TL;DR
- Galaxy identificó al menos 15 atacantes tras nuevos informes de víctimas que revelaron robos previamente ocultos de Coldcard, incluyendo 12 BTC retirados de 126 direcciones.
- Las pérdidas confirmadas alcanzaron aproximadamente $100 millones en tres olas, mientras que un cuarto ataque sospechoso podría elevar el total cerca de $130 millones en bitcoin.
- Los investigadores discutieron si las pruebas de IA económicas podrían haber evitado la falla, pero coincidieron en que la entropía reducida de 40 bits hizo que las semillas de monederos afectados fueran más fáciles de atacar independientemente.
Galaxy Digital afirma que al menos 15 atacantes distintos explotaron la Coldcard vulnerability, según nuevos informes de víctimas tras hacerse público el incidente. Alex Thorn explained que las divulgaciones individuales ayudaron a los analistas a identificar a los atacantes que de otro modo habrían permanecido ocultos, ya que la explotación difería de un ataque a una exchange centralizada. Nuevos informes revelan una campaña fragmentada en lugar de una operación de robo coordinada. En un caso, una víctima que reportó menos de 1 BTC robado permitió a los investigadores identificar un ataque que retiró 12 BTC de 126 direcciones, mostrando cómo una queja pequeña puede exponer un patrón mucho más amplio.
ahora NUMEROSOS atacantes diferentes explotan la vulnerabilidad de Coldcard. estimamos que al menos 15 atacantes diferentes ahora
Continuamos recibiendo informes de víctimas y les proporcionamos información para que los presenten a las autoridades.
y esos informes nos ayudan a identificar nuevos ataques y etiquetar a los atacantes https://t.co/6ybBTqJPb6
— Alex Thorn (@intangiblecoins) August 4, 2026
Nuevos informes amplían la estimación de pérdidas y el debate sobre IA
Galaxy ahora estima pérdidas confirmadas cercanas a los $100 millones en tres olas de ataque y ha identificado una cuarta ola sospechosa que podría elevar el total a aproximadamente $130 millones en Bitcoin. La estimación creciente de pérdidas sugiere que la explotación aún se está reconstruyendo en lugar de estar completamente contenida o comprendida. A diferencia de un solo hack de exchange con un punto de brecha visible, las semillas de monederos comprometidas pueden ser explotadas independientemente por diferentes actores, lo que hace que la atribución, el conteo de víctimas y los cálculos de pérdidas totales sean inusualmente difíciles. El creciente número de atacantes también ha reabierto preguntas sobre si la autogestión protege a los usuarios cuando los secretos generados por hardware se vuelven predecibles.
La discusión técnica ha pasado a centrarse en cuán barato podría ser para la inteligencia artificial redescubrir la falla en el firmware. El socio gerente de Dragonfly, Haseeb Qureshi, argumentó que aproximadamente $2 en fortalecimiento de IA podrían haber evitado el incidente, citando pruebas en las que los modelos reprodujeron la vulnerabilidad en cuestión de minutos. La afirmación sobre la IA sigue siendo provocativa pero cuestionada, ya que la falla ya era pública cuando ocurrieron varias demostraciones. Un investigador advirtió que esas pruebas carecían de condiciones ciegas, métodos documentados y análisis de falsos positivos, mientras que otro modelo de código abierto supuestamente encontró la falla en 20 minutos sin acceso a internet, intensificando el debate sobre la detección realista temprana antes de la divulgación.
Castle Labs dijo que el error redujo la entropía de la clave privada de Coldcard a aproximadamente 40 bits, mucho por debajo de los 128 bits asociados con una semilla estándar de 12 palabras. Esa caída hizo más fácil el descubrimiento por fuerza bruta y podría explicar por qué múltiples atacantes pudieron participar. El incidente expone un fallo en las pruebas, donde la promesa de seguridad de un monedero de hardware dependía de una entropía que el firmware debilitó silenciosamente. A medida que la inteligencia artificial reduce el costo de la revisión de código tanto para defensores como para criminales, el desafío sin resolver es si los fabricantes de monederos pueden fortalecer las versiones antes de que las herramientas automatizadas conviertan errores de implementación oscuros en oportunidades de robo escalables en direcciones de bitcoin inactivas.