據 Woofun AI 消息，Coldcard 硬件錢包漏洞引發的資金轉移行動已全面展開，攻擊者迅速將64枚比特幣與200枚以太坊注入混幣服務以切斷追蹤鏈條。這一系列操作標誌着該安全事件從技術漏洞利用階段正式進入資產清洗階段，其隱蔽性操作直接增加了後續司法追繳的難度，同時也向市場釋放了攻擊者具備成熟洗錢路徑的信號。

值得注意的是，此次資金轉移並非單一動作，而是針對不同類型加密資產採取了差異化的混幣策略，顯示出攻擊團伙在規避監管方面的精細化分工。

Woofun AI 整理數據顯示，資金流向呈現出明確的時間線與協議偏好。週二，價值 417 萬美元的 64 枚比特幣從地址 bc1q0 被轉移至混幣協議Wasabi；隨後在週三，價值 38 萬美元的 200 枚以太坊則被送入Tornado Cash。CertiK 分析認爲，此類混幣協議通過彙集並打亂用戶資產，有效切斷了發送方與接收方之間的鏈上關聯，極大降低了資產追回概率。

這種手法並非孤例，今年4月導致Kelp DAO 損失 2.93 億美元的黑客攻擊中，攻擊者同樣利用THORChain洗白了約 75,700 枚以太坊（當時價值 1.75 億美元），併爲協議帶來91 萬美元手續費，同時輔以Umbra隱私協議進行多層混淆。CertiK 推測，當前Coldcard攻擊背後可能涉及規模較小的黑客羣體，且在初始漏洞被利用後，很可能存在其他跟風者介入，進一步加劇了資金追蹤的複雜性。

從宏觀影響來看，Coldcard 漏洞攻擊已攀升爲2026年迄今爲止第三大的加密貨幣黑客攻擊事件。Galaxy Digital 指出，通過前三波已確認的攻擊，共有7,300個受害者的比特幣賬戶遭到盜取，累計損失至少達 1 億美元；該公司還預警可能存在第四波攻擊，若成真，總損失金額可能飆升至 1.3 億美元。TRM Labs 的鏈上追蹤分析揭示，儘管大部分受害者資金仍集中在少數攻擊者控制地址中，且混幣嘗試次數有限，但每波攻擊中 "交易構造的差異" 表明背後存在多名獨立攻擊者。這與 Galaxy Digital 此前調查發現的至少15名不同攻擊者利用漏洞的結論相吻合。TRM Labs 進一步追溯技術根源，指出2021年3月出現的一個固件缺陷嚴重削弱了部分Coldcard錢包的種子隨機性，導致密鑰強度從128位驟降至40位，使得攻擊者即便無實體訪問權限，也能通過暴力破解獲取密碼。

行業反思正聚焦於低成本防禦與AI技術的潛力。Dragonfly 合夥人Haseeb Qureshi 提出，若投入約 2 美元用於人工智能加固措施，或許就能避免此次Coldcard漏洞攻擊的發生。他引用社交媒體報道指出，部分人工智能模型在不到 20 分鐘的時間內便重新發現了導致此次攻擊的核心漏洞。

這一對比凸顯了傳統安全審計與AI自動化檢測之間的效率鴻溝，暗示未來硬件錢包的安全防線需更多依賴智能化手段進行實時漏洞掃描與修復，而非僅依賴事後響應。