क्रिप्टो हार्डवेयर उद्योग के सुरक्षा अर्थशास्त्र को पुनर्विचार के लिए मजबूर करने वाली, एक एआई मॉडल द्वारा लगभग $2 में खोजी गई कोल्डकार्ड हार्डवेयर वॉलेट में एक वलनता। यह दोष, जिससे हमलावर कुछ परिस्थितियों में निजी कुंजियाँ निकाल सकता था, चौंकाने वाली आसानी और न्यूनतम लागत के साथ पाया गया।
a market update from WuBlockchain के अनुसार, ड्रैगनफ्लाई के प्रबंध साझेदार हासीब कुरेशी ने घटना के विवरण साझा किए, जिसमें उन्होंने यह नोट किया कि यह दर्शाता है कि AI कैसे उत्पाद सुरक्षा परीक्षण की अर्थव्यवस्था को बदल रहा है। उन्होंने एक “खोज की लागत” मापदंड पेश किया, जो एक अग्रणी मॉडल कितनी सस्ती रूप से एक कमजोरी को पुनः उत्पन्न कर सकता है, इसे मापता है।
$2 डिस्कवरी
क्वेरेशी ने कोल्डकार्ड दोष की खोज की लागत के बारे में अनुमान लगाया कि यह लगभग $2 है। एक रिपोर्ट किए गए प्रयास में क्लॉड कोड का उपयोग करके केवल आठ मिनट में यह पाया गया, हालांकि उन्होंने सावधान किया कि इस गति को वेब खोज तक पहुंच के प्रभाव से प्रभावित हो सकता है। GLM मॉडल के साथ एक अलग ऑफलाइन परीक्षण ने लगभग 20 मिनट में समस्या की पुनरुत्पत्ति की, जिससे पुष्टि हुई कि यह दुर्बलता वास्तविक समय इंटरनेट लुकअप पर निर्भर नहीं थी।
आंकड़े चौंकाने वाले हैं क्योंकि हार्डवेयर वॉलेट को गंभीर क्रिप्टो धारकों के लिए अंतिम रक्षा रेखा होना चाहिए। एक ऐसी खामी जिसे पाने में केवल थोड़ा सा खर्च आता है, यह अनुमान जो यह है कि कठोर और महंगी ऑडिटिंग ही एक डिवाइस को तोड़ने का एकमात्र तरीका है, को कमजोर करती है। यह संकेत देता है कि भेद्यता की खोज की लागत वक्र समाप्त हो रहा है।
खोज की लागत और इसके परिणाम
कुरैशी का नया मापदंड केवल एक शैक्षणिक अभ्यास नहीं है। यह एक कच्चा डॉलर अंक प्रदान करता है जिसे हार्डवेयर निर्माता अपने आंतरिक परीक्षण बजट के साथ तुलना कर सकते हैं। यदि $2 में कोई दोष पहचाना जा सकता है, तो कोई भी अच्छी तरह से संसाधित प्रतिद्वंद्वी—या यहां तक कि एक जिज्ञासु शोधकर्ता—खोज को स्वचालित कर सकता है और इसे कई फर्मवेयर संस्करणों या उपकरण मॉडलों पर स्केल कर सकता है।
यह बोझ वॉलेट निर्माताओं पर स्थानांतरित कर देता है। अब उन्हें एक ऐसे भविष्य का सामना करना पड़ रहा है जहां सुरक्षा एम्बेडेड कोड की अज्ञातता या रिवर्स इंजीनियरिंग की उच्च लागत पर निर्भर नहीं कर सकती। इसके बजाय, उन्हें यह मानना होगा कि AI उपकरण प्रत्येक रिलीज की जांच करेंगे, और फर्मवेयर अपडेट और सार्वजनिक वल्नरेबिलिटी डिस्क्लोजर के बीच का समय सप्ताहों के बजाय घंटों में कम हो सकता है।
इस घटना से बग बंटी प्रोग्राम पर दबाव भी बढ़ता है। जो भुगतान एक बार उदार लगते थे, वे अब उस स्थिति में अतिरंजित लग सकते हैं जब एक बग ढूंढने की लागत नगण्य हो। कंपनियों को यह निर्णय लेना होगा कि क्या वे कम लागत वाली AI-सहायता वाली खोजों को पुरस्कृत करें, या प्रेरणा को पुनर्गठित करके विधि की नवीनता के बजाय गंभीरता पर ध्यान केंद्रित करें।
क्रिप्टो में एआई का बढ़ता प्रभाव
कोल्डकार्ड इवेंट उसी समय आता है जब AI लगभग क्रिप्टो मार्केट के हर कोने में घुल चुका है। UXLINK और Origins Network स्केलेबल AI-संचालित Web3 एप्लिकेशन्स को सक्षम बनाने के लिए एक साथ आ रहे हैं, जबकि Filecoin जैसे स्टोरेज नेटवर्क ऑन-चेन AI डेटा स्टोरेज की बढ़ती मांग के कारण ध्यान आकर्षित कर रहे हैं। AI-थीम्ड एसेट्स के चारों ओर हाइप भी मजबूत बनी हुई है, BRC-20 NFTs जैसे $X@AI सप्ताहिक बिक्री चार्ट्स पर शीर्ष पर हैं।
लेकिन कोल्डकार्ड केस इस एकीकरण का एक कठोर पहलू दिखाता है। AI केवल नए टोकन उपयोग के मामलों को संचालित ही नहीं कर रहा है; यह अरबों डॉलर की डिजिटल संपत्तियों को सुरक्षित रखने वाली इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर के सुरक्षा नियमों को पुनः लिख रहा है। हार्डवेयर वॉलेट मेकर के लिए, प्रतिस्पर्धात्मक बाधा अब केवल चिप डिजाइन या सील किए गए तत्वों के बारे में नहीं है—यह अब मशीन-सहायता वाली ऑडिटिंग की गति और लागत को शामिल करती है।
क्या अस्पष्ट है
यह अभी भी एक खुला प्रश्न है कि अन्य व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले हार्डवेयर वॉलेट्स को भी समान रूप से सस्ती खोजों का सामना करना पड़ेगा। कोल्डकार्ड अपने ओपन-सोर्स, केवल बिटकॉइन पर ध्यान केंद्रित करने के लिए जाना जाता है, जिससे इसका कोडबेस कुछ क्लोज्ड-सोर्स विकल्पों की तुलना में समझने में आसान हो सकता है। लेकिन प्रवृत्ति स्पष्ट है: फ्रंटियर एआई मॉडल तेज़ और सस्ते होते जा रहे हैं, और सुरक्षा परीक्षण में उनका उपयोग केवल तीव्र होता जाएगा।
इस बात के बारे में भी अनिश्चितता है कि खोज की लागत का डेटा नियामक ढांचे में प्रवाहित होगा या नहीं। यदि पॉकेट चेंज के लिए एक कमजोरी पाई जा सकती है, तो अनिवार्य उपलब्धता या वापसी के लिए बाध्यकारी मानदंड कम होना चाहिए? यह बहस अभी शुरू नहीं हुई है, लेकिन इस $2 दोष के चारों ओर की घटनाएँ सुझाव देती हैं कि इसकी शुरुआत होने में जल्द ही समय लगेगा।