据Dragonfly管理合伙人透露，仅需花费2美元的AI加固方案即可规避此次风险，而Galaxy方面则确认至少有15名独立攻击者介入了对Coldcard漏洞的利用。
Galaxy Digital研究主管Alex Thorn基于事件后续收到的新受害者报案指出，涉及该Coldcard漏洞的攻击者数量已确认为至少15人。
Thorn于周二表示，受害者的主动报告协助公司锁定了一批此前可能未被察觉的新攻击者。由于此类漏洞的攻击特征与传统针对中心化交易所的黑客手段存在显著差异，因此具有隐蔽性。
“当我们监测到单一受害者丢失不足1个BTC时，便识别出一例新型攻击行为，该行为导致从126个地址中窃取了共计12个BTC，”Thorn在周二的X平台动态中解释道。
根据Galaxy Research的追踪数据，随着三波确认的攻击展开，Coldcard漏洞造成的经济损失估算已攀升至1亿美元。目前该公司已初步锁定疑似第四波攻击迹象，预计比特币（BTC）总损失规模或逼近1.3亿美元。
这一系列持续发生的攻击事件，再次将冷存储钱包的安全机制以及用户持有比特币的安全性置于舆论的风口浪尖。
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蜻蜓合伙人：低成本AI加固本可阻断漏洞
Dragonfly管理合伙人Haseeb Qureshi撰文指出，投入约“2美元的AI加固资源”足以防止Coldcard漏洞的发生。他引用社交媒体上的报道称，部分AI模型能够在不到20分钟的时间内复现导致此次攻击的代码缺陷。
Qureshi的这一观点是对社交平台上多位用户声称Claude仅耗时八分钟即可恢复漏洞的直接回应。他对此表示怀疑，认为这些快速结果可能受到网页搜索数据的污染。相反，他补充道，在切断网络访问权限的情况下，开源AI模型GLM 5.2确实能在20分钟内重新发现该攻击路径。
然而，加密分析平台Tokenomist的数据负责人Tatsapat Saerejittima在接受Cointelegraph采访时持不同意见，他认为AI模型很难在漏洞信息曝光前独立察觉隐患。他表示：
“所谓‘AI在两分钟内定位漏洞’的说法，源自一位匿名Reddit用户在代码细节公开后进行的扫描操作。这一过程缺乏盲测环节，没有形成文献记载的标准方法，同时也未对模型的假阳性率进行任何评估。”
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私钥生成机制中的安全隐患
加密研究机构Castle Labs联合创始人Francesco指出，随着AI模型能力的跃升，发现新型加密货币漏洞的时间与成本大幅缩减。但他同时强调，Coldcard在私钥处理上的潜在缺陷也是关键因素之一。
Francesco向Cointelegraph解释称，受固件漏洞影响，Coldcard采用的私钥熵值仅为40位，远低于其他主流钱包标准（通常12字种子对应128位熵）。这种低熵设计虽然简化了操作流程，却埋下了安全隐患。
Francesco曾要求媒体在报道中隐去其姓氏。他指出，鉴于AI模型在网络安全及漏洞挖掘领域的影响力日益增强，未来漏洞发现的成本将继续呈下降趋势。
以上就是Coldcard硬件钱包漏洞损失或达1.3亿美元，15个攻击者作案，AI查漏洞引发行业争议的详细内容，更多关于多团伙攻击Coldcard损失持续扩大的资料请关注其它相关文章！