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“白毛股神”Serenity：中资VC资金正加速流向物理AI与世界模型赛道
“白毛股神” Serenity 在 X 平台发文表示，从中国私募 VC 市场的资金流向来看，当前机构正大规模涌入物理 AI（Physical AI）与世界模型（World Models）相关领域。数据显示，资金分布大致如下：大型模型/LLM 约 235.6 亿美元，AI 基础设施及技术层约 157.4 亿美元，具身智能/物理 AI 约 133.6 亿美元，AIGC 应用约 87.9 亿美元，而自动驾驶及其他前 20 细分领域合计约 38.2 亿美元（口径不可直接对比）。Serenity 指出，早期纯基础模型融资已基本关闭，资本更多集中在既有头部企业以及世界模型方向。他预计这一趋势在美国同样会出现，未来可能进一步向 Anthropic、OpenAI 等头部公司集中。在 AIGC 应用方面，Serenity 认为该赛道商业化已较为成熟，但尚未出现绝对赢家，无论在中美市场均呈现分散竞争格局。整体来看，Serenity 总结称，当前 AI 投资仍在持续流入基础设施与半导体供应链，同时资本正向物理 AI 与具身智能快速轮动，但世界模型赛道仍缺乏直接投资标的。
Claw Intelligence 完成 300 万美元种子轮融资，Castrum Istanbul 等参投
据官方消息，Web3 智能层项目 Claw Intelligence 宣布完成 300 万美元种子轮融资，投资方包括 Castrum Istanbul、Titans Ventures、Super Labs 和 Genesis Capital。Claw Intelligence 正在通过其统一智能层简化用户与 Web3 生态系统及底层算力资源的交互，降低操作门槛。 平台基于加密原生的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）服务，将碎片化数据端点转化为对话式工作流。新功能包括安全隔离的大语言模型（LLM）代码执行沙箱，可在聊天界面内安全运行代码，实现实时计算、数据处理及脚本原型开发等应用；以及 LLM 驱动的跨设备/多计算机控制，用户可通过自然语言指令集中管理多台设备和服务器。
Covenant AI 宣布退出 Bittensor 网络，指其去中心化承诺名不副实
Covenant AI 创始人 Sam Dare 发文披露，Covenant AI 正式宣布退出 Bittensor 网络。Covenant AI 此前完成了史上最大规模去中心化 LLM 预训练项目——Covenant-72B（720 亿参数，70 余名独立贡献者参与），曾获英伟达 CEO 关注及 Anthropic 联合创始人引用。 Covenant AI 在声明中指控，Bittensor 网络的实际控制权长期集中于联合创始人 Jacob Steeves（Const）一人之手，所谓"三人多签治理"不过是去中心化的表演，真正的权力从未分散。近期，Jacob Steeves对 Covenant AI 采取了一系列单方面惩罚性行动，包括：暂停其子网收益、撤销其社区频道管理权限、单方面弃用其子网基础设施，并在双方冲突期间通过大规模抛售代币施加经济压力。 Covenant AI 表示，无法在一个"去中心化"承诺随时可被一人推翻的网络上继续融资、招募人才或向社区募集资源。其研究成果、团队及模型将随团队一同离开，并将很快对外公布新项目及相关进展。
Bitcoin Core调整安全披露规则，应对AI安全挑战将加快安全补丁发布
