Data Baru Tunjukkan Kerugian Peretasan Crypto Turun 60% Pada Desember

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-01-03Terakhir diperbarui pada 2026-01-03

Abstrak

Data baru dari PeckShield menunjukkan kerugian akibat peretasan crypto turun 60% pada Desember, menjadi sekitar $76 juta dari $194 juta pada November. Penurunan drastis ini disebabkan oleh lebih sedikitnya peretasan besar, meskipun risiko tetap signifikan. Sebanyak 26 eksploitasi besar tercatat, dengan kerugian terbesar berasal dari scam address poisoning senilai $50 juta, di mana korban tertipu mengirim dana ke alamat yang mirip. Kerugian besar lainnya termasuk kebocoran private key dompet multi-signature ($27 juta), eksploitasi Trust Wallet ($7 juta), dan masalah protokol Flow ($3,9 juta). Meskipun penurunan nilai kerugian, ancaman seperti scam berbasis human error dan kerentanan teknis tetap ada. Para ahli menekankan bahwa penurunan ini lebih disebabkan oleh berkurangnya peretasan besar-besaran, bukan hilangnya ancaman. Pemantauan terus dilakukan oleh regulator dan platform untuk meningkatkan perlindungan.

Menurut PeckShield, kerugian dari peretasan crypto turun sekitar 60% pada Desember, merosot menjadi sekitar $76 juta dari sekitar $194 juta pada November.

Penurunan tajam bulan-ke-bulan itu didorong oleh lebih sedikit peretasan skala besar, tetapi kerusakan yang terjadi masih signifikan. Laporan telah mengungkapkan campuran penipuan dan kegagalan teknis yang bersama-sama membuat Desember tidak bebas risiko.

Kerugian Desember Turun 60%

PeckShield melacak sekitar 26 eksploitasi besar selama bulan itu. Kerugian tunggal terbesar adalah penipuan peracunan alamat yang mengambil sekitar $50 juta. Dalam skema itu, korban dikelabui untuk mengirim dana ke alamat yang terlihat hampir identik dengan alamat yang sah.

Kerugian besar lainnya termasuk $27 juta yang dikuras dari dompet multi-tanda tangan terkait kebocoran kunci pribadi, sekitar $7 juta terkait eksploitasi Trust Wallet, dan sekitar $3,9 juta terkait masalah yang melibatkan protokol Flow. Angka-angka ini dilaporkan di berbagai outlet dan sesuai dengan total yang dikompilasi PeckShield.

Penipuan Besar Masih Menyebabkan Kerusakan Besar

Peracunan alamat menonjol karena mengandalkan kesalahan manusia daripada protokol yang rusak. Kesalahan kecil — menyalin alamat yang salah — dapat menghapus transfer besar.

Kerugian Trust Wallet dikaitkan dengan kelemahan ekstensi browser yang memungkinkan penyerang memindahkan dana. Dalam beberapa kasus, penggantian sedang dibahas oleh layanan yang terkena dampak.

Laporan telah mengungkapkan bahwa paparan kunci pribadi, bahkan di dompet yang dimaksudkan untuk aman, terus menjadi akar penyebab umum kerugian besar.

Total kapitalisasi pasar crypto saat ini di $3 triliun. Grafik: TradingView

Beberapa ahli mengatakan penurunan kerugian dolar mencerminkan lebih sedikit pelanggaran besar, bukan hilangnya ancaman. Tim keamanan telah lebih aktif, dan beberapa dompet mengencangkan pemeriksaan.

Tetapi metode yang digunakan oleh penyerang tidak hilang. Penipuan yang memanfaatkan kesalahan, seperti trik alamat, masih berlangsung, dan intrusi canggih tetap mungkin.

Diamati bahwa segelincir insiden menyumbang sebagian besar total Desember, yang membantu menjelaskan ayunan besar dalam total bulanan.

Pemantauan ketat terhadap tren ini oleh regulator dan pemangku kepentingan lain seperti operator platform akan terus berlanjut. Telah ada tekanan yang berkembang untuk memberikan perlindungan yang lebih baik untuk bursa dan dompet lain ketika terjadi pelanggaran; dan untuk tindakan yang lebih tepat waktu setelah kompromi diidentifikasi.

