Ledger高層Ian Rogers指出，Coldcard被盜1.16億美元事件，說明AI可以放大「弱隨機數」帶來的災難性後果，但並不代表硬件錢包或自我託管模式天生不安全。
重點摘要：
- Coldcard種子生成漏洞，令舊型號實際熵值僅約40 bits，新一代受影響型號約72 bits，遠低於安全水平。
- TRM Labs指，自7月30日起多輪攻擊合共盜走約1,816枚Bitcoin (BTC)，市值接近1.16億美元。
- Rogers認為，AI大幅降低尋找系統弱點的成本，而具自動行動能力的AI代理，一旦取得憑證等敏感資料，將構成全新風險層次。
Bitcoin錢包致命漏洞
媒體在8月12日報道指，擔任Ledger「Chief Human Agency Officer」的Rogers，不認同今次事件證明硬件錢包架構本身有根本性缺陷。他把焦點放在「隨機度不足」及「AI工具加速尋找可被攻擊目標」兩大因素。
Coldcard生產商Coinkite在技術說明中披露，2021年引入的一個韌體問題，導致裝置在生成種子時，誤用軟件偽隨機數產生器(PRNG)，而非原本設計的硬件隨機路徑。初步估算，在受影響的Mk2及Mk3裝置上，有效熵值只有約40 bits；較新一批受影響型號，亦只有約72 bits，遠低於安全行業對錢包種子的期望。
風險一旦被識破，後果迅速浮現。TRM Labs在分析報告中指出，攻擊者分四波行動，從逾5,200個地址轉走約1,816枚BTC，損失金額接近1.16億美元。
與此同時，Ledger在官方博客強調，其裝置的種子熵值由經認證「Secure Element」內建的硬件真隨機數產生器(TRNG)提供，設計上不依賴任何軟件後備機制，以降低類似漏洞出現的機會。
Ian Rogers：AI正改寫攻防版圖
Rogers指出，AI正從三個層面改變網絡攻擊生態：
- 更強的漏洞發掘工具：AI可自動化分析代碼、組態及公開數據，大幅降低黑客尋找弱點的時間和成本，令「弱隨機度」這類以往較難系統性掃描的問題，更易被批量鎖定。
- 加速軟件開發：AI輔助開發提高迭代速度，同時亦可能令帶漏洞的程式碼更快被大量部署，如欠缺嚴謹安全審核，風險被放大。
- AI代理的憑證風險：越來越多企業部署具自動權限的AI代理，處理電郵、登入憑證、付款資料及內部通訊，一旦這些代理獲分配過大或不當權限，將成為攻擊者的新入口。
他認為，這第三項風險早已超越加密錢包範疇，關乎整個企業資訊保安架構。
Rogers將AI代理的存取管控，比喻為父母決定何時把車匙交給青少年：不是一刀切禁止，而是要按情境和成熟度劃定界線。他強調，AI代理在什麼情況下可以動用敏感權限，應由明確的政策及技術機制界定，而非「一次授權，終身通行」。
他透露，Ledger正開發工具，把「AI代理操作錢包的能力」與「對私鑰的最終控制權」清晰分離，即使代理被入侵，亦不致即時失去資產控制。
Rogers向彭博表示：「不論你的資產放在哪裏，你都應該關心保護它們的安全防線究竟有多穩固。」
隨機度風險並非首次出現
Ledger過去亦多次就「隨機度不足」發出警號。其Donjon安全團隊早在2022年11月，向Trust Wallet通報其瀏覽器擴充功能存在嚴重問題：在生成錢包種子時，有效熵值竟跌至32 bits，意味攻擊者可以在合理時間內暴力破解。
在AI時代，Rogers認為這類「低熵」問題的風險係數被進一步放大——因為攻擊工具會愈來愈快、愈來愈便宜，而防守方若仍沿用舊有安全假設，將難以追上攻擊者的步伐。
