Galaxy identifica mais invasores da Coldcard
A investigação sobre a vulnerabilidade da Coldcard continua revelando novos detalhes. Segundo Alex Thorn, chefe de pesquisa da Galaxy Digital, ao menos 15 invasores diferentes participaram da exploração da falha, número superior ao inicialmente identificado.
A atualização ocorreu após novas vítimas entrarem em contato com a Galaxy. Como os ataques ocorreram contra carteiras individuais e não contra uma corretora centralizada, muitos casos permaneceram invisíveis nas primeiras análises.
Um dos relatos mais importantes envolveu o roubo de menos de 1 BTC, mas permitiu aos pesquisadores descobrir uma nova campanha criminosa responsável pelo desvio de 12 BTC distribuídos entre 126 endereços diferentes.
Segundo Thorn, esse tipo de colaboração entre vítimas permitiu ampliar o mapeamento dos ataques e identificar operadores que anteriormente não haviam sido relacionados ao incidente.
Prejuízo pode chegar a US$ 130 milhões
A Galaxy Research calcula que as três ondas confirmadas de exploração já provocaram perdas próximas de US$ 100 milhões em Bitcoin.
Além desses casos já identificados, os pesquisadores afirmam existir indícios de uma quarta onda de ataques, que ainda está sendo investigada. Caso ela seja confirmada, o prejuízo total poderá atingir aproximadamente US$ 130 milhões.
O crescimento das perdas reacendeu o debate sobre os riscos operacionais envolvendo carteiras de autocustódia, especialmente quando vulnerabilidades permanecem desconhecidas pelos usuários.
Embora o conceito de armazenamento offline continue sendo considerado uma camada importante de proteção, especialistas destacam que falhas de implementação também podem comprometer a segurança dos ativos.
Dragonfly diz que reforço simples poderia evitar o problema
A discussão ganhou um novo capítulo após declarações de Haseeb Qureshi, sócio-gerente da Dragonfly.
Segundo ele, um investimento estimado em US$ 2 em reforços de segurança utilizando inteligência artificial poderia ter identificado a vulnerabilidade antes que ela fosse explorada.
Qureshi citou relatos publicados nas redes sociais indicando que alguns modelos de IA conseguiram reproduzir a falha em poucos minutos. Um dos exemplos mencionados afirma que o modelo GLM 5.2, operando sem acesso à internet, conseguiu redescobrir o problema em aproximadamente 20 minutos.
O executivo também comentou relatos envolvendo o modelo Claude, embora tenha ressaltado que resultados obtidos com acesso à internet podem ter sido influenciados por informações já disponíveis publicamente.
Especialistas contestam velocidade atribuída à IA
Nem todos concordam com a interpretação de que a inteligência artificial teria encontrado a vulnerabilidade de forma autônoma.
Tatsapat Saerejittima, líder de dados da plataforma Tokenomist, afirmou ao Cointelegraph que as alegações precisam ser analisadas com cautela.
Segundo ele, a afirmação de que um modelo descobriu a vulnerabilidade em apenas dois minutos teve origem em um usuário pseudônimo do Reddit que analisou o código somente após a falha já ter sido divulgada publicamente.
Saerejittima destacou que não houve teste cego, metodologia documentada nem avaliação da taxa de falsos positivos, fatores importantes para comprovar a real capacidade dos modelos de IA em descobrir vulnerabilidades inéditas.
Bug reduziu a proteção da chave privada
Outro ponto importante apresentado durante a investigação envolve a origem técnica da vulnerabilidade.
Francesco, cofundador da empresa de pesquisa Castle Labs, explicou ao Cointelegraph que um bug no firmware reduziu significativamente a entropia utilizada na geração da chave privada.
Segundo ele, a Coldcard operava com aproximadamente 40 bits de entropia, enquanto uma frase mnemônica tradicional de 12 palavras oferece cerca de 128 bits.
Essa diferença diminuiu drasticamente o nível de proteção esperado para as chaves privadas e facilitou o processo de exploração pelos invasores.
Francesco acrescentou que a evolução das ferramentas de inteligência artificial tende a reduzir cada vez mais o custo e o tempo necessários para localizar vulnerabilidades em softwares ligados ao mercado de criptomoedas, tornando auditorias e revisões constantes ainda mais importantes para fabricantes de carteiras.
