Các nhà phát triển Bitcoin tại Mỹ cho biết họ buộc phải sử dụng những mô hình AI Trung Quốc để kiểm tra lỗ hổng trong chính hạ tầng quan trọng của mình
Nghịch lí này xuất hiện sau khi các mô hình AI tiên tiến của Mỹ từ chối hoặc hạn chế những yêu cầu được xem là phục vụ mục đích phòng thủ. Cuộc tranh luận càng nóng lên sau sự cố Coldcard khiến hơn 100 triệu USD Bitcoin bị đánh cắp, thúc đẩy một chiến dịch “red team” quy mô lớn với AI.
Khi AI Mỹ nói “không”, AI Trung Quốc lại tìm ra lỗ hổng
Rob Hamilton, CEO AnchorWatch, công ty hoạt động trong lĩnh vực bảo hiểm và tự lưu kí Bitcoin, là một trong những người công khai chỉ trích tình trạng này. Theo Hamilton, sau khi hoàn tất quy trình xác minh danh tính và được tích hợp vào chương trình hỗ trợ an ninh mạng của OpenAI, ông vẫn bị chặn khi muốn tiếp tục phân tích một đoạn mã mà trước đó đã được công bố một cách có trách nhiệm.
Hamilton cho rằng điều này tạo ra một nghịch lí nguy hiểm: người tấn công không có nghĩa vụ tuân thủ các giới hạn tương tự, trong khi những người tìm lỗ hổng để vá chúng lại bị hạn chế. Ông thậm chí cho biết sẽ quay lại sử dụng các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc để nghiên cứu và bảo vệ hạ tầng Bitcoin.
Vài ngày sau, Hamilton được cấp quyền tiếp cận mô hình an ninh mạng Daybreak Blue của OpenAI. Nhưng theo ông, chỉ sau 19 phút thực hiện hoạt động red-team đối với hạ tầng Bitcoin, quyền truy cập lại bị hạn chế.
Francis Pouliot, nhà sáng lập Bull Bitcoin, cũng đưa ra phản ứng gay gắt. Ông cho rằng các mô hình AI Mỹ đang áp dụng những giới hạn đến mức gây khó khăn cho cả các hoạt động liên quan đến bảo mật Bitcoin.
Trong một trường hợp cụ thể, Pouliot cho biết một mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc đã phát hiện một lỗ hổng có thể khiến tiền bị đánh cắp trong dự án mà ông đang kiểm toán. Mô hình còn giúp ông mô phỏng lỗ hổng trên regtest và đưa ra phương án vá. Khi Pouliot yêu cầu những mô hình AI Mỹ mà ông đang trả phí kiểm tra chính bản vá đó, các mô hình này lại từ chối.
PortlandHODL, một nhà đóng góp cho Bitcoin Core và cũng tham gia phát triển cho AnchorWatch, đưa ra một ví dụ khác. Theo ông, khi một mô hình AI tiên tiến của Mỹ chỉ xác nhận rằng nhà phát triển đang đi đúng hướng, một mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc lại phát hiện tới 78 lỗ hổng nghiêm trọng.
Những tuyên bố này chưa phải một cuộc kiểm định độc lập trên quy mô toàn ngành để khẳng định các mô hình Trung Quốc luôn vượt trội AI Mỹ. Tuy nhiên, chúng cho thấy một vấn đề thực tế: nếu các nhà nghiên cứu phòng thủ không thể tiếp cận những mô hình mạnh nhất, lợi thế về công nghệ có thể không chuyển hóa thành lợi thế về an ninh.
Alex Thorn, Trưởng bộ phận Nghiên cứu toàn công ty tại Galaxy, cũng ủng hộ quan điểm này khi kí vào một bức thư kêu gọi các phòng thí nghiệm AI mở rộng quyền tiếp cận có kiểm soát cho những người làm an ninh mạng và phát triển mã nguồn mở.
