至少15名攻击者利用Coldcard漏洞：Galaxy Digital报告

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Galaxy Digital研究主管：新受害者报告锁定更多攻击者，Coldcard漏洞影响范围或超预期

Galaxy Digital研究主管表示，与Coldcard漏洞相关的新受害者报告已帮助识别出更多攻击者，并指出该事件的影响范围可能比此前估计的更广。据Galaxy Research数据，因Coldcard漏洞造成的总损失已增至约1亿美元，涉及三个已确认的“攻击波次”，而第四波攻击可能使损失金额进一步攀升至约1.3亿美元（以比特币计）。

核心要点

Galaxy Digital（Alex Thorn）表示，根据新收到的受害者报告，至少有15名攻击者利用了Coldcard漏洞。已确认的三个攻击波次造成的损失估计约为1亿美元，而疑似存在的第四波攻击可能使总损失达到约1.3亿美元。Dragonfly的Haseeb Qureshi提出，“价值2美元的AI加固”或许就能阻止此次漏洞利用，由此引发关于AI在漏洞发现中作用的讨论。Tokenomist的Tatsapat Saerejittima则提醒，社交媒体上关于AI快速发现漏洞的说法缺乏有记录的盲测验证。Castle Labs联合创始人Francesco指出，钱包私钥的生成设置可能与漏洞的可利用性存在潜在关联。

受害者报告重塑攻击者画像

在周二发布的X平台帖子中，Galaxy Digital研究主管Alex Thorn表示，自事件发生以来，Galaxy已收到更多受害者报告——这些报告帮助公司识别出原本可能被忽视的攻击者活动。Thorn强调，这并非典型的中心化交易所式攻击，其漏洞利用机制有所不同，使得受害者在报告细节后，新的攻击模式才得以显现。他还举例称：“仅凭一名受害者报告其被盗金额不足1个比特币，我们就发现了一起新的攻击，该攻击从126个地址中盗取了12个比特币。”

损失预估攀升，确认波次扩大

更大范围的影响反映在Galaxy Research的数据中。与Coldcard漏洞相关的损失估算已增至约1亿美元，涵盖三个已确认的攻击波次。Galaxy Research还标记了一个疑似第四波攻击。若该波次得到确认，总损失可能达到约1.3亿美元（以比特币计）。该事件重新引发了冷储存用户的安全质疑：尽管“离线”存储通常被认为比热钱包更安全，但Coldcard事件表明，即使设备设计上尽量减少网络暴露，钱包固件或密钥生成逻辑中的漏洞仍可能被利用。

AI加固之争：速度与可验证性

随着事件发酵，关于AI能否加速漏洞发现、以及防御性“加固”措施能否阻止此次攻击的讨论愈演愈烈。Dragonfly管理合伙人Haseeb Qureshi认为，大约“价值2美元的AI加固”就能防止Coldcard攻击。他援引社交媒体上的说法，称某些AI模型能快速重新发现底层漏洞——其中一条声称，Claude在8分钟内复现了该问题。Qureshi补充说，结果可能受到网络搜索影响。他还提到，开源AI模型GLM 5.2在关闭网络访问的情况下，20分钟内重新发现了该攻击方式。然而，关于AI快速发现漏洞的说法遭到分析师反驳，他们强调方法论严谨性。Tokenomist数据负责人Tatsapat Saerejittima表示，AI模型不太可能在漏洞公开前独立发现它。“声称AI在2分钟内找到漏洞的说法来自一位匿名Reddit用户，该用户在漏洞公开后扫描了代码。没有进行盲测，没有记录方法论，也没有评估模型的误报率。”

私钥设置可能影响漏洞利用

另一个技术线索涉及Coldcard如何构建私钥熵。加密货币研究公司Castle Labs联合创始人Francesco表示，虽然AI可以降低发现加密货币漏洞的时间和成本，但钱包的私钥设置可能增加了漏洞的可利用性。Francesco称，Coldcard使用的私钥熵为40比特——低于其他钱包通常采用的水平。他将其与标准做法对比：12个单词的种子对应128比特熵。他将此差异归因于一个固件漏洞，并表示在典型密钥熵假设下，漏洞利用的条件可能比实际情况更有利。Francesco还指出，随着AI模型能力增强并更深入地融入网络安全和攻击工具，漏洞发现的总体成本可能持续下降。

投资者与用户应关注的后续动态

鉴于Galaxy Research指出可能存在第四波攻击，且分析师们就漏洞被发现和修补的速度展开辩论，关注点应转向：是否有更多受害者证实疑似第四波攻击，以及冷钱包供应商如何应对——特别是密钥生成中的固件层面假设，以及任何可能降低重复利用风险的加固措施。