Un fallo de seguridad en el software de los monederos físicos Coldcard permitió a atacantes reconstruir claves privadas y sustraer al menos 1.596 bitcoins, valorados en más de 100 millones de dólares, pese a que el código había sido sometido a revisiones asistidas por inteligencia artificial antes y después de los ataques.
El fallo estaba en la conexión entre dos componentes
La empresa canadiense Coinkite, con sede en Toronto, informó que había utilizado herramientas de inteligencia artificial para revisar componentes críticos de sus sistemas, incluso semanas antes de que se produjeran los ataques.
Tras conocer el robo, la compañía volvió a someter el código a análisis con varios modelos avanzados de inteligencia artificial. Ninguno detectó la vulnerabilidad.
Según la empresa, el problema no estaba en el código principal ni directamente en la lógica criptográfica, sino en la manera en que interactuaban dos submódulos que, considerados por separado, no parecían estar relacionados.
Este tipo de vulnerabilidad representa un desafío para las revisiones automatizadas porque un componente puede funcionar correctamente cuando se analiza de manera aislada, mientras que una combinación determinada de ambos puede generar una brecha de seguridad.
Coinkite recomendó, por esa razón, que otros fabricantes de dispositivos similares presten especial atención a las conexiones entre módulos durante sus auditorías de seguridad.
Al menos 1.596 bitcoins sustraídos
Galaxy Research calcula que se produjeron tres oleadas confirmadas de ataques, además de otros incidentes menores. En conjunto, los atacantes habrían sustraído 1.596 bitcoins de unas 7.300 direcciones.
Al valor estimado en el momento del reporte, los fondos superaban los 100 millones de dólares.
Existe además una cuarta oleada de ataques que no ha sido confirmada. Si se incorpora esa operación, el número de bitcoins sustraídos ascendería a unos 2.055, con un valor aproximado de 130 millones de dólares.
Qué es un monedero Coldcard
Para un usuario que no esté familiarizado con las criptomonedas, un Coldcard puede entenderse como una pequeña computadora especializada, de apariencia similar a una calculadora, diseñada para mantener fuera de internet la información necesaria para autorizar transacciones con bitcoin.
El dispositivo no almacena físicamente los bitcoins. Los bitcoins continúan registrados en la cadena de bloques de Bitcoin, una base de datos distribuida que mantiene el registro de las transacciones.
Lo que protege el dispositivo son las claves criptográficas que permiten demostrar que una persona tiene control sobre determinados fondos.
De esas claves se deriva la denominada frase de recuperación, normalmente formada por una serie de palabras que permite recuperar el acceso a los fondos si el dispositivo se pierde o deja de funcionar.
Por ello, si un atacante consigue obtener o reconstruir las claves privadas, puede llegar a controlar los bitcoins asociados a ellas sin necesidad de robar físicamente el dispositivo.
El problema existía desde 2021
Coinkite señaló que la vulnerabilidad estaba presente en versiones del firmware —el software que controla el funcionamiento básico del dispositivo— distribuidas desde marzo de 2021.
El ataque aprovechó ese defecto para reconstruir las claves privadas y acceder a los fondos de los usuarios.
La particularidad del caso es que los atacantes no necesitaron tener el Coldcard en sus manos. El fallo existente en el software permitió explotar remotamente la información necesaria para comprometer las claves.
Esto convierte el incidente en un caso especialmente relevante para la seguridad de los llamados monederos fríos o hardware wallets, cuyo principal atractivo consiste precisamente en mantener las claves alejadas de dispositivos conectados permanentemente a internet.
La inteligencia artificial no garantiza detectar vulnerabilidades
El incidente también plantea límites sobre el uso de inteligencia artificial para revisar código de software.
Que varios modelos de IA no hayan identificado el problema antes o después del ataque no significa necesariamente que estas herramientas sean inútiles para las auditorías de seguridad. Sí demuestra, en cambio, que una revisión automatizada puede pasar por alto vulnerabilidades que dependen de interacciones complejas entre diferentes partes de un sistema.
En este caso, el problema no estaba localizado en una única sección evidente del código, sino en la relación entre componentes. Esa característica dificultó su detección tanto por los análisis realizados antes del robo como por las revisiones posteriores.
La experiencia lleva a una conclusión relevante para la industria: las auditorías de seguridad no pueden depender exclusivamente de una herramienta automatizada, incluso cuando esta utiliza modelos avanzados de inteligencia artificial.
Coinkite asume responsabilidad
Rodolfo Novak, consejero delegado y cofundador de Coinkite, se disculpó públicamente y asumió la responsabilidad por el fallo.
La compañía informó además de que está colaborando con las fuerzas de seguridad de varias jurisdicciones en relación con el incidente.
El caso deja abierta una cuestión más amplia para el sector de las criptomonedas: cómo detectar vulnerabilidades que no se encuentran en una pieza concreta del software, sino en la interacción entre diferentes componentes, especialmente cuando los sistemas son sometidos a revisiones automatizadas que pueden concentrarse en patrones de código conocidos.
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