Bitcoin Core 开发者合并一项安全政策调整，针对可通过简单的大语言模型（LLM）提示轻易发现或重新发现的漏洞，不再沿用此前的长期保密披露机制。新规则允许开发者在漏洞分级时将此类问题标记为“易于发现”，随后将修复方案回移至所有仍受支持的版本，并尽快通过小版本更新发布，同时附上安全公告及部分漏洞细节。此前，Bitcoin Core 会根据漏洞严重程度安排披露时间，中高危漏洞通常要等到受影响版本停止维护后才公开。此次调整源于 AI 工具降低了漏洞发现门槛：今年 7 月，一个由 16 名开发者组成的 Bitcoin Red Team 使用 AI 模型扫描约 390 个比特币相关项目，在一天内记录了 4962 项发现，其中 85 项被列为严重问题。开发者指出，继续延长此类漏洞的保密期已难以有效防止攻击，反而会推迟修复版本的发布；但新规则也意味着修复可能缺少更长的测试时间。目前尚无漏洞被正式标记为符合新规则的“易于发现”类别。（CoinDesk）
Bitcoin Core 调整漏洞披露政策，易发现漏洞将尽快修复并同步公告
据 Cointelegraph 报道，Bitcoin Core 开发者 Antoine Poinsot 周四在比特币开发邮件列表中表示，大语言模型（LLM）已使部分软件漏洞极易被重新发现，长期保密already意义有限，反而会推迟修复版本的发布，因此团队更新了漏洞披露政策。 新政策规定，通过简单 LLM 提示等极少成本即可发现的"易发现"漏洞，将尽快在所有受维护的主要版本中修复，并同步发布安全公告。其他漏洞仍按严重程度披露：低危漏洞在包含修复的主要版本发布两周后披露；中高危漏洞在最后一个受影响版本停止维护（EOL）两周后披露，通常距修复发布约一年；关键漏洞则需专门处理。
佛罗里达州起诉 OpenAI与 Sam Altman，指控其构成"公共妨害"
据 Forbes 报道，佛罗里达州对 OpenAI 及其 CEO Sam Altman 提起诉讼，指控其生成式 AI 和大型语言模型（LLM）对公众健康与安全构成威胁，构成法律意义上的"公共妨害"。州方将 AI 聊天机器人类比为污染工厂，认为其对民众造成心理伤害、提供未经认证的建议，并扰乱公共秩序。佛罗里达州寻求大额经济赔偿及禁令救济。
日本金融厅新设加密资产和稳定币部门，Toshiaki Adomi出任首任科长
日本金融厅宣布人事任命，作为组织结构调整的一部分，该机构新设“加密资产和稳定币部门”，专门负责监管加密资产及稳定币，Toshiaki Adomi 出任首任科长。Toshiaki Adomi 2002 年毕业于大阪大学法学部后进入金融厅，其后曾赴英国伯明翰大学取得工商管理硕士学位、伦敦政治经济学院取得法学硕士学位，历任银行监管、政策协调等职务，2025 年 7 月起任综合政策局参事官，截至 2026 年 8 月 1 日曾担任邮政储蓄、保险监督总括参事官。
研究：AI 代码审查可压缩审查时间，但质量隐患不容忽视
据 Rohan Paul 发布的研究摘要，一项针对 207 个 GitHub 项目、102 万次拉取请求的大规模研究显示，引入 AI 代理审查可将代码审查时间缩短 2.5 至 4.5 天/KLOC，但代价是审查质量下滑——AI 参与的审查中，78%~94% 的 PR 存在"审查异味"（review smells），高于纯人工审查的 69%~76%。研究指出，反复分配同一 AI 审查员身份是导致审查多样性下降的主要原因。值得注意的是，早期大量引入 LLM 审查的项目并未获得显著效率提升。
Coinbase CEO：Coinbase将支持pre-IPO永续合约、股票期权及代币化股票
Brian Armstrong 在 X 平台发文表示，Coinbase 现已包含 pre-IPO 永续合约、股票期权，并将很快支持代币化股票；Coinbase 还重新设计了 Coinbase Advanced，并开始整合美国与国际用户、Coinbase 与 Deribit 用户之间的全球流动性。CoinbaseDev 正在为企业提供稳定币支付能力，推出基于其合规技术栈的全托管账户，并上线新的开发者工具仪表盘。Base 方面，Coinbase 宣布推出私密交易和网页版 Base App。Coinbase 也正在成为 AI 的金融账户，支持为 AI 代理提供钱包、获取 AI 驱动的金融建议，并将 Coinbase 账户连接至用户常用的 LLM。
