Peringatan Crypto: 2 Korban Kehilangan Lebih dari $60 Juta dalam Penipuan Peracunan Alamat

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-02-09Terakhir diperbarui pada 2026-02-09

Abstrak

Peringatan Crypto: 2 Korban Kehilangan Lebih dari $60 Juta dalam Scam Address Poisoning Kerugian besar menimpa pengguna crypto akibat kesalahan sederhana saat menyalin alamat dompet. Satu dompet kehilangan $12,2 juta pada Januari karena menyalin alamat yang salah, menyusul insiden serupa senilai $50 juta pada Desember. Penyerang menggunakan taktik "address poisoning" dengan mengirim transfer "dust" kecil dari alamat yang mirip untuk menipu korban. Scam Sniffer melaporkan korban signature phishing juga meningkat 207% menjadi $6,27 juta dari 4.741 korban pada Januari. Sekitar 270 juta upaya poisoning tercatat di Ethereum dan Binance Smart Chain, menargetkan 17 juta alamat. Kerugian terkonfirmasi mencapai $83,8 juta. Peningkatan serangan didorong oleh upgrade Fusaka yang menurunkan biaya transaksi kecil. Stablecoin seperti DAI menjadi favorit pelaku karena tidak dapat dibekukan. Pakar memperingatkan agar pengguna selalu memverifikasi seluruh alamat sebelum bertransaksi.

Kesalahan kecil dalam mengetik telah berubah menjadi kerugian besar bagi beberapa pengguna crypto. Satu dompet kehilangan lebih dari $12 juta pada bulan Januari setelah menyalin alamat yang salah, dan kesalahan serupa dengan nilai tinggi terlihat pada bulan Desember.

Laporan mengatakan penyerang menggunakan setoran kecil dan modifikasi alamat yang halus untuk menipu orang agar mengirim dana ke akun yang tidak mereka kendalikan.

Bagaimana Kesalahan Menyalin Menjadi Mahal

Alamat yang mirip adalah triknya. Penyerang mengirim transfer "dust" kecil dari alamat yang meniru alamat dalam riwayat pengguna sehingga ketika seseorang menyalin alamat, mereka mendapatkan rangkaian yang salah.

Menurut Scam Sniffer, satu kesalahan itu membuat seorang pengguna kehilangan $12,2 juta pada bulan Januari dan disusul kerugian $50 juta pada bulan Desember.

Taktik ini mengandalkan kepercayaan orang terhadap apa yang tampak familiar; ini berhasil karena sebagian besar dompet hanya menampilkan beberapa karakter pertama dan terakhir, dan bagian tengahnya dapat diganti dengan yang jahat.

Phishing Tanda Tangan Juga Meningkat

Penipuan tanda tangan mengarahkan pengguna untuk menyetujui panggilan kontrak berbahaya atau persetujuan token yang luas. Laporan mengatakan $6,27 juta dicuri dari 4.741 korban pada bulan Januari, meningkat 207% dari bulan Desember.

Dua dompet mengambil porsi terbesar — menyumbang 65% dari kerugian phishing tanda tangan tersebut. Penyerang semakin mencampur kedua trik: setoran kecil untuk mendapatkan perhatian, diikuti oleh rekayasa sosial yang meyakinkan seseorang untuk menandatangani transaksi.

Skala dan Otomatisasi

Ini tidak terbatas pada beberapa penipuan yang terisolasi. Berdasarkan laporan dari beberapa pelacak, sekitar 270 juta upaya peracunan telah tercatat di Ethereum dan Binance Smart Chain, menargetkan sekitar 17 juta alamat.

Total kapitalisasi pasar crypto di $2,35 triliun pada grafik harian: TradingView

Kasus yang dikonfirmasi mengakibatkan pencurian aktual berjumlah sekitar 6.633, tetapi angka kerugian yang dikonfirmasi sudah melebihi $83,8 juta. Satu kampanye saja menciptakan 82.030 dompet tiruan, dan pada September 2025 terdapat sekitar 32.290 peristiwa peracunan mencurigakan yang menimpa 6.516 korban unik.

Angka-angka tersebut menunjukkan gambaran skrip otomatis dan taktik volume tinggi yang dirancang untuk menemukan dan mengeksploitasi kesalahan manusia yang sederhana.

Gambar: Chainalysis

Mengapa Ethereum Melihat Lebih Banyak Aktivitas Dust

Analis menghubungkan sebagian dari lonjakan baru-baru ini dengan peningkatan Fusaka, yang menurunkan biaya pengiriman transaksi kecil. Coin Metrics menganalisis lebih dari 227 juta pembaruan saldo stablecoin di Ethereum dari November 2025 hingga Januari 2026 dan menemukan bahwa 38% dari pembaruan tersebut bernilai di bawah satu sen.

Dust terkait stablecoin sekarang diperkirakan menyumbang 11% dari transaksi Ethereum dan menyentuh 26% alamat aktif pada hari biasa. Biaya yang lebih rendah membuat taktik semprot-dan-berdoa ini murah dan efisien.

