Як допоміг тест з штучним інтелектом за $2 виявити баг у прошивці, що коштував користувачам Coldcard мільйони?
Недавній інцидент з безпекою Coldcard показав, наскільки потужним став штучний інтелект для виявлення помилок у програмному забезпеченні.
Дослідники виявили, що модель штучного інтелекту змогла виявити ту саму помилку у прошивці за близько 20 хвилин за вартість обчислень близько $2. Цей баг залишався прихованим у відкритому коді прошивки Coldcard понад п’ять років.
У чому полягала помилка?
Проблема не була пов’язана з bitcoin.
Вона стосувалася того, як деякі пристрої Coldcard генерували seed-фрази для відновлення гаманця.
Завдяки помилці у прошивці, введеної у 2021 році, деякі пристрої створювали seed-фрази з набагато меншою випадковістю, ніж очікувалося. Це зробило деякі приватні ключі легшими для підбору методом перебору, ніж вони мали б бути.
Чому це було серйозно?
Безпека гаманця залежить від непередбачуваних приватних ключів.
Коли випадковість зменшується, зловмисники можуть підбирати можливі seed-фрази автономно, поки не знайдуть правильну.
Дослідники оцінюють, що зловмисники вкрали близько 2 055 BTC, що становить приблизно $130 мільйонів, експлуатуючи гаманці, створені з вразливою прошивкою.
Де тут штучний інтелект?
Штучний інтелект не хакував гаманці.
Він допоміг дослідникам швидше оглянути тисячі рядків коду, ніж при ручному аналізі. Після того як помилка стала відомою, модель штучного інтелекту змогла вказати дослідникам на той самий вразливий шлях коду всього за кілька хвилин.
Людські експерти все ще мусили перевірити результати, перш ніж підтвердити вразливість.
Найголовніший урок
Апаратні гаманці є настільки безпечними, наскільки безпечний код, що в них виконується.
Цей інцидент також показує, що штучний інтелект змінює кібербезпеку. Він може допомогти захисникам швидше знаходити приховані баги, але також може полегшити зловмисникам виявлення слабких місць у публічному коді.
