Pengguna Crypto Dihantam Lonjakan 1.400% dalam Penipuan Peniruan Identitas, Menurut Penelitian

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-01-14Terakhir diperbarui pada 2026-01-14

Abstrak

Menurut penelitian Chainalysis, penipuan peniruan identitas di dunia crypto melonjak 1.400% pada tahun 2025, menyebabkan kerugian miliaran dolar. Scammer menggunakan alat AI, kloning suara, dan skema dukungan pelanggan palsu untuk meningkatkan serangan. Rata-rata kerugian per korban naik lebih dari 600%. Teknik deepfake dan AI digunakan untuk meniru staf exchange, selebriti, atau kontak dekat, meningkatkan jangkauan dan tingkat keberhasilan penipuan. Satu contoh terkenal menunjukkan scammer berhasil mencuri hampir $16 juta dalam satu operasi. Operasi penipuan menjadi terindustrialisasi, dengan kelompok scam yang menyewa layanan phishing dan penggerak uang. Skema berbasis AI dilaporkan 4,5 kali lebih menguntungkan daripada metode tradisional. Total kerugian diperkirakan antara $14 hingga $17 miliar untuk tahun 2025.

Penipuan peniruan identitas meledak pada tahun 2025, tumbuh sekitar 1.400% dan mendorong beberapa kerugian terbesar dalam penipuan crypto hingga saat ini. Menurut analisis oleh Chainalysis, para penipu menggunakan alat AI, kloning suara, dan skema dukungan pelanggan palsu untuk meningkatkan serangan, mendorong total kerugian penipuan on chain menjadi miliaran digit ganda rendah.

Penipuan Peniruan Identitas Meningkat Secara Dramatis

Laporan mengungkapkan bahwa kenaikan itu tidak hanya dalam jumlah kasus tetapi juga dalam seberapa besar setiap kasus menelan biaya bagi korban. Jumlah rata-rata yang diambil dalam skema peniruan identitas meningkat lebih dari 600% dibandingkan dengan tahun sebelumnya, sebuah lonjakan yang mengubah banyak penipuan kecil menjadi pencurian besar. Chainalysis menyoroti peran alat otomatis dan layanan phishing yang tersedia secara komersial yang memungkinkan penipu menjalankan penipuan seperti pabrik.

Sumber: Chainalysis

Penjahat Menggunakan AI Dan Deepfakes

Penipu sangat mengandalkan teknik AI pada tahun 2025. Berdasarkan laporan, kloning suara dan wajah yang dihasilkan AI, dipasangkan dengan pesan yang sangat meyakinkan, membantu penjahat meniru staf pertukaran, selebriti, atau kontak dekat. Metode-metode ini meningkatkan jangkauan dan tingkat keberhasilan. Tulisan industri dan analis menunjukkan bahwa penipuan yang diaktifkan AI beberapa kali lebih menguntungkan daripada pendekatan lama.

BTCUSD saat ini diperdagangkan di $94.929. Grafik: TradingView

Contoh Profil Tinggi Menunjukkan Risiko

Satu contoh publik melibatkan penipu yang menyamar sebagai pertukaran besar dan membersihkan hampir $16 juta dari korban dalam satu operasi. Kasus itu menjadi berita utama karena menunjukkan betapa cepatnya penipuan peniruan identitas dapat berubah menjadi pencurian massal ketika menggunakan identitas palsu yang halus dan rekayasa sosial yang terkoordinasi. Outlet berita keuangan dan pelacak industri menggunakan kasus itu untuk menggambarkan perubahan taktik.

Operasi Menjadi Terindustrialisasi

Berdasarkan data Chainalysis, kelompok penipu sekarang menyerupai bisnis kecil. Mereka mengalihdayakan bagian dari rantai penipuan — menulis skrip, membeli klip deepfake, dan mempekerjakan penggerak uang. Pengaturan ini membuat penipuan lebih efisien dan lebih sulit untuk diganggu. Satu analisis menemukan skema yang dibantu AI sekitar 4,5 kali lebih menguntungkan daripada penipuan tradisional, kesenjangan yang dieksploitasi oleh penyerang untuk meningkatkan operasi dengan cepat.

