SagaEVM Chain Bị Khai Thác, 7 Triệu USD Bị Rút, Chuyển Tiền Sang Ethereum

TheNewsCryptoОпубликовано 2026-01-22Обновлено 2026-01-22

Введение

SagaEVM, một phần của hệ sinh thái blockchain Saga Layer-1, đã bị tạm dừng hoạt động sau một vụ khai thác bảo mật vào ngày 21 tháng 1, dẫn đến thiệt hại ước tính 7 triệu USD. Nhóm phát triển đã xác định được ví của kẻ tấn công, nơi một phần tài sản bị đánh cắp đã được chuyển sang mạng Ethereum và chuyển đổi thành ETH hoặc các token khác. Hiện tại, đội ngũ đang hợp tác với các sàn giao dịch để đưa địa chỉ ví vào danh sách đen và tiến hành điều tra chi tiết. Sự cố chỉ ảnh hưởng đến SagaEVM và các môi trường liên quan, trong khi mạng lưới chính Saga SSC vẫn an toàn. Báo cáo từ Chainalysis cũng cho thấy ngành công nghiệp tiền mã hóa đã mất hơn 3,4 tỷ USD do các vụ trộm cắp trong năm 2025.

Chuỗi SagaEVM, một phần của hệ sinh thái blockchain Saga Layer-1, vẫn bị tạm dừng sau một cuộc khai thác bảo mật vào ngày 21 tháng 1. Cùng với đó, bản cập nhật điều tra đã được phát hành vào ngày 22 tháng 1, ví của kẻ tấn công đã được tìm thấy và khoảng 7 triệu đô la tài sản, với một số được chuyển đổi sang Ethereum. Hơn nữa, nhóm đang làm việc để đưa địa chỉ của hacker vào danh sách đen.

Saga Xác Định Ví Kẻ Tấn công Khi Tiền Được Chuyển Cầu Nối Sang Ethereum

Sau khi vụ khai thác được xác định, ngay trong ngày đầu tiên, nhóm đã tạm dừng chuỗi ở độ cao khối 6,593,800 để ngăn chặn các giao dịch trái phép. Đồng thời, dường như đã liên quan đến một chuỗi các triển khai hợp đồng, tương tác chuỗi chéo và rút thanh khoản nhanh chóng cho phép kẻ tấn công chiếm đoạt tài sản.

Các tài sản bị đánh cắp, bao gồm USDC, đã được chuyển sang mạng chính Ethereum và, trong một số trường hợp, được chuyển đổi sang ETH hoặc các token khác. Ngoài ra, Saga đã xác định được ví liên quan đến vụ khai thác và đang làm việc với các sàn giao dịch và nhà vận hành cầu nối để đưa nó vào danh sách đen và hỗ trợ thu hồi tài sản.

Với điều đó, hiện tại, nhóm Saga đang tiến hành một cuộc điều tra pháp y chi tiết và dự định xuất bản một báo cáo phân tích kỹ thuật toàn diện sau sự kiện.

Vụ khai thác ảnh hưởng đến chính mạng chuỗi SagaEVM, cũng như các môi trường như Colt và Mustang dựa vào chức năng EVM, trong khi mạng chính Saga SSC, lớp đồng thuận và bảo mật Validator không bị ảnh hưởng, và không có bằng chứng về việc xâm phạm khóa cá nhân.

Ước Tính Trộm Cắp Của Chainalysis Năm 2025

Ngành công nghiệp tiền mã hóa đã mất hơn 3,4 tỷ USD do trộm cắp từ tháng 1 đến đầu tháng 12 năm 2025, làm nổi bật các vấn đề bảo mật đang diễn ra.

Báo cáo cho biết các cuộc tấn công vào ví cá nhân của nhà đầu tư đã tăng đáng kể vào năm 2025, với giá trị bị đánh cắp tăng từ 7,3% lên 44%. Nơi xảy ra các vụ rút tiền trực tiếp từ ví crypto là khoảng 158.000, với hơn 80.000 nạn nhân riêng biệt.

Tin Tức Crypto Nổi Bật Hôm Nay:

Thái Lan Soạn Thảo Quy Định ETF Crypto Khi Nhu Cầu Tổ Chức Tăng

Трендовые криптовалюты

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

ZRX（0X）ZRX

PancakeSwapCAKE

Связанные с этим вопросы

QSự kiện khai thác bảo mật trên chuỗi SagaEVM xảy ra khi nào?

ASự kiện khai thác bảo mật xảy ra vào ngày 21 tháng 1.

QTổng giá trị tài sản bị đánh cắp trong vụ tấn công SagaEVM là bao nhiêu?

AKhoảng 7 triệu đô la Mỹ trị giá tài sản đã bị rút ra.

QNhóm phát triển Saga đã thực hiện hành động tức thì nào sau khi phát hiện vụ tấn công?

