Atualização do hack da Coldcard: ao menos 15 grupos exploraram falha em carteira

Pelo menos 15 grupos distintos de atacantes exploraram uma vulnerabilidade na carteira de hardware Coldcard, segundo Alex Thorn, chefe de pesquisa da Galaxy Digital. Novos relatos de vítimas trouxeram à tona furtos que ainda não haviam sido identificados e permitiram aos pesquisadores da Galaxy associar mais endereços de Bitcoin ao incidente. Em um dos casos, uma vítima que perdeu menos de 1 BTC ajudou a equipe a rastrear um atacante que desviou 12 BTC a partir de 126 endereços. Diferentemente de um ataque a uma corretora centralizada, os valores saíram de várias carteiras controladas de forma independente e foram distribuídos para múltiplos endereços de atacantes. Por isso, parte dos roubos pode permanecer invisível sem que vítimas divulguem endereços e transações. A Galaxy Research estima que cerca de US$ 100 milhões em Bitcoin tenham sido roubados em três ondas confirmadas. Os analistas também apontam uma possível quarta onda, que elevaria as perdas para aproximadamente US$ 130 milhões. Os 15 "clusters" de atacantes não significam necessariamente 15 indivíduos conhecidos: alguns endereços podem estar sob controle do mesmo agente ou grupo, e outros responsáveis podem não ter sido descobertos. Falha reduziu a aleatoriedade na geração do seed A vulnerabilidade afetou o processo usado por alguns dispositivos Coldcard para gerar as frases de recuperação (seed). De acordo com os relatos, um erro de integração de firmware fez com que carteiras impactadas dependessem de um gerador determinístico de números pseudoaleatórios, em vez do gerador de números aleatórios baseado em hardware previsto no projeto. Isso reduziu a aleatoriedade efetiva que protege determinadas chaves privadas e tornou mais viável para atacantes buscar seeds válidos. Francesco, cofundador da Castle Labs, afirmou que carteiras Coldcard afetadas podem ter gerado chaves privadas com cerca de 40 bits de entropia. Em condições normais, uma frase de recuperação de 12 palavras oferece 128 bits. O problema não significava que atacantes conseguiriam extrair chaves diretamente de um dispositivo air-gapped. A exploração se daria pela reconstrução de possíveis frases de recuperação e pelo monitoramento dos endereços de Bitcoin associados em busca de movimentações de fundos. Usuários com carteiras potencialmente afetadas foram orientados a atualizar o firmware, gerar uma frase seed totalmente nova e transferir seus Bitcoins para endereços controlados pela nova carteira. Importar uma frase de recuperação impactada para outro dispositivo não elimina a fraqueza subjacente. IA poderia ter evitado o exploit? O caso também reacendeu o debate sobre se testes de segurança assistidos por IA poderiam ter identificado a falha mais cedo. Haseeb Qureshi, sócio-gerente da Dragonfly, argumentou que cerca de "US$ 2 de hardening com IA" poderiam ter evitado as perdas. Ele citou experimentos que alegam que modelos de IA redescobriram a vulnerabilidade em minutos, incluindo um teste no qual o modelo open source GLM 5.2 teria encontrado o problema em cerca de 20 minutos, sem acesso à web. Críticos, contudo, questionaram se esses testes comprovam que a IA teria encontrado a vulnerabilidade antes de ela se tornar pública. Tatsapat Saerejittima, líder de dados da Tokenomist, disse que parte dos experimentos ocorreu após a divulgação e carecia de testes cegos, metodologias documentadas e avaliações de falsos positivos. A IA pode reduzir o custo de localizar vulnerabilidades, mas não substitui auditorias independentes e testes de ponta a ponta sobre como carteiras de hardware geram e protegem chaves privadas.