暗号資産フィッシング詐欺、4月に7,000人超から520万ドル奪取
暗号資産業界におけるフィッシング詐欺はますます高度化しており、2025年4月には無防備なユーザーから520万ドル以上が盗まれた。
ブロックチェーンセキュリティ企業Scam Snifferのデータによれば、損失は3月の637万ドルから17%減少した。しかし、被害者数は26%増加し、先月は7,565人が詐欺の犠牲となった。
暗号資産フィッシング被害者増加:攻撃手法進化
Scam Snifferは、4月に最も被害が大きかった事件として、 フィッシング署名スキーム による140万ドルの損失を報告した。
このケースでは、被害者が知らずに複数の不正な要求を承認し、攻撃者がウォレットを空にすることを可能にした。これらの詐欺は通常、ユーザーを騙してデジタル承認を行わせ、トークンの転送を許可させる。
別の注目すべきケースでは、アドレス偽装技術であるアドレスポイズニングが関与した。無防備なユーザーが、以前にやり取りしたアドレスに似た偽のウォレットアドレスに資金を送金し、70万ドルを失った。
一方、脅威アクターは 従来のフィッシングサイトを超えた戦術を進化させ 、 メッセージングプラットフォームでのソーシャルエンジニアリングを行っている。
ブロックチェーンセキュリティ企業SlowMistの創設者であるYu Xianは、 攻撃者がTelegramを通じてユーザーを狙っている と警告した。彼らはAI生成の音声メッセージや個別のチャットを使って被害者を欺く。
報告されたケースでは、Xianは、被害者の信頼する連絡先を模倣した音声クリップを送信するために、侵害されたTelegramアカウントが使用されたと指摘した。音声メッセージは、AIツールで生成され、以前の音声ログからトーンや話し方を模倣して作られた。
「一つの情報源だけを信じてはいけない。お金が絡む場合は、常に別の信頼できる情報源で確認を行うべきだ」とXianは 述べた。
これらの展開は、以前のケースを反映している。高齢の米国市民が、 巧妙なソーシャルエンジニアリング詐欺 で3520BTC、3億3000万ドル以上を失った。
ブロックチェーン調査員、ZachXBTやBinanceのセキュリティチームを含む者たちは、 盗難に関連する約700万ドルを凍結することに成功した。
別のブロックチェーンセキュリティプロバイダーであるCertiKは、ビットコインの盗難が4月の業界全体の損失に大きく寄与したと報告した。
同社によれば、新興業界は報告期間中にハッキング、詐欺、悪用で3億6400万ドルを失った。これらの盗まれた資金のうち、約1820万ドルが回収された。
これらの展開は、 暗号資産詐欺の高度化 を浮き彫りにしている。業界内でのユーザー教育、ウォレットセキュリティ、フィッシング対策ツールの改善の緊急性も強調されている。
免責事項:本記事の内容はあくまでも筆者の意見を反映したものであり、いかなる立場においても当プラットフォームを代表するものではありません。また、本記事は投資判断の参考となることを目的としたものではありません。
こちらもいかがですか?
EnsoはCoinListで5万ドルのコミュニティ資金調達ラウンドに向けて準備を進めており、総トークン供給量の4%を提供している。
簡単に言えば EnsoはCoinListで5万ドルのコミュニティ資金調達ラウンドを発表し、統合ブロックチェーン開発プラットフォームをサポートするために4億トークン供給量の100%を提供した。

Taiko、Heklaテストネットで事前確認を有効化し取引速度を向上
簡単に言えば Taikoは、Alethiaメインネットのローンチに先立ち、トランザクション速度を向上させるためにHeklaテストネットに事前確認を導入した。これは、許可のないシーケンスに向けた2部構成のアップグレードの第一段階となる。

Second MeがGitHubでオープンソースリポジトリをリリース、完全にプライベートでパーソナライズされたAIデジタルツインを実現
簡単に言えば Second Me は、分散型 AI ID プラットフォームをオープンソース化し、ユーザーがコンテキスト認識アプリケーションや共同 AI 環境で使用するために個人特性をモデル化する、プライベートでローカルにトレーニングされたデジタル ツインを作成できるようにしました。

Sakana AIがText-to-LoRAを発表:タスク固有のLLMアダプターを生成するハイパーネットワーク
簡単に言えば Sakana AI は、自然言語記述から LLM 用のタスク固有の LoRA アダプターを生成するハイパーネットワーク手法である Text-to-LoRA を導入しました。

トレンド
もっと見る暗号資産価格
もっと見る








