Bitcoin Core開発者たち、ColdcardハッキングとAIによるバグ報告の急増を受けてAIセキュリティを議論
2026年7月のColdcardハードウェアウォレットの事案は、5年前から存在していたファームウェアの脆弱性を暴露し、その脆弱性によりシードのエントロピーが意図された128ビットよりも大幅に低下し、攻撃者がデバイスへの物理的アクセスなしに秘密鍵を再構築できる状況を生み出しました。損失は8,000を超えるアドレスにわたり、7月30日から複数の段階で発生し、BTCで1,778以上に達し、測定期間によって約1億1,200万ドルから1億3,000万ドルの価値と評価されました。製造元のCoinkiteは、ファームウェアがオープンソースであるため、AI支援によるレビューがこのバグの発見方法として妥当であり、これまでの人的および自動チェックにもかかわらずこのバグは検出されなかったと述べました。その後数週間で、ボランティアによる「Bitcoin Red Team」が最先端およびオープンウェイトモデルを用いて390のBitcoin関連リポジトリをスキャンし、約30時間で4,962件の発見を生み出し、その中には85件の重大な問題と635件の高深刻度の問題が含まれていました。
他のインフラストラクチャにも並行的な圧力が生じた：AI生成の報告が多数寄せられ、実在する脆弱性が確認されたことを受けて、Core Lightningの開発者が緊急のガイドラインを発表した。このような背景のもと、Bitcoin Coreの貢献者たちは2026年9月上旬に週次ミーティングを開催し、プロジェクトがAIによる脅威への対抗およびコードレビュー、テスト、課題の優先順位付けにおけるAIの活用において遅れをとっているかどうかを検討した。Coldcardの脆弱性攻撃とその後のAI支援による脆弱性発見の波は、Bitcoin Coreの開発者とより広いエコシステムに、機械による分析の速度と規模が従来の人的レビューを上回るというセキュリティ経済の構造的変化に直面させた。しかし、プロジェクトが中央集権的な組織ではなく分散型の集団として運営されているため、AIに関する正式な方針に対する合意は依然として得られていない。
Coldcardの損失につながった根本的な問題は、2021年3月にリリースされたファームウェア、特にバージョン4.0.1およびその以降のビルドにさかのぼります。このリリースにより、シード生成プロセスが意図されたハードウェアエントロピー源ではなく、決定論的なソフトウェア乱数生成器にリバートしてしまいました。その結果、影響を受けたMk2およびMk3デバイスでは、有効なエントロピーが約40ビットまで大幅に低下した一方、新しいモデルでは約72ビットのエントロピーを維持できました。2026年7月30日早朝から、攻撃者はこの脆弱性を系統的に悪用し、弱体化したシードを再生成して、シングルシグネチャアドレスから資金を移動しました。Galaxy Researchは調査を実施し、190人の被害者と直接連絡を取った結果、8,600以上のアドレスで合計1,778.84 BTCの高信頼度の損失を確認しました。
注目すべきことに、盗まれたコインの大部分は、攻撃者が制御するアドレスで数週間にわたりそのまま放置されていた。Coinkiteは、実装されたファームウェア更新が新たに生成されたシードのみを保護することを確認し、既存の compromized シードについては、セキュリティを確保するために新しいエントロピー源への完全な移行が必要であることを示した。同社は、AIによる長期間公開されてきたソースコードのレビューが、人間の監査者が5年間見過ごしてきた潜在的なロジックエラーの発見を加速した可能性があると公に推測した。この一連の出来事は、オープンソースの透明性が「信頼せず、検証する」という原則のもとで長くセキュリティ上の利点とされてきた一方で、モデルが数分で全体のリポジトリを分析できるようになったことで、意図せず攻撃面を拡大していることを示している。
