AI大模型正在进入加密安全的攻防腹地。一方面，它降低了复杂加密攻击的技术门槛，提升漏洞利用和攻击速度；另一方面，也正成为加密行业发现漏洞、定位风险和加速修复的重要武器。这一趋势在比特币生态中尤为明显。
近期，硬件钱包Coldcard遭遇大规模黑客攻击，造成超过1亿美元的比特币资产被盗。Coldcard长期被视为高安全等级的“保险箱”，社区怀疑攻击者可能借助AI对旧版固件进行代码审查，发现潜伏五年的漏洞。事后，社区使用AI模型Claude Code仅用约8分钟便精准定位到该漏洞。
非托管比特币交换服务商Boltz宣布无限期暂停比特币交换服务，原因之一是AI辅助攻击的迭代速度已超过团队修复漏洞的能力。过去数月，Boltz持续遭遇自动化AI探测攻击，近期攻击节奏明显加快，疑似多个资源充足的攻击组织同时发动攻击。
朝鲜黑客组织Kimsuky已扩大生成式AI的使用范围，构建了独立运行的本地大语言模型环境及检索增强生成体系，利用AI生成高度仿真的虚拟资产和金融领域文档，实施更具针对性的鱼叉式钓鱼攻击。
Bitcoin Red Team的AI辅助审计
由Cashu创始人Calle与AnchorWatch CEO Rob Hamilton领导的志愿安全组织Bitcoin Red Team，针对比特币开源生态开展了一次大规模AI辅助安全审计。不到30小时内，团队扫描了390个比特币相关开源项目，共提交4962项安全发现，其中包括85项严重漏洞和635项高危漏洞，平均每人每小时发现约2.31个严重或高危问题，每日扫描成本约1万美元。
Calle指出，开源代码中长期积累的大量历史技术债，正与高效AI代码分析工具发生碰撞。绝大多数未维护的项目大概率存在漏洞，应默认视为不安全。闪电网络软件因技术复杂度高，代码状况“比平均水平更加糟糕”。他强调，项目方必须自行建立AI审计流水线，用AI快速筛选与复现报告。
中国开源模型的“补位”
在全球大模型竞赛中，中国领先模型普遍选择开源路线，而海外头部厂商大多坚持闭源策略。这种路线差异正成为影响加密生态安全能力的重要资源。在Coldcard攻击调查中，Galaxy研究主管Alex Thorn披露，部分美国大语言模型对安全研究设置的限制，影响了研究人员追踪被盗资金的能力，团队不得不转向中国开源AI模型。
Bitcoin Red Team目前正使用中国AI模型月之暗面的Kimi K3和智谱AI的GLM 5.2进行比特币开源项目的漏洞扫描。Calle指出，开发者经常受到OpenAI、Anthropic等模型厂商安全策略的限制，即使完成KYC并申请Trusted Access，仍可能频繁遭遇拒绝。相比之下，中国开源模型受到的限制相对较少，更适合进行大规模代码分析和安全审计。
比特币政策研究所（BPI）联合Anchorage Digital、BitGo、Bitwise、Blockstream、Kraken、Ledger、MARA、Trezor等数十家加密机构发布公开信，敦促前沿AI实验室为比特币及其他开源软件开发者建立或扩大长期可信访问计划。公开信指出，比特币网络当前保护着逾1万亿美元资产，任何开源基础设施漏洞均可能危及用户毕生积蓄。BPI呼吁AI实验室向经过认证的开源防御者提供前沿网络安全模型的提前及受控访问，包括适当情况下的预发布版本；提供足够的算力和长期Agent使用额度；建立用于分析私有或尚未公开代码的安全环境；将访问范围覆盖小型组织、非营利机构和独立维护者；以及建立与AI实验室安全团队直接协调漏洞披露和修复的渠道。
整体来看，AI正在把加密安全带入一场新的速度与能力竞赛。未来，谁能更早获得并有效运用前沿AI，谁就更有可能在这场攻防博弈中占据优势。
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