Einleitung
Das Bitcoin Policy Institute und mehr als 40 Organisationen aus dem Bereich der digitalen Vermögenswerte haben führende AI-Labore aufgefordert, qualifizierten Open-Source-Sicherheitsforschern kontrollierten Zugang zu Frontier-Modellen zu gewähren. Diese Forderung erfolgt vor dem Hintergrund, dass AI-unterstützte Cyberangriffe zunehmend ausgeklügelter werden. Das Bitcoin Policy Institute kündigte die Initiative in einem X-Post vom 10. August an und erklärte, dass die Koalition Organisationen aus dem gesamten digitalen Vermögensökosystem repräsentiert.
Offener Brief und Forderungen
In einem offenen Brief, der heute veröffentlicht wurde, fordern das Bitcoin Policy Institute und eine breite Koalition aus dem digitalen Vermögensökosystem die weltweit führenden AI-Labore auf, qualifizierten Open-Source-Verteidigern vertrauenswürdigen Zugang zu Frontier-AI-Modellen zu gewähren. Der Bedarf an solchen Maßnahmen hat sich in den letzten Wochen deutlich gezeigt, so das Bitcoin Policy Institute. Zu den unterstützenden Organisationen gehören Block, Coinbase, Strategy, MARA, Galaxy, BitGo, Brink, OpenSats, Chaincode Labs, Spiral, Trezor, Unchained, Btrust und Fedi.
Argumente der Koalition
Die Koalition argumentiert, dass die aktuellen Schutzmaßnahmen der Modelle legitime Sicherheitsforschung einschränken können, während Kriminelle und staatlich unterstützte Gruppen Zugang zu immer leistungsfähigeren offenen oder lokal bereitgestellten Systemen erhalten. Die zentrale Botschaft an die AI-Labore lautet, dass Verteidiger frühzeitig die Möglichkeit benötigen, Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben. Zum Zeitpunkt des Schreibens hatte kein führendes AI-Labor ein Programm angekündigt, das auf die spezifischen Anfragen der Koalition reagiert.
Bedrohungen durch Hacker
Der Aufruf erfolgt vor dem Hintergrund zunehmender Hinweise darauf, dass Hacker künstliche Intelligenz in Angriffe auf Kryptowährungsunternehmen und Finanzinstitute integrieren. Berichten zufolge hat die mit Nordkorea verbundene Hackergruppe Kimsuky drei lokale AI-Umgebungen mit Ollama, GPT4All und Msty aufgebaut. Diese Systeme können die Entwicklung von Malware, Datenanalysen, Phishing-Kampagnen und die Automatisierung von Angriffen unterstützen, ohne sensible Anfragen an externe Anbieter zu übermitteln. Wie bereits von crypto.news berichtet, produzierte die Gruppe AI-generiertes Phishing-Material, das auf Kryptowährungs-, Investitions- und Finanztechnologieunternehmen abzielte.
Herausforderungen für Modellanbieter
Lokale Modelle stellen eine besondere Herausforderung für Modellanbieter dar. Ein Angreifer, der ein offenes Modell auf privat kontrollierter Hardware ausführt, unterliegt möglicherweise nicht der Überwachung, den Nutzungsbeschränkungen oder den Kontosperrungen, die von kommerziellen AI-Diensten auferlegt werden. Dieser Unterschied steht im Mittelpunkt des Arguments der Koalition. Die Einschränkung vertrauenswürdiger Verteidiger könnte einen begrenzten Schutz bieten, wenn böswillige Akteure lokal bereitgestellte Modelle verwenden oder kommerzielle Schutzmaßnahmen umgehen können, während Forscher nicht in der Lage sind, die fähigsten Systeme zu testen.
Sicherheitsdimension für die USA
Die Bedrohung hat auch eine sicherheitspolitische Dimension für die USA. Mehrere Unterzeichner, darunter Coinbase, Strategy, Block, MARA und Galaxy, sind börsennotierte oder in den USA ansässige Unternehmen mit erheblichem Engagement in der Bitcoin-Infrastruktur. Erfolgreiche Angriffe könnten amerikanische Kunden, institutionelle Verwahrer und Investoren betreffen, selbst wenn die verwundbare Software von einer globalen Open-Source-Community gewartet wird. Jüngste Sicherheitsvorfälle bei Bitcoin haben gezeigt, wie Schwächen in Open-Source-Software über Jahre unentdeckt bleiben können.
Beispiele für Sicherheitsvorfälle
Ein Firmware-Baufehler, der Coldcard-Hardware-Wallets betraf, schwächte Berichten zufolge die Entropie, die zur Generierung von Seed-Phrasen verwendet wurde. Angreifer konnten dann einen viel kleineren Bereich möglicher Schlüssel durchsuchen und Wallets leeren, ohne physischen Zugang zu den Geräten zu erhalten. Galaxy Research schätzte, dass bestätigte Coldcard-Diebstähle 1.596 BTC erreichten, während eine vermutete zusätzliche Angriffswelle die Verluste auf etwa 2.055 BTC erhöhen könnte. Der Fehler war Berichten zufolge seit 2021 vorhanden. AI-unterstützte Analysen erweiterten anschließend die Überprüfung über den ursprünglichen Fehler hinaus.
Defensive AI-Initiativen
Das Bitcoin Red Team lieferte ein weiteres Beispiel für den Einsatz defensiver AI. Die freiwillige Initiative berichtete, dass sie in weniger als 30 Stunden AI-unterstützter Codeüberprüfungen 4.962 potenzielle Probleme in 390 Bitcoin-bezogenen Projekten gefunden hat. Von diesen Ergebnissen wurden 720 zunächst als hoch oder kritisch eingestuft, obwohl automatisierte Ergebnisse weiterhin menschliche Reproduktion und Verifizierung erfordern. Mehr als ein Fünftel war Berichten zufolge reproduziert worden, als crypto.news die Überprüfungskampagne abdeckte.
Erhöhung der Ressourcen für Sicherheitsforscher
Der offene Brief fügt sich in einen breiteren Vorstoß ein, die Ressourcen für Bitcoin-Sicherheitsforscher zu erhöhen. Strategy, BlackRock, Coinbase und sechs weitere Unternehmen haben kürzlich das Bitcoin Security Consortium gegründet. Seine Mitglieder haben sich verpflichtet, über drei Jahre 15 Millionen Dollar bereitzustellen, um Entwickler und Forscher zu finanzieren, die an der langfristigen Sicherheit von Bitcoin arbeiten. Post-Quanten-Kryptografie ist der anfängliche Fokus des Konsortiums, obwohl sein Mandat die breitere Protokollsicherheit umfasst.
Aktuelle Sicherheitslage
Die branchenweiten Verluste steigen weiterhin trotz dieser Initiativen. Immunefi berichtete, dass Krypto-Projekte im Juli etwa 110 Millionen Dollar durch Hacks verloren haben. Die Sicherheitsplattform verzeichnete bis zum 3. August 164 Vorfälle und prognostizierte, dass die Anzahl der Hacks, die 1 Million Dollar übersteigen, bis 2026 einen Rekord von 114 erreichen könnte. Die Koalition des Bitcoin Policy Institute fordert nun AI-Unternehmen auf, finanzielle Unterstützung mit technischem Zugang zu ergänzen.
Schlussfolgerung
Ob die Labore diesem Vorschlag zustimmen, hängt von ihrer Fähigkeit ab, Forscher zu verifizieren, potenziell sensible Arbeiten zu überwachen und zu verhindern, dass fortschrittliche Cybersicherheitsmodelle für offensive Aktivitäten umgeleitet werden.