Coldcardの波の直後、AnchorWatchのCalleおよびRob Hamiltonを含む著名な人物たちが調整した、約16〜25人の熟練した開発者と研究者からなる有志グループが、Bitcoinエコシステムのコードに対する包括的かつ協調的なAI駆動のレビューを開始しました。この広範な取り組みは27.5〜30時間にわたり、390の異なるプロジェクトにわたって合計4,962件の発見を報告しました。これらの発見のうち、85件が当初重大と評価され、635件が高嚴重度と分類され、作業1人時あたり平均2件以上の深刻な問題が特定されました。このレビューで使用されたモデルには、Kimi K3、GLM 5.2およびその他の複数のモデルが含まれており、特に一部のフロンティアプロバイダーへのアクセス制限が発生した後です。
注目すべきことに、プライバシーとCoinJoin関連のプロジェクトでは、深刻な脆弱性が最も多く見られ、これらの分野に存在する脆弱性が浮き彫りになりました。このキャンペーンは、自動スキャンに続いて、発見内容を丁寧に人間が再現し、公開前にメンテナーに非公開で報告するという二段階のプロセスで実施されました。また、8件の発見は後に偽陽性として削除されたことから、このような監査において徹底した検証の継続的かつ残存的な必要性が示されています。Red Teamが生成した出力は、具体的なデータポイントを提供し、後になってBitcoin Coreの議論において、AI生成レポートの実用的価値とノイズレベルに関する理解を深める上で重要な役割を果たしました。これは、エコシステムにおけるこのような技術の影響についてより深い理解につながりました。
Core Lightningの開発者たちは、最近、AIによって生成された多数のセキュリティ報告が予期せず急増したことを報告し、これにより10日間の広範な分類作業が必要となった。この取り組みは、少数の専任チームと、時間と専門知識を無償で提供した複数の外部貢献者によって行われた。この期間中、提出された報告のいくつかが有効であることが判明し、結果として特定の脆弱性に対処するための緊急セキュリティリリースが急務となった。予防措置として、運用者は直ちに検証済みのアップデートをインストールするよう指示された。代替策として、オフラインフラグを使用してノードを再起動し、ブロックチェーンの監視を継続しながら、新規の支払いおよびピア接続をブロックして潜在的なリスクを軽減するよう勧められた。
これらの展開を受けて、プロジェクトは特定の以前のソフトウェアバージョンのサポートを停止すると発表し、より安全で最新のバージョンへの注力を示唆した。その後の主要なリリースは2026年9月下旬に予定されており、全体的なセキュリティフレームワークの強化に積極的に取り組む姿勢を示している。これは重要なポイントを示している：脆弱性の発見を促進する同じツールと技術が、リソースが限られているオープンソースのメンテナーにとって、トリアージの負担を増大させているということだ。この課題はCore Lightningに特有のものではなく、他のレイヤー2やサイドチェーンのコードベースでも同様のパターンが観察されている。これらの観察は、基礎となるBitcoinプロトコルの外で複雑さが増すにつれて、関連するリスクが集中する傾向にあることを強化している。特にAIが機械的速度でデータをスキャン・分析できるようになった現在、その傾向は顕著である。
2026年9月の第一木曜日に開催された週次Bitcoin Core開発者会議で、SpiralのリーダーであるSteve Leeは、プロジェクトがAIによるネットワーク脅威に対する耐性を十分に強化しておらず、コードレビュー、テスト、デバッグにAIを体系的に適用していないという寄付者およびコミュニティの懸念を伝えた。Protocol Watchの創設者であるChristine D. Kimは、公開の場で議論を要約し、5,200以上のアドレスから1,800 BTCを超える損失が発生したことや、Core Lightningレポートの急増がリスクを高めていると指摘した。
赤チームおよび関連イニシアチブに従事する研究者たちは、米国に拠点を置く一部のフロンティアモデル提供者がサイバーセキュリティ関連のクエリに制限を課していることを報告した。この状況により、サイバーセキュリティ専門家たちは、Kimi K3のような制限のないオープンウェイトモデルに頼らざるを得なくなった。Galaxy Researchは評価を行い、少なくとも一部の悪意あるアクターが、制限されたモデルと同様の機能を備えた制限のないモデルを活用した可能性が高いと高い確信で結論づけた。これにより、攻撃者が強力なシステムをクエリしレバレッジをかけられる一方で、一部の防御側がポリシーによるブロックによって妨げられるという、サイバーセキュリティ分野における大きな非対称性が生じた。この格差は、さまざまな事象後の分析において繰り返し見られたテーマとなった。