Gambar unggulan dari Unsplash, grafik dari TradingView

Pertanyaan Terkait

QMenurut data PeckShield, berapa persen penurunan kerugian akibat peretasan crypto pada bulan Desember?

AKerugian akibat peretasan crypto turun sekitar 60% pada bulan Desember.

QApa penyebab utama penurunan besar dalam kerugian dari bulan November ke Desember?

APenurunan besar tersebut didorong oleh lebih sedikitnya peretasan skala besar.

QApa jenis penipuan yang menyebabkan kerugian terbesar ($50 juta) pada bulan Desember?

AKerugian terbesar disebabkan oleh penipuan address poisoning, di mana korban dikelabui untuk mengirim dana ke alamat yang terlihat hampir sama dengan alamat yang sah.

QSelain address poisoning, insiden besar apa lagi yang menyebabkan kerugian signifikan?

AKerugian besar lainnya termasuk kebocoran kunci pribadi di dompet multi-signature ($27 juta), eksploitasi Trust Wallet ($7 juta), dan masalah pada protokol Flow ($3,9 juta).

QApakah penurunan nilai kerugian dalam dolar berarti ancaman peretasan telah hilang?

ATidak, penurunan tersebut mencerminkan lebih sedikitnya pelanggaran besar-besaran, bukan menghilangnya ancaman. Metode serangan seperti penipuan yang memanfaatkan kesalahan manusia masih terjadi.

Bacaan Terkait

Arah Pasar Saham AS: Indeks Nasdaq Anjlok 3,5% Intraday Lalu Memulih Secara Ajaib, Besok CPI Jadi Penentu

Selasa kemarin, pasar saham AS mengalami rollercoaster yang dramatis, dengan Indeks Nasdaq sempat anjlok 3,5% sebelum akhirnya pulih sebagian besar kerugiannya dan ditutup hanya turun 0,97%. Aksi jual dipicu oleh postingan Donald Trump di Truth Social yang mengonfirmasi sebuah helikopter serang Apache milik AS ditembak jatuh oleh Iran di Selat Hormuz. Meski menegaskan AS "harus merespons," Trump dan Wakil Presiden Vance juga menyatakan perjanjian damai dengan Iran "sangat dekat," mungkin dicapai dalam 2-3 hari, yang menenangkan pasar. Pemulihan menjelang penutupan mengisyaratkan bahwa para pelaku pasar enggan menambah posisi short sebelum rilis data CPI bulan Mei hari ini (Rabu), dan masih percaya bahwa ketegangan dengan Iran pada akhirnya akan terselesaikan. Pasar minyak justru bergerak berlawanan dengan logika, dengan harga WTI jatuh 3,93% di bawah $90 karena harapan perdamaian, rencana penambahan produksi OPEC+, dan kekhawatiran akan pengetatan moneter Fed. Performa sektor terbelah: teknologi terus tertekan, sementara saham-sahan defensif di indeks Dow Jones mendukung kenaikan. Saham chip, setelah pembantaian triliunan dolar pekan lalu, masih terombang-ambing menunggu katalis. Data CPI hari ini dinanti sebagai penentu arah utama: jika inflasi mendingin, bisa memicu rally teknis; jika lebih panas dari perkiraan, tekanan jual bisa berlanjut. Semua mata tertuju pada pukul 8:30 pagi waktu AS.

marsbit4m yang lalu

Arah Pasar Saham AS: Indeks Nasdaq Anjlok 3,5% Intraday Lalu Memulih Secara Ajaib, Besok CPI Jadi Penentu

marsbit4m yang lalu

Setelah GPU dan Penyimpanan: MLCC Sedang Menjadi Perintis Pasar Triliunan Dolar Selanjutnya dalam Kekuatan Komputasi AI

