AI渗透测试加速：比特币冷存储面临新危机

据 Woofun AI 消息，人工智能对比特币保管链的威胁已超越量子计算机，焦点转向软件与硬件设施漏洞。

Coinkite 警告冷存储并非绝对安全，其代码、芯片及人为决策环节存在风险。尽管私钥不直接联网，但周围硬件持续运行，缺陷软件生成的种子携带历史问题。Coinkite 建议用户更换种子并转移资金，除非符合独立随机熵生成条件。该公司尝试利用人工智能检测漏洞，但这仅属假设，且未检出缺陷。更智能的自动化工具可能增加风险，因为代码路径、构建系统及设备均可能存在可被利用的缺陷。

信任传递需经六层防护，每层依赖特定缺陷、安全漏洞或共同依赖关系。冷存储由这些防护层构成，物理隔离封闭网络连接，但签名处理后的交易仍需传输，形成可能被恶意固件滥用的传输时隙。

据 Woofun AI 整理，这属于专业实验室层面的研究，表明芯片认证与固件逻辑保护同一层面安全；若一层防护强大，另一层缺陷仍可能暴露。

COLDCARD 区分私钥隔离与故障恢复：即便在固件层面修复漏洞，受影响的私钥数据仍留存，用户需更换种子并转移资金。保管机制为自动化工具提供多处测试 bitcoin 私钥的漏洞点。未来零日漏洞虽不可预知，但 AI 加速发现缺陷，从种子生成到数据恢复的薄弱环节将被更快识别。冷存储优势在于明确信任位置及失效应对方案。AI 缩短编程错误发现时间，压力落在人类设计的保管设备上，但加密核心依然完好。