Ledger高層Ian Rogers表示，Coldcard牽涉約1.16億美元的比特幣失竊案，真正暴露的是「弱隨機數」在AI時代被放大利用的風險，而非證明硬件錢包或自我託管天生不安全。
重點摘要
- Coldcard在種子生成上存在缺陷，令實際熵值在舊型號僅約40 bit，新款受影響型號約72 bit，遠低於行業安全水準。
- TRM Labs指，自7月30日起多輪攻擊共盜走約1,816枚比特幣 (BTC)，按市價計接近1.16億美元。
- Rogers認為，AI大幅拉低尋找系統弱點的成本，而具自動化能力的AI代理一旦取得憑證等敏感資料，將衍生全新風險。
比特幣錢包隨機數缺陷
媒體於8月12日報道，身兼Ledger「Chief Human Agency Officer」的Rogers否認是次Coldcard事件反映硬件錢包架構本身存在致命缺陷。他指出，事故關鍵在於種子隨機度設計不佳，以及攻擊者利用AI工具，大幅提升搜尋脆弱系統的效率。
Coldcard生產商Coinkite在技術聲明中披露，自2021年引入的一個韌體問題，令部份裝置在產生助記詞種子時，誤用軟件偽隨機數產生器，而非原本設計的硬件隨機數路徑。初步估算，受影響的Mk2及Mk3裝置有效熵值僅約40 bit，而後期受影響的新型號約為72 bit，均遠不足以抵禦現代暴力破解。
區塊鏈分析公司TRM Labs在報告中指，攻擊分為四個主要波次，合共從超過5,200個地址盜走約1,816枚BTC，損失金額接近1.16億美元。
Ledger方面則在官方聲明中強調，其硬件錢包裝置以獲認證的安全元件（Secure Element）內建的硬件真隨機數產生器生成熵值，設計上並無依賴任何軟件後備路徑，藉此降低隨機數被削弱的風險。
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Ian Rogers：AI重塑攻擊版圖
Rogers指出，AI正在三個層面改變攻擊與防禦的版圖：一是為攻擊者提供更強大的漏洞發掘工具；二是加速軟件開發節奏，令新代碼與新漏洞湧現更快；三是愈來愈多AI代理（agent）被賦予直接接觸敏感系統和數據的能力，放大潛在損害。
他特別提醒，第三項風險遠不止加密錢包領域。企業級AI代理可能代為處理電郵、登入憑證、支付資料以及內部通訊，一旦權限設計不當或遭入侵，後果將極為廣泛。
在談到AI代理的權限管理時，Rogers以父母決定何時把車匙交給青少年作比喻——關鍵並非「給不給」，而是「在甚麼情境下給」。他認為，AI代理何時可以調用敏感權限，應由具體情境與安全政策主導，而非一刀切。
他透露，Ledger正研發新工具，把AI代理「操作錢包」的能力，與「控制私鑰」的權限嚴格分離，務求即使代理被濫用或遭入侵，也不會直接暴露終極資產控制權。
Rogers對彭博表示：「無論你的資產放在哪裏，你都應該清楚保護它們的安全水準有多高。」
隨機度問題並非首次出現
Ledger此前亦多次就隨機數問題發出警示。其內部安全團隊Donjon早於2022年11月，曾向Trust Wallet通報其瀏覽器擴充功能存在缺陷，發現其種子熵值一度跌至32 bit，理論上大幅降低攻擊成本。
對於行業而言，Coldcard事件再度凸顯：在AI工具日益普及的環境下，任何看似「勉強夠用」的隨機度與密鑰生成設計，都可能在短時間內被放大成系統性風險。