**Ringkasan: MLCC – Pilar Tersembunyi di Balik Revolusi AI** Ketika fokus dunia tertuju pada GPU dan memori dalam perlombaan kekuatan komputasi AI, sebuah komponen kecil namun kritis justru mulai menanjak harganya: **Multilayer Ceramic Capacitor (MLCC)**. Dari komoditas murah, MLCC kini berubah menjadi bahan strategis. **Ledakan Permintaan dari AI dan Kendaraan Listrik:** * **Server AI** adalah penggerak utama. Dibanding server tradisional yang memakai ~2.000 MLCC, server pelatihan 8-GPU butuh 25.000-28.000 unit. Platform generasi baru seperti GB300 NVL72 butuh **440.000 unit**, dan Vera Rubin bisa mencapai **600.000 unit**. * Kebutuhan meledak karena GPU makin bertenaga dengan voltase rendah (<1V) dan arus tinggi (hingga 1.800A). MLCC berfungsi sebagai "penstabil" untuk menjamin daya listrik yang bersih dan stabil untuk chip. * **Kendaraan listrik** dan kendaraan otonom tingkat tinggi menjadi pilar kedua, dengan kebutuhan hingga 15.000-20.000 unit per mobil. **Pasokan Terbatas dengan Hambatan Tinggi:** Sisi pasokan sulit mengimbangi permintaan yang melesat 34% per tahun. Ekspansi kapasitas lambat (~10% per tahun) karena: 1. **Hambatan Teknologi & Modal:** Proses manufaktur sangat kompleks, membutuhkan mesin khusus dan material bubuk keramik mutakhir. Satu lini produksi canggih butuh investasi $3-5 miliar dan waktu 4-5 tahun untuk beroperasi penuh. 2. **Siklus Kualifikasi yang Panjang:** Kualifikasi untuk server AI butuh 12-18 bulan, sedangkan untuk otomotif 2-3 tahun, menciptakan keterikatan yang kuat dengan pemasok yang sudah ada. 3. **Disiplin Produsen:** Belajar dari siklus "boom-and-bust" sebelumnya, produsen utama kini lebih berhati-hati dalam menambah kapasitas untuk menjaga stabilitas harga jangka panjang. **Tiga Raksasa yang Mendominasi Pasar:** Pasar MLCC kelas tinggi dikuasai oleh tiga pemain utama: 1. **Murata (Jepang):** Pemimpin pasar dengan pangsa ~40% secara global dan 45-70% di segmen server AI. Pilihan utama untuk stabilitas dan kepastian. 2. **Samsung Electro-Mechanics (Korea Selatan):** Pemain dengan pertumbuhan dan ekspansi paling agresif, menawarkan potensi apresiasi tertinggi. 3. **Taiyo Yuden (Jepang):** Perusahaan dengan kemurnian eksposur tertinggi terhadap bisnis MLCC (~71% pendapatan), menjadikannya pilihan bagi yang menginginkan eksposur paling langsung ke sektor ini. **Kesimpulan:** MLCC, komponen yang selama ini diabaikan, telah menjadi garda depan dalam revolusi AI. Gabungan dari **permintaan eksponensial** (terutama dari server AI dan EV) dan **pasokan yang kaku** (karena hambatan teknologi dan disiplin industri) menciptakan kondisi untuk siklus super yang diperkirakan bertahan hingga 2030. Saat komputasi menjadi "minyak" era baru, MLCC adalah "pipa" vital yang mengatur setiap tetes listriknya.

marsbit30m yang lalu

Setelah GPU dan Penyimpanan: MLCC Sedang Menjadi Perintis Pasar Triliunan Dolar Selanjutnya dalam Kekuatan Komputasi AI

