Galaxy Research: Kerugian Bitcoin Terkait Celah Coldcard Tembus US$70 Juta
Ringkasan Pasar AI
Galaxy Research mengaitkan kerugian sekitar 1.000 BTC (sekitar $70 juta) dengan kerentanan pembuatan mnemonic pada dompet perangkat keras Coldcard yang memengaruhi beberapa model dan versi firmware. Coinkite memperluas imbauan risikonya dan merilis pembaruan darurat, sembari mengakui kegagalan tinjauan internal dan menyoroti penemuan yang dibantu AI sebagai ancaman yang kian berkembang. Insiden ini meningkatkan kekhawatiran risiko pihak lawan dan keamanan operasional bagi pengguna self-custody, yang berpotensi meredam selera risiko jangka pendek di seluruh kripto.
Level dampak
● Sedang
Aset terdampak
BTC/USDT-2.79%
Wawasan AI · BTC/USDTWawasan AI
▼ Bearish
Trade sekarang
⚠️ Wawasan yang dihasilkan AI didasarkan pada konten berita dan disediakan untuk tujuan informasi saja. Wawasan ini bukan nasihat investasi dan tidak mencerminkan pandangan BingX. Investasi melibatkan risiko. Harap trade secara bertanggung jawab.
Odaily Planet Daily melaporkan, Galaxy Research pada Jumat menyebut lebih dari 1.000 BTC senilai sekitar US$70 juta telah dipindahkan dari hampir 1.200 alamat. Serangkaian transaksi tersebut diduga berkaitan dengan celah keamanan yang memengaruhi dompet perangkat keras Coldcard.
Sehari sebelumnya, Kamis, Coinkite selaku produsen Coldcard mengeluarkan peringatan terkait masalah yang bersifat persisten pada frasa mnemonik yang dihasilkan perangkat Coldcard Mk3. Sebagai langkah kehati-hatian, Coinkite meminta semua pengguna yang membuat frasa mnemonik melalui Mk3 dengan firmware versi 4.0.1 atau lebih baru—rilis Maret 2021—untuk menganggap dana mereka berpotensi berisiko.
Coinkite kemudian memperluas peringatan tersebut agar mencakup beberapa versi firmware Mk4, Mk5, dan Coldcard Q, serta merilis pembaruan firmware darurat untuk seluruh model yang terdampak.
CEO Coinkite Rodolfo Novak (dikenal sebagai NVK) pada Jumat menyampaikan permintaan maaf dan menyatakan perusahaan menerima tanggung jawab penuh atas kerentanan firmware itu. Ia mengakui proses peninjauan internal gagal mendeteksi masalah tersebut. Novak juga menilai celah ini mungkin ditemukan dengan bantuan kecerdasan buatan, menyebut insiden tersebut sebagai "kenyataan yang menyadarkan" di era paradigma AI baru. Menurutnya, peninjauan kode berbantuan AI dapat mengidentifikasi kerentanan lebih cepat dibanding pakar keamanan berpengalaman, sehingga memudahkan penyerang mengeksploitasi kelemahan pada kode yang tersedia untuk publik.