研究：稳定币脱锚或存在“临界阈值”，严重叙事冲击可引发恐慌性抛售
人大金融科技研究所发布《Journal of International Money and Finance》上稳定币研究的编译文章，相关研究基于大语言模型（LLM）智能体解析稳定币脱锚风险，其中指出稳定币脱锚具有明显的非线性和阈值特征，套利机制能够吸收一定程度的信息压力，但当叙事严重程度达到“临界阈值”后，系统可能迅速进入持续脱锚状态。
“白毛股神”Serenity：中资VC资金正加速流向物理AI与世界模型赛道
“白毛股神” Serenity 在 X 平台发文表示，从中国私募 VC 市场的资金流向来看，当前机构正大规模涌入物理 AI（Physical AI）与世界模型（World Models）相关领域。数据显示，资金分布大致如下：大型模型/LLM 约 235.6 亿美元，AI 基础设施及技术层约 157.4 亿美元，具身智能/物理 AI 约 133.6 亿美元，AIGC 应用约 87.9 亿美元，而自动驾驶及其他前 20 细分领域合计约 38.2 亿美元（口径不可直接对比）。Serenity 指出，早期纯基础模型融资已基本关闭，资本更多集中在既有头部企业以及世界模型方向。他预计这一趋势在美国同样会出现，未来可能进一步向 Anthropic、OpenAI 等头部公司集中。在 AIGC 应用方面，Serenity 认为该赛道商业化已较为成熟，但尚未出现绝对赢家，无论在中美市场均呈现分散竞争格局。整体来看，Serenity 总结称，当前 AI 投资仍在持续流入基础设施与半导体供应链，同时资本正向物理 AI 与具身智能快速轮动，但世界模型赛道仍缺乏直接投资标的。
BNB Agent Studio正式上线BNB Chain主网
BNB Chain 宣布 AI Agent 开发平台 BNB Agent Studio 正式上线主网。开发者可在 Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具中通过一句提示词完成 Agent 的钱包创建、链上身份注册（ERC-8004）与部署，无需分别搭建钱包、身份、支付、托管和 LLM 接入。Agent 部署后可通过 x402 协议从用户预充值钱包中自动扣费续费 LLM 用量，并借助 ERC-8183 任务接口被其他 Agent 发现和调用，全程运行于 AWS Bedrock AgentCore。官方同时推出限时免费试用活动，用户凭 GitHub 账号即可在 BSC 测试网体验完整部署流程。
Gate研究院：多智能体LLM交易框架在BTC回测中显著跑赢Buy & Hold策略
Gate 研究院近日发布的《基于 Multi-Agent LLM 的 BTC 交易框架研究与回测分析》指出，相比单一 LLM 直接生成交易信号，多智能体（Multi-Agent）LLM 架构更接近真实金融机构的投研流程，能够通过分析师、研究员、交易员与风控团队之间的协作与辩论，提升交易决策的透明度与风险控制能力。研究基于 TradingAgents 框架，对 BTC 市场构建了适用于加密场景的 AI 交易系统，并引入技术分析、新闻分析、情绪分析与宏观/链上分析等多类智能体角色。研究基于 BTC/USDT 1 小时级别数据，对 TradingAgents-BTC 策略进行了历史回测。结果显示，该策略在测试区间内取得 +20.25% 总收益，显著优于同期 Buy & Hold 的 -7.89%，同时最大回撤控制在 -17.41%，低于 Buy & Hold 的 -27.06%。研究认为，多智能体框架在震荡与下跌阶段能够通过 Sell/Underweight 与 Flat 状态减少部分风险暴露，并在市场反弹阶段重新切入多头，从而提升整体风险收益表现。报告指出，Multi-Agent LLM 框架在加密交易场景中展现出一定应用潜力，但当前回测周期仅覆盖约三个月，且 1 小时级别交易仍可能受到手续费、滑点与信号延迟影响。未来仍需在更长历史周期、不同市场环境与更多资产类别中进一步验证策略稳定性与泛化能力。
