Coldcard потерял $38M из-за уязвимости — производитель подозревает AI-атаку

Coinkite, компания за аппаратным кошельком Coldcard, заявила, что атакующий, вероятно, использовал искусственный интеллект для анализа старых версий открытого исходного кода прошивки — и нашёл уязвимость в генерации ключей. В результате из кошельков было выведено биткоинов на $38 млн.

Это показательный момент: open source — это прозрачность, но и доступность для всех, включая тех, кто ищет баги с помощью AI. Если раньше аудит старых версий кода требовал сотен часов ручной работы, теперь это может занять значительно меньше времени. Тема AI как инструмента для поиска уязвимостей в крипто-инфраструктуре будет только набирать актуальность.

Источник

Trade on Binance

Coldcard потерял $38M из-за уязвимости — производитель подозревает AI-атаку

Coinkite, компания за аппаратным кошельком Coldcard, заявила, что атакующий, вероятно, использовал искусственный интеллект для анализа старых версий открытого исходного кода прошивки — и нашёл уязвимость в генерации ключей. В результате из кошельков было выведено биткоинов на $38 млн.

По версии компании, проблема могла быть связана не с текущей версией устройства, а с историческим кодом, который долгое время оставался доступным в репозитории. Именно это и делает инцидент особенно показательным: даже давно забытые фрагменты кода могут стать точкой входа, если их достаточно быстро и тщательно проанализировать. В таких случаях решающую роль играет не только сама ошибка, но и скорость её обнаружения и эксплуатации.

Coinkite отмечает, что злоумышленник, вероятно, автоматизировал поиск слабых мест в логике генерации приватных ключей, сопоставлении параметров и других элементах прошивки. Ранее подобные атаки требовали глубокого ручного реверс-инжиниринга и большого опыта, однако AI-инструменты заметно снижают порог входа. Они позволяют просматривать большие объёмы кода, находить подозрительные участки и строить вероятные сценарии эксплуатации быстрее, чем это делает человек.

Это показательный момент: open source — это прозрачность, но и доступность для всех, включая тех, кто ищет баги с помощью AI. Если раньше аудит старых версий кода требовал сотен часов ручной работы, теперь это может занять значительно меньше времени. Тема AI как инструмента для поиска уязвимостей в крипто-инфраструктуре будет только набирать актуальность.

Для индустрии это ещё один сигнал о том, что безопасность должна учитывать не только актуальные релизы, но и весь жизненный цикл проекта: историю коммитов, старые ветки, документацию и вспомогательные библиотеки. В мире, где анализ кода становится всё более автоматизированным, даже небольшая ошибка может обернуться многомиллионными потерями.

Источник

Trade on Binance