Beş yıllık bir Coldcard yazılım kusuru, bir saldırganın özel anahtarları yeniden oluşturup 1.100'den fazla bitcoin'i ele geçirmesine izin vermiş olabilir; bu durum, cüzdanın üreticisini keşfin kısmen yapay zeka (AI) üzerine dayandığını söylemeye zorlamıştır.
Ana Noktalar
- Coldcard ile bağlantılı tohumlar, yaklaşık 71,1 milyon dolar değerinde 1.128,4717 BTC'yi ortaya çıkardı.
- Coinkite, AI'nin beş yıllık hatayı bulmuş olabileceğini söylüyor, ancak atıf henüz kanıtlanmadı.
- Etkilenen tohumlara sahip Coldcard kullanıcıları, düzeltilmiş firmware üzerinde yeni cüzdanlar oluşturmalıdır.
Koordineli bir temizleme yüzlerce cüzdanı boşaltıyor
Olay, 30 Temmuz'da yaklaşık 500 tek imzalı bitcoin adresinden, o zamanlar yaklaşık 38 milyon dolar değerinde olan yaklaşık 594 BTC'nin taşınmasıyla kamuoyuna yansıdı. Haber ilk çıktığında Bitcoin.com News, transferlerin yaklaşık 25 dakika içinde gerçekleştiğini ve ortak bir teknik zayıflığa sahip cüzdanları hedef aldığını belirtti.
Daha sonra blok zinciri incelemeleri, hırsızlığın olası ölçeğini genişletti. Araştırmacılar, yaklaşık 41 dakikalık bir süre içinde 1.082 ile 1.196 adresin etkilenebileceğini tahmin etti. Daha sonra Custom dashboard called Coldcard Sweep Watch, toplamı 1.128,4717 BTC olarak belirledi ve bitcoin, 63.044 dolar civarında ticaret yaptığında bu miktar yaklaşık 71,1 milyon dolar değerindeydi.
Paraların çoğu, yüzlerce bitcoin tutan bir adrese birleştirildi ve bu adreste büyük bir miktar sabit kaldı. Etkilenen adresler, bir önemli detayla bağlantılıydı: Kurtarma tohumları, Kanadalı şirket Coinkite tarafından üretilen Coldcard donanım cüzdanlarında oluşturulmuştu.
Bir kurtarma tohumu, bir kripto para cüzdanına erişimi kontrol eden bir kelime listesidir. Bu tohumu yeniden oluşturabilen veya elde edebilecek herkes, fiziksel cihazı sahip olmasa bile cüzdanın fonlarını harekete geçirebilir.
Coldcard, Rastgelelik Sisteminde Bir Bozukluk Buldu
Coinkite soğuk cihazlarda oluşturulan bazı tohumların zayıf olabileceğini uyarıda bulundu. Mart 2021 civarında yayınlanan ve daha sonraki sürümler, özellikle 4.0.1 firmware sürümünü çalıştıran Mk3 cihazlar en büyük riski taşıyan cihazlar arasında yer aldı.
Daha fazla analiz, Coinkite acil firmware düzeltmelerini yayınladığında bazı Mk4, Mk5 ve Q cihazlarında oluşturulan tohumlara ilişkin endişeyi genişletti. Tapsigner, Opendime ve Satscard ürünlerinin farklı yazılım kullandığı için etkilenmediği bildirildi.
Hata, rastgele veri oluşturmak için kullanılan süreçle ilgiliydi. Güvenli cüzdanlar, kurtarma tohumlarının tahmin edilememesi için yüksek kalitede rastgeleliklere dayanır. En ciddi şekilde etkilenen Mk3 cihazlarda, araştırmacılar tohumun amaçlanan 128 bit yerine yaklaşık 40 bit etkili rastgeleliğe sahip olabileceğini tahmin etti.
Bu fark kritik önem taşır. Doğru şekilde oluşturulan 128-bit bir tohum, kaba kuvvet yöntemiyle tahmin edilmesi pratik olarak imkânsız kabul edilir. 40-bit bir tohum ise çok daha az olasılık sunar ve yeterli hesaplama gücüne sahip bir saldırgan, olası tohumları çevrimdışı test edip ortaya çıkan adresleri genel bitcoin blok zinciriyle karşılaştırabilir.
Bazı daha yeni cihazlar, güvenli donanımın öngörülemeyen verilerin bir katmanını eklemesi nedeniyle yaklaşık 72 bit etkili rastgelelik sağlamış olabilir. Bu, tohumların yeniden oluşturulmasını zorlaştıracaktır, ancak hedeflenenden çok daha zayıf kalacaktır.
Bir Yapılandırma Hatası 5 Yıl Boyunca Hayatta Kaldı
Sorun, benzer işler yapan iki yazılım fonksiyonunu içeren bir derleme zamanı yapılandırma hatasıyla başladı. Bir fonksiyon cihazın donanım tabanlı gerçek rastgele sayı üretecinı kullanırken, diğer fonksiyon MicroPython'dan miras kalan daha zayıf bir yazılım sürecine dayanıyordu.
Coinkite, MicroPython seçeneğini devre dışı bırakmayı amaçlamıştı. Ancak bir yazılım kontrolü, yapılandırma etiketinin tanımlanıp tanımlanmadığına bakıyor, değerinin sıfıra ayarlanıp ayarlanmadığına değil. Bu nedenle, tamamlanmış firmware, daha zayıf işlevi sessizce seçebiliyordu.
İki işlevin biçimleri eşleştiğinden, yazılım açıkça bir hata üretmeden derlenmeye ve çalışmaya devam etti. Hata, 2021 yılında yapılan bir yazılım geçişi sırasında koda girdi ve beş yıldan fazla bir süre boyunca genel erişime açık donanımda kaldı.
