Est-ce vraiment l'IA qui a aidé à découvrir une vulnérabilité dans le système de sécurité de Coldcard ?
Le 30 juillet, environ 594 BTC (équivalant à 38 millions de dollars) ont été transférés depuis 500 adresses Bitcoin, révélant une vulnérabilité majeure affectant les portefeuilles matériels Coldcard de Coinkite. L'incident, potentiellement lié à 71,1 millions de dollars de crypto-actifs, concernait des adresses dont les phrases de récupération (seeds) avaient été générées sur ces appareils.
La faille provenait d'une erreur de configuration logicielle vieille de cinq ans dans le processus de génération de nombres aléatoires. Sur certains modèles (Mk3 à partir du firmware 4.0.1, et certains Mk4, Mk5 et Q), la fonction sélectionnée utilisait une source de hasard logicielle faible (MicroPython) au lieu du générateur matériel sécurisé. Cela réduisait l'entropie effective du seed à environ 40 bits au lieu de 128, rendant une attaque par force brute théoriquement possible.
Coinkite a publié des correctifs et recommandé aux utilisateurs affectés de générer un nouveau seed avec le firmware mis à jour et de transférer leurs fonds. La société a suggéré que l'exploit aurait pu être découvert via l'analyse de son code source public par des outils d'IA, une capacité désormais à la portée de nombreux acteurs. Bien que des chercheurs aient confirmé par la suite que des modèles d'IA pouvaient identifier la faille, aucune preuve ne démontre que l'attaquant initial ait utilisé cette méthode. Des critiques soulignent que l'erreur humaine à l'origine du bogue aurait dû être détectée plus tôt par des audits de sécurité conventionnels.
Cet incident soulève des questions sur la sécurité du code open source et la nécessité pour l'industrie des portefeuilles crypto de renforcer les tests d'entropie et d'auditer continuellement les anciens codes, tant par des experts humains que par des outils automatisés.
cryptonews.ruIl y a 4 h
