Fraudele care folosesc inteligența artificială ca mijloc provoacă pierderi semnificative de criptomonede. Care sunt metodele prin care sunt sustrase fondurile.

Fraudele din domeniul cripto continuă să se dezvolte rapid, cu tehnologiile emergente jucând un rol crucial în acest proces. Conform unui raport recent, cele mai des întâlnite tipuri de escrocherii sunt deepfake și ingineria socială, care sunt folosite în atacuri extinse împotriva utilizatorilor.

Potrivit Raportului de Cercetare Anti-Fraudă 2025, pierderile cauzate de fraudă cripto au atins 4,6 miliarde de dolari în 2024. Tehnologiile deepfake și ingineria socială au devenit instrumente-cheie în aceste atacuri, având un impact global și descentralizat asupra criptomonedelor.

Cu o creștere constantă a interesului instituțional pentru activele digitale, noi forme de fraudă cripto devin din ce în ce mai greu de detectat. Compania Bitget își propune să ridice standardele din industrie și să crească gradul de conștientizare a utilizatorilor, declarând luna iunie ca Luna Anti-Fraudă.

De la falsuri video generate prin tehnologia deepfake la scheme de tip Ponzi mascate sub diferite etichete, escrocii exploatează mai multe tehnologii pentru a atrage utilizatorii cripto. Înșelătoriile implică deepfake, inginerie socială și diverse forme de fraudă, cum ar fi Ponzi, DeFi, GameFi sau NFT.

Cu o abordare rafinată și complexă, escrocii vizează nu doar datele, ci și slăbiciunile comportamentale și decizionale ale victimelor. Transferurile frauduloase sunt dificil de urmărit, fiind ascunse în rețele blockchain și anonimizate prin diverse metode.

Tendințele recente includ înșelătorii în Hong Kong, utilizarea extinsă a aplicației Telegram și a secțiunilor de comentarii din X ca puncte de intrare pentru atacuri, precum și dezvoltarea unor rețele de fraudă internaționale bine organizate. Recunoașterea semnalelor de alarmă și adoptarea unor bune practici devin esențiale pentru utilizatorii și instituțiile implicate în ecosistemele cripto, unde riscurile devin din ce în ce mai complexe.