AIモデルによって約2ドルで発見されたColdcardハードウェールウォレットの脆弱性により、暗号資産ハードウェア業界全体のセキュリティ経済が見直される必要に迫られている。この脆弱性は、特定の条件下で攻撃者が秘密鍵を抽出可能にするものであり、驚くほど容易かつ低コストで発見された。
a market update from WuBlockchainによると、Dragonflyのマネージングパートナーであるハシーブ・クレシは、この出来事の詳細を共有し、AIが製品セキュリティテストの経済モデルをどのように変革しているかを示していると指摘しました。彼は「発見コスト」と呼ぶ指標を紹介し、フロンティアモデルが脆弱性をどれほど安価に再現できるかを測定しています。
$2のディスカバリー
クレシは、Coldcardの欠陥の発見にかかるコストを約2ドルと推定した。Claude Codeを使用した報告された試行ではわずか8分で完了したが、彼はその速度がウェブ検索へのアクセスの影響を受けていた可能性があると注意を促した。GLMモデルを用いた別のオフラインテストでは、約20分で同様の問題が再現され、この脆弱性がリアルタイムのインターネット検索に依存していないことが確認された。
これらの数値は、ハードウェアウォレットが本格的な暗号資産保有者にとって最後の防衛線であるべきであるという点で驚きです。わずかな費用で発見できる欠陥は、厳格で高額な監査がデバイスを破る唯一の方法であるという前提を揺るがします。これは、脆弱性発見のコスト曲線が崩壊していることを示しています。
発見のコストとその影響
クレシの新しい指標は単なる学術的な試みではありません。これは、ハードウェアメーカーが自社の内部テスト予算と比較できる、素のドル額を提供します。2ドルで欠陥を発見できる場合、資源が豊富な敵対者であっても、あるいは単に興味のある研究者であっても、検索を自動化し、複数のファームウェアバージョンやデバイスモデルに拡大できます。
これは、ウォレットメーカーに負担を移すことになります。今やセキュリティは、組み込まれたコードの非公開性や逆エンジニアリングの高コストに頼ることができません。代わりに、AIツールがすべてのリリースを検査すると想定し、ファームウェア更新と公開脆弱性の開示との間の時間が数週間ではなく数時間に短縮される可能性があると見なさなければなりません。
この出来事はバグバウンティプログラムにも圧力をかけます。かつては寛大に思えた報酬は、バグを見つけるコストがほぼゼロである場合、過大に見えるかもしれません。企業は、低コストでAIを活用した発見を報酬対象とするかどうか、あるいは方法の新規性ではなく深刻度を重視するようインセンティブを再構築するかを判断する必要があります。
AIの暗号資産における拡大する影響
コールドカードのイベントは、AIが暗号市場のほぼあらゆる分野に浸透しているタイミングで開催されます。UXLINKとOrigins Networkは、スケーラブルなAI駆動型Web3アプリケーションを実現するために提携しています。一方、Filecoinのようなストレージネットワークは、オンチェーンAIデータストレージに対する需要の増加により注目を集めています。AI関連アセットへの注目も依然として強く、BRC-20 NFTの$X@AIが週間売上ランキングでトップに立っています。
しかし、Coldcardのケースは、この統合のもう一つの現実を示しています。AIは新しいトークンの使用事例を支えるだけでなく、数十億ドルのデジタル資産を守るインフラ層のセキュリティのルールを再定義しています。ハードウェアウォレットのメイカーにとって、競争優位性はもはやチップ設計や密封要素だけではなく、機械支援監査の速度とコストを含むものとなりました。
まだ明確でないこと
他の広く使用されているハードウェールウォレットが同様に安価な発見に直面するかどうかは、まだ不明である。ColdcardはオープンソースでBitcoin専用であることで知られており、これはそのコードベースを、いくつかのクローズドソースの代替品よりも解析しやすくする可能性がある。しかし、傾向は明確である：最先端のAIモデルは速く、安価になっており、セキュリティテストへの応用はさらに強まるだろう。
また、コスト発見データが規制枠組みに反映されるかどうかについても不確実性があります。ポケットマネーの脆弱性が見つかった場合、義務的な開示や回収の基準は低くなるべきでしょうか？この議論はまだ始まっていませんが、この$2の欠陥をめぐる出来事は、間もなくその議論が始まることを示唆しています。