Coldcard钱包漏洞致8900万美元被盗,引爆FTX后最大链上迁移潮

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• Coldcard 漏洞导致 1367.05 个比特币被盗，价值约 8900 万美元，疑似遭受了三波攻击。
• 钱包迁移转移了 77,402 个较旧的 BTC，扭曲了链上信号，使其看起来像是在卖出。
• 据报道，美国的 AI 安全措施阻碍了追踪工作，促使调查人员使用开放权重 GLM 5.2 模型。 

Coldcard 钱包危机重创比特币市场情绪，混淆链上各项参考指标，同时暴露了 AI 辅助网络防御体系长期存在的短板。

7 月 30 日，硬件厂商 Coinkite 向用户发布风险预警：受特定版本 Coldcard 固件影响生成的钱包存在资产被盗风险，根源是软件故障致使助记词的随机生成度远低于设计标准。

Galaxy Research 表示，本次安全事件一共出现三波攻击潮，共计 4585 个地址遭到针对性入侵，被盗比特币数量为 1367.05 枚，折合价值约 8900 万美元。

Coldcard 比特币钱包黑客事件（来源：Galaxy Research）

首波攻击发生于7 月30 日，攻击者在短短41 分钟内便完成大规模扫荡，从1,196 个地址中转走约1,083 枚比特币，显示其在漏洞利用与链上扫描上具备高度自动化能力。第二波与第三波攻击则逐步扩散至更多小额钱包，第三波共波及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，后续资金的转移方式明显更加分散，攻击者将资产拆分至多个中继地址再进行归集，显示其可能刻意降低链上追踪难度，以延缓资金流向被完整还原。

漏洞的技术本质：随机数发生器的沉默失效

理解这次事件，必须先理解比特币钱包的安全基础。

当你初始化一个硬件钱包时，设备会生成一个随机数——极其庞大的随机数，大到从理论上穷举是「算术上没有希望的」——然后将这个随机数转化为你抄写下来的12或24个助记词。

你的每一个地址、每一把私钥，都从这个种子按照公开规则推导而来。整个安全模型的根基，就是这个随机数必须是真正随机的。

2021年3月，Coldcard 的一次固件集成错误，悄悄地将种子生成流程从STM32硬件随机数发生器（HRNG）切换到了确定性软件伪随机数发生器（PRNG）。

这套备用系统使用设备序列号和内部时钟来构建钱包密钥。两者都不是秘密——序列号是出厂固定数据，时钟读数是任何人都可以在自己的设备上复现的时序。

这个差距是灾难性的。在受影响最严重的 Mk3 设备上，有效熵值从设计目标的128位萎缩至仅40位。对于正确生成的128位种子，穷举在计算上是不可能的；但40位种子的可能空间仅约1万亿个——对于一个有足够算力的攻击者而言，离线测试所有候选种子并与公开的比特币区块链地址进行比对，是完全可行的。

这个漏洞在Coldcard固件中沉睡了超过五年，经历了多次固件更新，均未被发现或修复。

拓展：什么是加密货币钱包？新手一次看懂钱包地址、助记词和资产安全

受影响的设备范围

漏洞覆盖面比最初披露的更广。Mk3 设备运行4.0.1版本（2021年3月发布）及后续版本，受影响最严重，有效熵约40位；Mk4 和 Mk5 设备在5.6.0版本之前也受影响，但有效熵约为72位，相对好一些；Q 型设备在1.5.0Q版本之前同样受影响，有效熵约为72位。

Coinkite 于7月31日紧急推送固件更新。Mk3 对应4.2.0版，Mk4 和 Mk5 对应5.6.0版，Q 对应1.5.0Q版。但更新固件无法修复已经生成的弱种子。受影响的用户必须在修复后的固件上重新生成全新种子，然后迁移资金——这本身也带来了新的风险。

Coinkite 指出，使用了 BIP-39 密语（Passphrase）的用户面临的风险极低——这里说的是密语而非 Coldcard PIN。

注：Passphrase不是钱包解锁的 pin 码，是专门给助记词设置的一个“密码”

此外，在设置时手动掷骰子（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，其钱包安全未受影响。

Coldcard钱包迁移扰乱比特币看跌信号

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安全风险持续发酵，存在暴露隐患的用户纷纷抢先转移比特币，避免资产被黑客盗取。 尽管 Coinkite 已经为受影响机型推送了修复版固件，但此前已生成的高危助记词无法依靠系统更新修复，用户只能创建全新钱包，把资产划转至安全地址。

这场大规模钱包迁移，让小额持有者以及长期沉睡比特币的链上活跃度出现异常飙升。 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 39600 枚比特币。这是自 2022 年 11 月 FTX 破产之后，该类别交易的单日最高值；当年 FTX 暴雷后不久，同类交易流转量为 39900 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，地址数量暴涨主要集中在转出地址，接收地址涨幅十分有限，足以说明用户是出于避险需求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 7300 枚比特币，创下当年 2 月 6 日之后的新高。部分用户在新建安全钱包的过渡期，临时将资产存入交易所，当然这批资金流里也包含有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 77402 枚长期未动用的比特币发生转账。 不过 Maartunn 提醒，不能将这次资金大规模流动视作大量投资者恐慌割肉的证据，结合事件背景来看，资金变动本质是用户为钱包加固安全。

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大增，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，根源在于本次漏洞攻击对象是冷存储钱包。多数持有者把冷钱包视作从交易所提币、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 Coldcard 案件追查难度

这批造成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流向。

Galaxy Research 汇总了受害者上报信息，梳理出一批疑似黑客地址，并把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，和 Hugging Face 此前遭遇网络攻击时碰到的难题高度相似。

这家 AI 平台表示，曾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 17000 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。

可如果大范围取消 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。

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。

更广泛的背景：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：「冷存储等于绝对安全」的叙事必须终结

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。

这次事件的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，是硬件随机数发生器静默失效时，没有任何机制检测和报警。

行业需要的是，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：开源是双刃剑

Coldcard 的固件是开源的，这被视为其安全模型的优势之一——任何人都可以审查代码。

但这次事件表明，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 自己的 AI 辅助审查未能发现这个漏洞。

这说明 AI 代码审计不是万能的——它的表现取决于审查指令的质量、输入代码的范围和人类审查者对警告信号的理解能力。

把 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

这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——但这一承诺在这次事件中遭遇重创。

自托管要求用户具备对他们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。

掷骰子的用户活下来了。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。

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