LONDON (IT BOLTWISE) – Das „Bitcoin Red Team“ meldet nach 27,5 Stunden KI-gestützter Code-Reviews 4.962 Befunde über 390 Open-Source-Repositories. Dabei wurden 85 als kritisch und 635 als hoch eingestuft. Das Projekt beruft sich auf einen selbst entwickelten Test-Harness, der Bibliotheken und sicherheitsrelevanten Code gezielt prüft und Schwachstellen reproduzierbar dokumentiert. Im Fokus steht auch eine Warnung an Coldcard-Nutzer, die ihre Bitcoins noch nicht auf neue Seeds aus sicherer Firmware migriert haben.
Die Sicherheitslage rund um selbstverwaltete Bitcoin-Wallets bekommt gerade einen neuen Taktgeber: Nicht eine einzelne „Wunderlösung“, sondern ein beschleunigter Audit-Zyklus mit KI-gestützter Codeanalyse und klaren Reproduktionsschritten. Ausgelöst wurde die Initiative durch eine als kritisch eingeordnete Schwachstelle in Coldcard-Hardware-Wallets, die nach den Angaben im Ausgangstext bereits zu Schäden von „über 100 Millionen US-Dollar“ geführt haben soll. Gleichzeitig taucht eine zweite Spur auf: Berichten zufolge kam es bei MK3+-Coldcards zu Diebstählen im Zusammenhang mit einem RNG-Fehler (Random Number Generator). Für Anwender ist das konkret, weil eine PSA-Warnung die Migration auf neue Seeds aus sicherer Firmware in den Mittelpunkt stellt – wer das noch nicht getan hat, bleibt laut Meldung einem Risiko ausgesetzt.
Technisch interessant ist dabei weniger der einzelne Bug als die Antwortlogik: Ein so genanntes „Red Team“ will Open-Source-Software im Bitcoin-Ökosystem mit hoher Geschwindigkeit durchleuchten und Ergebnisse so aufbereiten, dass Teams sie direkt in ihren eigenen Entwicklungsprozess zurückspielen können. Laut Update wurden in 27,5 Stunden 4.962 Findings über 390 Open-Source-Projekte erfasst. Davon entfallen 85 auf als kritisch bewertete Probleme und 635 auf hoch priorisierte Schwachstellen. Die Zahl „2,31 h+c findings per person per hour“ beschreibt dabei eine Kennzahl, die nicht nur die Gesamtmenge betont, sondern auch die Effizienz pro Person und Stunde – eine Größe, die besonders im Open-Source-Alltag mit knappen Maintainer-Ressourcen relevant ist.
Die Arbeitsweise setzt auf einen Mix aus großen KI-Modellen, darunter Kimi K3, GPT Sol, Fable, Opus und GLM5.2. Anfangs, so heißt es in der Vorlage, sei der Zugriff auf Modelle einzelner Anbieter begrenzt gewesen. Das führte zu einer stärkeren Abhängigkeit von chinesischen Open-Source-Modellen – in der Community nicht nur technisch, sondern auch als „schlechtes Omen“ hinsichtlich der US-AI-Dominanz wahrgenommen. Entscheidend für die Wirkung ist jedoch, dass das Team mit zunehmender Reichweite nach dem Coldcard-Hack Verbindungen etablieren konnte und bestätigten Zugriff auf GPT Sol erhalten hat; Hamilton nennt zudem Fable im Kontext eines Tweets vom 4. August als Hinweis auf einen etablierten Zugriff auf Modelle aus dem Anthropic-Umfeld. Für Entwicklerorganisationen ist das ein Signal, dass KI-Auditketten praktisch werden können, sobald Werkzeugzugang, Modellbreite und Auswertungsdisziplin zusammenkommen.
