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Luke Dashjr contesta l'ipotesi che solo l'AI potesse individuare le vulnerabilità di Coldcard

DiRanda MosesRanda Moses 3 min di lettura
  • Luke Dashjr ha pubblicato nove preoccupazioni relative al codice generatore di numeri casuali di Coldcard, che afferma di aver segnalato privatamente a Coinkite fin dall'inizio.
  • Dashjr ha definito «una menzogna palese» l'affermazione secondo cui solo un'«AI geniale» avrebbe potuto individuare i problemi del generatore di numeri casuali (RNG) del wallet.
  • Il firmware del 20 agosto di Coinkite ora verifica lo stato dell'errore del seed della chip, una delle lacune elencate da Dashjr.

Lo sviluppatore di Bitcoin Core Luke Dashjr ha sollevato nove preoccupazioni riguardo al codice per la generazione di numeri casuali di Coldcard lunedì, affermando di averle segnalate inizialmente a Coinkite in privato.

Ha pubblicato l'elenco per confutare quella che ha definito la pretesa secondo cui solo un "AI geniale" potrebbe trovare difetti nel RNG del portafoglio.

Nove preoccupazioni sul RNG diventano pubbliche dopo segnalazioni private a Coinkite

"È passato abbastanza tempo, e sento che nvk gira dicendo che gli umani non avrebbero potuto trovare il difetto di Coldcard", ha scritto Dashjr in una discussione su X. Rodolfo Novak (Nvk) è co-fondatore di Coinkite.

Luke Dashjr contesta l'affermazione secondo cui solo l'IA potrebbe trovare le vulnerabilità di Coldcard.
Il post iniziale di Luke Dashjr nella discussione, pubblicato su X il 9 novembre 2026.

Dashjr ha dichiarato di non sapere se Coinkite avesse risolto i problemi dopo averli comunicati all'azienda. Non ha affermato che ogni punto potesse essere sfruttato o che tutto fosse sicuramente un bug.

"Ma la pretesa che solo un 'AI geniale' possa trovare problemi con il RNG è una menzogna palese", ha scritto Dashjr.

Il primo elemento segnalava una nota TODO in rng_init, la routine che avvia il RNG del Mk4. Alcuni chip STM32 sembrano richiedere che il primo campione venga scartato, ha scritto.

Secondo Dashjr, il driver ignora anche i bit di errore del seed e dell'orologio del chip. Inoltre, il manuale STM32 richiede un post-processing aggiuntivo per usi crittografici, ha detto.

La funzione random_buffer rileva l'output ripetuto del RNG, ma le chiamate dirette a rng_get non lo fanno.

Dashjr ha affermato che rng_get_or_fault non può essere considerato sicuro finché non si dimostra che il controllo di random_buffer è ridondante. Ha anche chiesto se l'output STM32 diventasse deterministico, perché allora la casualità dell'elemento sicuro non mantenesse un'entropia completa di 256 bit.

Dashjr ha dichiarato che il codice di sostituzione era essenzialmente un nuovo RNG che richiedeva test completi.

La patch disabilita il vecchio PRNG solo in fase di compilazione, e lui cercava invece un'asserzione a runtime. Un timeout del RNG in un contesto errato potrebbe portare a un comportamento indefinito, potenzialmente causando un crash che rischia di rendere inutilizzabili i dispositivi lenti, ha scritto.

Il firmware Coinkite 5.6.1 controlla già lo stato di errore del seed segnalato

Il documento tecnico di Coinkite del 30 luglio 2026 affermava che l'azienda era «a conoscenza del bug solo oggi». Cryptopolitan ha riferito che l'azienda ipotizzava che una parte esterna potesse aver utilizzato l'intelligenza artificiale sul suo firmware open-source per rilevare la vulnerabilità in anticipo.

Coinkite ha aggiunto che non era stato rilevato dalla propria revisione assistita da AI, condotta settimane prima. Il difetto era il risultato di una modifica al firmware effettuata nel marzo 2021 che aveva spostato la generazione del seed fuori dal chip hardware per numeri casuali.

Invece, i semi provenivano da Yasmarang, uno strumento software alimentato dal numero di serie del chip e da un timer. I semi Mk2 e Mk3 disponevano di circa 40 bit di vera casualità, molto meno dei 128 bit previsti da BIP-39, e gli attaccanti sono riusciti a ricostruire i semi deboli offline.

I modelli Mk4 e Mk5 hanno ricevuto l'aggiornamento firmware 5.6.1, mentre Q ha ottenuto la versione 1.5.1Q il 20 agosto. La sicurezza di Coinkite nell'aggiornamento ha citato la «revisione assistita da AI tramite Kimi e altri modelli all'avanguardia» ed ha ringraziato i ricercatori esterni per aver segnalato i problemi.

Alcune delle modifiche figurano nella lista di Dashjr. Il firmware ora verifica lo stato dell'errore del seed della RNG hardware e scarta le successive 12 parole hardware dopo un errore recuperabile.

Un controllo all'avvio garantisce che rng_get() utilizzi il percorso di lettura hardware. Il generatore di backup è stato modificato in SHA-256 Hash_DRBG.

I furti sono iniziati il 30 luglio, quando un attaccante ha sottratto circa 594 BTC, pari a ~38 milioni di dollari, da circa 500 wallet in 25 minuti. Alcuni prelievi erano interventi di salvataggio da parte di whitehat rescues, ma le perdite cumulative sono stimate in oltre 140 milioni di dollari.

Il cliente Coldcard Amir Reza Naderi ha depositato una proposta di azione legale collettiva presso la Corte Superiore di Giustizia dell'Ontario contro Coinkite, Novak e il co-fondatore Peter D. Gray. Egli sostiene che erano a conoscenza del problema di generazione del seed a partire da maggio 2025 e non hanno avvisato gli utenti, cosa che Coinkite ha negato.

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Domande frequenti

Cosa sta contestando Luke Dashjr?

L'affermazione secondo cui solo un "AI geniale" avrebbe potuto individuare problemi con la RNG di Coldcard, affermazione attribuita da Dashjr al co-fondatore di Coinkite Rodolfo Novak.

Cosa ha causato i furti di Coldcard?

Una modifica al firmware del marzo 2021 ha spostato la generazione del seed allo strumento software Yasmarang, producendo semi debili che gli attaccanti hanno ricostruito offline.

Quanto bitcoin è stato rubato?

Circa 594 BTC, pari a circa 38 milioni di dollari, sono stati trasferiti nei primi 25 minuti del 30 luglio. Le perdite cumulative sono stimate oltre i 140 milioni di dollari.

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Randa Moses

Randa Moses

Randa Moses è un'editor e giornalista presso Cryptopolitan, dove si occupa di tecnologia, intelligenza artificiale, robotica, criptovalute, truffe e hacking. Opera nel settore delle criptovalute dal 2017. Ha ricoperto ruoli in Forward Protocol, AmaZix e Cryptosomniac. Randa è laureata in Ingegneria Elettrica ed Elettronica presso l'Università di Bradford.

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