Mise à jour sur le piratage Coldcard : au moins 15 acteurs exploitent une faille du portefeuille

Au moins 15 groupes d'attaquants différents ont exploité une vulnérabilité affectant le portefeuille matériel Coldcard, d'après Alex Thorn, responsable de la recherche chez Galaxy Digital. De nouveaux témoignages de victimes ont mis au jour des vols jusque-là non identifiés et ont permis aux chercheurs de relier d'autres adresses Bitcoin à l'incident. Dans un cas, une victime ayant perdu moins de 1 BTC a aidé l'équipe à remonter jusqu'à un attaquant qui aurait siphonné 12 BTC à partir de 126 adresses. Contrairement à une compromission de plateforme centralisée, les mouvements de fonds proviennent de nombreux portefeuilles contrôlés indépendamment et se dispersent vers plusieurs adresses d'attaquants. Galaxy estime ainsi qu'une partie des vols pourrait rester invisible tant que les victimes ne partagent pas leurs adresses et transactions. Galaxy Research évalue à environ 100 millions de dollars le montant de bitcoins dérobés lors de trois vagues d'attaque confirmées. Les chercheurs évoquent aussi une quatrième vague suspectée, susceptible de porter les pertes totales autour de 130 millions de dollars. Les 15 "clusters" d'adresses malveillantes n'impliquent pas nécessairement 15 individus distincts : certaines adresses peuvent être pilotées par une même personne ou un même groupe, et d'autres attaquants pourraient ne pas avoir été identifiés. Faille Coldcard : génération de seed affaiblie La vulnérabilité concernait la manière dont certains appareils Coldcard généraient les phrases de récupération. Selon les informations disponibles, une erreur d'intégration du firmware a conduit des portefeuilles affectés à s'appuyer sur un générateur pseudo-aléatoire déterministe au lieu du générateur matériel de nombres aléatoires prévu. La baisse de l'aléa effectif protégeant certaines clés privées a rendu plus réaliste la recherche de phrases de seed valides. Francesco, cofondateur de Castle Labs, estime que certains Coldcard touchés auraient pu produire des clés privées avec environ 40 bits d'entropie, alors qu'une phrase de récupération standard de 12 mots offre normalement 128 bits. Cela ne signifie pas qu'un attaquant pouvait extraire directement des clés depuis un appareil "air-gapped". Le scénario consiste plutôt à reconstituer des phrases de récupération plausibles, puis à surveiller les adresses Bitcoin associées en attente d'entrées de fonds. Les utilisateurs potentiellement concernés sont invités à mettre à jour le firmware, générer une nouvelle phrase de seed et transférer leurs bitcoins vers des adresses contrôlées par ce nouveau portefeuille. Importer la phrase de récupération affectée dans un autre appareil ne corrige pas la faiblesse sous-jacente. L'IA aurait-elle pu éviter l'exploit Coldcard ? L'affaire relance aussi le débat sur la capacité de tests de sécurité assistés par IA à détecter plus tôt ce type de faille. Haseeb Qureshi, managing partner chez Dragonfly, a avancé qu'environ "$2 d'endurcissement via IA" auraient pu prévenir ces pertes. Il s'appuie sur des expériences affirmant que des modèles d'IA auraient redécouvert la vulnérabilité en quelques minutes, dont un test où le modèle open source GLM 5.2 l'aurait identifiée en environ 20 minutes, sans accès au web. Des critiques contestent toutefois que ces démonstrations prouvent qu'une IA aurait pu détecter le problème avant sa divulgation publique. Tatsapat Saerejittima, responsable des données chez Tokenomist, souligne que certains tests ont été réalisés après la révélation de la faille et ne présentaient ni essais en aveugle, ni méthodologie documentée, ni évaluation des faux positifs. Si l'IA peut réduire le coût d'identification de vulnérabilités, elle ne remplace pas des audits indépendants ni des tests de bout en bout sur la manière dont les portefeuilles matériels génèrent et protègent les clés privées.