Galaxy 表示，至少有 15 名不同的攻击者利用了 Coldcard 漏洞，据 Dragonfly 的管理合作伙伴称，只需花费 2 美元的人工智能强化就可以避免该漏洞。

Galaxy Digital 研究主管 Alex Thorn 援引自事件发生以来收到的新受害者报告称，至少有 15 名不同的攻击者利用了 Coldcard 漏洞。

索恩周二表示，受害者报告帮助该公司标记了原本未被发现的新攻击者，因为该漏洞的性质与集中式交易所的黑客攻击不同。

Thorn 在 Tuesday X 的一篇帖子中写道：“由于一名受害者报告称被盗的比特币不到 1 个，我们发现这是一次新的攻击，从 126 个地址中窃取了 12 个比特币。”

据 Galaxy Research 称，在三轮已确认的攻击浪潮中，Coldcard 漏洞造成的估计损失已增至 1 亿美元。该公司还发现疑似第四波浪潮可能导致比特币 (BTC) 总损失达到约 1.3 亿美元。

正在进行的攻击重新引发了关于冷钱包安全性以及用户持有自己的比特币是否更安全的争论。

Dragonfly 合作伙伴表示，价值 2 美元的 AI 强化本可以阻止该漏洞

Dragonfly 管理合伙人 Haseeb Qureshi 写道，大约“2 美元的人工智能强化”就可以阻止 Coldcard 漏洞，并援引社交媒体报道称，一些人工智能模型在不到 20 分钟的时间内重新发现了导致攻击的漏洞。

库雷希的言论是针对多名社交媒体用户声称克劳德能够在短短八分钟内重新生成漏洞的回应。他认为这些结果可能受到网络搜索的污染，并补充说开源人工智能模型 GLM 5.2 能够在关闭网络访问的情况下在 20 分钟内重新发现攻击。

然而，加密分析平台 Tokenomist 的数据负责人 Tatsapat Saerejittima 告诉 ，人工智能模型不太可能在该漏洞被公开之前独立发现该漏洞。他说：

私钥设置中发现的漏洞

加密货币研究公司 Castle Labs 的联合创始人 Francesco 表示，人工智能模型的功能不断增强，大大降低了发现新的加密货币漏洞所需的成本和时间，但他补充说，Coldcard 的私钥可能在该漏洞中发挥了作用。

Coldcard 使用的“私钥熵水平（40 位）远低于其他钱包采用的标准（12 字种子为 128 位），这是固件错误的结果，使工作变得更容易，”他告诉 。

Francesco 要求 不要使用他的姓氏，他表示，随着人工智能模型获得更多功能并在网络安全和漏洞利用方面变得更加突出，他预计错误发现的成本将继续下降。