Trust Wallet Ungkap Jumlah Korban Peretasan dan Masalah Kompensasi

RBK-cryptoDipublikasikan tanggal 2025-12-29Terakhir diperbarui pada 2025-12-29

Abstrak

Trust Wallet mengungkapkan bahwa peretasan yang terjadi pada 26 Desember berdampak pada lebih dari 2.500 akun pengguna, dengan kerugian diperkirakan mencapai $7 juta. CEO Eowyn Chen menyatakan bahwa mereka telah menerima sekitar 5.000 klaim kompensasi, hampir dua kali lipat dari jumlah korban yang teridentifikasi, menunjukkan banyaknya upaya palsu atau duplikat. Proses verifikasi yang ketat untuk memfilter klaim penipu memperlambat pembayaran, meskipun prioritas utama adalah keakuratan, bukan kecepatan. Investigasi teknis masih berlangsung dengan bantuan Google untuk menganalisis log audit dari Chrome. Laporan terbaru menyebutkan bahwa tahun 2025 telah terjadi lebih dari 158.000 kasus peretasan dompet pribadi dengan total kerugian $713 juta secara global.

Kepala Trust Wallet, Eowyn Chen, melaporkan bahwa peretasan dompet kripto minggu lalu mempengaruhi lebih dari 2,5 ribu akun. Namun, menurutnya, layanan menerima dua kali lebih banyak permohonan kompensasi, yang memperlambat pembayaran karena diperlukan waktu untuk menyaring permintaan yang mencurigakan.

Peretasan Trust Wallet terjadi pada malam tanggal 26 Desember. Pengembang sebelumnya mengakui kerentanan dalam dompet versi browser 2.68, merilis pembaruan ke versi 2.69, dan berjanji untuk mengganti kerugian yang diperkirakan sebesar $7 juta.

"Sampai saat ini, kami telah mengidentifikasi 2.596 alamat yang terdampak peretasan. Dari kelompok ini, kami menerima sekitar 5 ribu permohonan, yang menunjukkan sejumlah besar upaya palsu atau duplikat untuk mengakses kompensasi bagi korban," tulis Chen.

Pemeriksaan permohonan dilakukan bersamaan dengan penyelidikan teknis insiden tersebut. Chen mencatat bahwa ini menjadi tugas yang rumit, sehingga pemrosesan permintaan memakan waktu lebih lama dari yang diharapkan pengguna yang terdampak. Namun, prioritasnya adalah verifikasi yang akurat atas pemilik dompet, bukan kecepatan.

Sehari sebelumnya, Chen melaporkan bahwa Google membantu dalam penyelidikan—tim dompet kripto berharap mendapatkan audit log (catatan permintaan akses) dari browser Chrome. Layanan keamanan Trust Wallet juga akan melakukan pemeriksaan mendetail perangkat karyawan yang bekerja secara remote.

Seminggu sebelumnya, Chainalysis memperkirakan bahwa total kerugian dari aksi peretas pada tahun 2025 melebihi $3,4 miliar. Tahun ini, tercatat 158 ribu kasus kompromi dompet pribadi dengan total kerugian $713 juta (tahun sebelumnya $1,5 miliar), dengan lebih dari 80 ribu pengguna menjadi korban.

Harga Bitcoin capai tertinggi mingguan. Apa yang terjadi dengan kripto?

Kapitalisasi meme coin anjlok $100 miliar pada tahun 2025. Laporan CoinGecko

"Lampaui batas psikologis". Apa yang akan terjadi dengan Bitcoin minggu ini

Pertanyaan Terkait

QBerapa banyak akun yang terkena dampak peretasan Trust Wallet menurut CEO Eowyn Chen?

AMenurut CEO Trust Wallet Eowyn Chen, peretasan tersebut mempengaruhi 2.596 akun.

QApa yang menyebabkan proses klaim kompensasi menjadi lebih lambat dari yang diharapkan?

AProses klaim kompensasi melambat karena Trust Wallet menerima sekitar 5.000 pengajuan, yang dua kali lipat dari jumlah korban sebenarnya, sehingga membutuhkan waktu untuk menyaringkan permintaan palsu atau duplikat.

QKapan peretasan Trust Wallet terjadi dan berapa perkiraan kerugiannya?

APeretasan Trust Wallet terjadi pada malam tanggal 26 Desember, dengan perkiraan kerugian sebesar $7 juta.

QApa penyebab kerentanan yang dieksploitasi dalam peretasan ini?

APeretasan ini memanfaatkan kerentanan yang ditemukan dalam versi 6.28 dompet peramban (browser wallet), yang kemudian diperbaiki dalam pembaruan versi 6.29.

QLembaga apa yang membantu Trust Wallet dalam penyelidikan peretasan ini?

ATrust Wallet dibantu oleh Google dalam penyelidikan, dengan harapan mendapatkan audit log (catatan permintaan akses) dari peramban Chrome.

Bacaan Terkait

Permasalahan Rekonsiliasi Efek yang Berlangsung 40 Tahun, Akankah ERC-8056 Menjadi Jawaban Terakhir?

