Crisis de Zcash Demuestra que la Privacidad es un Arma de Doble Filo, SegĂșn Expertos
En Resumen
- Zcash cayĂł un 33% hasta cerca de $350 tras revelarse un error de cuatro años que permitĂa falsificar monedas en su protocolo Orchard.
- Shielded Labs confirmĂł que la vulnerabilidad fue corregida esta semana, aunque admitiĂł que es imposible determinar si fue explotada anteriormente.
- El modelo Claude Opus 4.8 de Anthropic ayudĂł a identificar el fallo, lo que reavivĂł el debate sobre el rol de la IA en la seguridad blockchain.
Proteger los fondos de miradas indiscretas siempre ha sido la especialidad de Zcash, pero la inquietud de los inversores el viernes indicĂł que la caracterĂstica principal de la moneda de privacidad tambiĂ©n puede parecerse a un talĂłn de Aquiles.
Tras la divulgaciĂłn de un error que tenĂa el potencial de desatar una ola de monedas falsificadas, Zcash cayĂł a su punto mĂĄs bajo en mĂĄs de un mes. El activo digital cotizaba recientemente alrededor de $350, una caĂda del 33% en el Ășltimo dĂa, segĂșn CoinGecko, tras caer por debajo de $265 durante la noche.
Zcash permite a los usuarios ocultar los detalles de las transacciones, con un diseño que les permite alternar entre tipos de direcciones que son transparentes o protegidas mediante una tecnologĂa conocida como pruebas de conocimiento cero. Eso parece ser la razĂłn por la que los inversores estĂĄn alarmados.
“No existe una forma definitiva de determinar, usando Ășnicamente criptografĂa, si dicha explotaciĂłn ocurriĂł”, señalĂł Shielded Labs, una organizaciĂłn que apoya el desarrollo de Zcash, en un comunicado, indicando que la vulnerabilidad de cuatro años de antigĂŒedad fue corregida a principios de esta semana.
Nic Carter, socio fundador de la firma de inversión Castle Island Ventures, dijo a Decrypt que el desarrollo puede ser desconcertante, pero que la disyuntiva entre privacidad y auditabilidad no es un concepto ajeno para quienes han seguido el mercado cripto durante años.
SeñalĂł un error de Zcash descubierto en 2018 que teĂłricamente permitĂa a actores maliciosos acuñar monedas falsificadas antes de ser corregido al año siguiente. En 2017, el principal competidor de Zcash, Monero, tambiĂ©n corrigiĂł un error que permitĂa la creaciĂłn de un nĂșmero ilimitado de monedas.
“No creo que sea el fin de Zcash”, agregĂł Carter. “Algunos reciĂ©n llegados al ecosistema pueden perturbarse un poco, pero bĂĄsicamente es parte del trato”.
Miembros de la comunidad de Monero respaldaron ese sentimiento, entre ellos Seth Simmons, COO de Cake Wallet. En X, elogiĂł a Shielded Labs por corregir el exploit rĂĄpidamente, trabajar con las partes interesadas y ser honesto y transparente para que todo el ecosistema de Zcash pudiera mejorar.
“Nadie en Monero deberĂa aprovechar esto para atacar a Zcash”, afirmĂł. “Es una desventaja natural de construir la privacidad como valor predeterminado en estos sistemas”.
Sin embargo, la moneda de privacidad ha sido posicionada cada vez mĂĄs por analistas y defensores como una alternativa de privacidad mejorada a Bitcoin, y los defensores del mayor activo digital por capitalizaciĂłn de mercado aprovecharon la oportunidad para destacar los riesgos asociados a la privacidad on-chain.
“Esto volverĂĄ a ocurrir en Zcash”, segĂșn argumentĂł en X Rob Hamilton, CEO de la firma de seguros de Bitcoin AnchorWatch. “Simplemente nunca podrĂĄn probarlo porque no pueden auditar el suministro”.
MĂĄs allĂĄ de Zcash, la vulnerabilidad que Shielded Labs dijo haber identificado mediante el recientemente lanzado modelo Claude Opus 4.8 de Anthropic tiene implicaciones que son “un poco preocupantes”, dijo a Decrypt Carlos Guzman, vicepresidente de investigaciĂłn de la firma de trading cripto GSR.
Si la inteligencia artificial beneficiarĂĄ mĂĄs a los actores maliciosos o a las organizaciones que refuerzan los protocolos sigue siendo una pregunta abierta, pero la criptografĂa compleja estĂĄ dejando de ser una barrera para detectar fallas crĂticas, señalĂł Guzman.
“No hay muchos expertos familiarizados con estos circuitos, por lo que son bastante difĂciles de hackear”, agregĂł, refiriĂ©ndose a los sistemas que usan pruebas de conocimiento cero. “Pero con la IA, […] la capacidad de encontrar errores en estos sistemas se estĂĄ democratizando”.
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