これらの課題に対応する形で、Bitcoinおよび仮想通貨に焦点を当てた複数の団体を含む業界関係者は、信頼されたアクセスプログラムの設立を推進しました。これらのプログラムは、オープンソースの金融インフラを維持する認証済みメンテナーに対して、モデル利用に関するより広範な権限を付与するものですが、安全性とセキュリティを確保するため、制御された条件下でのみ適用されます。継続的な議論は、モデル提供者が一般リスクを軽減するために導入したセキュリティポリシーが、正当なセキュリティ研究の異なるカテゴリ間で意図せず不均等な影響を生む可能性があるという重要な課題を浮き彫りにしました。この状況は、こうしたポリシーの構築と実施方法を見直し、サイバーセキュリティ分野における重要な研究および防御能力を阻害しないよう配慮することを要請しています。
AnchorWatch CEOのロブ・ハミルトンは、2026年8月20日、Red Teamイニシアチブの積極的な参加者として、Bitcoin Coreのコードベースに最初のマージコミットを実施しました。この主要な更新は、広大なコードベースをスキャンして問題を発見した高度なAIモデルによって特定された重大なウォレットクラッシュバグを修正しました。ハミルトンは5月からすでにBitcoin CoreのAI支援分析を試み始めていましたが、Coldcardの出来事により、この取り組みはソフトウェアの改善に向けた組織的なキャンペーンへと加速しました。このコミットの成功したマージは、AIから導き出された発見が、丁寧な人間による検証と徹底的なレビュープロセスを伴う場合、実際に受け入れられ、意味のあるプロトコルレベルの改善につながることを示しました。
同時に、ハミルトンとその共同研究者たちは、開発プロセスの主なボトルネックが、問題の初期発見から、数百の異なるリポジトリにまたがるメンテナーとの調整というはるかに遅く複雑なプロセスへと移行していることに気づいた。彼らは、1日で数千の潜在的問題を特定することが、タイムリーな修正を確保し、特定された問題を独立して再現することよりもはるかに容易であることを発見した。この焦点の移行は、オープンソースコミュニティの開発者が必要な変更と改善を実装する際に直面する課題を示している。
Coldcardイベントの事後分析により、メーカーおよび独立したレビュー担当者らが複数のデバイスで使用されている乱数生成パスを徹底的に再監査する動きを促しました。こうした展開に対応して、Blockstreamは自社のJadeウォレットが提起された問題の影響を受けていないことを確認する包括的な分析を公開し、自社のエントロピー処理プロセスに以前行なった改善点について詳細な洞察を提供しました。ColdcardのメーカーであるCoinkiteは、新しいシードを生成する際に、キー入力、サイコロの投げ、あるいはコインフリップなどの物理的乱数源をユーザーが提供することを義務付ける新しいファームウェア更新版をリリースしました。この更新版は、以前使用されていたソフトウェアフォールバックアルゴリズムを効果的に置き換えました。
この出来事は、ハードウェア乱数発生器（RNG）コンポーネントが存在するだけでは、運用中に正しく呼び出されることを保証しないという重要な点を浮き彫りにしました。シード生成からビルド構成に至るまでの全呼び出しパスを、エンドツーエンドで丁寧に検証することが不可欠です。この出来事の後、複数のハードウェールウォレットリポジトリに対して追加のAIスキャンが実施され、さらに多くの報告が得られ、それらはメンテナーによって優先順位付けられました。このプロセスは、一つの注目を集める失敗がエコシステム全体に連鎖的な注目をもたらし、全体的なセキュリティ慣行とプロトコルの見直しを促すことを示しています。
ジェイムソン・ロップを含む長年自己保管を推進してきた人々は、Coldcardのケースが「信頼せず、検証せよ」という長年の格言の実用的な限界を露わにしたと観察した。人間のレビュー担当者は、関連するファームウェアを数年間検査し、ハードウェアRNGの存在を確認していたが、静かなフォールバックパスはモデルがリポジトリに注目されるまで検出されなかった。Coinkite自身が以前に行った同じコードのAIレビューも、この問題を見逃していた。
