AI 20分鐘復現漏洞：Coldcard 1.3億美元損失背後的技術真相

據 Woofun AI 消息，Galaxy Digital 研究負責人亞歷克斯·索恩於週二在 X 平臺披露，針對 Coldcard 的漏洞利用已確認涉及至少 15 名不同攻擊者，其攻擊模式與中心化交易所黑客行爲存在本質差異。

Woofun AI 整理數據顯示，三波已確認攻擊致使 126 個地址共 12 枚 Bitcoin 被盜，累計損失達 1 億美元；隨着疑似第四波攻擊浮現，總損失規模或推高至 1.3 億美元。Dragonfly 合夥人哈西布·庫雷希指出，僅需 2 美元成本即可通過 AI 加固避免此類風險，他反駁了 Claude 僅用 8 分鐘復現漏洞的說法，強調離線環境下開源模型 GLM 5.2 亦能在 20 分鐘內重現該缺陷。

然而，Tokenomist 數據主管塔察帕特·薩雷吉蒂馬錶示，AI 在漏洞公開前獨立發現它的可能性極低。

Castle Labs 聯合創始人弗朗切斯科透露，核心誘因在於固件缺陷導致 Coldcard 私鑰熵值僅爲 40 比特，遠低於 12 字種子對應的 128 比特行業標準。隨着 AI 模型能力增強，漏洞發現成本將持續下降，但底層加密邏輯的薄弱仍是致命短板。