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Analysten untersuchen Bitcoin-Diebstahl nach Coldcard-Hack

Die Ermittlung der genauen Schadenssumme nach dem Coldcard-Hack erweist sich als hochkomplex.

11. August 2026 · 10:22 · 2 Min. Lesezeit
Ein IT-Forensiker analysiert Bitcoin-Transaktionsdaten auf mehreren Monitoren

Nach dem jüngsten Sicherheitsvorfall beim Hardware-Wallet-Anbieter Coldcard versuchen Blockchain-Analysten, das genaue Ausmaß des Bitcoin-Diebstahls zu ermitteln. Die dezentrale Natur von Self-Custody-Wallets erschwert dabei eine exakte Bezifferung der gestohlenen Summen, da Ermittler stark auf Nutzerberichte angewiesen sind.

Abweichende Schätzungen der Blockchain-Ermittler

Die Krypto-Analyseplattform CryptoQuant geht derzeit von einem bestätigten Verlust von 1.432 Bitcoin aus. Andere Marktforscher schätzen den Schaden durch den Angriff weitaus höher ein.

Sowohl Galaxy Research als auch TRM Labs gehen von bis zu 1.816 entwendeten BTC aus. Die Ermittler unterscheiden dabei strikt zwischen direkt von Opfern gemeldeten Verlusten und solchen, die durch On-Chain-Muster dem Hack zugeordnet werden.

Die Herausforderung bei Self-Custody-Hacks

Im Gegensatz zum Hack einer zentralen Kryptobörse gibt es bei Coldcard keine vollständige Liste aller betroffenen Konten. Die Experten sind daher gezwungen, fundierte Schätzungen aufzubauen, anstatt eine endgültige Schadenssumme festzulegen.

Alex Thorn von Galaxy Research betonte, dass man bereits mehr als 450 BTC durch direkte Nutzermeldungen verifizieren konnte. Diese Daten helfen den Analysten, weitere bisher unbekannte Opfer und verdächtige Transaktionsmuster der größten Kryptowährung zu identifizieren.

Vorsichtige Prognosen der Sicherheitsexperten

TRM Labs geht davon aus, dass die angenommene Schadenssumme weiter steigen wird, bevor sich die Schätzungen endgültig stabilisieren. Bislang wurden die Gelder in vier Wellen aus über 5.200 Adressen abgezogen.

CryptoQuant wählt indes einen restriktiveren Ansatz und nutzt verifizierte Opfermeldungen lediglich als Basiswert. Das Unternehmen warnt davor, gestohlene Bestände des digitalen Goldes ausschließlich anhand von On-Chain-Mustern zuzuordnen, da dies leicht zu falschen Einschätzungen führen könnte.

Gregor Kaufmann · Redakteur
Bei dcc.finance seit 2024

Reporter bei dcc.finance.

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