Perkiraan total kerugian penipuan crypto untuk 2025 bervariasi menurut outlet, tetapi beberapa sumber menempatkan angka tersebut jauh ke dalam miliaran. Beberapa pelacak melaporkan $14 miliar dana dicuri on chain, sementara Chainalysis mencatat angka tersebut bisa setinggi $17 miliar setelah lebih banyak data dihitung. Perbedaan ini mencerminkan seberapa cepat insiden baru ditemukan dan bagaimana beberapa pencurian pindah dari rel publik.

Gambar unggulan dari Unsplash, grafik dari TradingView

Bacaan Terkait

Dan Koe: Kebenaran Kontra-Intuitif, Anda Tidak Perlu Mengingat Semua yang Pernah Dibaca

Penulis Dan Koe berargumen bahwa kita tidak perlu mengingat semua yang kita baca. Masalah sebenarnya bukan pada ingatan, tetapi pada kesalahpahaman tentang pembelajaran. Belajar bukanlah tentang menghafal informasi, melainkan sistem umpan balik di sekitar **tujuan yang jelas**. Kunci sistem ini adalah **memulai dari keluaran (output)**, bukan masukan (input). Alih-alih mempelajari semuanya terlebih dahulu, mulailah dengan proyek nyata dan pelajari hanya apa yang diperlukan untuk mencapainya. Pengetahuan yang berguna diperoleh melalui tindakan, bukan hanya dengan mengumpulkan informasi. Konsep "otak kedua" (second brain) sering menjadi kuburan digital karena orang terjebak dalam koleksi dan organisasi berlebihan, tanpa pernah menggunakan catatan mereka. Solusinya adalah membangun **"alam bawah sadar kedua" (second subconscious)** — sistem yang secara aktif menghubungkan ide-ide dan mengingatkannya pada kita saat dibutuhkan untuk menciptakan karya. Alat seperti Obsidian+Claude atau Eden (dengan pencarian semantik) dapat membantu, tetapi fokusnya harus pada **penyaringan ketat**. Hanya simpan ide yang benar-benar membentuk pandangan dunia Anda dan dapat digunakan dalam proyek Anda. AI berperan sebagai asisten untuk mengurangi gesekan dalam penelitian dan penyusunan, tetapi **nilai, penilaian, dan suara Anda harus tetap berasal dari diri sendiri**. Pembelajaran mendalam dan worldview yang unik adalah hal yang tak tergantikan. Pada akhirnya, mengingat adalah produk sampingan. Yang penting adalah memiliki tujuan, bertindak berdasarkan tujuan itu, dan membiarkan pengetahuan yang relevan meresap melalui penggunaan dan refleksi. Hal-hal yang penting akan tertanam dengan sendirinya.

marsbit45m yang lalu

Dan Koe: Kebenaran Kontra-Intuitif, Anda Tidak Perlu Mengingat Semua yang Pernah Dibaca

