核心要点速览
- Coldcard重大漏洞导致1367.05枚比特币（约合8900万美元）失窃，黑客疑似发动了三波连环攻击。
- 受此影响，大量旧有BTC地址发生迁移，总量达77,402枚，造成链上数据出现类似抛售的虚假信号。
- 由于美国主流AI模型的安全策略阻碍了恶意代码分析，调查团队被迫启用开源GLM 5.2模型进行取证工作。
Coldcard钱包的安全危机对比特币市场情绪造成了沉重打击，不仅混淆了多项关键的链上指标，也暴露出AI辅助网络防御体系中长期存在的结构性短板。
7月30日，硬件制造商Coinkite向公众发布紧急风险预警：特定版本的Coldcard固件存在严重软件故障，导致生成的助记词随机性远低于设计标准，从而使得用户资产面临被盗风险。
据Galaxy Research分析，此次安全事件共分为三波攻击浪潮，累计4585个地址遭到针对性入侵，共计损失1367.05枚比特币，折合市值约8900万美元。
Coldcard 比特币钱包黑客事件（来源：Galaxy Research）
第一波攻击发生在7月30日，黑客在短短41分钟内完成了大规模扫荡，从1,196个地址中转移了约1,083枚比特币，显示出其在漏洞利用和链上扫描方面具备极高的自动化水平。随后两波攻击逐渐蔓延至更多小额钱包，其中第三波波及1,912个地址，平均每个地址损失约0.1枚比特币。
值得注意的是，后续的资金转移策略变得更加分散。攻击者将资产拆分并经过多个中继地址后再进行归集，这表明其有意增加链上追踪的难度，以延缓资金流向被完整还原的速度。
技术本质解析：随机数发生器的静默失效
要深入理解此次事件，首先需明确比特币钱包的安全基石。
当用户初始化硬件钱包时，设备会生成一个极其庞大的随机数——理论上，穷举这个随机数是「算术上没有希望的」。随后，该随机数会被转换为可供用户抄写的12或24个助记词。
所有的地址和私钥均基于这个种子，按照公开算法推导而来。整个安全模型的核心前提在于：这个随机数必须是真正不可预测的。
然而，2021年3月，Coldcard在一次固件更新中出现集成错误，意外地将种子生成流程从STM32硬件随机数发生器（HRNG）切换到了确定性的软件伪随机数发生器（PRNG）。
这套备用系统利用设备序列号和内部时钟来构建密钥。但这两个要素均非秘密：序列号是出厂固定的，而时钟读数则是任何人在自己的设备上均可复现的时序数据。
这一差异带来了灾难性后果。在受影响最严重的Mk3设备上，有效熵值从设计目标的128位急剧萎缩至仅40位。对于正确的128位种子，穷举计算是不可能的；但40位种子的可能空间仅为约1万亿个——对于拥有足够算力的攻击者而言，离线测试所有候选种子并与区块链上的公开地址进行比对，是完全可行的操作。
令人震惊的是，这一漏洞在Coldcard固件中潜伏了超过五年，历经多次更新却未被发现或修复。
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受影响设备范围详解
此次漏洞的影响范围比最初披露的更为广泛。运行4.0.1版本（发布于2021年3月）及后续版本的Mk3设备受影响最为严重，有效熵约为40位；而在5.6.0版本之前的Mk4和Mk5设备也受到影响，但其有效熵约为72位，相对较好；Q型设备在1.5.0Q版本之前同样存在风险，有效熵约为72位。
Coinkite于7月31日紧急推送了固件更新。其中，Mk3对应4.2.0版，Mk4和Mk5对应5.6.0版，Q型对应1.5.0Q版。然而，更新固件并不能修复已经生成的弱种子。受影响用户必须在修复后的固件上重新生成全新种子，并将资金迁移——这一过程本身也引入了新的风险。
Coinkite指出，使用了BIP-39密语（Passphrase）的用户风险极低——此处指的密语而非Coldcard PIN码。
注：Passphrase不是用于解锁钱包的pin码，而是专门附加在助记词上的一个“密码”。
此外，在设置过程中手动掷骰子（至少50次）的用户，由于额外引入了攻击者无法重建的随机性，其钱包安全性未受影响。