AHọ đã tạm dừng chuỗi (pause chain) ở độ cao khối 6,593,800 để ngăn chặn các giao dịch trái phép.

QCác tài sản bị đánh cắp chủ yếu được chuyển đi đâu?

ACác tài sản bị đánh cắp, bao gồm USDC, đã được chuyển đến mạng chính Ethereum (Ethereum mainnet) và trong một số trường hợp được chuyển đổi sang ETH hoặc các token khác.

QBáo cáo của Chainalysis ước tính tổn thất do trộm cắp tiền điện tử trong năm 2025 là bao nhiêu?

ANgành công nghiệp tiền điện tử đã mất hơn 3,4 tỷ đô la do trộm cắp trong khoảng thời gian từ tháng 1 đến đầu tháng 12 năm 2025.

Похожее

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

**Как определить, является ли видео созданным ИИ? Обзор динамической, отслеживаемой и объяснимой системы обнаружения** За последние два года модели генерации видео, такие как Sora, Google Veo и Kling, достигли кинематографического качества, создавая многосекундные сложные сцены. Это создает растущий разрыв с областью обнаружения, которая отстает, в то время как количество и качество поддельных видео в социальных сетях стремительно растет. В обзоре, принятом на ACL 2026, исследователи переосмысливают цель обнаружения: от простой бинарной классификации («поддельное/настоящее») к **верификации фактологической достоверности**. Задача — проверить, соответствует ли содержание видео (кто, что, где, когда) восприятию и знаниям о реальном мире, включая физические законы и здравый смысл. Авторы выделяют три парадигмы AI-видео: 1. **Локальная манипуляция (LMV):** Изменение части реального видео (например, Deepfake). 2. **Аудиовизуальное редактирование (AVE):** Изменение синхронизации между звуком, речью и видео. 3. **Генеративный синтез видео (GVS):** Полная генерация видео «с нуля» (например, Sora), что представляет наибольшую сложность. Для обнаружения предлагается **четырехуровневая система с двойным визуально-языковым подходом**: * **Уровень 1: Низкоуровневые визуальные сигналы** (артефакты, шум, физиологические сигналы). * **Уровень 2: Пространственно-временная согласованность** (плавность движений, физическая непрерывность). * **Уровень 3: Межмодальная согласованность** (проверка соответствия видео, звука и текста). * **Уровень 4: Рассуждение на уровне знаний о мире** (проверка соответствия фактам, законам физики и здравому смыслу). Фокус методов смещается от первых двух уровней (визуальных) к третьему и четвертому (языковым и смысловым). Обзор подчеркивает, что будущие системы обнаружения должны быть **динамическими, объяснимыми и отслеживаемыми**. Они должны не просто классифицировать, а предоставлять доказательства, связывать выводы с конкретными элементами видео (объектами, событиями) и оставаться устойчивыми к новым генеративным моделям. Это требует объединения усилий компьютерного зрения, обработки естественного языка и исследований многомодальных моделей для создания надежной системы проверки достоверности видео в эпоху продвинутого ИИ.

marsbit8 мин. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

marsbit8 мин. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

NVIDIA представила открытую библиотеку NeMo AutoModel, которая значительно ускоряет тонкую настройку MoE-моделей. Достаточно добавить одну строку импорта в код на основе Hugging Face Transformers v5, чтобы получить прирост производительности до 3.7 раз и сократить использование видеопамяти GPU на 29-32%. Библиотека совместима с API Transformers и вводит три ключевые оптимизации: Expert Parallelism (EP) для распределения параметров экспертов по GPU и снижения нагрузки на память, DeepEP для совмещения вычислений и коммуникаций, а также Transformer Engine для ускорения базовых операций. На примере модели Qwen3-30B-A3B на 8 GPU H100 скорость обучения выросла с 3075 до 11340 токенов в секунду на GPU. Для очень крупных моделей, таких как Nemotron 3 Ultra 550B, NeMo AutoModel позволяет проводить тонкую настройку там, где стандартный Transformers v5 исчерпывает доступную память. Проект доступен на GitHub, предоставляя простой способ ускорения работы с MoE-архитектурами без серьёзных изменений кода.

