Раскрыта схема кражи криптовалют через YouTube и смарт-контракты

cryptonews.ruPublié le 2025-03-06Dernière mise à jour le 2025-08-07

Преступники захватывают старые каналы YouTube, чтобы продвигать мошеннические торговые боты для криптовалют. По данным компании кибербезопасности SentinelLABS, мошенники уже украли более 256 монет Ethereum общей стоимостью свыше $939 000.

Злоумышленники используют аккаунты YouTube с историей публикаций о криптовалютах и инвестиционных советах, чтобы придать достоверность своей рекламе. Мошенники предлагают зрителям исходный код смарт-контракта для развертывания торгового бота, который якобы поможет заработать на криптовалютах.

После развертывания контракта кошелек злоумышленника тайно добавляется в систему и маскируется под торговый адрес. Когда жертва пополняет контракт средствами, мошенник получает доступ к этим деньгам и может их украсть.

Алекс Деламоттеа (Alex Delamottea), сотрудник SentinelLABS, отмечает, что схема «широко распространена и продолжается» с 2024 года. Жертвы должны внести средства на контракт, чтобы мошенничество сработало — обычно мошенники требуют минимум 0,5 Ethereum (сейчас это около $1 829) для покрытия комиссий за газ.

Масштабы ущерба

Исследование показало различные степени успеха мошеннических схем. Один из недавно выявленных кошельков мошенников получил 7,59 Ethereum, другой — 4,19 Ethereum, а третий накопил 244,9 Ethereum. В совокупности это составляет более $939 000 по текущему курсу.

«Мы наблюдали использование одного и того же кошелька в нескольких вредоносных смарт-контрактах, однако используется множество уникальных адресов, поэтому неясно, сколько именно злоумышленников стоит за этой схемой», — добавляет Деламоттеа.

Признаки мошенничества

Все YouTube-каналы, участвующие в мошенничестве, имеют длинную историю и ранее публиковали новости о криптовалютах, инвестиционные советы или контент о массовой культуре. Это помогает повысить рейтинг аккаунтов и создать впечатление надежности.

Неясно, создали ли злоумышленники эти каналы сами или купили готовые аккаунты. Старые YouTube-каналы можно найти в продаже через Telegram и в результатах поисковых систем.

Многие видео, по всей видимости, созданы с помощью искусственного интеллекта, судя по аудио- и визуальным признакам. Это позволяет мошенникам легко создавать множество обманных видео, без угрозы афишировать свою реальную личность.

Мошенники активно управляют комментариями под видео: удаляют негативные отзывы и размещают поддельные отзывы якобы довольных пользователей бота. Более опытные пользователи обращаются к платформам вроде Reddit за дополнительной информацией о боте.

Деламоттеа предупреждает, что подобные мошенничества становятся все более распространенными, поскольку они приносят результат злоумышленникам. Трейдерам следует с крайней осторожностью относиться к торговым инструментам, рекламируемым через непроверенные социальные сети или видеоконтент.

«Чтобы защититься от таких мошенничеств, криптотрейдерам рекомендуется избегать развертывания кода, рекламируемого через блогеров или посты в социальных сетях, особенно если он обещает быстрый заработок», — советует исследователь.

  • Тщательно изучайте, что делает инструмент, прежде чем его использовать
  • Проверяйте, как работает технология, перед развертыванием
  • Избегайте всего, что звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой
  • Остерегайтесь обещаний быстрой и легкой прибыли без усилий или рисков

Lectures associées

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

DeepSeek a annoncé une mise à jour majeure de son modèle DeepSeek-V4-Pro avec le lancement de DSpark, un nouveau cadre de décodage spéculatif (Speculative Decoding) open source, accompagné de l'infrastructure complète DeepSpec. Cette mise à jour, axée sur l'ingénierie et non sur les capacités fondamentales du modèle, vise à accélérer considérablement l'inférence des LLM en production. Le cœur de DSpark est l'introduction d'une **génération semi-autorégressive**. Cela combine la génération parallèle à haut débit d'un modèle "brouillon" léger avec une modélisation des dépendances entre tokens pour améliorer le taux d'acceptation. De plus, un système de **vérification planifiée par confiance et conscient du matériel** (Confidence-Scheduled Verification) évalue dynamiquement la probabilité que chaque token généré soit accepté par le modèle cible. Il adapte ainsi la longueur de vérification en temps réel pour optimiser l'utilisation des ressources GPU, notamment en charge élevée. Les résultats sont significatifs : face aux méthodes de pointe comme Eagle3 et DFlash, DSpark augmente la longueur moyenne de tokens acceptés de 26.7% à 30.9% et de 16.3% à 18.4% respectivement sur les modèles Qwen3. En déploiement réel, par rapport à la génération token par token précédente (MTP-1), **DSpark améliore la vitesse de génération pour l'utilisateur de 60% à 85% pour le modèle Flash et de 57% à 78% pour le modèle Pro**, à débit total constant. Le projet open source **DeepSpec** fournit une stack complète pour entraîner et évaluer des modèles brouillons pour le décodage spéculatif, supportant actuellement les algorithmes DSpark, DFlash et Eagle3, ainsi que les familles de modèles cibles Qwen3 et Gemma.

marsbitIl y a 4 h

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

marsbitIl y a 4 h

BIT Recherche : La réduction de moitié en 2028 n'est pas une fin en soi, le véritable remodelage de l'industrie minière du Bitcoin ne fait que commencer

L'industrie du minage de Bitcoin traverse actuellement l'ajustement structurel le plus complexe depuis la création du protocole. Malgré un prix du Bitcoin d'environ 61 000 $ et une puissance de calcul (hashrate) proche du record historique à 1 ZH/s, la rentabilité des mineurs se détériore. Plusieurs indicateurs montrent que le secteur fonctionne près du seuil de rentabilité, et le prochain halving de 2028 pourrait accélérer la consolidation. Les problèmes ne viennent pas seulement de la future réduction des récompenses de bloc, mais aussi de la transition incomplète vers un modèle de revenus basé sur les frais de transaction. De plus en plus d'entreprises minières évoluent de simples producteurs de Bitcoin vers des opérateurs d'infrastructures, d'énergie et de calcul pour l'IA/le HPC. La compétition se déplace ainsi de l'expansion de la puissance de calcul vers l'innovation des modèles économiques. Le modèle de coût de production indique un plancher actuel d'environ 46 744 $. Fait notable, les revenus des mineurs divergent historiquement du prix du Bitcoin. Alors que les revenus théoriques journaliers devraient être d'environ 78 millions de $, ils ne sont en réalité que de 33 millions de $. Les revenus provenant des frais sont également bas, à environ 220 000 $ par jour. En 2025, le coût de l'électricité a représenté 71,5% des revenus totaux des mineurs. Le prix d'équilibre pour le secteur est estimé à environ 65 000 $, rendant le minage seul peu rentable au prix actuel. Après le halving de 2028, le coût de production plancher pourrait atteindre ~93 289 $, favorisant les grandes entreprises aux ressources diversifiées. En conclusion, le secteur transforme son modèle fondamental : du "minage" vers les "infrastructures". La rentabilité future dépendra de la diversification des revenus, notamment via la gestion énergétique et l'hébergement de calcul IA/HPC. Pour les investisseurs, l'enjeu clé est d'identifier les entreprises capables de réussir cette transition et de bâtir un avantage compétitif résilient.

marsbitIl y a 6 h

BIT Recherche : La réduction de moitié en 2028 n'est pas une fin en soi, le véritable remodelage de l'industrie minière du Bitcoin ne fait que commencer

marsbitIl y a 6 h

Trading

Spot
活动图片