1.000 Bitcoin Core güvenlik raporu: Yapay zekâya dayalı strateji için uyarı

Bitcoin Core için yapay zekâ tarafından oluşturulan güvenlik raporlarının sayısı 1.000’i aştı. Ancak yapay zekânın saldırganlardan önce güvenlik açıklarını bulmasına dayanan yaklaşımın tek başına sürdürülebilir bir güvenlik stratejisi olamayacağı belirtildi.

Bitcoin News, X’te yapay zekâ tabanlı güvenlik açığı taramalarının Bitcoin’in güvenlik ortamını değiştirdiğini bildirdi. Büyük dil modellerinin (LLM) geniş kod tabanlarında sorun bulma maliyetini düşürmesiyle saldırganların yalnızca birkaç yüz dolarlık hesaplama maliyetiyle ciddi güvenlik açıklarını araştırabileceği ifade edildi.

Yapay zekâ tabanlı taramaların gücü hız ve ölçekten kaynaklanıyor. İnsanların tek tek incelemesinin zor olduğu kod alanları tekrar tekrar analiz edilebiliyor ve olası hatalar hızla listelenebiliyor. Ancak rapor sayısı arttıkça geliştiricilerin bunların gerçek bir güvenlik açığı olup olmadığını doğrulama ve önceliklendirme yükü de artıyor.

Bitcoin Core geliştiricisi Niklas Gögge, “Daha güçlü modellere güvenerek saldırganlardan önce güvenlik açıklarını bulmaya çalışmak sürdürülebilir bir güvenlik stratejisi değil” dedi. Bu açıklama, sorunları keşfetme kapasitesiyle doğrulama ve düzeltme kapasitesinin birbirinden farklı olduğuna işaret ediyor.

Gögge, savunma sisteminin merkezine otomatik testleri, fuzzing’i ve özellik tabanlı testleri koydu. Fuzzing, yazılıma çeşitli girdileri tekrar tekrar vererek hataları veya olağan dışı davranışları bulma yöntemidir. Amaç yalnızca belirli bir güvenlik açığını keşfetmek değil, aynı tür sorunların yeniden ortaya çıkmasını önleyecek bir test altyapısı kurmak.

Bitcoin Core’un güvenlik çalışmaları, uzun süredir işletilen bir test altyapısına dayanıyor. Temel bileşenlerde toplamda 100 yılı aşan CPU fuzzing uygulandı. Bitcoin düğüm ağı simülasyonları da onlarca yıl boyunca yürütüldü.

Daha önce Bitcoin güvenliği tartışmasının yapay zekâ modellerinin güvenlik açığı tarama kapasitesine uzandığı belirtilmişti. Bitcoin(BTC) ekosistemindeki güvenlik sorununun merkezinde, yapay zekâ ile tarama yapmak kadar keşfedilen sorunları doğrulama ve düzeltmeye bağlayan bir sistem kurmak yer alıyor.