大规模钱包迁移扰乱比特币市场信号
随着安全风险的持续发酵，存在隐患的用户纷纷抢先转移比特币，以规避资产被盗的风险。尽管Coinkite已为受影响机型推送了修复固件，但此前已生成的高危助记词无法通过系统更新修复，用户只能创建全新钱包，将资产划转至安全地址。
这场大规模的钱包迁移导致小额持有者以及长期沉睡的比特币在链上出现异常活跃的飙升。CryptoQuant研究主管Julio Moreno介绍，7月31日，单笔产出不足1枚比特币的交易总规模达到39,600枚比特币。这是自2022年11月FTX破产以来，该类交易的单日最高值；当年FTX暴雷后不久，同类交易流转量为39,900枚比特币。
比特币每日活跃地址数量也从7月30日的约64.5万个暴涨至次日近100万个，创下2024年12月10日以来的峰值。Moreno表示，地址数量的激增主要集中在转出地址，接收地址涨幅有限，这充分说明用户主要是出于避险需求而转出原有钱包内的资金。
比特币每日活跃地址（数据来源：CryptoQuant）
单笔转账低于10枚比特币的交易所充值量上涨至7,300枚比特币，创下当年2月6日之后的新高。部分用户在过渡期临时将资产存入交易所，当然这批资金流中也包含投资者准备抛售变现的筹码。
Coldcard 事件后比特币交易所存款激增（来源：CryptoQuant）
CryptoQuant分析师JA Maartunn补充，漏洞曝光后，已有77,402枚长期未动用的比特币发生转账。不过Maartunn提醒，不应将这次大规模资金流动解读为投资者恐慌性抛售的证据，结合事件背景来看，这本质上是用户为加固钱包安全而进行的资金迁移。
他说道：「Coldcard助记词问题让用户为保障资产安全转移长期持有的比特币。这会干扰长期持有者供应量变化、币天销毁、花费产出周期分布等各类图表数据的准确性。」
伴随链上交易活跃度的大幅提升，整体市场情绪急剧走弱。区块链分析机构Santiment指出，全网比特币看涨评论与看跌评论的比值跌至平台开启现代化社交数据追踪以来的最低水平。在X平台、Reddit、Telegram等平台，每1条看跌评论仅对应0.58条看涨评论。
比特币市场情绪转为看跌（来源：Santiment）
Santiment认为，市场反应之所以如此激烈，根源在于本次漏洞的攻击对象是冷存储钱包。多数持有者将冷钱包视为从交易所提币、远离高风险加密平台后，比特币资产的最后安全防线。
美国AI管控规则增加案件追查难度
这批导致比特币市场信号紊乱的钱包转账，也让赃款追踪变得刻不容缓，必须赶在资金流入可兑换、可提现平台之前锁定其流向。
Galaxy Research汇总了受害者上报的信息，梳理出一批疑似黑客地址，并将资料同步给执法部门、合规机构以及其他网络安全调查人员。Thorn透露，机构已上报约600个疑似存放被盗比特币的黑客地址。
但他表示，美国各大主流大模型设置的安全护栏限制了被盗资产追踪与用户保护工作，调查团队不得不改用一款中国开源AI模型。Thorn并未指明具体是哪些美国AI模型、有哪些查询指令遭到拦截，也没有详细说明这款替代模型为调查提供了哪些助力。即便如此，他提出的困境，与Hugging Face此前遭遇网络攻击时碰到的难题高度相似。
这家AI平台曾宣布，有自动化程序入侵其部分基础设施，安全团队需要分析超过17,000条事件记录。最初，调查人员通过商用接口调用主流前沿大模型，上传攻击指令、漏洞利用载荷、指挥控制相关日志用于分析。
Hugging Face称，这些查询全部被系统拦截。原因是AI安全体系无法区分开展应急处置的调查人员与真正的攻击者。最终，该团队选用智谱AI自研的开源权重模型GLM 5.2，在自有服务器上完成全部取证分析。
这款模型协助工作人员梳理出完整的攻击时间线、定位泄露凭证、提取入侵特征，还能区分真实攻击痕迹与诱饵干扰行为。Hugging Face称，原本需要耗时数天的取证工作，依托AI辅助缩短至几小时。