Covenant AI 宣布退出 Bittensor 网络，指其去中心化承诺名不副实
Covenant AI 创始人 Sam Dare 发文披露，Covenant AI 正式宣布退出 Bittensor 网络。Covenant AI 此前完成了史上最大规模去中心化 LLM 预训练项目——Covenant-72B（720 亿参数，70 余名独立贡献者参与），曾获英伟达 CEO 关注及 Anthropic 联合创始人引用。 Covenant AI 在声明中指控，Bittensor 网络的实际控制权长期集中于联合创始人 Jacob Steeves（Const）一人之手，所谓"三人多签治理"不过是去中心化的表演，真正的权力从未分散。近期，Jacob Steeves对 Covenant AI 采取了一系列单方面惩罚性行动，包括：暂停其子网收益、撤销其社区频道管理权限、单方面弃用其子网基础设施，并在双方冲突期间通过大规模抛售代币施加经济压力。 Covenant AI 表示，无法在一个"去中心化"承诺随时可被一人推翻的网络上继续融资、招募人才或向社区募集资源。其研究成果、团队及模型将随团队一同离开，并将很快对外公布新项目及相关进展。
OKX Star：持续完善安全体系，已启动基于LLM的自动化渗透测试
OKX Star 在 X 平台发文表示：“OKX 每个月都会检测并应对各种各样的网络攻击，包括针对 Crypto 行业的高级持续性威胁（APT）攻击。早在一年多以前，OKX 就启动了基于 LLM 的自动化渗透测试，对于近期友商遭遇的安全事件，一定会认真吸取经验教训，全面加强自查，持续完善安全体系，始终保持谦卑和警惕。”
Bitcoin Core调整安全披露规则，应对AI安全挑战将加快安全补丁发布
Bitcoin Core 开发者合并一项安全政策调整，针对可通过简单的大语言模型（LLM）提示轻易发现或重新发现的漏洞，不再沿用此前的长期保密披露机制。新规则允许开发者在漏洞分级时将此类问题标记为“易于发现”，随后将修复方案回移至所有仍受支持的版本，并尽快通过小版本更新发布，同时附上安全公告及部分漏洞细节。此前，Bitcoin Core 会根据漏洞严重程度安排披露时间，中高危漏洞通常要等到受影响版本停止维护后才公开。此次调整源于 AI 工具降低了漏洞发现门槛：今年 7 月，一个由 16 名开发者组成的 Bitcoin Red Team 使用 AI 模型扫描约 390 个比特币相关项目，在一天内记录了 4962 项发现，其中 85 项被列为严重问题。开发者指出，继续延长此类漏洞的保密期已难以有效防止攻击，反而会推迟修复版本的发布；但新规则也意味着修复可能缺少更长的测试时间。目前尚无漏洞被正式标记为符合新规则的“易于发现”类别。（CoinDesk）
Bitcoin Core 调整漏洞披露政策，易发现漏洞将尽快修复并同步公告
据 Cointelegraph 报道，Bitcoin Core 开发者 Antoine Poinsot 周四在比特币开发邮件列表中表示，大语言模型（LLM）已使部分软件漏洞极易被重新发现，长期保密already意义有限，反而会推迟修复版本的发布，因此团队更新了漏洞披露政策。 新政策规定，通过简单 LLM 提示等极少成本即可发现的"易发现"漏洞，将尽快在所有受维护的主要版本中修复，并同步发布安全公告。其他漏洞仍按严重程度披露：低危漏洞在包含修复的主要版本发布两周后披露；中高危漏洞在最后一个受影响版本停止维护（EOL）两周后披露，通常距修复发布约一年；关键漏洞则需专门处理。
安全机构：黑客利用LLM结合AI渗透工具攻击韩国金融机构，约6.8万人数据外泄
