比特币核心收到超过1000份由人工智能驱动的安全报告

超过1000份安全报告是通过对比特币核心进行语言模型（LLM）扫描生成的。开发者Niklas Gögge提议使用人工智能来增强自动化测试，但警告说不应仅仅依赖于它。人工智能正在促进对比特币软件中漏洞的识别，这可能会增加对比特币核心和生态系统其他基础设施的压力。Gögge指出，尽管与其他领域相比，比特币软件受到攻击者的关注较少，但低成本分析大量代码的模型的出现正在改变这种动态。Gögge提到，像Project Loupe和比特币红队这样的倡议已经生成了超过1000份报告，尽管大多数是误报或假设性问题，目前尚未发现关键漏洞。尽管如此，Gögge并不认为使用人工智能扫描是多余的，但强调这不应成为主要的安全策略。此外，他强调了模糊测试的作用，这是一种通过多种输入来发现软件缺陷的技术。比特币核心和secp256k1多年来积累了这种测试的证据。Gögge建议利用LLM来降低模糊测试工具开发的成本，并改善测试系统，以便提前应对未来的漏洞。

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