Finanziert wurde die Modell- und Prüfkapazität laut Text mit Ausgaben von zuletzt „über 40.000 US-Dollar“, wobei OpenSats als 501c3 gemeinnütziges Modell für die Förderung von Open-Source-Entwicklung im Bitcoin-Umfeld genannt wird. Gleichzeitig wird transparent gemacht, dass es derzeit keine eigene Website oder ein öffentlich verlinktes GitHub-Repository für das Red Team gibt. Der operative Kern besteht demnach aus vielen Einzelpersonen aus der Bitcoin-Industrie, wobei die Unterstützung öffentlich genannter Personen wie danielabrozzoni, lylepratt, stutxo, benthecarman und thesimplekid erwähnt wird. Das ist aus Markt- und Ökosystem-Sicht relevant: Selbst wenn ein Projekt kein zentrales Repo „für alle“ bereitstellt, kann es über Community-Kanäle auditierbare Ergebnisse erzeugen und damit Sicherheitsarbeit skalieren.
Der zentrale Engineering-Baustein scheint ein eigener „custom harness“ zu sein, der laut Hamilton in einer Phase aus 171.599 Codezeilen bestanden haben soll. Dieses Harness ist darauf ausgelegt, kritische Bitcoin-Softwarebibliotheken und besonders tragende Codepfade zu identifizieren und zu testen, anschließend Schwachstellen zu dokumentieren, reproduzierbar nachzustellen und die Belege in Berichten zu verpacken, die an Ingenieurteams im Ökosystem adressiert werden. Der Clou liegt in der Kopplung von KI-gestützter Musteranalyse mit einem menschlich gesteuerten Validierungs- und Kontextschritt: Hamilton schreibt sinngemäß, dass Fachwissen zuweilen „high-value results“ liefern kann, die das Harness zwar finden könnte („etwas riecht nach Problem“), aber ohne die richtige Nischenkontextualisierung nicht vollständig zuordnen würde. Genau diese Mensch-KI-Symbiose ist auch bei komplexen Sicherheitsdomänen entscheidend: Klassische statische Analyse wird oft durch Domänenannahmen ausgebremst, während KI allein ohne Verifikation zu viel „Fantasie-Rauschen“ erzeugen kann.
Was den Vorschlag über reine Buglisten hinaushebt, ist die geplante Öffnung des Tools selbst: Red Team beabsichtigt, den Harness als Open Source verfügbar zu machen, damit Bitcoin-Unternehmen ihn gegen geschlossene Teile ihres eigenen Codes laufen lassen können. Das adressiert gleich zwei typische Reibungspunkte in der Sicherheitsindustrie. Erstens fehlen Maintainer häufig Zeit und Infrastruktur für umfassende, wiederholbare Tests. Zweitens sind „Blackbox“-Audits teuer und schwer zu wiederholen. Ein wiederverwendbarer Harness reduziert diese Lücke, sofern er gut wartbar ist und die Ausgaben zuverlässig in bestehende CI- oder Review-Workflows integriert werden können. Auch die Reaktionsgeschwindigkeit spielt in den nächsten Wochen eine Rolle: Im Text wird erwähnt, dass eine Kryptobörse ihre Operationen pausen will, um auf KI-getriebene Angriffsversuche besser vorbereitet zu sein. Das unterstreicht den Wettbewerb zwischen defensiver Analyse und offensiver Nutzung neuer Schwachstellensignale.
In der öffentlichen Kommunikation endet das Ganze schließlich nicht nur als technische Meldung, sondern als kulturhistorische Zäsur im Selbstverständnis des Ökosystems. Hamilton beschreibt den Coldcard-RNG-Fehler und dessen Ausnutzung als eine „spirituelle“ Attacke auf Bitcoin und das Leitprinzip der Selbstverwahrung. Gleichzeitig formuliert er eine harte Konsequenz: Ohne Self-Custody gebe es kein Bitcoin. Unabhängig davon, wie man diese Deutung teilt, zeigt der Kern der Initiative eine klare Richtung: Open-Source-Sicherheit wird zunehmend als laufender Prozess verstanden, bei dem KI den Suchraum durchkämmt, der Harness die Reproduzierbarkeit sicherstellt und menschliches Domänenwissen die finalen Entscheidungen trifft. Für Unternehmen bedeutet das perspektivisch vor allem eines: Sicherheitsbudgets könnten stärker in wiederholbare Testsysteme statt in einmalige Gutachten fließen – und die Teams müssen frühzeitig planen, wie sie KI-generierte Findings in konkrete Fixes, Regressionstests und Release-Zyklen übersetzen.
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