Di Mana Dana Curian Berakhir

Tim intelijen blockchain telah melacak aliran dan memperhatikan pola. Whitestream melaporkan bahwa DAI telah menjadi tempat favorit untuk menyimpan hasil ilegal karena tata kelola protokolnya tidak bekerja sama dengan pihak berwenang untuk membekukan dompet.

Web3 Antivirus telah mengatalogkan berbagai peracunan besar, dengan kerugian yang dilacak berkisar dari $4 juta hingga $126 juta dalam beberapa insiden. Setelah dana bergerak melalui jalur ini, seringkali sulit untuk dipulihkan.

Gambar unggulan dari Arek Socha/Pixabay, grafik dari TradingView

Bacaan Terkait

GensynAI : Jangan Biarkan AI Mengulangi Kesalahan Internet

Beberapa bulan terakhir, banyak talenta dari industri kripto beralih ke AI karena pesatnya perkembangan industri kecerdasan buatan. Para peneliti yang bergerak di kedua bidang ini terus mengeksplorasi satu pertanyaan yang belum terjawab: **Bisakah blockchain menjadi bagian dari infrastruktur AI?** Proyek yang menggabungkan AI dan Crypto, seperti AI Agent, on-chain reasoning, pasar data, dan penyewaan daya komputasi, telah banyak bermunculan. Namun, sebagian besar masih berada di "lapisan aplikasi AI" dan belum membentuk closed-loop bisnis yang nyata. Berbeda dengan itu, **Gensyn** justru menyasar lapisan paling inti dan mahal dalam industri AI: **pelatihan model**. Gensyn bertujuan untuk mengorganisir sumber daya GPU yang tersebar secara global menjadi jaringan pelatihan AI terbuka. Pengembang dapat mengirimkan tugas pelatihan, node menyediakan daya komputasi, dan jaringan bertugas memverifikasi hasil pelatihan serta mendistribusikan insentif. Nilai utama di balik ini bukan semata-mata "desentralisasi", melainkan solusi atas masalah mendesak dalam industri AI: **sumber daya komputasi (GPU) yang semakin terkonsentrasi di tangan segelintir raksasa teknologi.** Kelangkaan pasokan H100, kenaikan harga layanan cloud, dan persaingan ketat untuk mengunci sumber daya komputasi menunjukkan bahwa kepemilikan GPU kini menjadi penentu kecepatan pengembangan AI, terutama di era model besar (large models). **Mengapa Gensyn Menarik Perhatian?** 1. **Menyasar Lapisan Infrastruktur Inti AI:** Gensyn langsung masuk ke dalam proses pelatihan model, bagian yang paling menantang secara teknis dan paling banyak mengonsumsi sumber daya. Ini adalah lapisan yang mudah membentuk hambatan platform (platform壁垒). Jika jaringan pelatihannya mencapai skala, ia berpotensi menjadi pintu masuk penting bagi pengembangan AI di masa depan. 2. **Menawarkan Model Kolaborasi Komputasi yang Lebih Terbuka:** Berbeda dengan ketergantungan pada platform cloud terpusat yang biayanya terus naik, Gensyn mengusung model yang memanfaatkan GPU menganggur dan menjadwalkan sumber daya komputasi secara dinamis. Ini dapat meningkatkan efisiensi penggunaan daya komputasi secara keseluruhan dan mengurangi hambatan inovasi bagi tim AI kecil-menengah. 3. **Tingkat Kesulitan Teknis sebagai Keunggulan:** Tantangan sebenarnya bukan sekadar menghubungkan GPU, tetapi **cara memverifikasi hasil pelatihan, memastikan kejujuran node, dan menjaga keandalan pelatihan di lingkungan terdistribusi.** Gensyn fokus pada solusi teknis ini (seperti mekanisme verifikasi probabilistik, model distribusi tugas), menjadikannya lebih mirip perusahaan infrastruktur teknologi mendalam (deep tech). 4. **Memiliki Closed-Loop Bisnis Nyata:** Kebutuhan akan pelatihan AI adalah pasar nyata yang terus berkembang, dengan celah pasokan GPU yang berkelanjutan. Gensyn tidak sekadar menambahkan blockchain untuk kepentingannya sendiri, tetapi menjawab kebutuhan industri akan sistem penjadwalan sumber daya yang lebih fleksibel dan terbuka. Singkatnya, batas antara Crypto (sistem finansial) dan AI (sistem teknologi) semakin kabur. AI membutuhkan koordinasi sumber daya, mekanisme insentif, dan kolaborasi global—hal-hal yang menjadi keahlian Crypto. Gensyn mewakili upaya untuk membuka akses kemampuan pelatihan, yang selama ini dikuasai sedikit perusahaan besar, menjadi sistem yang lebih terbuka dan dapat dikolaborasikan. Inisiatif ini tidak lagi sekadar cerita konsep, tetapi berkembang menuju infrastruktur AI nyata, di mana perusahaan paling bernilai di era AI sering kali lahir dari lapisan infrastruktur.

