LONDON (IT BOLTWISE) – Ein KI-gestützter Sicherheitstest („Bitcoin Red Team“) hat in den ersten 27,5 Stunden 4.962 Findings in 390 Open-Source-Bitcoin-Repositories gemeldet. Dabei wurden 85 als kritisch und 635 als hoch eingestuft. Auslöser ist eine RNG-Schwachstelle in Coldcard-Hardware-Wallets, die bereits zu bestätigten Verlusten geführt hat. Das Team arbeitet mit einer Test-Harness auf Basis von Millionen Codezeilen und will die Infrastruktur später auch für Dritte öffnen.
Die Schlagzahl ist in dieser Meldung der wichtigste Indikator dafür, dass es nicht um einzelne „Ausreißer“-Bugs geht, sondern um eine breitere Robustheitsprüfung des Bitcoin-Ökosystems. „Bitcoin Red Team“ meldete nach Angaben aus dem Bericht vom 5. August 2026 innerhalb der ersten 27,5 Stunden 4.962 Findings über 390 offene Open-Source-Repositories hinweg. Von diesen wurden 85 als kritisch und 635 als hoch bewertet. Für Betreiber und Maintainer ist die Zahl damit weniger interessant als das Muster: Eine kritische Schwachstelle ist typischerweise nicht nur ein technischer Fehler, sondern kann Sicherheitsannahmen in mehreren Modulen gemeinsam untergraben.
Technisch knüpft das Vorgehen an eine klassische Herausforderung im Sicherheitsengineering an: Viele Bibliotheken und Tools im Krypto-Stack sind historisch gewachsen, werden aber selten als zusammenhängende „Angriffsfläche“ getestet. Die Red-Team-Harness soll daher „load-bearing“ Komponenten identifizieren, Schwachstellen nachvollziehbar machen und sie lokal reproduzieren. Laut Bericht wurde dafür ein Umfang von 171.599 Codezeilen gesichtet. Dazu gehört auch das Packaging der Ergebnisse in Responsible-Disclosure-Reports, sodass betroffene Maintainer gezielt fixen können, statt blind auf Meldungen reagieren zu müssen. Die Quote reproduzierbarer Befunde lag bei 21,4% zum jeweiligen Update-Zeitpunkt, was im Security-Alltag häufig ein realistischer Wert ist, weil Randbedingungen, Build-Varianten und Laufzeitkontexte nicht immer 1:1 zusammenpassen.
Der unmittelbare Kontext ist die Coldcard-Kette: Die Arbeit wurde als direkte Reaktion auf eine bekannte RNG-Schwachstelle in Coldcard-Hardware-Wallets gestartet, bei der Angreifer die Zufallszahlengenerierung ausgenutzt haben, um Gelder von MK3+-Geräten abzufließen. In der Meldung wird außerdem genannt, dass mindestens 15 unterschiedliche Angreifer durch eine separate Auswertung identifiziert worden seien. Der Hersteller hat dazu gepatchte Firmware veröffentlicht; zugleich weist die Advisory darauf hin, dass Nutzer ohne vollständige Migration auf Seeds, die unter der sicheren Firmware generiert wurden, weiterhin ein Risiko tragen. Für ein Audit ist das ein harter Prüfstein: Selbst wenn die Softwarelandschaft „open“ ist, entscheidet im Ernstfall oft ein einzelnes Randomness-Element darüber, ob Kryptoschlüssel vorhersehbar oder angreifbar werden.
Bemerkenswert ist dabei auch, wie stark die Organisation hinter dem Test die Rechnerkosten eingeordnet hat. Laut Bericht wurden die Aktivitäten über mehr als 40.000 US-Dollar an KI-Compute-Kosten finanziert, getragen durch OpenSats als 501(c)(3)-Nonprofit, der die Entwicklung von Open-Source-Bitcoin-Technik unterstützt. Diese Kombination aus finanzierter KI-Infrastruktur und freiwilligem Red-Teaming verändert die Kosten-Nutzen-Rechnung: Teams können mehr Varianten durchprobieren, schneller Hypothesen testen und dadurch die Zeit bis zur Reproduktion verkürzen. Aus operativer Sicht nennt der Bericht zudem eine Arbeitsgeschwindigkeit von im Schnitt etwa einem kritischen Exploit pro Stunde pro Person, was als Hinweis auf starke Automatisierung in der Pipeline verstanden werden kann – also etwa bei Analyse, Triaging und Testgenerierung.
Auch die KI-Seite der Methodik liefert Stoff für Einordnung. Verwendet werden in der Meldung mehrere Modelle, darunter Kimi K3, GPT Sol, Fable, Opus und GLM5.2. Gleichzeitig war die frühe Testphase offenbar durch eingeschränkten Zugriff auf bestimmte Infrastruktur geprägt: Zu Beginn sei der Zugriff auf OpenAI- und Anthropic-Infrastruktur reduziert gewesen, wodurch das Team stärker auf chinesische Open-Source-Modelle angewiesen war. Später heißt es, dass Fable verfügbar geworden sei und der Zugriff auf GPT Sol für das Projekt bestätigt wurde. Branchenbeobachter lesen solche Wechsel typischerweise als Signal für ungleich verteilte AI-Zugänge entlang von Regionen und Partnerschaften – nicht als Qualitätsbeweis, aber als Hinweis darauf, dass die tatsächliche Sicherheitsforschung in der Praxis auch von der verfügbaren Modell- und Compute-Landschaft abhängt.
Für die Community ist der nächste Schritt besonders relevant: Das Red Team hat zum Zeitpunkt der Meldung keine öffentliche Website oder ein öffentliches GitHub-Repository, doch Hamilton stellt laut Bericht in Aussicht, dass die Harness open-sourced wird. Genau hier liegt der Unterschied zu einem „normalen“ Bug-Bounty-Sweep: Wenn Unternehmen den Test später auch gegen geschlossene Codebasen laufen lassen können, verschiebt sich die Audit-Reichweite über 390 Repositories hinaus. Damit entsteht ein doppelter Mehrwert: Maintainer gewinnen schnellere Reproduzierbarkeit, und sicherheitsverantwortliche Teams in Firmen bekommen ein standardisiertes Werkzeug, um eigene Angriffsannahmen zu überprüfen. Gerade bei Bitcoin-relevanten Komponenten – etwa bei Wallet-Logik, Signaturpfaden oder Randomness-Quellen – ist die Grenzlinie zwischen „lokal funktioniert es“ und „komplexe Systemannahmen sind intakt“ oft der entscheidende Risikofaktor.
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