marsbit30m yang lalu

Baru saja, Claude Mythos 5 Rilis, 50 Juta Baris Kode Selesai dalam 1 Hari

Anthropic secara resmi meluncurkan model AI terkuat mereka, Claude Mythos 5, bersama versi aman bernama Claude Fable 5. Fable 5 tersedia untuk umum namun dilengkapi sistem keamanan yang secara otomatis menurunkan ke model Opus 4.8 jika mendeteksi permintaan berisiko tinggi seperti pembuatan malware atau riset biologi/kimia tertentu. Sementara itu, Mythos 5 yang "versi lengkap" hanya tersedia bagi pengguna terpercaya dengan kemampuan tak terbatas di bidang seperti keamanan siber dan penelitian ilmiah. Secara teknis, Fable 5 menunjukkan kemampuan luar biasa. Dalam pengujian SWE-bench Pro, ia mencetak 80.3%, mengungguli kompetitor. Kasus nyata dari Stripe menunjukkan Fable 5 dapat bermigrasi seluruh basis kode Ruby sebesar 50 juta baris hanya dalam 1 hari, pekerjaan yang biasanya membutuhkan tim engineering dua bulan. Model ini juga unggul dalam pemahaman visual, mampu menyelesaikan permainan Pokemon tanpa alat bantu, dan dalam tugas analisis finansial serta hukum. Di bidang penelitian, Mythos 5 menunjukkan lompatan besar. Model ini dapat menjalankan seluruh alur kerja ahli biologi secara mandiri, merancang senyawa protein, dengan 9 dari 14 desainnya sudah masuk pipeline pengembangan obat nyata. Dalam satu kasus, model kecil yang dilatih mandiri oleh Mythos 5 bahkan mengungguli penelitian terbaru yang diterbitkan di jurnal *Science*. Anthropic juga memperkenalkan perubahan paradigma keamanan, di mana kemampuan dan keamanan dipisahkan melalui sistem "klasifikasi dan penurunan model". Harga API untuk kedua model ini ditetapkan $10 per juta token input dan $50 per juta token output. Pengalaman pengguna awal, seperti dari profesor Ethan Mollick, mengindikasikan pergeseran pola kolaborasi manusia-AI. Pengguna merasa lebih seperti "klien" atau "pemberi kerja" yang memberikan tugas kompleks, sementara AI beroperasi secara mandiri seperti "studio" kecil yang menangani perencanaan dan eksekusi detail, menghasilkan produk akhir yang siap pakai.

marsbit1j yang lalu

Baru saja, Claude Mythos 5 Rilis, 50 Juta Baris Kode Selesai dalam 1 Hari

marsbit1j yang lalu

Yang Pertama Membawa AI OS ke 1,4 Miliar Orang, Ternyata WeChat?

AI WeChat Akhirnya Bergerak. Pada hari yang sama dengan WWDC Apple, WeChat merilis panduan bagi pengembang untuk mengintegrasikan aplikasi mini ke dalam ekosistem AI-nya. Pengembang kini dapat mengizinkan AI WeChat untuk membaca, mengoperasikan, dan memanggil fungsi aplikasi mini mereka. WeChat menawarkan dua mode integrasi: "Mode Otomatis" yang memungkinkan AI menganalisis kode dan halaman aplikasi mini tanpa coding tambahan, dan "Mode Pengembangan" untuk membuat Skill yang dikustomisasi. Langkah ini mengubah seluruh ekosistem WeChat—jutaan aplikasi mini, WeChat Pay, notifikasi layanan—menjadi lapisan eksekusi untuk AI. Dibandingkan dengan pendekatan Apple Siri yang perlu bernegosiasi dengan setiap aplikasi pihak ketiga, arsitektur terpusat WeChat memberinya "sudut pandang Tuhan." Setiap kode aplikasi mini melewati sistem WeChat, memungkinkan analisis otomatis dan penerjemahan menjadi alat yang dapat dipanggil AI. Keunggulan infrastruktur ini tidak dimiliki oleh Apple atau Google. Dengan 1,432 miliar pengguna aktif bulanan dan cakupan layanan harian yang luas melalui aplikasi mini, WeChat berpotensi menjadi sistem operasi yang dioperasikan dengan bahasa alami. Pengguna dapat memberi perintah seperti "pesan tiket kereta untuk besok," dan AI akan menjalankan tugas melalui aplikasi mini yang relevan. Meski tantangan seperti akurasi dan kepercayaan dalam transaksi tetap ada, WeChat telah membangun jaringan layanan yang matang. Pencapaian sejati AI Agent adalah penyelesaian tugas secara "tanpa disadari" oleh pengguna, dan WeChat berada paling dekat untuk mewujudkannya.

marsbit1j yang lalu

Yang Pertama Membawa AI OS ke 1,4 Miliar Orang, Ternyata WeChat?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片