कोल्डकार्ड सुरक्षा दोष के कारण 1,128 BTC, जो $71.1M के बराबर है, उजागर हो सकते हैं

एक पांच साल पुरानी कोल्डकार्ड सॉफ्टवेयर की खामी के कारण हमलावर निजी कुंजियों को पुनर्निर्मित कर सकता था और 1,100 से अधिक बिटकॉइन निकाल सकता था, जिससे वॉलेट के मेकर ने इस खोज को आंशिक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पर दोष दिया।

घटना लगभग 594 BTC के चलने के बाद सार्वजनिक हुई, जो जुलाई 30 को लगभग 500 एकल-सिग्नेचर बिटकॉइन पतों से लगभग 38 मिलियन डॉलर के मूल्य के बराबर थे। जब यह समाचार पहली बार सामने आया, तो Bitcoin.com News ने नोट किया कि ये ट्रांसफ़र लगभग 25 मिनट के भीतर हुए और ऐसे वॉलेट्स को टारगेट करते दिखे जिनमें एक साझा तकनीकी कमजोरी थी।

बाद में ब्लॉकचेन समीक्षाओं ने चोरी के संभावित पैमाने का विस्तार किया। शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया कि लगभग 41 मिनट की अवधि के दौरान 1,082 से 1,196 पते प्रभावित हो सकते थे। एक कस्टम डैशबोर्ड जिसे कोल्डकार्ड स्वीप वॉच कहा जाता है ने बाद में कुल 1,128.4717 BTC रखा, जो लगभग $71.1 मिलियन के बराबर था, जब बिटकॉइन $63,044 के पास व्यापार कर रहा था।

अधिकांश धनराशि एक ऐसे पते में संकलित कर दी गई थी, जिसमें सैकड़ों बिटकॉइन थे, जहां एक बड़ा हिस्सा लगभग स्थिर रहा। प्रभावित पतों को एक महत्वपूर्ण विवरण द्वारा जोड़ा गया था: उनके रिकवरी सीड्स को कनाडाई कंपनी कोइनकाइट द्वारा निर्मित कोल्डकार्ड हार्डवेयर वॉलेट पर बनाया गया था।

एक रिकवरी सीड शब्दों की एक सूची होती है जो क्रिप्टोकरेंसी वॉलेट तक पहुँच को नियंत्रित करती है। जो भी व्यक्ति उस सीड को पुनः बना सकता है या प्राप्त कर सकता है, वह आमतौर पर भौतिक उपकरण के बिना वॉलेट की राशि स्थानांतरित कर सकता है।

Coinkite ने एक तत्काल सलाह जारी की कि Coldcard उपकरणों पर उत्पन्न कुछ सीड्स कमजोर हो सकते हैं। Mk3 उपकरण, जो फर्मवेयर संस्करण 4.0.1 चला रहे हैं, जो मार्च 2021 के आसपास जारी किए गए थे, और बाद के संस्करण उनमें से थे जिनका सबसे अधिक खतरा था।

अधिक विश्लेषण से चिंता का विस्तार Coinkite द्वारा आपातकालीन फर्मवेयर ठीक किए जाने से पहले कुछ Mk4, Mk5 और Q उपकरणों पर बनाए गए बीजों तक हो गया। तापसिग्नर, ओपनडाइम और सैट्सकार्ड उत्पाद प्रभावित नहीं हुए क्योंकि उनका उपयोग अलग सॉफ्टवेयर करते हैं।

दोष यह प्रक्रिया से संबंधित था जिसका उपयोग यादृच्छिक डेटा उत्पन्न करने के लिए किया जाता था। सुरक्षित वॉलेट उच्च गुणवत्ता वाली यादृच्छिकता पर निर्भर करते हैं ताकि उनके पुनर्प्राप्ति बीज को अनुमानित न किया जा सके। सबसे गंभीर रूप से प्रभावित Mk3 उपकरणों पर, शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया कि बीज में इच्छित 128 बिट के बजाय केवल लगभग 40 बिट प्रभावी यादृच्छिकता हो सकती है।

यह अंतर अत्यंत महत्वपूर्ण है। एक उचित रूप से उत्पन्न 128-बिट सीड को ब्रूट फोर्स के माध्यम से अनुमान लगाना लगभग असंभव माना जाता है। 40-बिट सीड काफी कम संभावनाएँ प्रदान करता है, जिससे एक हमलावर जिसके पास पर्याप्त कंप्यूटिंग पावर हो, ऑफलाइन संभावित सीड्स का परीक्षण कर सके और परिणामी पतों की तुलना सार्वजनिक बिटकॉइन ब्लॉकचेन के साथ कर सके।