安全机构 CrowdStrike 发布情报报告称，一名身份不明的黑客在 9 月下旬至 10 月初期间，将大语言模型（LLM）与国产开源 AI 渗透测试工具 ARTEX 相结合，对韩国多家金融机构发动定向网络攻击并窃取数据。分析黑客暴露的开放目录后发现，其采用以中国香港 IP 为核心的双服务器架构，并借助 Claude Code、GLM-5.3、Grok 4.6 以及通过 API 代理接入的 DeepSeek v4.1-flash 等模型编排攻击流程，还曾向 Claude 询问如何在 Telegram 群组中变现韩国泄露数据。据韩媒估算，韩国至少七家金融机构遭到攻击，包括 KB 国民银行、新韩银行和韩亚银行，约 68000 人的个人资料外泄，涉及年收入、贷款额度等敏感信息。
北韩黑客组织金速基构建本地 LLM 环境，AI 攻击能力全面升级
攻击手法方面，该组织已转向利用生成型 AI 制作高度仿真的虚拟资产与金融领域文档，用于精准鱼叉式钓鱼攻击，目标涵盖加密货币钱包信息、Gmail 账户及网站注册记录等敏感数据。Genians 安全中心负责人文钟铉警告，随着 AI 技术发展，社会工程攻击将持续精细化，建议企业部署以行为检测为核心的 EDR 威胁猎捕体系加以应对。
英伟达牵头 AI 安全联盟 OSAA 成立一周，已聚集逾 120 家企业
据 TechCrunch 报道，由英伟达主导发起的开放安全 AI 联盟（OSAA）成立仅一周，成员企业已超过 120 家，涵盖 Adobe、BlackRock、思科、英特尔、微软、Visa 等科技与金融巨头。联盟在本周于拉斯维加斯举行的 Black Hat 网络安全大会期间，成立了名为"共享 AI 发现交换"（SAFE）的工作组，并已提出多项公开征求意见的提案，由 Linux 基金会负责管理。 提案内容涵盖 AI 网络安全事件的保密报告机制、受影响方告警流程及无责任归因分析框架。与此同时，成员企业也在积极贡献开源技术，英伟达开源了 LLM 漏洞扫描工具 Garak，亚马逊贡献了智能体构建工具 Strands Agents 及授权语言 Cedar，Okta 和红帽分别推进智能体身份认证与治理技术。值得注意的是，Anthropic、OpenAI 及谷歌目前均未加入该联盟，尽管 OpenAI 与谷歌曾联署催生该联盟的公开信。
Bitcoin Core调整安全披露规则，应对AI安全挑战将加快安全补丁发布
Bitcoin Core 开发者合并一项安全政策调整，针对可通过简单的大语言模型（LLM）提示轻易发现或重新发现的漏洞，不再沿用此前的长期保密披露机制。新规则允许开发者在漏洞分级时将此类问题标记为“易于发现”，随后将修复方案回移至所有仍受支持的版本，并尽快通过小版本更新发布，同时附上安全公告及部分漏洞细节。此前，Bitcoin Core 会根据漏洞严重程度安排披露时间，中高危漏洞通常要等到受影响版本停止维护后才公开。此次调整源于 AI 工具降低了漏洞发现门槛：今年 7 月，一个由 16 名开发者组成的 Bitcoin Red Team 使用 AI 模型扫描约 390 个比特币相关项目，在一天内记录了 4962 项发现，其中 85 项被列为严重问题。开发者指出，继续延长此类漏洞的保密期已难以有效防止攻击，反而会推迟修复版本的发布；但新规则也意味着修复可能缺少更长的测试时间。目前尚无漏洞被正式标记为符合新规则的“易于发现”类别。（CoinDesk）
Bitcoin Core 调整漏洞披露政策，易发现漏洞将尽快修复并同步公告
据 Cointelegraph 报道，Bitcoin Core 开发者 Antoine Poinsot 周四在比特币开发邮件列表中表示，大语言模型（LLM）已使部分软件漏洞极易被重新发现，长期保密already意义有限，反而会推迟修复版本的发布，因此团队更新了漏洞披露政策。 新政策规定，通过简单 LLM 提示等极少成本即可发现的"易发现"漏洞，将尽快在所有受维护的主要版本中修复，并同步发布安全公告。其他漏洞仍按严重程度披露：低危漏洞在包含修复的主要版本发布两周后披露；中高危漏洞在最后一个受影响版本停止维护（EOL）两周后披露，通常距修复发布约一年；关键漏洞则需专门处理。
Vitalik：为代理工具pi构建基于Tor的“偏执模式”包装器