marsbit45m yang lalu

Generasi Pengusaha Tiongkok Ini Telah Berubah Secara Total

Generasi Baru Pengusaha China: Dari Ekspansi Pasar ke Inovasi Teknologi Mendalam Pada 2026, peta kekayaan China mengalami pergeseran signifikan. Kelahiran perusahaan teknologi seperti Longxin Tech, Cambricon, dan DeepSeek—yang fokus pada AI, chip, dan robotika—menandai transisi dari era internet ke era kecerdasan buatan. Pendiri mereka, seperti Zhu Yiming (Longxin Tech) dan Chen Tianshi (Cambricon), seringkali memulai karir di laboratorium, menghabiskan bertahun-tahun untuk riset mendalam sebelum mencapai terobosan komersial. Ciri khas mereka adalah fokus pada teknologi inti, bukan sekadar model bisnis. Zhu Yiming, contohnya, tidak mengambil gaji selama tujuh tahun hingga perusahaannya untung. Perjalanan ini mencerminkan perubahan mendasar: titik awal kewirausahaan bergeser dari "berbisnis" menjadi "membuat teknologi." Pergeseran ini sejalan dengan transformasi ekonomi China menuju "produktivitas baru." Jika generasi sebelumnya membangun fondasi melalui manufaktur dan digitalisasi, generasi baru ini membangun menara di atasnya—mendorong inovasi orisinal dan bersaing di panggung global di bidang-bidang seperti chip dan model AI dasar. Nama-nama seperti Zhang Yiming (ByteDance), Liang Wenfeng (DeepSeek), dan Wang Xingxing (Unitree Robotics) mewakili kemampuan baru China: tidak lagi hanya mengejar, tetapi berinovasi, menembus, dan mengindustrialisasi teknologi di garis depan persaingan dunia. Transisi generasi ini adalah pergantian kemampuan suatu bangsa dalam bersaing secara global.

marsbit45m yang lalu

Generasi Pengusaha Tiongkok Ini Telah Berubah Secara Total

marsbit45m yang lalu

Web3 yang Dulu Begitu Populer, Kini Masuki Gelombang PHK

Web3 yang pernah panas memasuki gelombang PHK besar-besaran. Di tengah klaim bahwa AI adalah alasan utama pengurangan tenaga kerja, banyak perusahaan sebenarnya menghadapi tekanan finansial. Industri Web3, sebagai persimpangan teknologi dan keuangan, terkena dampak parah. PHK terjadi dengan cepat dan tanpa peringatan. Banyak karyawan menerima notifikasi tiba-tiba, akses sistem langsung diputus, dan komunikasi terputus. Kompensasi sering kali tidak memadai, dengan perusahaan menggunakan alasan seperti "kinerja buruk" atau mengarahkan karyawan untuk memilih "mengundurkan diri secara sukarela" guna menghindari pembayaran kompensasi. Tempat kerja menjadi sangat beracun. Budaya "rapat berdiri" yang ekstrem, jam kerja yang panjang tanpa batas, pengawasan ketat, dan tekanan konstan merusak moral. Perebutan kekuasaan di antara manajemen menciptakan ketidakstabilan, di mana karyawan menjadi korban. Mereka yang bukan bagian dari "kelompok dalam" sering dikucilkan atau dialihkan ke posisi pinggiran sebelum akhirnya dipecat. Model bisnis inti Web3 — biaya perdagangan dan pencatatan koin — sedang runtuh. Biaya pencatatan yang tinggi membunuh inovasi, kualitas proyek menurun, dan investor ritel menjauh. Peristiwa likuidasi besar-besaran pada Oktober lalu semakin menguras kepercayaan. Peningkatan platform derivatif on-chain juga memberikan tekanan pada pertukaran terpusat. Banyak pekerja yang di-PHK beralih ke industri AI, yang dilihat lebih cerah. Namun, mereka yang tetap di Web3 menghadapi diskriminasi dari industri tradisional, yang memandang rendah latar belakang kripto. Sementara itu, di dalam industri, persaingan tidak sehat seperti saling merebut karyawan dan perang gosip terus berlanjut, menguras energi dalam pasar yang menyusut. Musim dingin ini berbeda. Bukan hanya siklus biasa, tetapi akibat dari model bisnis yang tidak berkelanjutan, praktik buruk, dan hilangnya kepercayaan. Pertanyaannya tetap: kemunduran industri Web3 ini adalah kesalahan siapa?

marsbit1j yang lalu

Web3 yang Dulu Begitu Populer, Kini Masuki Gelombang PHK

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片