A Chainalysis, no seu mais recente Relatório de Crimes em Criptomoedas 2026, indica que as perdas de ativos criptográficos devido a fraudes e esquemas de fraude em 2025 foram de aproximadamente 17 mil milhões de dólares, sendo que a falsificação de identidades e fraudes geradas por IA tornaram-se os principais métodos, ultrapassando gradualmente as perdas causadas por ataques de hackers. O relatório mostra que as fraudes por falsificação aumentaram cerca de 1.400% em relação ao ano anterior, com os criminosos a passarem de uma abordagem de "espalhar a rede" para ataques mais direcionados, com vítimas de valores mais elevados por transação; ao mesmo tempo, as fraudes impulsionadas por IA geram cerca de 4,5 vezes mais lucros do que as fraudes tradicionais, com ferramentas de deepfake e automação sendo amplamente utilizadas para se disfarçar de atendimento ao cliente, órgãos governamentais ou profissionais do setor. (CoinDesk)
Ver original
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
A Chainalysis, no seu mais recente Relatório de Crimes em Criptomoedas 2026, indica que as perdas de ativos criptográficos devido a fraudes e esquemas de fraude em 2025 foram de aproximadamente 17 mil milhões de dólares, sendo que a falsificação de identidades e fraudes geradas por IA tornaram-se os principais métodos, ultrapassando gradualmente as perdas causadas por ataques de hackers. O relatório mostra que as fraudes por falsificação aumentaram cerca de 1.400% em relação ao ano anterior, com os criminosos a passarem de uma abordagem de "espalhar a rede" para ataques mais direcionados, com vítimas de valores mais elevados por transação; ao mesmo tempo, as fraudes impulsionadas por IA geram cerca de 4,5 vezes mais lucros do que as fraudes tradicionais, com ferramentas de deepfake e automação sendo amplamente utilizadas para se disfarçar de atendimento ao cliente, órgãos governamentais ou profissionais do setor. (CoinDesk)