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Zilliqa Ledger 애플리케이션에서 심각한 취약점이 발견되어 5건의 원주 거래를 서명하면 개인 키가 유출될 수 있습니다

Zilliqa는 Zilliqa Ledger 애플리케이션에 심각한 난수 생성 취약점이 존재하며, 이는 원주율 비 EVM Zilliqa 거래의 Schnorr 서명에 영향을 미친다고 발표했습니다. 공격자는 공개 체인상의 데이터만을 이용하여 편차가 있는 임시 난수에서 서명자의 개인 키를 복구할 수 있습니다.Zilliqa Ledger 애플리케이션을 통해 약 5건 이상의 원주율 거래에 서명하고 방송한 계정은 모두 유출된 것으로 간주되어야 합니다. 관련 서명이 체인에 영구적으로 기록되어 있기 때문에, 이후 애플리케이션 업데이트로도 위험을 제거할 수 없으며, 영향을 받은 개인 키는 반드시 비활성화해야 합니다. EVM 거래 및 zilliqa-js, gozilliqa-sdk, pyzil 등의 개발 도구는 영향을 받지 않습니다.취약점은 애플리케이션이 난수를 복사할 때 잘못된 32바이트를 선택하고 8바이트의 제로 패딩을 유지하며 8바이트의 엔트로피를 잃어버려 각 난수의 최대 64비트가 고정적으로 0으로 설정되는 데서 발생했습니다. 공격자는 5개 이상의 영향을 받은 서명을 이용하여 일반 하드웨어로 몇 초 내에 개인 키를 복구할 수 있습니다. Zilliqa는 7월 19일 의심스러운 능동적 이용 활동을 관찰하였고, 7월 21일에 근본 원인을 확인했습니다.Zilliqa는 추가 자금 손실을 방지하기 위해 원주율 거래를 중단하였으며, Ledger와 함께 수정된 애플리케이션을 준비하고 있습니다. 그러나 수정된 버전은 이미 노출된 키를 보호할 수 없으며, 영향을 받은 사용자는 현재 자산을 스스로 이동하지 말고 공식적인 조치 방안을 기다려야 합니다.

이더리움 재단: AI가 검증 노드를 오프라인으로 만들 수 있는 취약점을 발견했지만, 여전히 인력에 의한 진위 확인이 필요하다

코인데스크(CoinDesk)에 따르면, 이더리움 재단은 최근 보안 팀이 AI 에이전트를 활용하여 이더리움 검증 노드에서 실행되는 소프트웨어를 테스트하고, 원격으로 트리거되어 노드가 다운되는 취약점을 성공적으로 발견했다고 밝혔습니다. 그러나 연구원들은 AI가 생성한 많은 보안 보고서에서 인적 검토가 실제 취약점과 오탐지를 구별하는 데 여전히 중요한 단계라고 강조했습니다.이번에 발견된 취약점은 이더리움 네트워크 메시지 전파 프로토콜인 gossipsub에 존재하며, 공격자는 원격으로 노드 소프트웨어를 비정상적인 계산 상태로 진입시켜 프로그램이 다운되고 종료되게 할 수 있습니다. 이로 인해 검증 노드가 오프라인 상태가 되며, 운영자가 수동으로 재시작할 때까지 지속됩니다. 이 취약점은 이미 수정되었으며, 번호 "CVE-2026-34219"로 등록되었습니다.이더리움 재단 프로토콜 보안 팀의 일원인 니코스 박세바니스(Nikos Baxevanis)는 이번 사건에서 진정으로 놀라운 점은 AI가 취약점을 발견하는 능력이 아니라, 팀이 실제로 존재하는 취약점과 그저 신뢰할 수 있는 "환상"처럼 보이는 것들을 구별하는 데 많은 시간을 소비했다는 점이라고 말했습니다.

연구자들은 "환각 침입"이라는 새로운 공격을 발견했으며, AI 에이전트가 좀비 네트워크를 구성하는 데 이용될 수 있다고 경고했다

Decrypt에 따르면, 텔아비브 대학교, 이스라엘 공과대학교 및 Intuit의 연구자들이 "적대적 환각 침입"이라는 새로운 공격 기법을 발견했습니다. 이 기법은 AI 모델의 환각 현상을 이용하여 AI 에이전트를 유인해 악성 코드를 다운로드하게 하고, 잠재적으로 좀비 네트워크를 구성하게 합니다.공격자는 AI 모델이 생성할 수 있는 가짜 리소스 링크를 예측하고 미리 등록하여 그 안에 악성 명령을 심습니다. AI 에이전트가 해당 리소스를 검색할 때 이를 합법적인 콘텐츠로 간주하고 실행하게 됩니다. 테스트 결과, 코드 저장소 클론 시나리오에서 AI의 환각 발생률은 85%에 달하며, 기술 설치 시나리오에서는 100%에 이릅니다. Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI 및 OpenClaw와 같은 AI 코딩 도우미들이 모두 영향을 받았습니다. 이 공격은 전통적인 사이버 공격에서의 "오타 도메인"과 유사하지만, 인간 입력 오류가 아닌 AI 모델의 오류를 겨냥합니다. 이전 연구에서는 악성 웹사이트가 간접적인 힌트를 통해 AI 에이전트를 탈취할 수 있음을 보여주었으며, OpenClaw 사용자들은 AI 에이전트가 민감한 정보를 유출하도록 유인하려는 6,000회 이상의 공격을 경험했다고 보고했습니다.
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