Jameson Lopp 表示，在 Coldcard 被盗事件后，AI 正在重塑钱包安全

Casa 联合创始人 Jameson Lopp 表示，导致超过 8300 万美元 Coldcard 比特币被盗的漏洞不仅仅是一个硬件钱包故障的问题。它显示了网络安全的更广泛变化，人工智能减少了攻击者和防御者发现软件漏洞所需的时间。

在 The Block 的 The Starting Block 播客中，Lopp 声称大型语言模型（LLM）正在通过最小化发现漏洞的成本来改变软件安全。

“大型语言模型的进步正在彻底改变安全格局，”他说，并声称 Coldcard 事件是该现象的早期例子之一，预计将对许多钱包产生影响。

一场双刃剑式的竞赛

据 Lopp 称，这与其说是硬件故障，不如说是安全软件的改变。由资金雄厚的安全团队专属的 AI 驱动代码分析已走向主流。因此，攻击者现在可以在开发人员发现之前访问公共代码库以查找遗漏的漏洞。

Coinkite 的首席执行官 Rodolfo Novak 也得出了相同的结论，同时承认他对固件漏洞负有责任。据他称，该事件是“新 AI 范式的严峻现实”，AI 辅助审计能够比传统人工审计更快地发现缺陷。

令人惊讶的是，在其之前的报告中，Cryptopolitan 提到 Coinkite 在被黑客攻击之前曾使用人工智能应用程序来分析其代码。

正如 Tradingview 报道的那样，该分析未能检测到该弱点，这凸显了一个事实：攻击者和防御者都能访问类似的 AI 技术，这给了先发现缺陷的一方优势。

设备内部到底出了什么问题

某些 Coldcard 固件版本中恢复钱包密钥的生成方法导致了这一弱点。根据纽约邮报报道的 Block 的比特币工程和安全团队分享的信息，易受攻击的设备在生成数字时使用了某些可预测的芯片信息（如处理器序列号和时钟数据），而不是使用适当的随机性。

结果，网络犯罪分子能够重建钱包中使用的恢复助记词，并在无需物理访问钱包的情况下窃取资金。

有缺陷的固件于 2021 年 3 月引入，直到 4.21 版本发布时才得到修复。根据 Coinkite 的说法，仅更新固件并不能解决问题。使用有缺陷版本创建钱包的个人应生成新的恢复助记词并转移资金，因为该漏洞与之前使用的助记词密切相关。

Galaxy Research 表示，7 月 30 日，犯罪分子在约 40 分钟内从 1,196 个钱包中窃取了 1,082.65 BTC。此后，发生了更多攻击，包括 Galaxy 的 Alex Thorn 看到的最后一波攻击，这似乎针对的是多重签名钱包持有者，而之前的攻击仅针对单重签名用户。

受欢迎的比特币评论员 Guy Swann 表示，该事件是谨慎的虚拟货币持有者“比特币历史上遭受的最严重打击”。

“不要信任，要验证”的尽头

对于 Lopp 来说，这次泄露也暴露了比特币最著名的原则之一的局限性：“不要信任，要验证。”

“这是一个很好的座右铭，”他说，“但你必须明白，对于 99.9% 的人口来说，验证复杂的软件和硬件根本不可行。”

据 Lopp 称，用户最终会将信任放在第三方身上以验证信息。Lopp 主张用户通过利用多个硬件钱包和软件应用程序来分散信任，而不是放弃使用自己钱包的能力。

Foundation 的首席执行官 Zach Herbert 在播客中表达了相同的观点，表示仅凭一个案例就得出自我托管失败的结论“非常危险”。相反，他认为行业需要提高其安全实践。

与 ARK Invest 有关的 Lorenzo Valente 声称，许多用户只是将交易所交易对手风险交易为“软件风险、硬件风险、供应链风险、网络钓鱼风险、备份风险”。

独立审计的理由

这一事件再次引发了对由独立方进行固件审计的需求，以取代对供应商自我审查的完全依赖。Cryptopolitan 最近发表了一篇文章，讨论开源代码是否提供足够的安全性，而 Coldcard 事件进一步证明了这一论点。

Tangem 的首席技术官 Andrew Lazutkin 表示，不应假设公开可用的代码是安全的。他解释说，“安全性来自强大的架构、彻底的测试和独立验证。”

Lopp 评论说，主要的硬件钱包披露已经发生了“十几起”，并认为所有这些事件都促进行业的改进。接下来需要回答的问题是，在 AI 启用的黑客发现下一个弱点之前，Coinkite 是否会实施其承诺的技术事后分析和更广泛的独立安全评估。