この視点はオープンソースの実践を無効にするものではなく、逆に、検証の負荷が、潜在的な攻撃者と同じモデルに調整された継続的な機械分析を含む必要があることを示している。パブリックリポジトリを維持するプロジェクトには、新たな基準が求められる。つまり、すべてのコミットが防御側と攻撃側の両方によって自動的に監視されていると仮定する必要がある。
ハードウェアウォレットに加え、人工知能によるスキャンとその後の攻撃は、Bitcoinスタックのより複雑なコンポーネントを標的にする傾向が強まっています。特に、Core Lightning、Liquid Network、およびさまざまな支払い・プライバシー関連ツールは、脆弱性に関連する報告や直接的な事例の増加を経験しています。ある詳細な分析では、基礎となるBitcoinプロトコルは意図的にシンプルで簡素なまま設計されている一方で、利便性の向上とスケーリング機能を実現するために必要な周辺インフラは、はるかに広範な攻撃面を生み出していることが指摘されています。これらの攻撃面は、高度なモデルが驚異的な効率でナビゲートできるものです。
リキッドネットワーク上で実施されたホワイトハット活動により、多額の価値が一時的に引き出されましたが、適切なパッチ対応が実施された後、その価値は返還されました。これらの出来事は全体として、脆弱性研究に関する経済的計算に注目すべき変化を示しています。追加のリポジトリをスキャンする際の限界コストは引き続き低下している一方で、単一の高価値バグを発見することによる潜在的な財務的リターンは依然として非常に大きなままです。
人工知能が潜在的な問題を特定するための時間を、かつて数週間から数かかかったものが数時間にまで短縮するという顕著な進歩を遂げたにもかかわらず、優先順位付け、再現、非公開開示、パッチの統合に関わる人間のプロセスは、これまでのペースとスケジュールを維持し続けています。このため、特に小規模プロジェクトのメンテナーたちが、こうした技術的進歩によって生じた一気に増加した報告の管理に困難を抱えているという声が上がっています。
赤チームが重要な発見に対して行っている非公開開示の慣行は、一般への即時リスクを効果的に軽減してきたが、それでも数十の独立したチームとの順次対応プロセスを必要としており、これは非常にリソースと時間を消費する。OpenAIが一部の口座に課した一時的な制限は、効果的なプロジェクト管理に不可欠なツールやプロセスの継続性をさらに複雑にしている。これらの要因の累積的影響により、脆弱性の発見速度とその修正速度との間には、ますます差が広がっている。この状況は純粋な技術的課題ではなく、組織的な課題であり、Bitcoin Coreの分散型構造は、まだこれを効果的に対処するための適応途中である。
識別された差異を踏まえ、Bitcoinに共鳴する複数の組織が連携し、主要な人工知能研究所における継続的な信頼されたアクセスプログラムの設立を推奨し、正式に要請しました。これらの提案は、オープンソースの金融インフラの適格な擁護者と認められた個人に対して、一般的な研究目的で通常提供されるレベルの能力に同等のアクセスを許可すべきであると主張しており、その一方で安全対策の維持と遵守を確保することを条件としています。
そのようなアクセスチャネルが存在しない場合、これらの防御者は、使用に関する制限がはるかに少ない攻撃者と比較して、体系的に後れを取る大きなリスクに直面する。2026年9月上旬現在、この議論は、高度な言語モデルの二重利用性とそのさまざまなセクターへの影響を扱うより広範な政策対話と交差し、活発で活性化したトピックであり続けている。
Bitcoin Coreには企業的な階層構造が存在しないため、人工知能の導入プロセスは上からの指示ではなく、個々の開発者が下す意思決定を通じて進んでいます。すでに多くの貢献者が、テスト生成、ファジングターゲットの特定、および初期レビューなどの目的でさまざまなモデルを大きく依存し始めています。しかし、これらのモデルが生成する出力の品質に疑問を呈する者もおり、彼らは自分たちがノイズと見なすものへの関与を最小限に抑えようとしています。
