比特幣近期最大的安全問題，可能不是對其加密技術的突破，而是已經存在於私鑰與其擁有者之間的軟體和硬體。隨著人工智慧越來越擅長發現這層託管堆疊中的漏洞，即使是冷儲存也值得更仔細地審視。
比特幣冷儲存關上了一扇門，但其餘的比特幣託管仍透過代碼、晶片與人為選擇持續運作。私鑰仍不存於永遠連網的裝置上，而其周圍的機制仍持續運行。
Coinkite 在其 2026 年 7 月 30 日的技術披露 中展示了這一情況。2021 年的一次整合變更，導致錢包種子生成轉向 MicroPython 軟體備用路徑，而非預期的硬體隨機數路徑。後續受影響的型號仍混合了一些安全元件的熵值。Coinkite 將其數值估計稱為初步結果。比特幣仍按設計正常運作；密鑰工廠出現了問題。
新固件保護未來世代。在受影響軟體下創建的助記詞攜帶其歷史記錄。Coinkite 建議用戶更換這些助記詞並遷移資金，除非原始的獨立骰子熵條件適用。
Coinkite 也提出 AI 可能是發現漏洞的途徑。該披露將此觀點標記為假設，並指出其自身的 AI 協助審查未能發現該漏洞。更智能的代理在託管堆棧中帶來更廣泛的風險，因為程式碼路徑、建置系統和裝置都存在可探測的縫隙。
冷儲存繼承供應鏈
在助記詞成為文字之前，它是一段熵值。BIP-39 從電腦生成的熵值開始，加入確定性校驗和，並將結果映射為文字。校驗和可以標示某些無效的助記詞；所有隨機性仍來自原始熵值。初始的弱點會影響每一個文字。
可重現的建置程序 用於判斷在考慮簽名和標頭後，分發的二進位檔是否與發布的原始碼相符。原始碼的正確性則更深入一層。COLDCARD 公開的整合錯誤就位於這一層，並會在匹配的建置中忠實出現。
錢包在簽署前可能收到錯誤指令。2023年12月14日，Ledger動態載入的Connect Kit library遭惡意發布，誘使用戶簽署轉出交易。Ledger表示，其基礎設施、程式碼倉庫和整合的去中心化應用程式均未受影響。惡意交易軟體仍能在硬體錢包簽署前到達核准步驟。
該信託經過六層。
| 保管層 | 持續可信賴 | 觀察到的邊界 |
|---|---|---|
| 種子生成 | 熵的實現必須按預期運作。 | COLDCARD 將隨機性導向了錯誤的路徑；比特幣仍正常運行。 |
| 固件與版本 | 發布的原始碼、建置輸出與安全邏輯都必須正確無誤。 | 可重現性會暴露從原始碼到二進位檔的偏移。原始碼層級的錯誤可能延續至對應的二進位檔中。 |
| 交易建構 | 周邊軟體必須顯示用戶意圖授權的交易。 | 惡意 Connect Kit 透過動態載入的函式庫傳播給使用者。 |
| 簽署 | 簽署人必須產生有效且誠實的輸出。 | Dark Skippy 展示了透過氣隙設備的有效簽名進行種子數據外洩。 |
| 硬體 | 晶片保護與固件狀態邏輯必須正確協同運作。 | Ledger Donjon 透過一項昂貴的專業物理攻擊繞過了 Tangem 的恢復狀態檢查。 |
| 恢復 | 任何已選擇的備份提供者、身份驗證和恢復流程都必須按設計正常運作。 | Ledger Recover 透過一項可選的付費服務新增運營方。 |
每種情況都取決於特定的缺陷、妥協或共享依賴性。冷儲存是一種由這些邊界組成的架構。
有效的簽名可以攜帶秘密
氣隙關閉了網路的門戶，但已簽署的交易仍需送出，形成一個惡意固件可濫用的郵件插槽。
Dark Skippy 研究人員展示了一種方法，可將種子資料編碼至兩個有效的比特幣交易簽名中。這些簽名會通過正常的交易路徑傳輸，比特幣會接受它們，而種子資料則隱藏於其中。2024 年 8 月，研究人員報告稱，尚未發現任何實際案例，並警告隱蔽使用可能難以察覺。
一個相關的 USENIX WOOT 2024 專案 在比特幣測試網上建立了一個端到端的後門錢包，並在 10 個有效的 ECDSA 簽名中洩露了 256 位種子。每個專案使用了不同的技術和簽名數量。兩者都揭示了相同的危險：一筆交易可以符合比特幣的規則，但創建它的設備卻違背了其擁有者的意圖。
風險同樣存在於簽署者之下。根據2026年7月9日發表的研究，Ledger Donjon 使用雷射故障注入技術，繞過了Tangem 固件中的故障恢復狀態檢查，削弱了 EAL6+ 認證安全元件的邊界。此示範需要實物擁有、高階專業知識、廣泛的特徵分析，以及約 $250,000 的實驗室設備。
這屬於專業實驗室的工作。它還顯示，晶片認證和固件邏輯保護相同的邊界；某一層的強度會使另一層的錯誤暴露出來。
恢復會新增所選的依賴項。對於選擇參與的訂閱用戶，Ledger Recover 會將加密的種子分片分發給備份提供商。身份驗證、運營處理以及在新設備上的恢復將加入託管鏈。只有選擇參與的訂閱用戶才會承認這些新增的參與方。
密鑰隔離是冷儲存的一部份，故障恢復是另一部份。COLDCARD 明確區分了這兩者。修復固件中的生成漏洞後，現有受影響的密鑰資料仍會保留，因此用戶可能需要更換助記詞並遷移資金。
AI 正在學習尋找縫隙
保管堆疊為進階代理提供了多個測試比特幣密鑰的切入點。
於 2026 年 7 月 21 日，OpenAI 公開，降低網路拒絕行為的模型正在運行一個用於測試進階利用的內部基準測試。根據 OpenAI 的說法，他們在研究環境和 Hugging Face 的生產基礎設施中發現並串聯了多個漏洞。該基準測試設定了通用的利用目標，而這些模型在追求該目標時成功抵達 Hugging Face。OpenAI 表示此帳戶為初步結果，其調查與第三方評估仍在進行中。
五天前，Hugging Face 2026 年 7 月 16 日的披露文件記錄了生產環境受損及持續的影響評估。其初始帳戶未確認模型身份，此歸屬資訊由 OpenAI 後續提供。所展示的目標為軟體基礎設施，比特幣錢包、密鑰恢復與密碼學原語並未涉及此事件。
更接近加密貨幣，2026年6月17日發表的研究報告將 Cerberus 描述為一個有人參與的代理團隊，該團隊在錢包和支付軟體中發現了實現安全性問題。其範圍為軟體審查，與自動種子恢復和COLDCARD披露無關。
特定的未來零日漏洞仍無法預知。目前的證據顯示節奏有所改變。更強大的 AI 漏洞測試可能更快發現缺陷，並連接從種子生成到恢復過程中各個獨立的弱點。
冷儲存降低風險。其優勢在於清楚信任的所在，並在某一層失效時擁有退出途徑。
AI 可能縮短程式碼錯誤與其被發現之間的時間。壓力落在人為構建的託管系統上。比特幣的密碼學核心仍保持完整。
文章 為何 AI 現在對比特幣的威脅大於量子電腦 首先刊登於 CryptoSlate。