«Cómo casi pierdo la mitad de mis bitcoins (y Kimi K3 me salvó el día)»: usuario de Ledger

Un usuario compartió recientemente su experiencia al intentar resguardar sus bitcoin tras la vulnerabilidad detectada en las hardware wallets Coldcard, exponiendo los severos desafíos técnicos que pueden presentarse durante la autocustodia.

El relato compartido en X por el usuario «@stack2thefuture» surge en un contexto donde el fallo en el generador de números aleatorios (RNG) del firmware de Coldcard permitió la sustracción de aproximadamente 2.055 bitcoin en cuatro oleadas de ataques, según estimaciones de la firma Galaxy Research publicadas a principios de agosto de 2026 por CriptoNoticias.

Ante el riesgo inminente por pertenecer al grupo de mayor exposición, el afectado retiró sus fondos a tiempo y decidió recurrir a su antiguo dispositivo Ledger Nano S para trasladarlos a un nuevo esquema multifirma. «Empecé a preocuparme por mi antiguo Ledger Nano S, que sabía que había configurado sin usar una contraseña», comentó.

No obstante, la pantalla del hardware presentaba un deterioro severo: «Enchufé el dispositivo por primera vez en mucho tiempo y la pantalla estaba FATAL».

Tras agotar casi todos los intentos de acceso por una discrepancia en su respaldo físico —donde sus familiares tenían anotado un 8 en lugar de un 0 en el PIN— el usuario logró desbloquear el equipo.

La falla visual del dispositivo empeoró y le impidió verificar la dirección de recepción. Al desistir y optar por recuperar los fondos mediante su frase semilla en el software Sparrow, el sistema indicó que la suma de comprobación era inválida, a pesar de que corroboró posteriormente que todas las palabras anotadas pertenecían a la lista oficial del estándar BIP39.

En un intento por firmar la transacción a ciegas sin verificación visual, el Ledger arrojó el error 0x6b00, asociado a software obsoleto. Siguiendo las instrucciones del soporte técnico para actualizar el firmware, la pantalla del dispositivo falló por completo y el equipo quedó inutilizable, imposibilitando incluso la introducción del PIN.

Es aquí donde comienza la desesperación.

Salva sus bitcoin creando script de recuperación offline con IA

Tras agotar los intentos manuales de descifrar su frase semilla, esta persona utilizó el modelo Kimi K3 para programar una solución de fuerza bruta basada en Python. Es decir, intentaría realizar numerosos intentos hasta dar con la semilla correcta.

«Antes de escribir ningún código, le pedí a Kimi que me entrevistara sobre todo esto», escribió. De ahí salió el software, de las claves públicas extendidas (xpub) obtenidas de Ledger Live y la estructura visual en la que se anotaron las palabras. El script resultante operó de forma autónoma empleando únicamente la biblioteca estándar del lenguaje y sin requerir conexión a internet.

«Para mi sorpresa, ni siquiera se necesitaba mi nodo. Aún más sorprendente, ni siquiera se necesitaba internet. […] Por lo tanto, todo se podía realizar de forma completamente offline», contó en su post.

Antes de procesar la información real, el usuario auditó el código utilizando un segundo modelo de inteligencia artificial denominado Fable. Esta revisión detectó y corrigió una falla técnica en la validación de las xpub que podría haber interrumpido la búsqueda.

Tras solucionar el error, el programa se ejecutó en un entorno fuera de línea y encontró la semilla correcta en cuestión de minutos al identificar que una sola palabra había sido registrada de forma equivocada, leyendo «rival» en lugar de «ritual».

A pesar del hallazgo, al importar la frase corregida en el software Sparrow, los fondos principales no se reflejaron inicialmente. Este contratiempo ocurrió debido a que el monedero derivaba en dos cuentas distintas. La importación por defecto se dirigió a la ruta SegWit, mientras que el capital principal se encontraba en la ruta Native SegWit (m/84’/0’/0′).

Con asistencia de la inteligencia artificial, el usuario configuró la ruta de derivación correcta, lo que le permitió acceder a los fondos y transferirlos a un nuevo esquema multifirma.

Como conclusión del incidente, el afectado enfatizó la necesidad de resguardar un registro de las xpub y probar la frase de recuperación antes de depositar fondos. Para mitigar fallas humanas al registrar semillas, recomendó adoptar estándares organizativos de código abierto como los del proyecto Keybackup, subrayando que toda recuperación mediante software de terceros debe ejecutarse de forma privada para evitar comprometer las palabras originales.

La aplicación de esta herramienta destaca una transformación en los mecanismos de seguridad del ecosistema. Kimi K3 es el mismo modelo de inteligencia artificial al que el grupo de especialistas Bitcoin Red Team destinó el 74% de su presupuesto reciente, logrando detectar 1.280 vulnerabilidades de gravedad alta o crítica en proyectos de código abierto, en sus primeros días de trabajo.

Esta adopción demuestra que los modelos informáticos avanzados se están consolidando como un recurso fundamental tanto para auditar la infraestructura de Bitcoin a nivel institucional como para mitigar fallas críticas en la custodia individual.