Coldcard五年漏洞暴露硬件钱包测试短板，Kraken主管指出

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Coldcard五年种子生成漏洞引发硬件钱包验证标准争议

根据Kraken首席安全官Nick Percoco的说法，Coldcard持续五年的种子生成问题已演变为一场关于硬件钱包独立验证方式的广泛讨论。Percoco在周日发布的X平台帖子中指出，这一事件应促使自托管设备制造商实施端到端检查，以确保测试中审查的随机性来源与实际生产固件执行的来源一致。

此番言论正值一场持续进行的攻击活动，该攻击疑似通过利用弱助记词来针对存在漏洞的Coldcard设备。截至周日，据相关报道显示，已有超过4500个地址受到影响，比特币损失估计接近9000万美元。

核心要点

• Kraken的Nick Percoco认为，硬件钱包认证应包含对批准使用的熵路径是否真正被生产固件实际调用的验证。• Coldcard的随机数生成器相关漏洞据称在种子生成流程变更后持续存在多年，该变更意外导致系统过度依赖一个较弱的随机数生成器。• Percoco引用了安全行业和支付行业广泛使用的现有标准，如NIST SP 800-90B和BSI AIS-31，作为加密货币自托管领域应遵循的标杆。• Coinkite表示，受影响的固件版本已停止发货，包含漏洞代码的剩余库存设备已被销毁，同时建议用户不要丢弃某些特定设备。

硬件钱包熵验证的“警钟”

Percoco的核心观点围绕信任边界展开。硬件钱包用户被要求信赖制造商对随机性函数的实现，该函数最终支撑着助记词的生成。然而他指出，通常缺乏独立方法可以确认，经过验证的随机性来源是否真的是设备在生产环境中实际调用的那个。

“消费者被要求信任制造商对系统中最关键功能的实现，却没有独立验证来确保经过批准的熵路径是实际执行的路径，”Percoco在周日的帖子中写道。

他将这一差距描述为整个行业的弱点，而非个别的偶然失误，并指出虽然硬件组件和安全元件存在一些认证，但这些认证并未“系统性地强制要求”对熵源进行从生产代码执行层面的端到端验证。

Percoco将加密货币自托管领域与其他行业的实践进行了对比。他提到支付行业对收集敏感输入的设备采用独立实验室测试，以及美国政府层面对加密模块验证和熵源测试的期望。

Coldcard漏洞如何悄然存在

根据原始报道，该漏洞可追溯到Coinkite披露的一项软件变更。该公司表示，相关问题自2021年3月起就已存在，当时Coldcard在集成一个新的加密库时修改了其种子生成流程。

根据Coinkite的事后分析，此次更新无意中将钱包创建流程导向了一个代码库中已有的、更弱的MicroPython随机数生成器。Coinkite的解释表明，Coldcard原本设计的真随机数生成器代码是存在的，并且可能处于运行状态，但它并未被可靠地用于种子生成所需的核心随机性。

换句话说，审查者可以验证真随机数生成器代码是存在的且能工作——但如果没有机制确保设备在种子生成时实际调用该真随机数生成器，系统仍然可能产生源自于其他非预期随机数生成器的结果。

实际后果是，在受影响条件下生成的助记词可能变得比预期更可预测。安全界普遍认为，这种可预测性弱点在钱包设计中尤为危险，因为被攻破的助记词可以直接导致资产被盗，而无需破解密钥本身。

攻击影响与用户应对之策

针对受影响Coldcard设备生成的弱助记词而进行的持续攻击，已导致大量链上活动。截至周日，相关报道显示，超过4500个地址受到影响，比特币损失接近9000万美元。

Coldcard（Coinkite）表示，自周四确认该漏洞后，已停止所有设备发货。该公司还声明，其已销毁了仓库中所有包含受影响固件的剩余库存设备。

与此同时，该公司建议受影响设备的用户不要立即丢弃这些设备，因为“如果资金被追回，这些设备可能至关重要”。该公司还表示，其法律团队将与多个司法管辖区的执法部门协调，以支持识别责任人的行动。

对于受影响的用户而言，这一新信息强调了一个关键的操作要点：设备处理决策需要与资产回收流程相协调，而不仅仅是单纯的处置或清理任务。虽然这并未消除持续暴露带来的安全风险，但它表明在事件响应中，保留证据或可用的硬件设备可能具有重要意义。

标准存在——缺的是执行

Percoco的批评指出了许多投资者和开发者可能认识到的矛盾：加密货币安全往往强调审查代码路径和加密原语，但并非总是关注生产环境下的端到端行为——特别是运行时使用的具体熵源。

他引用了NIST SP 800-90B（该标准为设计、测试和验证用于加密安全的物理真随机数生成器设定了要求）以及BSI AIS-31（德国联邦信息安全办公室的类似标准）。在他看来，这些框架使得系统更难仅凭“通过审查”就蒙混过关，因为它们要求证明经过批准的随机性路径确实被用于关键操作。

监管机构和认证机构是否会将这些期望应用于消费者自托管产品，目前仍不确定。然而，Coldcard案例清楚地展示了为何这种区分至关重要：即使代码库中存在正确的真随机数生成器实现，如果生产固件将随机性路由到与独立审查假设不同的路径，种子生成流程仍然可能被攻破。

接下来，投资者和用户应关注两件事：Coinkite如何明确说明识别受影响设备/固件的具体方法以及降低未来风险的最佳补救措施；独立测试机构或认证机构是否会推动更严格的“运行时熵源”验证——Percoco认为，在数字资产托管领域，这不应再是可选项。