该案例印证了Thorn口中Coldcard案件存在的攻防AI不对等问题：黑客能够使用无限制、可自主修改的AI工具，不受商用模型安全规则约束；而防守方在提交带有恶意特征的资料用于案件排查时，常会遭到AI拒绝，即便初衷是控制恶性安全事件。
如果大范围取消AI安全限制，又会催生新风险。AI服务商无法仅凭用户口头声称追查盗币就放开权限，这类无限制工具同样会被滥用于钱包攻击、洗钱、规避交易监管等违法活动。
在加密领域内，这种矛盾格外尖锐：被盗资产几分钟内就能借助跨链桥、交易所、博彩平台完成流转。一旦追查出现延误，资金会在受害者拿到报案回执、调查人员完成人工溯源前转入可自由提现的平台，彻底失去冻结机会。
宏观背景：2026年密钥安全危机
Coldcard事件契合了2026年上半年加密安全领域的一个更广泛趋势。
区块链安全公司Blockaid的数据显示，2026年上半年大多数加密损失来自密钥泄露和操作安全失误，而非智能合约漏洞。
Blockaid联合创始人兼CEO Ido Ben-Natan的评语切中要害。
“硬件钱包的安全性，最终取决于用户交互但永远看不到的固件和系统。这意味着防护必须在上游构建——在用户获得资产控制权之前。”
对整个硬件钱包行业的启示
启示一：终结「冷存储等于绝对安全」的叙事
这一事件重新引发了2025年15亿美元Bybit黑客攻击之后的那场讨论。持有自己的密钥消除了交易所风险，但同时将其他所有风险转移到了你自己身上。
硬件钱包保护的是密钥的存储安全，但如果密钥在生成时就已经被污染，所有后续的物理隔离措施都失去意义。
在这次事件中，攻击者始终没有接触任何物理设备，因为他根本不需要。
启示二：熵是密码学安全的生命线，必须独立审计
Coldcard事件的根本失败，在于硬件随机数发生器静默失效时，没有任何机制进行检测和报警。
行业亟需建立随机数质量的独立验证机制、固件变更对熵质量影响的强制审计流程，以及对最关键安全组件的多重冗余验证。
启示三：开源是一把双刃剑
Coldcard的固件是开源的，这曾被视为其安全模型的优势之一——任何人都可以审查代码。
但此次事件表明，开源代码的公开可见，同样为攻击者提供了分析的便利。攻击者可能正是通过分析公开的旧版固件代码来定位了漏洞所在。
开源的安全承诺，必须配合真正有效的社区审计来兑现，而不能仅仅依赖「任何人理论上都可以审查」。
启示四：AI时代的安全审计标准必须更新
Coinkite自身使用的AI辅助审查未能发现这个漏洞。
这说明AI代码审计并非万能——它的表现取决于审查指令的质量、输入代码的范围以及人类审查者对警告信号的理解能力。
将AI审查当作安全背书，而不是安全流程的一个环节，是危险的。
启示五：用户主权越大，责任越重
此次事件可能加速机构级托管方和现货比特币ETF的采用，一些行业观察人士认为。
「不需要信任银行和交易所」是比特币最重要的承诺之一——但这一承诺在此次事件中遭遇重创。
自托管要求用户对其从未直接接触的系统（固件、密码学实现、随机数质量）有基本信任，而这种信任目前完全依赖于制造商的工程质量。
掷骰子的用户保住了资产。默认设置的用户失去了资产。
这是硬件钱包行业需要正视的一个结构性问题。「默认安全」本应是最高优先级，而不是需要用户主动选择的高级选项。
结语
Coldcard事件的震撼之处，不在于损失的规模（尽管8900万美元并不是小数字），而在于攻击的性质。
这是一次对密码学安全最根基的精确打击。
一个运行了五年的静默错误，在比特币价格从数万美元攀升至更高水平的过程中，耐心地积累着攻击的经济回报。
当时机成熟，1367枚比特币在三波攻击中消失，攻击者始终没有接触任何物理设备。
正如一位分析师所言：「当你把密码学的保险换成了伪随机数，你其实从来就没有保险。」
对于硬件钱包行业，这是一次不会被遗忘的提醒：
安全不是声明出来的，而是从第一行固件代码就开始构建的。
以上就是Coldcard钱包漏洞致8900万美元被盗,引爆FTX后最大链上迁移潮的详细内容，更多关于Coldcard漏洞致8900万美元被盗的资料请关注其它相关文章！