कुछ नवीनतम उपकरणों ने लगभग 72 बिट प्रभावी यादृच्छिकता प्रदान की हो सकती है क्योंकि सुरक्षित हार्डवेयर ने अनिश्चित डेटा की एक और परत जोड़ी। इससे बीजों को पुनः बनाना कठिन हो जाएगा, हालांकि अभी भी इरादे के मुताबिक काफी कमजोर।

समस्या एक बिल्ड-टाइम कॉन्फ़िगरेशन गलती से शुरू हुई, जिसमें दो सॉफ्टवेयर फ़ंक्शन शामिल थे जो समान कार्य करते थे। एक फ़ंक्शन डिवाइस के हार्डवेयर-आधारित ट्रू रैंडम नंबर जनरेटर का उपयोग करता था, जबकि दूसरा MicroPython से विरासत में मिले एक कमजोर सॉफ्टवेयर प्रक्रिया पर निर्भर था।

Coinkite ने MicroPython विकल्प को अक्षम करने का इरादा किया था। हालाँकि, एक सॉफ्टवेयर जाँच केवल यह देखती थी कि क्या किसी कॉन्फ़िगरेशन लेबल को परिभाषित किया गया था, इसके बजाय कि इसका मान शून्य पर सेट किया गया था या नहीं। परिणामस्वरूप, तैयार फर्मवेयर चुपचाप कमजोर कार्य को चुन सकता था।

चूंकि दोनों कार्यों के फॉर्मेट मेल खाते थे, इसलिए सॉफ्टवेयर ने बिना किसी स्पष्ट त्रुटि के संकलन और चलाना जारी रखा। यह गलती 2021 के सॉफ्टवेयर स्थानांतरण के दौरान कोड में घुस गई और पांच साल से अधिक समय तक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध फर्मवेयर में बनी रही।

अभी एक डिवाइस को अपडेट करने से दोषपूर्ण सॉफ्टवेयर के तहत जनरेट किए गए सीड को मजबूत नहीं किया जा सकता। प्रभावित उपयोगकर्ताओं को सुधारित फर्मवेयर या किसी अन्य सुरक्षित डिवाइस का उपयोग करके पूरी तरह से एक नया सीड बनाना होगा, और फिर अपनी राशियों को उस नए सीड द्वारा नियंत्रित पतों पर स्थानांतरित करना होगा।

जो उपयोगकर्ता अपनी सीड बनाते समय कम से कम 50 स्वतंत्र डाइस रोल जोड़ते हैं, उन्होंने कमजोरी से बचने के लिए पर्याप्त अतिरिक्त यादृच्छिकता प्रदान कर सकते हैं। एक मजबूत BIP-39 पासफ्रेज ने पुनर्निर्माण को और भी कठिन बना सकता था, जबकि कई स्वतंत्र उपकरणों से साइनेचर की आवश्यकता वाले वॉलेट ने एक संक्रमित सीड को अकेले ही धन ले जाने से रोक सकता था।

Coinkite के सीईओ रोडोल्फो नोवैक ने सार्वजनिक रूप से क्षमा मांगी और कहा कि कंपनी फर्मवेयर विफलता के लिए पूरी जिम्मेदारी ले रही है। उन्होंने कहा कि टीम प्रभावित उपयोगकर्ताओं के लिए सुधारित सॉफ्टवेयर, तकनीकी रिपोर्ट्स और समर्थन पर काम कर रही है।

कोइनकाइट और नोवाक ने यह भी एक आकर्षक सिद्धांत प्रस्तुत किया कि दोष की खोज कैसे हुई। चूंकि इसका फर्मवेयर कई वर्षों से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध था, इसलिए कंपनी का मानना है कि किसी ने AI का उपयोग करके कोड के पुराने संस्करणों की जांच की होगी और कमजोर रैंडमनेस पथ को खोज लिया होगा।

“अन्य सभी डेवलपर्स के लिए: हम मानते हैं कि यह नए AI पैराडाइम की एक वास्तविकता है। AI-सहायता वाली कोड समीक्षा अब उन छिपे हुए बग्स को उतनी तेजी से ढूंढ सकती है जितनी कि उद्योग के सबसे अनुभवी विशेषज्ञ भी नहीं ढूंढ पाते,” नोवाक ने अपने X पर प्रकाशित क्षमा पत्र में लिखा। “यदि आपका फर्मवेयर ओपन-सोर्स है या कभी भी सार्वजनिक रहा है, तो मान लें कि इसे हमलावरों और रक्षकों दोनों द्वारा पहले से ही पढ़ा जा रहा है।”