Vitalik 在 X 平台发文表示，其已将 Wrapped zkAPI、Tor、额外覆盖流量和本地 LLM 提示词重写集成至兼容 OpenAI 的守护进程，并为代理工具 pi 构建“偏执模式”包装器。每个对话将分配独立的 Tor 电路，请求加入随机覆盖流量，zkAPI 通过支付机制避免身份泄露，所有提示词均在本地重写；其代理工具运行于 bwrap 沙箱中，并叠加 torsocks，所有操作均通过 Tor 进行。该方案已具备较高可用性，但会增加延迟；Vitalik 表示，Tor 在此场景下并非理想的隐私方案，更专业的混合网络可能需要更高的带宽开销和内置恒定覆盖流量，zkAPI 更低的主网存款和提款 Gas 成本即将推出。
安全机构：黑客利用LLM结合AI渗透工具攻击韩国金融机构，约6.8万人数据外泄
安全机构 CrowdStrike 发布情报报告称，一名身份不明的黑客在 9 月下旬至 10 月初期间，将大语言模型（LLM）与国产开源 AI 渗透测试工具 ARTEX 相结合，对韩国多家金融机构发动定向网络攻击并窃取数据。分析黑客暴露的开放目录后发现，其采用以中国香港 IP 为核心的双服务器架构，并借助 Claude Code、GLM-5.3、Grok 4.6 以及通过 API 代理接入的 DeepSeek v4.1-flash 等模型编排攻击流程，还曾向 Claude 询问如何在 Telegram 群组中变现韩国泄露数据。据韩媒估算，韩国至少七家金融机构遭到攻击，包括 KB 国民银行、新韩银行和韩亚银行，约 68000 人的个人资料外泄，涉及年收入、贷款额度等敏感信息。
X-Agent发布最新白皮书：让AI从“生成内容”走向“执行与交易”
AI Agent 链上操作系统(AI Agent Onchain OS) X-Agent 发布最新白皮书，系统介绍其产品架构、MCP 生态、商业模式及$XAGT 的应用场景。白皮书指出，AI 行业的下一阶段不只是生成文字、图片或代码，而是让 Agent 能够理解用户意图、调用工具、执行任务并完成交易。围绕“Speak to Build，Share to Connect”的理念，X-Agent 允许用户通过自然语言创建具备上下文、记忆、技能、API 及钱包连接能力的 AI Agent，无需编写代码。在商业模式上，X-Agent 希望打通 Agent 创建、MCP 能力接入、分发、支付和变现的完整链路。开发者可以将 API、数据和专业服务封装为 MCP 能力，并通过按次调用、订阅或交易佣金获得收入。$XAGT 计划用于安全运行环境的计算费用、LLM 与 API 调用、Agent 交易结算、MCP 服务付费、Premium Agent 模板购买及开发者部署。未来还将拓展至服务质押、多 Agent 结算和生态治理等场景。据项目方披露，X-Agent 目前已拥有超过 100 万注册用户，累计完成超过 110 万次自主任务，LLM Token 消耗量超过 840 亿。未来，项目还将推进 Super-Agent、企业沙盒、去中心化 Agent Store 及多 Agent 协作体系。
研究：稳定币脱锚或存在“临界阈值”，严重叙事冲击可引发恐慌性抛售
人大金融科技研究所发布《Journal of International Money and Finance》上稳定币研究的编译文章，相关研究基于大语言模型（LLM）智能体解析稳定币脱锚风险，其中指出稳定币脱锚具有明显的非线性和阈值特征，套利机制能够吸收一定程度的信息压力，但当叙事严重程度达到“临界阈值”后，系统可能迅速进入持续脱锚状态。
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OKX Star 在 X 平台发文表示：“OKX 每个月都会检测并应对各种各样的网络攻击，包括针对 Crypto 行业的高级持续性威胁（APT）攻击。早在一年多以前，OKX 就启动了基于 LLM 的自动化渗透测试，对于近期友商遭遇的安全事件，一定会认真吸取经验教训，全面加强自查，持续完善安全体系，始终保持谦卑和警惕。”
Deepgram 收购语音 AI 基础设施开发商 Daily，旗下开源框架 Pipecat 将继续开放
