Bitget poinformowała w piątek, że w czwartkowym włamaniu na giełdę napastnicy wyprowadzili około 387,5 mln dolarów – więcej niż wynikało z pierwotnych szacunków – oraz uruchomiła program nagród za pomoc w zamrożeniu i odzyskaniu środków.
Skala strat po włamaniu na Bitget
W piątkowej aktualizacji Bitget podała, że wśród skradzionych aktywów znalazły się m.in. XRP (XRP), Ether (ETH), Tether (USDT), Zcash (ZEC), USD Coin (USDC), USDT0 (USDT0), Tether Gold (XAUt), BNB (BNB), Avalanche (AVAX) oraz TRON (TRX). Łączną kwotę strat podniesiono z początkowych 351,6 mln dolarów po doliczeniu transferów w sieciach Zcash i TRON, które nie zostały uwzględnione w pierwszej analizie on-chain. Giełda zapewniła, że incydent został opanowany.
Bitget przekazała, że zidentyfikowała sposób obejścia zabezpieczeń, którego użyli atakujący w włamaniu wykrytym 24 września, oraz usunęła lukę leżącą u jego podstaw. Wypłaty z giełdy pozostają wstrzymane; kolejna aktualizacja ma się pojawić do godz. 4:00 UTC 26 września.
Zobacz także: Rezerwy ETH na giełdach najniższe w historii, kurs w okolicach 2 660 dol.
Nagroda za odzyskiwanie środków
W dochodzeniu wspierają Bitget firmy analityczno‑bezpieczeństwowe Mandiant i SlowMist. Partnerzy giełdy zdołali już zamrozić część skradzionych aktywów, a Bitget zapowiedziała wypłatę 5% wartości każdych zamrożonych lub odzyskanych środków osobom, które dobrowolnie przyczyniły się do ich zabezpieczenia.
Giełda wskazała inicjatywę LazarusBounty prowadzoną przez Bybit jako główny kanał zgłaszania takich działań. Z programu wyłączone są przypadki zamrożenia środków na podstawie nakazów sądowych lub formalnych wniosków organów ścigania.
Szacunki strat rosły bardzo szybko: najpierw monitory on-chain odnotowały odpływ ponad 177 mln dolarów z portfeli Bitget, zanim giełda oficjalnie potwierdziła włamanie na 351,6 mln dolarów i wstrzymała wypłaty. Najnowsza liczba przekracza dwukrotnie pierwsze szacunki oparte na analizie łańcucha bloków.
Przeczytaj też: Polygon osiąga 11 mln płatności na sekundę w testach dla agentów AI