Sự cố ví cứng Coldcard biến tranh luận thành cuộc chạy đua tìm lỗ hổng
Áp lực đối với hệ sinh thái Bitcoin trở nên rõ rệt hơn sau sự cố liên quan đến ví cứng Coldcard. Từ ngày 30/7, một lỗ hổng trong quá trình tạo seed của một số phiên bản Coldcard đã bị khai thác, dẫn tới lượng Bitcoin trị giá hơn 100 triệu USD bị đánh cắp. Vấn đề bắt nguồn từ việc một số seed được tạo ra với mức entropy thấp hơn nhiều so với yêu cầu, khiến kẻ tấn công có thể tái tạo khóa riêng mà không cần trực tiếp sở hữu thiết bị.
Sự cố lập tức đặt ra câu hỏi lớn đối với cộng đồng Bitcoin: Nếu ngay cả một thiết bị được thiết kế để bảo vệ khóa riêng cũng có thể gặp vấn đề từ quá trình tạo seed, còn bao nhiêu lỗ hổng chưa được phát hiện trong hàng trăm dự án mã nguồn mở khác? Câu trả lời ban đầu đến từ một nhóm tình nguyện mang tên Bitcoin Red Team.
Nhóm được dẫn dắt bởi nhà phát triển mã nguồn mở Calle, người đứng sau Cashu và phiên bản Android của Bitchat, cùng Rob Hamilton. Thay vì chờ các cuộc kiểm toán thủ công kéo dài hàng tháng, nhóm sử dụng AI để quét quy mô lớn các kho mã nguồn mở liên quan đến Bitcoin.Trong quá trình này, các mô hình AI mã nguồn mở của Trung Quốc, trong đó có Kimi K3, được sử dụng như một trong những công cụ chính.
Đến ngày 8/8, sau hơn 100 giờ làm việc với sự tham gia của hàng chục người, nhóm cho biết đã quét 501 dự án, phát hiện 7.958 vấn đề, trong đó 1.280 vấn đề được xếp loại nghiêm trọng hoặc có mức độ cao. Đây là con số đáng chú ý không chỉ vì quy mô, mà còn bởi tốc độ.
Trong mô hình kiểm toán phần mềm truyền thống, con người phải đọc mã, xác định các điểm bất thường, dựng môi trường thử nghiệm rồi kiểm tra khả năng khai thác. AI có thể thực hiện phần lớn công việc sàng lọc ban đầu với tốc độ lớn hơn nhiều. Điều đó tạo ra một thay đổi căn bản trong cách bảo vệ phần mềm mã nguồn mở.
Bitcoin Red Team cho rằng các dự án không còn có thể chỉ dựa vào việc “chờ ai đó phát hiện lỗi”. Mỗi dự án nên xây dựng một quy trình kiểm toán AI thường xuyên, thay vì chỉ tiến hành kiểm tra sau khi một sự cố lớn xảy ra. Những dự án đã bắt đầu kiểm tra từ nhiều tháng trước có lợi thế rõ rệt. Ngược lại, các kho mã nguồn không được duy trì hoặc kiểm toán thường xuyên cần được xem như có rủi ro cao.
Đáng chú ý, phần lớn chi phí tính toán của chiến dịch vẫn được dành cho các mô hình AI mã nguồn mở của Trung Quốc. Điều này tạo ra một nghịch lí khác là một hệ sinh thái phần mềm Mỹ đang sử dụng công nghệ AI Trung Quốc để tự bảo vệ trước nguy cơ tấn công.
“Kỉ nguyên kiểm tra bảo mật chỉ bằng con người” có thể đã kết thúc
Sau chiến dịch red-team quy mô lớn, Calle cho rằng ngành phát triển mã nguồn mở đang bước sang một giai đoạn mới. Theo ông, quá trình quét cơ bản đối với phần lớn hệ sinh thái Bitcoin đã gần hoàn tất và những lỗ hổng dễ phát hiện nhất đã được xử lí hoặc ghi nhận. Nhiều dự án cũng đã xác nhận các báo cáo về những vấn đề nghiêm trọng.
