Chính AI đã giúp phát hiện lỗ hổng bảo mật trong hệ thống Coldcard?
Vào ngày 30 tháng 7, một cuộc tấn công lớn nhắm vào các ví Bitcoin được tạo ra bằng ví phần cứng Coldcard đã diễn ra, ảnh hưởng đến khoảng 500-1.200 địa chỉ và đánh cắp ước tính khoảng 1.128,5 BTC (tương đương 71,1 triệu USD). Hầu hết số tiền này nằm trên một địa chỉ có số dư lớn và lâu ngày không hoạt động.
Điểm chung của các ví bị tấn công là chúng đều sử dụng "seed phrase" (cụm từ khôi phục) được tạo ra trên các thiết bị Coldcard (chủ yếu là Mk3 phiên bản firmware 4.0.1 từ năm 2021, và một số thiết bị Mk4, Mk5, Q trước khi có bản vá). Công ty Coinkite, nhà sản xuất Coldcard, đã phát hiện ra lỗ hổng nằm trong cơ chế tạo số ngẫu nhiên (RNG) của firmware.
Một lỗi cấu hình trong quá trình xây dựng phần mềm đã khiến hệ thống sử dụng một bộ tạo số ngẫu nhiên kém an toàn hơn (từ MicroPython) thay vì bộ tạo phần cứng chuyên dụng. Lỗi này tồn tại từ năm 2021 và khiến seed phrase chỉ có độ mạnh khoảng 40 bit entropy thay vì 128 bit như thiết kế, khiến chúng có thể bị dò ra bằng các cuộc tấn công vét cạn.
Coinkite đã đưa ra bản vá khẩn cấp và khuyến cáo người dùng bị ảnh hưởng tạo seed phrase mới bằng firmware đã sửa và chuyển tài sản sang ví mới. Người dùng có thể an toàn nếu ban đầu họ đã thêm ít nhất 50 lần gieo xúc xắc độc lập khi tạo seed, sử dụng mật khẩu BIP-39 mạnh hoặc dùng chữ ký đa thiết bị.
Đáng chú ý, Coinkite đưa ra giả thuyết rằng kẻ tấn công có thể đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích mã nguồn mở cũ và phát hiện ra lỗ hổng tinh vi này. Một số nhà nghiên cứu độc lập sau đó cũng xác nhận có thể dùng AI để tìm ra lỗi. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia bảo mật cho rằng nguyên nhân gốc vẫn là lỗi kỹ thuật của con người và các phương pháp kiểm tra mã truyền thống lẽ ra đã có thể phát hiện từ lâu.
Sự cố này làm dấy lên câu hỏi về tính an toàn của mã nguồn mở và nhấn mạnh nhu cầu cần tăng cường kiểm tra, đánh giá liên tục cả bằng công cụ AI lẫn chuyên gia con người, đặc biệt trong lĩnh vực lưu trữ tiền mã hóa.
cryptonews.ru3 giờ trước