marsbit8 мин. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

marsbit8 мин. назад

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

По неожиданному сценарию, первой областью, где искусственный интеллект (ИИ) реально изменил криптоиндустрию, стала безопасность и аудит. В 2026 году DeFi-сектор столкнулся с растущим давлением: общая стоимость заблокированных средств (TVL) сократилась примерно на 39% с начала года, а хакерские атаки привели к потере около 942 миллионов долларов только за первое полугодие. Распространение продвинутых ИИ-моделей, таких как Claude Mythos, радикально снизило стоимость и требования к навыкам для поиска уязвимостей в смарт-контрактах. Атаки стали масштабными, быстрыми (от обнаружения до эксплуатации — минуты) и нацеленными даже на старые, давно развернутые контракты. Традиционная модель аудита, основанная на разовых отчетах, демонстрирует трещины. Атаки смещаются от чистого кода к эксплуатации логики протоколов, ошибок конфигурации и социальной инженерии (как в случаях с Drift Protocol и KelpDAO). Соучредитель OpenZeppelin заявил, что считает весь DeFi небезопасным из-за сверхчеловеческих способностей ИИ в поиске уязвимостей. В ответ проект и аудиторские компании вынуждены меняться. Возникает спрос на повторные аудиты по новым стандартам. Аудиторские фирмы внедряют собственные ИИ-системы для автоматического анализа и переходят от разовых проверок к непрерывному мониторингу, формальной верификации и встраиванию защиты на этапе разработки (как Skills от OpenZeppelin). Такие ИИ-инструменты, как Firepan, уже находят сложные комбинированные уязвимости, упущенные при многократных ручных аудитах, как в случае с Curve Finance. Эпоха, когда одного аудита было достаточно навсегда, закончилась. Безопасность становится не разовым этапом, а постоянной инфраструктурной затратой. Будущее останется за теми, кто быстрее адаптирует свои услуги к реалиям «гонки вооружений» между ИИ-атаками и ИИ-защитой.

marsbit15 мин. назад

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

marsbit15 мин. назад

Никогда бы не подумал, что первым применением AI x Crypto станет аудит безопасности

Данные показывают, что к июню TVL в DeFi упал примерно до $700 млрд, что на 39% меньше показателей начала года. При этом в 2026 году в сфере DeFi произошло 121 хакерское нападение с общим ущербом около $942 млн. С распространением новых инструментов ИИ значительно снизились стоимость и требуемые навыки для поиска уязвимостей в смарт-контрактах. Традиционная модель аудита безопасности сталкивается с серьёзными проблемами. Наступление ИИ-атак происходит быстрее, что сокращает жизненный цикл аудиторских отчётов. Даже прошедшие аудит протоколы, такие как Drift Protocol и KelpDAO, подверглись атакам через уязвимости в логике операций или конфигурации инфраструктуры. В ответ на это проекты начинают пересматривать свою безопасность в соответствии с новыми стандартами эпохи ИИ. Компании, занимающиеся аудитом безопасности, также трансформируются, внедряя системы аудита с поддержкой ИИ и переходя от разовых проверок к постоянному мониторингу и встроенной безопасности. Такие инструменты, как Firepan, уже доказали свою эффективность, находя сложные уязвимости в тщательно проверенных контрактах, например, в Curve Finance. В целом, сфера аудита безопасности переходит от модели, основанной на разовых проверках, к конкурентной модели, требующей постоянных инвестиций. ИИ ускоряет как атаки, так и развитие защитных систем.

链捕手22 мин. назад

Никогда бы не подумал, что первым применением AI x Crypto станет аудит безопасности

链捕手22 мин. назад

На Polymarket произошла эксплуатация уязвимости на сумму $3 млн: пользователи получат полные возмещения после взлома третьей стороны

Платформа прогнозных рынков Polymarket пострадала от взлома, в результате которого было похищено криптоактивов на сумму около $3 млн. Компания заявила, что полностью возместит убытки пострадавшим пользователям. Инцидент произошёл не из-за уязвимости основной архитектуры платформы, а из-за вредоносного скрипта, внедрённого на её фронтенд через взломанного стороннего поставщика. Считается, что атака затронула менее 15 кошельков. Исследователи безопасности охарактеризовали произошедшее как атаку на цепочку поставок, отметив, что базовый протокол Polymarket не был скомпрометирован. Это уже второй инцидент безопасности на платформе за последние два месяца, что подчеркивает растущие риски, связанные с зависимостью от стороннего программного обеспечения. Несмотря на готовность Polymarket компенсировать убытки, подобные атаки становятся серьёзной проблемой для криптоиндустрии, всё больше полагающейся на внешних поставщиков услуг.

TheNewsCrypto25 мин. назад

На Polymarket произошла эксплуатация уязвимости на сумму $3 млн: пользователи получат полные возмещения после взлома третьей стороны

TheNewsCrypto25 мин. назад

Торговля

Спот

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на SAGA (SAGA) представлены ниже.

SagaEVM Chain Bị Khai Thác, 7 Triệu USD Bị Rút, Chuyển Tiền Sang Ethereum

Введение

Saga Xác Định Ví Kẻ Tấn công Khi Tiền Được Chuyển Cầu Nối Sang Ethereum

Ước Tính Trộm Cắp Của Chainalysis Năm 2025

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

Похожее

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

Никогда бы не подумал, что первым применением AI x Crypto станет аудит безопасности

На Polymarket произошла эксплуатация уязвимости на сумму $3 млн: пользователи получат полные возмещения после взлома третьей стороны

Торговля

Популярные статьи

Как купить SAGA

Обсуждения

Топ вопросы

Популярные категории

Популярные теги