執筆：小餅
16人、27.5時間、4962件のセキュリティ問題、85件の深刻な脆弱性、635件の高リスク脆弱性。
この数字は、Bitcoin Red Teamというボランティア団体から得られたものです。過去2日間、彼らはAIモデルを用いて390のBitcoinオープンソースプロジェクトに対して網羅的なセキュリティ監査を実施し、平均して毎時166件の脆弱性を報告し、一人あたり毎時1件の深刻なレベルの脆弱性を特定しました。
Cashuプロトコルの創設者であるCalleがX上で最初の戦況報告を公開し、その冒頭で状況を「情況极其糟糕」と要約した。
しかし、本当に不安なのは、その数字そのものではない。
4万ドルと消防訓練
この監査は無作為に開始されたものではありません。
一週前、ビットコインエコシステムは、ハードウェアウォレット史上最大のセキュリティ事故を経験した。Coldcardウォレットは、2021年のファームウェア更新における乱数生成器の欠陥により、秘密鍵がオフラインで推定可能となった。攻撃者は7月30日から4回にわたり、5200以上のアドレスを洗いざらいにし、Galaxy Researchの追跡データによると、約1816枚のBTCが損失し、当時の価格で1億1600万ドル以上に上った。
このバグは公開コードの中で静かに5年間放置され、誰でも監査可能だったが、ほとんど誰も体系的に確認しなかった。
Coldcardイベントが引き金となった。CalleとAnchorWatchのCEOであるRob Hamiltonは迅速にRed Teamを結成し、OpenSatsから資金を調達し、AI計算リソースに4万ドル以上を投じた。彼らが使用したモデルには、月の裏側のKimi K3、OpenAIのGPT Sol、AnthropicのFableとOpus、智谱のGLM5.2が含まれる。
プロジェクト初期、OpenAIおよびAnthropicのモデルへのアクセスは制限されており、チームは主に中国のオープンソースモデルに依存していた。この細部自体が興味深い：世界最大の暗号資産インフラのセキュリティを守っているのは、中国製のオープンソースAIを手に夜通し戦うボランティアたちだった。
27.5時間後のデータパズルは以下の通りです：4962件の問題のうち、14.5％が高リスクまたは深刻なレベルに分類され、平均して各プロジェクトが1.85件の深刻な問題を含んでいます。プライバシーおよびCoinJoinツールにおける深刻な発見の割合が最も高く24％を占め、次いで取引所とスワッププロトコルが21％です。暗号学ライブラリおよびSDKは最多の原始発見数（1101件）を生み出しましたが、深刻な割合は10％にとどまりました。発見の91％は自動スキャンによって提出され、21％はローカル環境で概念実証コードを用いて再現済みです。
17人の貢献者の中で、14人が人間で、3つが自動化システムです。
ボトルネックが逆転しました
ロブ・ハミルトンはXで、「最も難しい部分はバグを見つけることではなく、それを正しい人に届けることだ」と書いた。
従来のセキュリティ研究の世界では、「発見」が最もコストのかかる工程である。トップレベルのセキュリティ研究者は、数週間をかけてコードを逆エンジニアリングし、悪用可能な脆弱性を見つけることがある。AIはこのコストをほぼゼロにまで引き下げた。16人のチームがAIモデルと協力することで、1日で得られる成果は、監査会社が数ヶ月かけて得られる成果に匹敵する。
問題は発見後に生じた。報告書が公開された時点では、監査対象の390プロジェクトのうち、上流への開示を完了したのは19プロジェクト（5％未満）にすぎなかった。Calleはツイートでメンテナーに謝罪し、報告書の急増により彼らの負担が増したことを理解していると述べ、チームはノイズをフィルタリングする方法をまだ学習中であると説明した。8つの発見は誤報告として取り下げられた。
これは構造的な変化である：AIは「バグの発見」をほぼ無料の行為に変え、セキュリティパイプラインのボトルネックは、最上流の発見段階から、中下流の検証、分類、適切なメンテナーへの割り当て、修正、テスト、パッチのデプロイへと一気に移った。これらの段階は依然として人間の手に大きく依存しており、依然として遅く、依然として混乱している。
そしてこれが攻撃者の構造的優位性の所在です。
不均衡な軍備競争
防御者は以下の完全なプロセスを完了する必要がある：脆弱性の発見→検証→責任ある開示→メンテナーの確認を待つ→修正→パッチの配信→ユーザーによる更新。各ステップには摩擦と遅延が伴う。
攻撃者は必要なのは：脆弱性を発見→悪用するだけです。
AIは、リンクの起点を両者にとって安価にした。しかし、その後のステップの非対称性により、この軍備競争は自然と攻撃側に有利である。Coldcardの事例が明確な証拠だ：2021年のバグがコードベースに5年間公開されたまま放置され、防御側はシステム的なスキャンを行わなかった一方、攻撃者はAIを使って予測可能な鍵空間を特定し、41分で1,083枚のBTCを奪い取った。
