Falla RNG de Coldcard enciende debate sobre auditorías asistidas por IA
El CEO de Coinkite, NVK, defiende su auditoría impulsada por IA tras un exploit de Coldcard de $116 millones, mientras el desarrollador de Bitcoin Luke Dashjr argumenta que las vulnerabilidades podían ser descubiertas por revisores humanos.
Traducido del inglés. Leer el original
Claves
- Coinkite afirma que un modelo de IA descubrió un defecto en el generador de números aleatorios que las auditorías humanas pasaron por alto.
- El desarrollador de Bitcoin Core, Luke Dashjr, publicó nueve problemas concretos que ya había reportado a Coinkite, cuestionando la narrativa de que solo la IA los encontró.
- La vulnerabilidad, rastreada a un cambio de firmware de 2021, permitió el robo de aproximadamente $140 millones en Bitcoin y ha desencadenado acciones legales.
Las carteras hardware Coldcard presentaron una falla crítica en su generador de números aleatorios (RNG) que permitió a los atacantes reconstruir claves privadas y robar un estimado de $140 millones en Bitcoin. El CEO de Coinkite, Rodolfo “NVK” Novak, defendió el proceso de seguridad de la empresa, diciendo que un nuevo modelo de IA identificó el defecto después de que múltiples auditorías humanas no lo hicieran. El desarrollador de Bitcoin Luke Dashjr cuestionó públicamente esa afirmación, publicando una lista de nueve puntos sobre problemas de RNG que ya había compartido con Coinkite en mensajes privados.
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Auditoría impulsada por IA versus revisión humana
NVK publicó en X que al menos 15 auditorías externas —incluidos auditorías pagas de los modelos Mk4 (2022) y Q (2024)— examinaron el hardware, firmware y el código de generación de entropía de Coldcard. Citó un “Cybersecurity Harness” basado en OpenAI que generó 85 hallazgos candidatos, argumentando que solo este modelo sofisticado descubrió el defecto de generación de semillas. Según crypto.news, NVK escribió: “La incómoda verdad es que se necesitó un nuevo modelo de IA para encontrar lo que los humanos no pudieron.”
Rebatimiento de nueve puntos de Dashjr
En un hilo de X, Luke Dashjr enumeró nueve problemas específicos que, según él, un revisor competente podría haber detectado. Los ítems van desde un comentario TODO en la rutina de inicialización del RNG hasta bits de error de semilla y de reloj ignorados en el chip STM32, y una post‑procesamiento insuficiente para uso criptográfico. También destacó que la verificación random_buffer no cubre llamadas directas a rng_get, y que el RNG de reemplazo del firmware carecía de aserciones en tiempo de ejecución. Dashjr subrayó que sus hallazgos fueron compartidos privadamente con Coinkite antes de hacerse públicos y que no afirmó que cada punto fuera explotable.
Contexto técnico de la falla
La vulnerabilidad se originó en un cambio de firmware de marzo 2021 que trasladó la generación de semillas del RNG hardware a una herramienta de software (Yasmarang) alimentada por el número de serie del chip y un temporizador. Esto redujo la entropía efectiva a tan solo 40 bits en dispositivos Mk2/Mk3 antiguos, muy por debajo de los 128 bits de seguridad asumidos por BIP‑39. Los atacantes pudieron reconstruir claves privadas offline, lo que dio lugar a una serie de robos iniciados el 30 de julio 2026, en los que se sustrajeron aproximadamente 1 816 BTC (alrededor de $38 millones) de más de 5 200 direcciones, según TRM Labs y Galaxy Research.
Respuesta legal y de remediación
Se ha instruido a los usuarios de Coldcard a generar nuevas semillas, respaldarlas de forma segura y migrar fondos usando las últimas versiones de firmware (5.6.3 para Mk4/Mk5 y 1.5.3Q para Q). Coinkite señala que las actualizaciones de firmware no pueden reparar semillas débiles generadas previamente. Se ha presentado una demanda colectiva en Ontario por el propietario de la cartera Amir Reza Naderi, alegando que Coinkite conocía el problema del RNG desde mayo 2025 y no advirtió a los clientes. Coinkite niega la acusación y afirma que aún está preparando un informe técnico detallado.

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