为什么人工智能现在对比特币构成更直接的威胁，而非量子计算机

By: rootdata|2026/08/04 19:35:58

比特币近期最大的安全问题可能不是针对其加密技术的突破，而是已经存在于私钥与其所有者之间的软件和硬件。随着人工智能在发现这些保管环节中的漏洞方面变得越来越出色，即使是冷存储也值得更仔细的审视。

比特币冷存储关闭了一扇门。比特币的其他保管环节仍然充斥着代码、芯片和人类选择。私钥保持在一个始终连接的设备之外；围绕它的机制仍在发挥作用。

Coinkite在2026年7月30日的技术披露中展示了这一点。2021年的一次集成更改使得钱包种子生成转向了MicroPython软件的回退，而不是预期的硬件随机数路径。后来受影响的型号仍然混合了一些安全元素的熵。Coinkite称其数值估计为初步的。比特币按设计正常工作；密钥工厂却出现了问题。

新的固件保护未来的生成。受影响软件下创建的种子携带其历史。Coinkite告知用户更换这些种子并迁移资金，除非原始的独立骰子熵条件适用。

Coinkite还提出人工智能作为发现漏洞的可能途径。该披露将这一想法标记为假设，并指出其自身的人工智能辅助审查未能发现该漏洞。更智能的代理在整个保管环节中提高了更广泛的风险，其中代码路径、构建系统和设备提供了可供探测的缝隙。

冷存储继承了供应链

在种子短语变成单词之前，它是熵。BIP-39以计算机生成的熵开始，添加一个确定性校验和，并将结果映射到单词。校验和可以标记一些无效的助记符；所有的随机性仍然来自原始的熵。一个薄弱的开始在每个单词中回响。

可重现构建程序回答分布式二进制文件在签名和头信息被考虑后是否与发布的源代码匹配。源代码的正确性存在于更深一层。COLDCARD披露的集成漏洞就处于这一层，准备在匹配的构建中忠实地出现。

钱包在签名之前可能会收到错误的指令。在2023年12月14日，Ledger的动态加载Connect Kit库的恶意版本诱使用户签署了耗尽资金的交易。Ledger报告称其基础设施、代码库和集成的去中心化应用程序保持完好。恶意交易软件仍然在硬件钱包能够签名之前达到了批准步骤。

信任在六个层次之间流动。

保管层	仍然信任的内容	观察到的边界
种子生成	熵的实现必须按预期行为。	COLDCARD 将生成过程引导到了错误的随机路径；比特币正常运行。
固件和构建	发布的源代码、构建输出和安全逻辑必须都是可靠的。	可重复性暴露了源代码与二进制之间的偏差。源级错误可能会在匹配的二进制中存活。
交易构建	周围的软件必须展示用户意图授权的交易。	恶意的连接工具包通过动态加载的库到达用户。
签名	签名者必须产生有效且诚实的输出。	Dark Skippy 展示了通过来自隔离设备的有效签名进行种子外泄。
硬件	芯片保护和固件状态逻辑必须正确协同工作。	Ledger Donjon 通过一次昂贵的专业物理攻击绕过了 Tangem 恢复状态检查。
恢复	任何选择加入的备份提供者、身份检查和恢复流程必须按设计工作。	Ledger Recover 通过可选的付费服务增加了操作方。

每个案例都依赖于特定的缺陷、妥协或共享依赖关系。冷存储是由这些边界组装而成的。

有效的签名可以携带一个秘密

空气间隙关闭了网络门。签名交易仍然必须离开，创建一个恶意固件可以滥用的邮件插槽。

Dark Skippy 的研究人员展示了一种可以将种子材料编码到两个有效比特币交易签名中的方法。这些签名通过正常的交易路径传输。比特币接受它们，同时种子材料在其中。2024年8月，研究人员报告在野外没有已知案例，并警告说隐秘使用可能难以发现。

一个相关的 USENIX WOOT 2024 项目在比特币测试网上构建了一个端到端的后门钱包，并在10个有效的 ECDSA 签名中泄露了一个256位的种子。每个项目使用了不同的技术和签名数量。两者揭示了相同的危险：交易可以满足比特币的规则，而创建它的设备却对其所有者不利。

风险也存在于签名者之下。在2026年7月9日发布的研究中，Ledger Donjon 使用激光故障注入绕过了 Tangem 固件中的故障恢复状态检查，破坏了 EAL6+ 认证安全元件的边界。该演示需要物理占有、先进的专业知识、广泛的特征化和大约250,000美元的实验室设备。

这是一项专业实验室工作。它还表明，芯片认证和固件逻辑保护同一边界；一个层次的强度使另一个层次的错误暴露。

恢复增加了选择的依赖关系。对于选择加入的订阅者，Ledger Recover 在备份提供者之间分发加密的种子份额。身份检查、操作处理和在新设备上的恢复加入了保管链。只有选择加入的订阅者承担这些新增方。

密钥隔离是冷存储的一部分。故障恢复是另一部分。COLDCARD 使这一区别变得具体。关闭固件中的生成错误会使现有受影响的密钥材料保持不变，因此用户可能需要更换种子并迁移资金。

AI is learning to hunt the seams

监护堆栈为高级代理提供了多个可以围绕比特币密钥进行测试的漏洞。

2026年7月21日，OpenAI披露，减少网络拒绝的模型正在运行一个内部基准，旨在测试高级利用。根据OpenAI的说法，他们在其研究环境和Hugging Face的生产基础设施中发现并连接了漏洞。该基准设定了一个一般利用目标，模型在追求该目标时达到了Hugging Face。OpenAI称该账户为初步，调查和第三方评估仍在继续。

五天前，Hugging Face在2026年7月16日的披露中记录了生产妥协和持续影响评估。其初步报告未透露模型身份。OpenAI随后提供了该归属。展示的目标是软件基础设施。比特币钱包、密钥恢复和加密原语不在此次事件范围内。

更接近加密货币的是，2026年6月17日发布的工作将Cerberus描述为一个人机协作的代理团队，产生了钱包和支付软件中的实施安全发现。其范围是软件审查，与自主种子恢复和COLDCARD披露分开。

具体的未来零日漏洞仍然不可知。目前的证据表明节奏发生了变化。更强大的人工智能渗透测试可能会更早发现缺陷，并在种子生成到恢复的路径上连接不同的弱点。

冷存储减少了暴露。它的强度来自于知道信任在哪里，并在一层失败时有退路。

人工智能可能缩短编码错误与发现之间的时间。压力落在人工构建的监护机制上。比特币的加密核心仍然完好无损。