9月に開催された会議で、参加者たちは、プロジェクトレベルのガイドラインの策定を支援するための社会的合意が将来的に形成される可能性を残しました。しかし、関係者たちは、この潜在的な結果を、即時的または保証されたものではなく、さまざまな要因に依存するものと捉えました。その一方で、個々の実践の多様性は、実験に適した環境を育むという強みとなる一方で、コードベース全体にわたってカバーの不均一さを生み出し、実装および適用における一貫性の欠如につながっています。
影響を受けたColdcardファームウェアでシードを生成したユーザーには、即座に新しいエントロピー源に移行し、可能な限り、独立したメーカーのデバイスをまたがるマルチシグネチャ構成への移行が推奨されました。信頼性の高い集計では、適切に構築されたマルチシグネチャウォレットからの確認された盗難は報告されていません。
この出来事は、単一のデバイスモデルや単一の生成プロセスといった単一障害点が、発見ツールが進化した際には大きなリスクを伴うという長年にわたる指針を再確認させた。ハードウェアウォレットのメイカーたちは、エントロピー収集をユーザーが提供する物理的ランダム性にシフトさせるファームウェアの変更を実施し、一見してその正しさを監査するのが難しい内部生成器への依存を減らした。
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オープンソースであるにもかかわらず、Coldcardの脆弱性はなぜ5年間検出されなかったのでしょうか？
人間のレビュー担当者は、ハードウェア乱数生成器の存在を確認しましたが、シード生成からソフトウェアフォールバックを静かに有効化する特定のビルド構成フラグまでのすべての実行パスを徹底的に追跡しませんでした。AIモデルがリポジトリ全体を対象に分析したところ、個々の監査者が別々に検査していた遠隔のコード部分を関連付けることで、ロジックエラーをより迅速に特定しました。Coinkite自身の以前のAIレビューもこの問題を検出できず、モデルの能力とプロンプト設計が依然として不均一であることを示しています。
Bitcoin Red Teamの発見のうち、最終的に実行可能な割合はどれほどでしたか？
初期の発見4,962件のうち、85件のクリティカルな報告と635件の高嚴重度の報告が主要な深刻な問題のコアを構成しました。報告された問題の約21％が、中間チェックポイントで独立して再現されました。8件の発見は偽陽性として廃止されました。残りの問題は継続的なメンテナによる優先順位付けを必要としており、数量だけが検証済みのリスクを意味するわけではないことを示しています。
攻撃者は確かにAIを使用してColdcardの脆弱性を発見しましたか？
Coinkiteは、オープンソースのファームウェアによりAIによるレビューが可能性のある発見手段となり、自社の以前のモデルスキャンではこのバグを見逃していたと述べた。Galaxy Researchは、少なくとも一部の攻撃者が展開中に制限のないモデルを用いていたことを高確信で評価した。初期発見方法に関する直接的なフォレンジック証拠は未だ不完全であるが、その後のエコシステム全体にわたるAI駆動の監査の波は、その能力が存在し、両側で既に積極的に利用されていることを示している。
なぜBitcoin Coreの開発者は正式なAIポリシーの採用を拒否したのですか？
9月の会合の参加者たちは、このプロジェクトは企業ではなく、独立した貢献者に対して一貫した技術基準を課すことができないと強調しました。既存の利用状況はすでに個人の好みによって大きく異なっています。正式な方針は、開発者コミュニティ内でのより広範な社会的合意が形成されるまで保留とされました。
最近のセキュリティリリースに対して、Core Lightningオペレーターはどのように対応することが期待されていますか？
オペレーターには、緊急アップデートを迅速にインストールして確認するよう指示されました。すぐにアップグレードできない場合は、オフラインフラグを使用して再起動し、ノードがBitcoinチェーンの監視を継続しながら、新規の支払いおよびピア接続を拒否するよう推奨されました。一部の旧バージョンに対するサポートは終了しました。
免責事項：このコンテンツは情報提供を目的としたものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。仮想通貨への投資にはリスクが伴います。ご自身で調査してください（DYOR）。
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