AI加速漏洞挖掘與利用，方舟投資籲檢查比特幣周邊安全

人工智慧（AI）加快尋找與利用軟體漏洞的速度，比特幣與硬體錢包的安全檢查需求因此升高。

方舟投資（Ark Invest）在9月17日公開的官方Podcast中表示，AI正在改變軟體漏洞研究的速度與範圍。

方舟投資說明，隨著AI模型的推理成本下降、性能提升，尋找漏洞所需的時間與成本也在減少。開放權重模型日益普及後，開發者與安全研究人員更容易檢查大規模程式碼儲存庫，但攻擊者也能使用相同工具，成為一項問題。

此次警告的核心並非比特幣(BTC)網路本身，而是其周邊軟體。自託管錢包、節點運行軟體、韌體、簽署流程，以及閃電網路實作，各自採用不同的程式碼與管理體系。

其中，硬體錢包是將私鑰儲存在獨立裝置中的方式。不過，即使裝置本身安全，若韌體或製造商軟體存在漏洞，風險仍可能存在。

方舟投資在Podcast中也討論了Coldcard硬體錢包相關的漏洞案例。該案例被說明為更接近軟體與供應商問題，而非比特幣協議本身的缺陷。

這意味著，僅使用硬體錢包並不代表所有安全風險都會消失。產品更新、簽署流程，以及連接錢包的軟體，都需要持續檢查。

節點與閃電網路實作同樣需要單獨管理。即使發現漏洞後，若產品或服務使用者未能迅速更新，風險仍可能持續。

方舟投資並未將AI視為只服務攻擊者的工具。該公司表示，持續利用AI檢查程式碼儲存庫，以及自動化程式碼稽核，也能提升防禦方的應對速度。

更快發現漏洞，與確認其是否為實際缺陷並完成修補，是兩個不同的流程。因此，有必要由人員確認AI提出的結果，發布修補內容後再度檢查。

在設計安全架構時，不依賴單一裝置或單一簽署方式的方案也被列入檢討範圍。自託管、第三方託管、ETF、硬體錢包與多重簽名方式，各自具有不同的安全取捨。

自託管是由使用者直接承擔資產管理與安全責任的方式。相較之下，第三方託管可以減輕管理負擔，但仍需要信任託管機構的系統與運營流程。

這項問題同樣涉及台灣的虛擬資產使用者。交易所、錢包、節點與區塊鏈服務依賴多種軟體及外部連接架構，因此，利用AI進行檢查與管理更新，可能成為安全運營的一部分。

方舟投資認為，AI可能同時提升攻擊者與防禦者的能力。該公司提出的重點並不是比特幣價格或網路即將遭到攻擊，而是漏洞發現與驗證所需時間縮短後，安全應對的標準也可能改變。

CoinDesk在8月報導，比特幣與虛擬資產業界要求提高對攻擊者已在使用的AI安全工具的取得能力。未來安全應對是否會從一次性檢查轉向持續驗證，值得關注。