Şu anda bir cihazı güncellemek, hatalı yazılım altında oluşturulan bir tohumu güçlendirmez. Etkilenen kullanıcılar, düzeltilmiş firmware veya başka bir güvenli cihaz kullanarak tamamen yeni bir tohum oluşturmalı ve fonlarını bu yeni tohum tarafından kontrol edilen adreslere taşımalıdır.
Çekirdek oluştururken en az 50 bağımsız zar atışı ekleyen kullanıcılar, zayıflığı önlemek için yeterli ek rastgelelik sağmış olabilir. Güçlü bir BIP-39 şifre cümlesi, yeniden oluşturulmayı da zorlaştırmış olabilir; aynı zamanda birkaç bağımsız cihazın imzasını gerektiren cüzdanlar, tek bir compromised çekirdeğin yalnızca fonları taşımasını engellemiş olabilir.
Coinkite, Yapay Zekâya işaret ediyor, ancak kanıt hâlâ eksik
Coinkite CEO Rodolfo Novak, kamuoyuna özür diledi ve şirketin firmware hatası için tam sorumluluğu üstlendiğini söyledi. Takımın, düzeltilmiş yazılım, teknik raporlar ve etkilenen kullanıcılar için destek üzerinde çalıştığını belirtti.
Coinkite ve Novak, bu hatanın nasıl keşfedildiğine dair dikkat çekici bir teori ileri sürdü. Firmalar, firmware'lerinin yıllardır halka açık olmasından dolayı, kimse eski kod sürümlerini incelemek ve zayıf rastgelelik yolunu bulmak için yapay zekâ kullanmış olabilir diye düşündü.
“Diğer tüm geliştiricilere: Bu, yeni AI paradigmalarının sert bir gerçekliği olduğuna inanıyoruz. AI destekli kod incelemesi, hatta endüstrinin en deneyimli uzmanlarını bile geçecek bir hızda gizli hataları tespit edebiliyor,” Novak, X'te yayımlanan özür mesajında yazdı. “Firmware’niz açık kaynaklıysa veya daha önce kamuoyuna açılmışsa, zaten saldırganlar ve savunmacılar tarafından okunduğunu varsayın.”
Günümüzün modern AI kodlama sistemleri, büyük yazılım depolarını işleyebilir ve yapılandırma ayarları, fonksiyonlar ile güvenlik varsayımları arasındaki şüpheli ilişkileri belirleyebilir. Bir saldırgan, böyle bir sistemi zayıf rastgele sayı üreteçleri, yedek fonksiyonlar veya kriptografik anahtarları etkileyen hatalar için özel olarak araştırmaya yönlendirebilir.
Bağımsız araştırmacılar, temel rastgelelik sorunu bilindikten sonra sorunu bulmak veya açıklamak için yapay zeka modelleri kullandı. Bu, yapay zeka destekli kod analizinin ne kadar erişilebilir hale geldiğini gösterdi, ancak orijinal saldırganın yapay zekayı kullandığını kanıtlayamadı.
Coinkite, kendi incelemesini önde gelen bir AI modeli kullanarak hırsızlıktan önce kusuru tespit edemedi. Bu sonuç, AI sistemlerinin her ciddi hata otomatik olarak bulamayacağını gösteriyor. Performansları, aldıkları talimatlara, sağlanan kod miktarına ve bir insan inceleyicinin uyarı işaretlerini anlayıp anlamadığına bağlı olabilir.
Eleştirmenler, insan hatasının önce geldiğini söylüyor
Bazı güvenlik uzmanları, yapay zeka (AI) risklerine aşırı odaklanmanın temel bir mühendislik hatasından dikkatin dağılmasına neden olabileceğini savunuyor. Çok sayıda kişi, yapılandırma hatasının bilinen bir tür yazılım hatası olduğunu ve tohum üretimi üzerine odaklanan geleneksel kod incelemeleri, test prosedürleri veya denetimlerin bunu yıllar önce tespit edebileceğini düşünüyor.
Karşıt görüşler gerekli olarak uyumsuz değildir. Bir insan hatası, zafiyeti oluşturmuş ve varlığını sürdürmesine izin vermiştir, ancak yapay zeka, bunu bulma, anlama veya kötüye kullanma maliyetini düşürebilir. Savunmacılar, her tehlikeli zafiyeti belirlemek zorundadır, bir saldırgan ise yalnızca birini bulmalıdır.
Olay, açık kaynaklı güvenlik hakkındaki varsayımları da zorluyor. Kamu kodu, bağımsız uzmanların yazılımı incelemesini sağlar, ancak erişilebilirlik tek başına birinin doğru bölümü incelemesini, ince bir hatayı tanımlamasını ve bir saldırgan harekete geçmeden önce bunu raporlamasını garanti etmez.
Coldcard kullanıcıları için hemen öncelik, seed'lerinin ne zaman ve nasıl oluşturulduğunu belirlemektir. Etkilenen bir seed'e sahip olan herkes, resmi Coinkite kanalları aracılığıyla talimatları doğrulamalı, düzeltilmiş firmware'i yüklemeli, yeni bir seed oluşturmalı ve phising girişimleri ve sahte destek mesajları için dikkatli bir şekilde fonlarını taşımalıdır.
Daha uzun vadeli sorular, ne kadar bitcoin alındığına, soruşturma ekibinin saldırganı tanımlayabileceğine, ve yapay zekânın kusuru bulmada herhangi bir karar verici rol oynayıp oynamadığına odaklanacaktır. Donanım cüzdan şirketleri, entropi testlerini güçlendirmeye, inşa yapılandırmalarını denetlemeye ve eski kodları hem insan uzmanlar hem de düşmanca yapay zeka araçlarıyla sürekli olarak incelemeye zorlanacaktır.