलता शोध के लिए उपयोग करने से प्रतिबंधित कर दिया है, सुरक्षा चिंताओं का हवाला देते हुए। इसके बीच, एक ओपन-वेट चीनी मॉडल को महत्वपूर्ण वित्तीय बुनियादी ढांचे में बग्स ढूंढने और रिपोर्ट करने के लिए मुफ्त में लागू किया जा रहा है। ExploitBench पर ओपन-वेट और क्लोज्ड-सोर्स मॉडल के प्रदर्शन के बीच का अंतर—32% बनाम 76%—यह सुझाव देता है कि सबसे क्षमतावान दुर्बलता पता लगाने की क्षमता अभी भी API पेवॉल्स के पीछे मौजूद है।