Nhưng bài học quan trọng hơn nằm ở tương lai. Calle cho rằng mỗi dự án cần duy trì một quy trình kiểm toán AI thường trực. Việc sử dụng AI không nên chỉ là phản ứng sau một cuộc tấn công, mà phải trở thành một phần của vòng đời phát triển phần mềm.
Ông đồng thời cho rằng thời kì chỉ dựa vào con người để rà soát mã nguồn đã thay đổi. Khi chi phí thực hiện các cuộc kiểm tra tự động ngày càng thấp, lượng thông tin và cảnh báo do AI tạo ra sẽ tăng mạnh. Thách thức lúc này không còn là “có đủ người để kiểm tra hay không”, mà là làm thế nào để con người xác minh và ưu tiên hàng nghìn phát hiện do AI đưa ra.
Con người vẫn giữ vai trò quan trọng. Các phương pháp kiểm tra độc lập và đa dạng vẫn là cách tốt để phát hiện những lỗi mà một mô hình duy nhất có thể bỏ qua. Vì vậy, AI không thay thế hoàn toàn các chuyên gia bảo mật mà trở thành một lớp kiểm tra mới, có thể hoạt động liên tục và trên quy mô lớn.
Một cảnh báo khác của Calle liên quan đến ngôn ngữ C, vốn được sử dụng rộng rãi trong phần mềm hệ thống và nhiều dự án Bitcoin. Ông cho biết nhóm red-team đang phát hiện những lỗ hổng về an toàn bộ nhớ trong các dự án C mà nhiều ngôn ngữ hiện đại có thể ngăn chặn ngay từ thiết kế. Trong quá khứ, việc phát hiện một lỗi tràn bộ đệm chưa đồng nghĩa với việc kẻ tấn công có thể biến nó thành một cuộc tấn công hoàn chỉnh. Nhưng với khả năng của AI hiện nay, khoảng cách đó đang thu hẹp nhanh chóng.
Điều này khiến cuộc tranh luận về AI và an ninh mạng trở nên lớn hơn Bitcoin. Bitcoin là một trong những hệ sinh thái mã nguồn mở đầu tiên phải đối diện trực tiếp với sự kết hợp giữa lượng mã nguồn khổng lồ được con người tích lũy trong nhiều năm và khả năng phân tích ngày càng mạnh của AI.
Nếu AI có thể tìm ra hàng nghìn lỗ hổng trong vài ngày, những kẻ tấn công cũng có thể sở hữu năng lực tương tự. Vì vậy, việc hạn chế AI đối với các nhà nghiên cứu phòng thủ có thể tạo ra một khoảng cách đáng lo ngại giữa bên tấn công và bên bảo vệ.
Đó cũng là lí do hơn 70 tổ chức trong hệ sinh thái tài sản số, bao gồm các sàn giao dịch, đơn vị lưu kí, công ty khai thác Bitcoin và nhóm phát triển mã nguồn mở, đã kí thư ngỏ kêu gọi các phòng thí nghiệm AI thiết lập chương trình trusted access dành cho những nhà nghiên cứu đủ điều kiện. Các bên đề xuất quyền tiếp cận sớm với những mô hình chuyên về an ninh mạng, đủ năng lực tính toán, môi trường an toàn để kiểm tra mã nguồn và kênh liên lạc trực tiếp với đội ngũ bảo mật của các phòng thí nghiệm AI.
Vấn đề cuối cùng vì thế không đơn giản là AI Mỹ hay AI Trung Quốc mạnh hơn. Điều đáng lo hơn là nếu những người có nhiệm vụ bảo vệ cơ sở hạ tầng số quan trọng phải tìm đến một hệ thống khác vì không thể sử dụng công cụ trong nước, lợi thế công nghệ có thể nhanh chóng biến thành bất lợi chiến lược.