marsbit10j yang lalu

GensynAI : Jangan Biarkan AI Mengulangi Kesalahan Internet

marsbit10j yang lalu

Mengapa AI China Berkembang Begitu Cepat? Jawabannya Tersembunyi di Dalam Laboratorium

Pengarang mencatat bahwa laboratorium AI China telah menjadi kekuatan yang semakin sulit diabaikan dalam kompetisi model besar global. Keunggulannya tidak hanya terletak pada banyaknya talenta, kemampuan rekayasa yang kuat, dan iterasi cepat, tetapi juga berasal dari cara organisasi yang sangat realistis: lebih banyak fokus pada pembuatan model daripada konsep, lebih menekankan eksekusi tim daripada individu bintang, dan lebih memilih menguasai tumpukan teknologi inti sendiri daripada bergantung pada layanan eksternal. Dari kunjungan ke sejumlah laboratorium AI terkemuka China, penulis menemukan ekosistem AI China tidak sepenuhnya sama dengan AS. AS lebih menekankan orisinalitas, investasi modal, dan pengaruh ilmuwan puncak, sedangkan China lebih mahir dalam mengejar cepat arah yang sudah ada. Melalui sumber terbuka, optimasi rekayasa, dan kontribusi banyak peneliti muda, China mendorong kemampuan model ke garis depan dengan cepat. Yang paling menarik untuk diperhatikan bukanlah apakah AI China telah melampaui AS, melainkan dua jalur pengembangan berbeda yang terbentuk: AS lebih seperti kompetisi garis depan yang digerakkan modal dan laboratorium bintang, sedangkan China lebih seperti kompetisi industri yang didorong oleh kemampuan rekayasa, ekosistem sumber terbuka, dan kesadaran penguasaan teknologi mandiri. Ini berarti kompetisi AI di masa depan tidak hanya soal peringkat model, tetapi juga kemampuan organisasi, ekosistem pengembang, dan eksekusi industri. Perubahan nyata AI China terletak pada cara mereka berpartisipasi dalam garis depan global dengan caranya sendiri, bukan hanya meniru Silicon Valley. Penulis juga menyoroti beberapa perbedaan utama dalam ekosistem AI China: permintaan AI domestik mulai muncul, banyak pengembang terpengaruh Claude, perusahaan memiliki mentalitas kepemilikan teknologi, ada dukungan pemerintah meski skalanya belum jelas, industri data kurang berkembang dibanding Barat, dan ada kebutuhan kuat akan chip NVIDIA lebih banyak. Penutupnya menekankan pentingnya ekosistem global yang terbuka dan kolaboratif untuk menciptakan AI yang lebih aman, mudah diakses, dan bermanfaat bagi dunia.

marsbit11j yang lalu

Mengapa AI China Berkembang Begitu Cepat? Jawabannya Tersembunyi di Dalam Laboratorium

marsbit11j yang lalu

3 Tahun 5 Kali Lipat, Pabrik Kaca Berusia Satu Abad Dibangkitkan Kembali

Menurut CRU, permintaan serat optik untuk pusat data AI meningkat 75.9% per tahun, dan kesenjangan pasokan-meningkat dari 6% menjadi 15%. Harga serat optik melonjak lebih dari 3 kali lipat dalam beberapa bulan, dan kapasitas produksi tidak dapat mengimbangi. Inilah alasan NVIDIA berinvestasi di Corning dan mempercepat ekspansi kapasitas serat optik, dengan total investasi $45 miliar dalam tiga perusahaan di seluruh rantai optik. Corning, perusahaan kaca berusia 175 tahun dari New York, melihat sahamnya naik 316.81% dalam setahun terakhir, mencapai kapitalisasi pasar $160 miliar. NVIDIA memilih Corning karena keahliannya dalam serat optik khusus berkinerja tinggi yang penting untuk pusat data AI, seperti serat dengan kehilangan sinyal ultra-rendah (0.15 dB/km), kepadatan tinggi, dan ketahanan tekuk yang baik. Penghasilan Corning dari segmen komunikasi optik untuk perusahaan (Enterprise) melonjak dari $1.3 miliar pada 2023 menjadi lebih dari $3 miliar pada 2025. Perusahaan telah mengamankan kontrak pasokan jangka panjang bernilai miliaran dolar dari klien seperti Meta dan NVIDIA. Meskipun bukan produsen serat optik terbesar secara global, keunggulan teknis Corning di pasar serat canggih untuk AI, ditambah dengan investasi R&D tahunan sebesar $1 miliar, memberinya posisi unik. Percepatan adopsi teknologi **CPO (Co-Packaged Optics)** oleh NVIDIA, yang dijadwalkan mulai produksi massal pada paruh kedua 2026, menjadi katalis penting bagi permintaan serat optik premium Corning. Namun, valuasi sahamnya yang telah melonjak pesat dan potensi keterlambatan dalam eksekusi pesanan menjadi faktor risiko yang perlu diperhatikan.

marsbit12j yang lalu

3 Tahun 5 Kali Lipat, Pabrik Kaca Berusia Satu Abad Dibangkitkan Kembali

marsbit12j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片