Хакеры перевели $50 млн в Tornado Cash с начала сентября

cryptonews.ruPublicado a 2023-06-08Actualizado a 2024-09-08

Последний анализ данных, проведенный исследователями компании SpotOnChain, показывает значительные объемы криптовалюты Ethereum (ETH), отправленные в Tornado Cash, со стороны хакеров в период с 1 по 8 сентября 2024 года. В общей сложности с начала текущего месяца было переведено 20 561,3 ETH, что эквивалентно $49,28 млн.

Из этого объема, значительная часть активов поступила от хакера, связанного с взломами WazirX, который украл $230 млн с индийской торговой платформы летом 2024 года. Данный злоумышленник перевел в Tornado Cash 7 600,1 ETH на сумму $18,51 миллионов, но при этом все еще удерживает 54 155 ETH или сумму более $123 млн, что составляет около 88% от общего объема похищенных средств.

Другой вклад в этот период был сделан хакером, атаковавшим DeFi-протокол Penpie 4 сентября 2024 года. Он отправил 11 261,2 ETH ($26,72 млн ) в Tornado Cash, полностью выведя все украденные активы за короткий срок — всего за 4 дня. Это указывает на высокую степень активности и координации со стороны данного злоумышленника.

Также стоит отметить, что на 3-й позиции оказался Bo Shen Exploiter, который похитил $42 млн у основателя Fenbushi Бо Шена в ноябре 2022 года. В течение данного периода он перевел в Tornado Cash 1500 ETH на сумму $3,57 млн, однако по-прежнему удерживает активы на сумму около $416 тыс. в ETH.

Примечательным остается факт, что хакер, эксплуатировавший уязвимость в протоколе LiFi в июле 2024 года, также перевел 200 ETH на сумму $484 тыс., но при этом сохранил на своих счетах 1 705 ETH на сумму $3,88 млн.

Общий объем активов, удерживаемых хакерами на момент анализа, составил 56 043 ETH, что эквивалентно $127,62 млн. Данная активность сопровождалась значительным снижением курса Ethereum, который упал до $2169, потеряв более 13% стоимости за указанный период.

Lecturas Relacionadas

Diálogo con el fundador de 42 Macro: La "rana hervida a fuego lento" de la Fed y la economía en K

Fuente: "Anthony Pompliano" Organizado por: Felix, PANews En el podcast "Anthony Pompliano", Darius Dale, fundador de 42 Macro, analizó la política monetaria de la Fed, la economía en forma de K y la inflación. Calificó al nuevo presidente de la Fed, Kevin Warsh, como un "halcón con apariencia de paloma", quien posiblemente endurezca la política monetaria en los próximos trimestres para luego poder relajarla. Dale destacó que las expectativas de inflación no predicen resultados futuros; los verdaderos impulsores son factores monetarios y políticos, como el gasto deficitario y la monetización de deuda. Señaló que la Fed no alcanzará su objetivo del 2% de inflación y que su estrategia es una "cocción lenta" (financial repression) para evitar problemas de estabilidad. Sobre la economía en forma de K, explicó que mientras las familias en la parte superior poseen unos 12 billones de dólares en efectivo y consumen intensamente, las de la parte inferior enfrentan tasas de morosidad récord en créditos. Advirtió que quienes no inviertan en activos quedarán rezagados debido al "efecto Cantillón", que transfiere riqueza a los primeros receptores del dinero nuevo. Respecto al mercado bursátil, mencionó que los inversores están trasladando capital de las "siete grandes" tecnológicas hacia empresas más amplias de IA, pero alertó sobre el riesgo de burbuja en los gastos de capital. Finalmente, compartió su experiencia personal sobre la división económica y social, subrayando que todas las personas, independientemente de su origen, buscan dignidad y seguridad para sus familias.

marsbitHace 32 min(s)

Diálogo con el fundador de 42 Macro: La "rana hervida a fuego lento" de la Fed y la economía en K

marsbitHace 32 min(s)

Los ocho padres del Transformer, ¿dónde están ahora?

Ocho investigadores de Google Brain revolucionaron la IA en 2017 con el artículo “Attention Is All You Need”, presentando la arquitectura Transformer. Nueve años después, los ocho autores originales han dejado Google, trazando caminos divergentes en la industria. Noam Shazeer, cofundador de Character.AI y clave en el mecanismo de atención, regresó brevemente a Google DeepMind antes de unirse recientemente a OpenAI. Ashish Vaswani, co-diseñador del modelo, fundó Essential AI, aunque hay rumores de que su equipo podría integrarse en Nvidia. Niki Parmar, después de cofundar Adept AI y Essential AI, ahora trabaja en Anthropic. Jakob Uszkoreit, quien propuso la idea central, fundó Inceptive, aplicando la IA al diseño de moléculas de ARN. Llion Jones, tras una larga carrera en Google, cofundó Sakana AI en Tokio, explorando modelos colaborativos inspirados en la naturaleza. Aidan N. Gomez, el más joven del grupo, fundó Cohere, centrada en soluciones empresariales de IA. Łukasz Kaiser, con un trasfondo teórico, es investigador clave en OpenAI, contribuyendo a modelos como GPT-4 y o1. Illia Polosukhin, co-diseñador del Transformer, es cofundador del protocolo blockchain NEAR. A pesar de sus trayectorias distintas —desde biotecnología y blockchain hasta laboratorios de IA—, comparten una creencia: Transformer no es el punto final. Siguen explorando activamente la próxima arquitectura que supere claramente al actual pilar de la IA moderna.

marsbitHace 34 min(s)

Los ocho padres del Transformer, ¿dónde están ahora?

marsbitHace 34 min(s)

Respuesta nacional al cálculo espacial: usar fotones es más eficiente, Musk y Huang Renxun dan demasiadas vueltas

La carrera por la computación espacial se ha convertido en una verdadera competencia de armamentos tecnológicos. Figuras como Elon Musk y Jensen Huang han destacado el potencial de la inteligencia artificial y la computación en órbita. Sin embargo, los desafíos en el espacio son extremos: radiación cósmica, disipación de calor en el vacío y limitaciones energéticas severas. Aquí es donde la computación fotónica, que utiliza fotones en lugar de electrones, emerge como una solución prometedora. Sus ventajas son clave para el entorno espacial: es inherentemente resistente a la radiación, genera muy poco calor y consume menos energía. Esto permite empaquetar más potencia de cálculo en un satélite con el mismo peso y recursos, superando las limitaciones de los chips electrónicos tradicionales. Aunque la tecnología fotónica para IA, especialmente en tareas de inferencia, aún debe superar retos de integración y estabilidad mecánica para los lanzamientos espaciales, su trayectoria es distinta. No depende de la miniaturización extrema de los transistores, sino de escalar el uso de propiedades de la luz como la longitud de onda. En una carrera donde la computación electrónica se acerca a límites físicos, la vía "óptica" podría ser la carta decisiva para desplegar de forma eficiente y sostenible la capacidad de cálculo en el espacio.

marsbitHace 1 hora(s)

Respuesta nacional al cálculo espacial: usar fotones es más eficiente, Musk y Huang Renxun dan demasiadas vueltas

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
活动图片