Galaxy Research: perdas em Bitcoin ligadas a falha na Coldcard chegam a US$ 70 milhões

Resumo de mercado por IA
A Galaxy Research vinculou perdas de ~1.000 BTC (~US$ 70 milhões) a uma vulnerabilidade na geração de mnemônicos de carteiras de hardware Coldcard, que afeta múltiplos modelos e versões de firmware. A Coinkite ampliou seu comunicado de risco e lançou atualizações emergenciais, ao mesmo tempo em que reconheceu falhas na revisão interna e destacou a descoberta assistida por IA como uma ameaça emergente. O incidente eleva preocupações com contraparte e segurança operacional para usuários de autocustódia, potencialmente reduzindo o apetite por risco no curto prazo em todo o mercado cripto.
Nível de impacto
● Médio
Ativos afetados
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Segundo o Odaily Planet Daily, a Galaxy Research informou na sexta-feira que mais de 1.000 BTC, avaliados em cerca de US$ 70 milhões, foram transferidos a partir de quase 1.200 endereços. As movimentações são consideradas possivelmente relacionadas a uma vulnerabilidade que afeta as carteiras de hardware Coldcard. Na quinta-feira, a Coinkite, fabricante da Coldcard, emitiu um alerta sobre um problema persistente envolvendo frases mnemônicas geradas pelo dispositivo Coldcard Mk3. Por precaução, a empresa recomendou que todos os usuários que criaram frases mnemônicas no Mk3 com o firmware 4.0.1 ou posterior — lançado em março de 2021 — considerem que seus fundos podem estar em risco. Depois, a Coinkite ampliou o aviso para incluir determinadas versões de firmware dos modelos Mk4, Mk5 e Coldcard Q, e disponibilizou atualizações emergenciais de firmware para todos os dispositivos afetados. O CEO da Coinkite, Rodolfo Novak (também conhecido como NVK), pediu desculpas na sexta-feira e afirmou que a empresa assume total responsabilidade pela vulnerabilidade no firmware, reconhecendo que o processo interno de revisão não identificou o problema. Novak acrescentou que a falha pode ter sido descoberta com o uso de inteligência artificial, descrevendo o episódio como uma "realidade dura" no novo paradigma de IA. Ele alertou que revisões de código assistidas por IA podem encontrar potenciais vulnerabilidades mais rapidamente do que especialistas experientes em segurança, facilitando a exploração de fragilidades em código disponível publicamente.