Coldcard 硬體錢包被駭、逾 1 億美元比特幣遭竊後，由 16 名志願者組成的 Bitcoin Red Team 啟動 AI 輔助大規模安全審查，29.8 小時內在 390 個比特幣專案中找到近 5000 個潛在漏洞，其中 720 個為高危及嚴重級別。
（前情提要：Coldcard MK3 冷錢包爆「種子漏洞」：594 枚比特幣 25 分鐘掃空，官方籲使用者盡速遷移資產）
（背景補充：Boltz 暫停比特幣兌換服務：AI 駭客探測漏洞速度已超過人類開發）
比特幣生態正經歷一波安全震盪。Coldcard 硬體錢包遭駭、逾 1 億美元比特幣被盜後，一支由 16 名志願者組成的資安團隊 Bitcoin Red Team 啟動 AI 輔助的大規模安全審查，在不到 30 小時內掃出近 5000 個潛在漏洞。
Bitcoin Red Team 成員包括 AnchorWatch CEO Rob Hamilton、比特幣核心開發者 Calle 等人，他們結合 AI 工具與人工審查，針對開源的比特幣相關程式庫進行漏洞掃描。
29.8 小時、390 個專案、4962 個潛在問題
根據 Calle 在 X 上公布的資料，在行動啟動後的前 29.8 小時內：
- 掃描 390 個比特幣生態專案
- 發現 4,962 個潛在問題
- 其中 720 個被判定為高危及嚴重級別
- 目前 21.4% 的發現已可復現驗證
Calle 在週三表示：「每人平均每小時約發現 1 個嚴重漏洞利用。」他同時指出，「生態系現在很混亂，我們完全理解很多人同時被大量安全問題淹沒。」
Coldcard 事件：比特幣硬體錢包的信任危機
Bitcoin Red Team 的審查行動，是在 Coldcard 硬體錢包被駭後數天內啟動的。根據 動區先前報導，Galaxy Research 指出 Coldcard MK3 的種子漏洞至少遭 15 名攻擊者利用，損失超過 1,082 枚比特幣（約 7,000 萬至 8,660 萬美元），受害地址達 4,585 個。
這起事件引發整個比特幣社群對硬體錢包安全性的質疑，過去被視為「最安全儲存方式」的冷錢包，如今也被證明並非銅牆鐵壁。
AI 加持：漏洞挖掘速度的雙面刃
Bitcoin Red Team 大量使用 AI 工具輔助掃描，這既是防禦的利器，也反映了一個更嚴峻的現實：攻擊者同樣在用 AI 加速漏洞探測。
就在幾天前，去中心化交易所 Boltz 因 AI 駭客的漏洞探測速度超過人類開發團隊而被迫暫停比特幣兌換服務。這顯示：在 AI 驅動的攻防戰中，防禦者必須用 AI 對抗 AI，否則根本來不及修補。
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