Galaxy Research: las pérdidas de Bitcoin vinculadas a una vulnerabilidad de Coldcard alcanzan los 70 millones de dólares
Resumen del mercado generado por IA
Galaxy Research vinculó ~1.000 BTC (~70M$) en pérdidas a una vulnerabilidad en la generación de mnemónicos de la billetera hardware Coldcard, que afecta a múltiples modelos y versiones de firmware. Coinkite amplió su aviso de riesgo y lanzó actualizaciones de emergencia, al tiempo que reconoció fallos en sus revisiones internas y destacó el descubrimiento asistido por IA como una amenaza emergente. El incidente eleva las preocupaciones de contraparte y de seguridad operativa para los usuarios de autocustodia, lo que podría moderar el apetito por el riesgo a corto plazo en todo el mercado cripto.
Nivel de impacto
● Media
Activos afectados
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Galaxy Research señaló este viernes que más de 1.000 BTC, valorados en torno a 70 millones de dólares, fueron transferidos desde casi 1.200 direcciones. La firma considera que los movimientos estarían relacionados con una vulnerabilidad que afecta a las carteras físicas Coldcard.
El jueves, Coinkite, fabricante de Coldcard, alertó de un problema persistente en las frases mnemotécnicas generadas por el dispositivo Coldcard Mk3. Por precaución, la compañía recomendó a los usuarios que crearon sus mnemónicos con el Mk3 y el firmware 4.0.1 o posterior —publicado en marzo de 2021— asumir que sus fondos podrían estar en riesgo.
Más tarde, Coinkite amplió el aviso para incluir determinadas versiones de firmware de los modelos Mk4, Mk5 y Coldcard Q, y publicó actualizaciones de emergencia para todos los dispositivos afectados.
El consejero delegado de Coinkite, Rodolfo Novak (también conocido como NVK), pidió disculpas el viernes. Afirmó que la empresa asume toda la responsabilidad por la vulnerabilidad del firmware y reconoció que los procesos internos de revisión no lograron detectarla. Novak añadió que el fallo podría haberse identificado con ayuda de inteligencia artificial y describió el incidente como una "dura llamada de atención" en el nuevo paradigma de la IA. También advirtió de que la revisión de código asistida por IA puede localizar posibles vulnerabilidades más rápido que expertos en seguridad con experiencia, facilitando a los atacantes la explotación de debilidades en código disponible públicamente.