Un atacante vinculado a un robo de Bitcoin relacionado con Coldcard habría trasladado aproximadamente el 10% del BTC robado a través de THORChain, un protocolo de liquidez entre cadenas. La maniobra complica los esfuerzos de rastreo en cadena y ha renovado el escrutinio sobre cómo se lavan los fondos de autocustodia una vez que salen de una billetera de hardware.

La elección de esta ruta es significativa porque THORChain permite a los usuarios intercambiar activos nativos entre blockchains sin un intermediario custodio. Así, el Bitcoin robado puede convertirse en otros tokens sin pasar nunca por un exchange centralizado que pudiera congelar los fondos. Ese mecanismo es precisamente la razón por la que el protocolo sigue apareciendo en casos de rastreo de fondos que involucran brechas de autocustodia. El crimen entre cadenas de este tipo se ha convertido en una preocupación para toda la industria: firmas de analítica blockchain como Chainalysis han rastreado miles de millones de dólares en fondos robados que circularon por puentes y protocolos de intercambio entre cadenas en los últimos años, e investigadores en cadena, incluido ZachXBT, han vinculado previamente el uso de THORChain a robos de alto perfil atribuidos al Grupo Lazarus de Corea del Norte. Para cobertura relacionada, vea Bitcoin llega a $82,000 tras señales dovish de la Fed mientras Ethereum, XRP y Dogecoin suben.

Puntos clave

• Un atacante en un robo vinculado a Coldcard habría trasladado cerca del 10% del Bitcoin robado a través de THORChain.
• Los intercambios entre cadenas de THORChain permiten que el valor salga hacia otros activos sin un punto de control custodio, lo que dificulta el seguimiento de los fondos.
• El informe sigue parcialmente sin confirmar, y hasta ahora solo una fracción del BTC robado ha sido rastreada a través del protocolo.

El incidente sigue a informes previos de pérdidas relacionadas con Coldcard. AICryptoCore cubrió anteriormente cómo Coldcard enfrentó una presunta cuarta ola de ataques que involucró unos 388,9 BTC, parte de un patrón más amplio de usuarios de billeteras de hardware atacados mediante vectores de compromisos en la cadena de suministro o de la semilla. Ese patrón se inscribe en una tendencia mayor en la que el cripto robado ha alcanzado totales anuales récord, según los rastreadores de incidentes de la industria, lo que presiona tanto a los fabricantes de dispositivos como a los investigadores. Para cobertura relacionada, vea Minero de Bitcoin abandona su sitio de minería por un acuerdo de IA de hasta $1.2 mil millones.

Por qué aún importa mover solo una parte del BTC robado

Incluso una transferencia parcial tiene peso para los investigadores. Intercambiar primero una pequeña porción es una prueba habitual de lavado: permite al atacante medir si la liquidez, el slippage y las respuestas de monitoreo permitirán mover el resto sin provocar congelamientos ni alertas. Para cobertura relacionada, vea Bitcoin vuelve a superar los $77,500 mientras XRP lidera las principales cripto ante menores probabilidades de alza de la Fed.

Como THORChain liquida en activos nativos en las cadenas de destino, parte del producto puede llegar como tokens basados en Ethereum, donde los movimientos siguen siendo visibles en exploradores públicos como registros de la blockchain de Ethereum. Esa visibilidad es el doble filo de los intercambios entre cadenas: oscurecen el rastro directo del BTC pero dejan una nueva huella rastreable en la cadena receptora.

Qué significa para la seguridad de billeteras y el rastreo

Para los usuarios de autocustodia, la lección es operativa y no teórica. Una vez que se compromete una semilla o un dispositivo de firma, la velocidad en cadena favorece al atacante, y el enrutamiento entre cadenas reduce el margen de tiempo para que los exchanges o las autoridades intervengan. El mismo monitoreo asistido por IA que hoy se usa para defender billeteras se aplica cada vez más para rastrear flujos de lavado entre cadenas.

Esa convergencia es visible en otras partes del ecosistema de seguridad. AICryptoCore informó sobre cómo un equipo red team de Bitcoin usó Kimi AI para buscar fallas potenciales, un ejemplo de análisis automatizado aplicado tanto a la ofensiva como a la defensa en la infraestructura de Bitcoin.

Los detalles de este caso siguen parcialmente sin confirmar, y la proporción de fondos robados enrutada a través del protocolo podría cambiar a medida que se mapee más del rastro. Para los equipos de IA descentralizada y analítica en cadena, incidentes como este se están convirtiendo en el principal punto de referencia para las herramientas forenses entre cadenas, donde la contienda es cada vez más de modelo contra mixer, y no de analista contra transacción.

Aviso legal: este artículo tiene fines informativos únicamente y no constituye asesoramiento financiero o de inversión. Los mercados de criptomonedas y activos digitales conllevan un riesgo significativo. Siempre haga su propia investigación antes de tomar decisiones.