Bitcoin Core recibe más de 1,000 informes de seguridad impulsados por IA

Más de 1,000 informes de seguridad se han generado a partir de escaneos utilizando modelos de lenguaje (LLM) en Bitcoin Core. El desarrollador Niklas Gögge propone utilizar inteligencia artificial para fortalecer las pruebas automatizadas, pero advierte que no se debe confiar exclusivamente en ella. La inteligencia artificial está facilitando la identificación de vulnerabilidades en el software de Bitcoin, lo que podría aumentar la presión sobre Bitcoin Core y otras infraestructuras del ecosistema. Gögge señala que, aunque el software de Bitcoin ha recibido menos atención de los atacantes en comparación con otros sectores, la llegada de modelos que analizan grandes cantidades de código a bajo costo está cambiando esta dinámica. Gögge menciona que iniciativas como Project Loupe y Bitcoin Red Team han generado más de 1,000 informes, aunque la mayoría son falsos positivos o problemas hipotéticos, y hasta ahora no se han detectado vulnerabilidades críticas. A pesar de esto, Gögge no considera innecesarios los escaneos de IA, pero enfatiza que no deben ser la estrategia de seguridad principal. Además, destaca el papel del fuzzing, una técnica que somete al software a diversas entradas para encontrar fallos. Bitcoin Core y secp256k1 han acumulado evidencia de este tipo durante años. Gögge sugiere utilizar LLMs para reducir costos en el desarrollo de herramientas de fuzzing y mejorar los sistemas de pruebas, con el objetivo de anticipar futuras vulnerabilidades.