Chinesische KI übertrifft eingeschränkte OpenAI- und Anthropic-Cybersicherheitsmodelle, warnt die Bitcoin-Industrie

Führungskräfte von Bitcoin-Unternehmen und Open-Source-Entwickler geben öffentlich an, dass chinesische KI-Modelle derzeit in der defensiven Cybersicherheitsarbeit besser abschneiden als eingeschränkte amerikanische Frontier-Systeme, was Forscher zwingt, sich auf sie zu verlassen, um kritische Bitcoin-Infrastruktur zu sichern.

Rob Hamilton, CEO von AnchorWatch, einem Versicherungsunternehmen für Bitcoin-Selbstverwahrung, berichtete von lähmenden amerikanischen KI-Beschränkungen. Nachdem er das vertrauenswürdige Cyberprogramm von OpenAI integriert hatte (nachdem er bereits Monate zuvor KYC abgeschlossen hatte), wurde ihm der Zugang zu weiteren Analysen eines Codebases, das er bereits verantwortungsvoll offengelegt hatte, verwehrt. "Es zerreißt mich als patriotischen Amerikaner, das tun zu müssen, aber ich werde wieder chinesische Open-Source-Modelle verwenden, um meine Forschung zum Schutz der Bitcoin-Infrastruktur durchzuführen", schrieb Hamilton. "Schwarze Hüte werden diese Probleme nicht angreifen. Die weißen Hüte werden es tun." Tage später erhielt er Zugang zu OpenAIs "Daybreak Blue"-Cybermodell und wurde innerhalb von 19 Minuten erneut blockiert, während er die Bitcoin-Infrastruktur testete.

Francis Pouliot, Gründer von Bull Bitcoin, einer Bitcoin-only-Börse, die sich auf Selbstverwahrung konzentriert, beschrieb die Situation unverblümt. "Ich habe noch nie gesehen, dass OpenAI so unterdrückt wird. Es ist jetzt jenseits des Glaubens unterdrückt. Nicht einmal für Sicherheit, für irgendetwas, das mit Bitcoin zu tun hat", postete er. "Die US-amerikanische KI-Industrie ist völlig am Ende, wenn sie diesen Kurs nicht ändert", schloss er und fügte hinzu: "Open-Source-Chinesische LLMs. [orange heart emoji]", was bedeutet, dass offene chinesische Modelle wie Kimi K3 tatsächlich hilfreich für Bitcoin sind. In einer Nachverfolgung erläuterte Pouliot, wie ein chinesisches Open-Source-Modell einen geldstehlenden Exploit in einem Projekt identifizierte, das er prüfte, es auf regtest demonstrierte und half, es zu patchen. Als er die amerikanischen Modelle, für die er bezahlt, bat, dasselbe Patch zu überprüfen, weigerten sie sich.

PortlandHODL, ein Bitcoin Core-Mitwirkender, der für AnchorWatch entwickelt, hob öffentlich die Leistungsunterschiede hervor. "US-basiertes Frontier-AI-Modell -- 'Du hast absolut recht!' Chinesisches Offenes Modell -- '78 kritische Schwachstellen gefunden.' Die Auswirkungen davon sind unvorstellbar", postete er. In einer Nachverfolgung fügte er hinzu, dass er das Gefühl hatte, er frage "im Grunde Xi, dass er meine Software nicht hackt", und forderte OpenAI und Anthropic auf, angemessene Zugangsprogramme für US-Bürger zu schaffen, die defensive Sicherheitsarbeit leisten.

Alex Thorn, Leiter der Firmwide Research bei Galaxy, unterzeichnete einen offenen Brief des Bitcoin Policy Institute, der vertrauenswürdigen Zugang zu Frontier-Modellen für Open-Source-Verteidiger fordert. "Amerikaner sollten sich nicht auf chinesische KI verlassen müssen, um sich selbst, ihre Projekte, Unternehmen oder Kunden vor Cyberangriffen zu schützen", schrieb er. "RED TEAM BRAUCHT DIE MODELLE."

Am 10. August veröffentlichte das Bitcoin Policy Institute --- ein auf Bitcoin und zuletzt auf KI fokussiertes politisches Think Tank --- einen offenen Brief, der von mehr als 70 Organisationen aus dem digitalen Vermögensökosystem unterzeichnet wurde, darunter große Verwahrer, Börsen, Mining-Unternehmen und Open-Source-Entwicklungsgruppen. Der Brief fordert die Frontier-AI-Labore auf, klare Vertrauenszugangsprogramme für qualifizierte Open-Source- und digitale Vermögensverteidiger einzurichten. Er argumentiert, dass die aktuellen Beschränkungen und Sicherheitsvorkehrungen legitime Sicherheitsforscher ohne Zugang zu den stärksten Modellen lassen, was sie zwingt, sich auf weniger fähige Open-Weight-Alternativen zu verlassen, während anspruchsvolle Angreifer solchen Einschränkungen nicht ausgesetzt sind. Die Unterzeichner fordern frühzeitigen Zugang zu cyberfähigen Modellen, ausreichende Rechenleistung, sichere Umgebungen zur Überprüfung von Code und direkte Kanäle zu den Sicherheitsteams der Labore und erklären, dass Frontier-AI eine der mächtigsten Verteidigungstechnologien werden könnte, wenn Verteidiger fairen Zugang erhalten.