より大きなシグナルが現れた。今年4月、Anthropicは、セキュリティリスクが高すぎるため公開を拒否されたAIモデル「Claude Mythos Preview」を外部に公開した。Anthropicによると、Mythosは50ドル未満の計算リソースで単一の脆弱性を特定でき、同チームはこのモデルを用いてOpenBSDオペレーティングシステムに27年間存在していた欠陥を自力で発見した。OpenBSDは、ファイアウォールや重要なインフラストラクチャの運用に広く使用されている、世界で最もセキュリティが高いオペレーティングシステムの一つである。これを受け、AnthropicはAWS、アップル、マイクロソフト、グーグルなど約40の機関と連携し、Project Glasswing計画を開始して、攻撃者よりも先に脆弱性を修正している。
5月、Googleの脅威インテリジェンスチームは、AIモデルを用いてゼロデイ脆弱性を発見し、その利用コードを生成する犯罪グループの事例を公表した。この脆弱性は、広く使用されているオープンソース管理ツールに組み込まれた二要素認証回避のものだった。Googleは、コード内のAI特徴（架空のCVSSスコア、教科書的なPythonコメント）により攻撃の出自を特定し、犯罪グループが大規模な悪用を開始する前にベンダーと協力してパッチを適用した。
Google脅威インテリジェンス首席アナリストのジョン・ヒルクイストは、次のように断言している。「AIの脆弱性に関する軍備競争が間もなく始まるという考えは誤解だ。現実には、この競争はすでに始まっている。」
オープンソースであることは、監査済みであることを意味しない
LedgerのCTOであるCharles Guillemetは、Coldcardイベントについて評価する際に、「オープンソースであることと、監査されていることは別物だ」という言葉を残し、広く引用された。
この言葉は、暗号資産業界に長く根付いていた認識のバブルを突き刺した。ビットコインコミュニティは、コードが公開されているということは誰でもチェックできるため、自然と安全であるという、宗教的な信条を抱いている。Coldcardのコードは確かに5年間公開されてきた。Red Teamの監査は390のプロジェクトをカバーした。この二つの事実を合わせて見ると、明確な図が浮かび上がる：監査可能であることは、すでに監査済みであることを意味しない。
Red Teamの経験は、AIセキュリティ監査の限界も明らかにした。Calleによると、チームの大部分の作業は依然として「手動でAIを誘導」し、各メンバーが自身の好みに応じてモデルにプロンプトを送ることで、統一された方法よりも広範囲なカバレッジを実現している。これは、現在のAIセキュリティ監査が「AIが自律的にパトロールする」のではなく、「人間の専門家がAIツールを操作する」に近いことを示している。モデルはコードパターンを迅速にスキャンできるが、発見された課題が実際に悪用可能かどうか、その影響範囲はどれほどか、誰に通知すべきかを判断するには、依然として人間の経験と判断が必要である。
ハミルトンは、チームが監査フレームワークをオープンソース化し、ビットコイン企業が自社のクローズドソースコードに対して同じスキャンを実行できるように計画していると述べた。これは正しい方向だが、同様のツールが攻撃者にも手に入ることを意味する。
この監査が真正に明らかにしたのは、形成されつつある新しい等式である：
AIにより脆弱性の発見コストはゼロに近づいている。しかし、脆弱性の修正コスト（組織の調整、人的リソースの投入、ユーザー移行）は依然として高額で遅い。
4万ドルのAI計算能力と27.5時間で、数千億ドルの資産を管理するオープンソースエコシステムを根底から覆すことができる。Coldcardの5年間誰にも気づかれなかったバグが攻撃者によって発見され、41分で1億1600万ドルが持ち去られた。
ビットコインのセキュリティナラティブが書き換えられている。
過去のロジックは「コードはオープンソースなので安全だ」だった。新しいロジックはより厳しい。「コードはオープンソースなので、攻撃者もAIを使ってそれをスキャンしている。」
防御側の唯一の利点は、攻撃者より先に脆弱性を発見し修正することである。Red Team はこの先手を争っているが、その報告書によれば、たとえ先手を取ったとしても、その後のパッチ配信チェーンがエコシステムで最も弱い環節であることが示されている。
ビットコインが直面している困境は、より大きな変革の前兆にすぎないかもしれない。オープンソースソフトウェア全体が、同じ問いに直面しようとしている：バグの発見には専門家が不要になっても、バグの修正には依然として必要である。このギャップをどう埋めるのか？