据 TechCrunch 报道，语音 AI 公司 Deepgram 已收购开源语音 AI 基础设施框架 Pipecat 的开发商 Daily，双方未披露交易金额，并承诺继续保持 Pipecat 开源及供应商中立。Pipecat 可管理语音、视频流，并整合语音转文本（STT）、大语言模型（LLM）及文本转语音（TTS），以降低实时交互延迟。
Bitcoin Core调整安全披露规则，应对AI安全挑战将加快安全补丁发布
Bitcoin Core 开发者合并一项安全政策调整，针对可通过简单的大语言模型（LLM）提示轻易发现或重新发现的漏洞，不再沿用此前的长期保密披露机制。新规则允许开发者在漏洞分级时将此类问题标记为“易于发现”，随后将修复方案回移至所有仍受支持的版本，并尽快通过小版本更新发布，同时附上安全公告及部分漏洞细节。此前，Bitcoin Core 会根据漏洞严重程度安排披露时间，中高危漏洞通常要等到受影响版本停止维护后才公开。此次调整源于 AI 工具降低了漏洞发现门槛：今年 7 月，一个由 16 名开发者组成的 Bitcoin Red Team 使用 AI 模型扫描约 390 个比特币相关项目，在一天内记录了 4962 项发现，其中 85 项被列为严重问题。开发者指出，继续延长此类漏洞的保密期已难以有效防止攻击，反而会推迟修复版本的发布；但新规则也意味着修复可能缺少更长的测试时间。目前尚无漏洞被正式标记为符合新规则的“易于发现”类别。（CoinDesk）
Bitcoin Core 调整漏洞披露政策，易发现漏洞将尽快修复并同步公告
据 Cointelegraph 报道，Bitcoin Core 开发者 Antoine Poinsot 周四在比特币开发邮件列表中表示，大语言模型（LLM）已使部分软件漏洞极易被重新发现，长期保密already意义有限，反而会推迟修复版本的发布，因此团队更新了漏洞披露政策。 新政策规定，通过简单 LLM 提示等极少成本即可发现的"易发现"漏洞，将尽快在所有受维护的主要版本中修复，并同步发布安全公告。其他漏洞仍按严重程度披露：低危漏洞在包含修复的主要版本发布两周后披露；中高危漏洞在最后一个受影响版本停止维护（EOL）两周后披露，通常距修复发布约一年；关键漏洞则需专门处理。
Vitalik：为代理工具pi构建基于Tor的“偏执模式”包装器
Vitalik 在 X 平台发文表示，其已将 Wrapped zkAPI、Tor、额外覆盖流量和本地 LLM 提示词重写集成至兼容 OpenAI 的守护进程，并为代理工具 pi 构建“偏执模式”包装器。每个对话将分配独立的 Tor 电路，请求加入随机覆盖流量，zkAPI 通过支付机制避免身份泄露，所有提示词均在本地重写；其代理工具运行于 bwrap 沙箱中，并叠加 torsocks，所有操作均通过 Tor 进行。该方案已具备较高可用性，但会增加延迟；Vitalik 表示，Tor 在此场景下并非理想的隐私方案，更专业的混合网络可能需要更高的带宽开销和内置恒定覆盖流量，zkAPI 更低的主网存款和提款 Gas 成本即将推出。
安全机构：黑客利用LLM结合AI渗透工具攻击韩国金融机构，约6.8万人数据外泄
安全机构 CrowdStrike 发布情报报告称，一名身份不明的黑客在 9 月下旬至 10 月初期间，将大语言模型（LLM）与国产开源 AI 渗透测试工具 ARTEX 相结合，对韩国多家金融机构发动定向网络攻击并窃取数据。分析黑客暴露的开放目录后发现，其采用以中国香港 IP 为核心的双服务器架构，并借助 Claude Code、GLM-5.3、Grok 4.6 以及通过 API 代理接入的 DeepSeek v4.1-flash 等模型编排攻击流程，还曾向 Claude 询问如何在 Telegram 群组中变现韩国泄露数据。据韩媒估算，韩国至少七家金融机构遭到攻击，包括 KB 国民银行、新韩银行和韩亚银行，约 68000 人的个人资料外泄，涉及年收入、贷款额度等敏感信息。