Diese Aussagen spiegeln ein breites Muster unter Bitcoin-Sicherheitsforschern wider: Amerikanische Modelle von OpenAI und Anthropic lehnen häufig legitime defensive Arbeiten ab oder schränken sie ein, selbst für Benutzer, die angeblich expliziten Zugang erhalten haben, während chinesische Modelle wie Kimi K3 ohne die gleichen Sicherheitsvorkehrungen arbeiten und bestätigte Ergebnisse liefern. Bedenken hinsichtlich der Hosting-Infrastruktur chinesischer Modelle als Angriffsvektor können ebenfalls gemildert werden, da sie Open Source sind und in von Amerikanern gehosteten Rechenzentren betrieben werden können, ein Trend, der den US-amerikanischen KI-Markt bedrohen könnte, wenn er anhält.

Coldcard-Exploits lösen Reaktion im gesamten Ökosystem aus

Der Druck im Bereich Cybersicherheit wurde in der Bitcoin-Industrie akut, nachdem ein Firmware-Fehler in Coldcard-Hardware-Wallets ab dem 30. Juli ausgenutzt wurde, was zu einem Diebstahl von über 100 Millionen Dollar in Bitcoin aus mit unzureichender Entropie generierten Seeds führte. Bitcoin Magazine veröffentlichte eine dringende Mitteilung, in der betroffene Benutzer aufgefordert wurden, ihre Gelder zu migrieren: COLDCARD-SICHERHEITSRISIKO: SOFORTIGE HANDLUNG ERFORDERLICH.

Als Reaktion darauf bildete sich eine freiwillige Initiative namens Bitcoin Red Team, geleitet von dem Open-Source-Entwickler Calle (Schöpfer von Cashu und der Android-Version von Bitchat) und Rob Hamilton. Die Gruppe führte großangelegte, KI-unterstützte Prüfungen von Bitcoin-Open-Source-Repositories durch, wobei Modelle wie Kimi K3 als Hauptarbeitskraft neben begrenztem Zugang zu westlichen Systemen verwendet wurden. Erste Ergebnisse, die von Bitcoin Magazine behandelt wurden, zeigten Tausende von Ergebnissen über Hunderte von Projekten, darunter Dutzende kritischer Probleme, wobei die Ausgaben größtenteils von OpenSats gedeckt wurden.

Bis zum 8. August, nach mehr als 100 Stunden Arbeit mit Dutzenden von Mitwirkenden, berichtete das Team, dass es 501 Projekte gescannt und 7.958 Ergebnisse produziert hatte, von denen 1.280 als hoch- oder kritisch eingestuft wurden. Der Großteil der Rechenausgaben ging weiterhin an chinesische Open-Weight-Modelle.

Lektionen aus der Red Team-Kampagne

Kürzlich teilte Calle Lektionen aus der intensiven Red-Team-Phase. Die Initiative hat im Wesentlichen einen grundlegenden Scan der nahezu gesamten Bitcoin-Open-Source-Landschaft abgeschlossen; die leicht zu findenden Probleme sind weitgehend erschöpft, schrieb der Entwickler auf diesem X-Konto. Die Betreuer der Projekte haben viele der kritischen und hochgradigen Berichte validiert, während die Reaktionszeiten der Projekte stark variieren und als Signal für die allgemeine Gesundheit dienen.

Wichtige Erkenntnisse umfassen die Notwendigkeit, dass jedes Projekt künftig seine eigene permanente KI-Audit-Pipeline aufrechterhält. Projekte, die solche Überprüfungen Monate zuvor begonnen haben, befinden sich in einer deutlich stärkeren Position. Nicht gewartete Repositories sollten als wahrscheinlich defekt und unzuverlässig betrachtet werden.

Calle warnte auch, dass die Ära der rein menschlichen Sicherheitsüberprüfung im Open Source-Bereich vorbei ist; die Verifizierung ist jetzt effektiv kostenlos, und die Informationsüberflutung muss mit KI und nicht mit Beschwerden über PR-Müll behandelt werden. Mehrere gleichzeitige und vielfältige menschliche Ansätze bleiben die stärkste Methode zur Auffindung von Schwachstellen, und externes Red-Teaming wird wahrscheinlich auf unbestimmte Zeit erforderlich sein.

Calle betonte auch wiederholt, dass Entwickler aufhören sollten, sicherheitskritischen Code in C zu schreiben. In einem Folgebeitrag erklärte er: "Wir finden speichersichere Schwachstellen in C-Projekten, die in vielen anderen Sprachen standardmäßig verhindert werden. Früher war es nicht genug, einen einfachen Pufferüberlauf zu finden. Man benötigte einen hochqualifizierten Hacker, um die Schwachstelle in einen funktionierenden End-to-End-Exploit umzuwandeln. Heute ist das ein einzelner Prompt."

Bitcoin war das erste große Open-Source-Ökosystem, das sich mit dieser Kollision zwischen angesammeltem menschlichem Code und fortschrittlicher KI-Fähigkeit auseinandersetzte. Der Rest der Softwarewelt wird voraussichtlich folgen.

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