Pet godina star softverski propust u Coldcardu možda je omogućio napadaču da rekonstruiše privatne ključeve i pokupi više od 1.100 bitcoina, što je proizvođača novčanika navelo da otkriće propusta djelimično pripiše vještačkoj inteligenciji. Incident je postao javan nakon što se oko 594 BTC, u tom trenutku vrijednih blizu 38 miliona dolara, 30. jula pomjerilo sa oko 500 single-signature bitcoin adresa; prenosi su se, kako je tada primijetio Bitcoin.com News, odigrali u roku od približno 25 minuta i ciljali novčanike sa zajedničkom tehničkom slabošću. Kasniji blockchain pregledi proširili su moguće razmjere krađe: istraživači procjenjuju da je pogođeno između 1.082 i 1.196 adresa u periodu od oko 41 minute, a namjenski panel Coldcard Sweep Watch ukupan iznos je stavio na 1.128,4717 BTC, oko 71,1 milion dolara pri cijeni bitcoina blizu 63.044 dolara. Zajednička nit pogođenih adresa: njihovi recovery seedovi kreirani su na Coldcard hardverskim novčanicima kanadske kompanije Coinkite.
Coinkite je izdao hitno upozorenje da bi određeni seedovi generisani na Coldcard uređajima mogli biti slabi. Najvećem riziku izloženi su Mk3 uređaji sa firmware verzijom 4.0.1, objavljenom oko marta 2021, i kasnijim verzijama, a dalja analiza proširila je zabrinutost na seedove kreirane na nekim Mk4, Mk5 i Q uređajima prije hitnih ispravki. Proizvodi Tapsigner, Opendime i Satscard navodno nisu pogođeni jer koriste drugačiji softver. Propust se ticao generisanja slučajnih podataka: na najteže pogođenim Mk3 uređajima seed je, prema procjenama istraživača, mogao sadržati samo oko 40 bita efektivne nasumičnosti umjesto predviđenih 128 bita, što napadaču sa dovoljno računarske snage omogućava da offline testira potencijalne seedove. Neki noviji uređaji davali su približno 72 bita, teže za rekonstrukciju, ali i dalje mnogo slabije od namjere.
Problem je počeo greškom u konfiguraciji prilikom builda, sa dvije softverske funkcije sličnog posla: jedna je koristila hardverski generator pravih slučajnih brojeva uređaja, a druga slabiji softverski proces naslijeđen iz MicroPythona. Coinkite je namjeravao isključiti MicroPython opciju, ali je provjera gledala samo da li je konfiguraciona oznaka definisana, a ne da li je postavljena na nulu, pa je gotov firmware mogao tiho izabrati slabiju funkciju. Pošto su formati funkcija bili isti, softver se kompajlirao bez očigledne greške; propust je ušao u kod oko softverske migracije 2021. i ostao u javno dostupnom firmware-u više od pet godina. Ažuriranje uređaja sada ne jača seed generisan pod neispravnim softverom: pogođeni korisnici moraju kreirati potpuno novi seed na ispravljenom firmware-u ili drugom sigurnom uređaju i premjestiti sredstva. Korisnici koji su pri kreiranju seeda dodali najmanje 50 nezavisnih bacanja kockice možda su unijeli dovoljno dodatne nasumičnosti da izbjegnu slabost, a jaka BIP-39 pristupna fraza ili multi-signature postavka takođe su mogle otežati napad.
Izvršni direktor Coinkitea Rodolfo Novak javno se izvinio i rekao da kompanija preuzima punu odgovornost za grešku u firmware-u, uz najavu ispravljenog softvera, tehničkih izvještaja i podrške pogođenima. Coinkite i Novak iznijeli su i upadljivu teoriju o otkriću propusta: pošto je firmware godinama bio javno dostupan, kompanija vjeruje da je neko možda koristio AI za pregled starijih verzija koda i lociranje slabog puta nasumičnosti. "Svakom drugom developeru: vjerujemo da je ovo trezvena realnost nove AI paradigme. AI-potpomognuti pregled koda sada može pronaći latentne bugove brzinom koja prestiže čak i najiskusnije stručnjake industrije", napisao je Novak u objavi izvinjenja na mreži X. "Ako je vaš firmware open-source ili je ikada bio javan, pretpostavite da ga već čitaju i napadači i branioci."
Nezavisni istraživači kasnije su izvijestili da su AI modelima locirali ili objasnili problem nakon što je osnovna slabost bila poznata, što pokazuje koliko je AI analiza koda postala dostupna, ali ne dokazuje da je originalni napadač koristio AI. Coinkite je priznao da njegov vlastiti pregled uz pomoć vodećeg AI modela nije otkrio propust prije krađe. Neki bezbjednosni stručnjaci tvrde da preveliki fokus na vještačku inteligenciju odvlači pažnju sa osnovnog inženjerskog neuspjeha: konfiguraciona greška bila je poznat tip softverske greške, koju su konvencionalni pregledi koda, testiranje ili auditi fokusirani na generisanje seeda mogli otkriti godinama ranije. Ta dva pogleda nisu nespojiva: ljudska greška je stvorila ranjivost i pustila je da traje, dok je AI možda snizio cijenu njenog pronalaženja, razumijevanja ili iskorištavanja. Za Coldcard korisnike prioritet je utvrditi kada i kako je njihov seed kreiran, instalirati ispravljeni firmware, kreirati novi seed i pažljivo premjestiti sredstva, uz oprez prema phishing pokušajima i lažnim porukama podrške.
Izvor: Bitcoin.com