आज के आधुनिक AI कोडिंग प्रणालियाँ बड़े सॉफ्टवेयर भंडारों को प्रोसेस कर सकती हैं और कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स, कार्यों और सुरक्षा धारणाओं के बीच संदिग्ध संबंधों की पहचान कर सकती हैं। एक हमलावर ऐसी प्रणाली से विशेष रूप से कमजोर रैंडम नंबर जनरेटर, फॉलबैक कार्यों या क्रिप्टोग्राफिक कुंजियों को प्रभावित करने वाली त्रुटियों की तलाश करने के लिए कह सकता है।

स्वतंत्र शोधकर्ताओं ने बाद में रिपोर्ट किया कि आधारभूत यादृच्छिकता समस्या के ज्ञात होने के बाद उन्होंने AI मॉडल का उपयोग समस्या को स्थान देने या समझाने के लिए किया। इससे साबित हुआ कि AI-सहायित कोड विश्लेषण कितना सुलभ हो गया है, लेकिन इससे यह स्थापित नहीं हुआ कि मूल हमलावर ने AI का उपयोग किया।

Coinkite ने स्वीकार किया कि एक प्रमुख AI मॉडल का उपयोग करके अपनी समीक्षा चोरी से पहले दोष को उजागर नहीं कर सकी। यह परिणाम दर्शाता है कि AI प्रणालियाँ स्वचालित रूप से हर गंभीर दोष को नहीं ढूंढतीं। उनका प्रदर्शन उन्हें दिए गए निर्देशों, प्रदान किए गए कोड की रकम और क्या मानव समीक्षक चेतावनी के संकेतों को समझता है, पर निर्भर कर सकता है।

कुछ सुरक्षा विशेषज्ञों का तर्क है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) जोखिमों पर अत्यधिक ध्यान केंद्रित करने से एक मूलभूत इंजीनियरिंग विफलता से ध्यान भटक जाता है। कई लोग मानते हैं कि कॉन्फ़िगरेशन की गलती एक ज्ञात प्रकार की सॉफ़्टवेयर त्रुटि थी, और बीज उत्पादन पर केंद्रित पारंपरिक कोड समीक्षा, परीक्षण प्रक्रियाएँ या ऑडिट इसे कई साल पहले ही पहचान सकती थीं।

विपरीत दृष्टिकोण आवश्यक रूप से असंगत नहीं हैं। एक मानवीय त्रुटि ने दुर्बलता को उत्पन्न किया और इसे बनाए रखने की अनुमति दी, जबकि AI ने इसे खोजने, समझने या इसका दुरुपयोग करने की लागत कम कर सकता है। रक्षकों को हर खतरनाक कमजोरी की पहचान करनी होगी, जबकि हमलावर को केवल एक की खोज करनी होगी।

इस घटना ने ओपन-सोर्स सुरक्षा के बारे में धारणाओं को भी चुनौती दी है। सार्वजनिक कोड स्वतंत्र विशेषज्ञों को सॉफ्टवेयर की जांच करने की अनुमति देता है, लेकिन उपलब्धता के अकेले होने से यह गारंटी नहीं मिलती कि कोई व्यक्ति सही अनुभाग की समीक्षा करेगा, एक सूक्ष्म दोष को पहचानेगा, और हमलावर के कार्रवाई से पहले इसकी रिपोर्ट करेगा।

कोल्डकार्ड उपयोगकर्ताओं के लिए, तत्काल प्राथमिकता यह निर्धारित करना है कि उनका सीड कब और कैसे बनाया गया। जिन लोगों का सीड प्रभावित है, उन्हें आधिकारिक कोइंकाइट चैनलों के माध्यम से निर्देशों की पुष्टि करनी चाहिए, सुधारित फर्मवेयर स्थापित करना चाहिए, एक नया सीड बनाना चाहिए और फिशिंग प्रयासों और नकली सपोर्ट संदेशों के लिए सावधान रहते हुए धन स्थानांतरित करना चाहिए।

लंबी अवधि के प्रश्नों का केंद्र यह होगा कि कितना बिटकॉइन ले लिया गया, क्या जांचकर्ता हमलावर की पहचान कर सकते हैं, और क्या AI की भूमिका दोष की खोज में निर्णायक थी। हार्डवेयर वॉलेट कंपनियों को एंट्रॉपी परीक्षण को मजबूत करने, बिल्ड कॉन्फ़िगरेशन की ऑडिट करने, और मानव विशेषज्ञों और विरोधी AI उपकरणों के साथ पुराने कोड की लगातार जांच करने के लिए दबाव का सामना करना पड़ेगा।