Penulis: Vaidik Mandloi Kompilasi: Chopper, Foresight News Pembelian saham kini dapat diselesaikan secara instan, tetapi proses tindakan korporat seperti pembagian dividen dan pemecahan saham tetap rumit dan tidak efisien. Selama 40 tahun, industri keuangan telah menghabiskan sekitar $58 miliar per tahun untuk menangani proses ini, dengan mayoritas biaya terkonsentrasi pada rekonsiliasi data antara berbagai pihak dengan buku catatan independen. Masalahnya berakar pada struktur terfragmentasi. Misalnya, ketika Apple mengumumkan dividen, dana mengalir melalui rantai lima lembaga (agen transfer seperti Computershare, DTC, bank kustodian, broker, hingga investor akhir). Setiap pihak menghitung distribusi secara terpisah menggunakan basis datanya sendiri, lalu melakukan rekonsiliasi yang memakan waktu. Data yang tidak terstruktur (seperti pengumuman PDF) memperburuk situasi, menghambat otomatisasi dan menguntungkan penyedia data seperti Bloomberg. Solusi potensial datang dari standar token blockchain baru, ERC-8056. Daripada mencetak token baru untuk aksi seperti pemecahan saham, standar ini hanya menyesuaikan pengganda saldo yang ditampilkan, menghilangkan kebutuhan untuk transfer dan rekonsiliasi yang kompleks. Logika yang dapat diprogram ini dapat mengotomatisasi berbagai tindakan korporat di buku catatan otoritatif tunggal di blockchain. Pendekatan kunci adalah penerbitan *native* saham di atas blockchain (seperti model Superstate), di mana blockchain bertindak sebagai buku besar pemegang saham resmi, bukan sekadar cerminan digital dari saham tradisional. Ini menggeser paradigma dari sistem "proses lalu rekonsiliasi" ke penyelesaian instan pada buku catatan bersama, menghilangkan langkah rekonsiliasi sepenuhnya. Dengan regulator seperti DTCC dan Nasdaq yang mulai membuka jalan, industri memiliki kesempatan untuk membangun sistem baru yang lebih efisien dari awal, tanpa menunggu krisis untuk memicu perubahan. Kecepatan transisi ini bergantung pada kemajuan regulasi dan kemauan perusahaan untuk mengadopsi penerbitan *on-chain*.

marsbit3m yang lalu

Permasalahan Rekonsiliasi Efek yang Berlangsung 40 Tahun, Akankah ERC-8056 Menjadi Jawaban Terakhir?

marsbit3m yang lalu

XRP Ledger Menambahkan Hampir 490.000 Akun Baru Pada Paruh Pertama 2026

Buku besar XRP Ledger (XRPL) menambahkan 489.739 akun baru pada paruh pertama tahun 2026, sehingga total akun mencapai sekitar 8,4 juta. Data publik menunjukkan pertumbuhan ini terkait dengan aktivitas stablecoin RLUSD milik Ripple, termasuk proses penerapan dan pencetakannya pada periode tersebut. Penting untuk dicatat bahwa tidak setiap akun mewakili pengguna aktif. Jumlah akun dapat mencakup dompet tidak aktif, akun saldo rendah, atau akun yang dibuat untuk uji coba dan oleh bursa. Oleh karena itu, angka ini lebih baik dibaca sebagai indikator ekspansi jaringan, bukan ukuran langsung adopsi aktif harian. Meski begitu, pertumbuhan akun tetap berguna sebagai sinyal awal bahwa lebih banyak pengguna atau sistem mulai menyentuh jaringan. Khususnya bagi XRPL, yang berupaya memperluas perannya di luar transfer XRP ke dalam aset tokenisasi, pembayaran, dan fitur ramah perusahaan. Keterkaitan dengan stablecoin RLUSD memberikan konteks yang menjanjikan, karena stablecoin sering mendorong penggunaan blockchain yang nyata untuk utilitas seperti pembayaran dan penyelesaian transaksi. Tantangan ke depan adalah kualitas aktivitas dari akun-akun baru ini. Apakah mereka melakukan transaksi, memegang saldo yang berarti, dan berkontribusi pada volume transfer stablecoin yang berkelanjutan? Pertanyaan-pertanyaan ini akan lebih penting daripada sekadar jumlah akun secara keseluruhan. Untuk saat ini, pertumbuhan hampir setengah juta akun dalam enam bulan, dengan didorong sebagian oleh aktivitas stablecoin, memberikan narasi adopsi yang lebih kuat bagi jaringan XRPL.

bitcoinist9m yang lalu

XRP Ledger Menambahkan Hampir 490.000 Akun Baru Pada Paruh Pertama 2026

bitcoinist9m yang lalu

Tunjukkan Padaku "The Lord of the Rings", Karpathy Rekomendasikan Tolok Ukur Baru untuk Evaluasi Model Besar

Karpathy dari Anthropic memperkenalkan "The Lord of the Rings (LOTR) Benchmark", sebuah tolok ukur baru untuk menguji kemampuan model bahasa besar (LLM) dalam tugas pemahaman ruang dan pembuatan kode yang kompleks. Tantangannya adalah meminta LLM (Claude 3.5 Opus dalam demo ini) untuk membaca awal novel "The Lord of the Rings" dan menerjemahkannya menjadi dunia 3D interaktif yang berjalan di browser menggunakan Three.js. Proses ini membutuhkan sekitar 100 juta token, 2 jam, dan 5500 baris kode. Hasilnya adalah animasi 3D sederhana yang menunjukkan karakter dan adegan awal cerita, meskipun masih terdapat kesalahan teknis seperti karakter yang melayang. Benchmark ini diusulkan sebagai pengganti tes "Pelican Riding a Bicycle" SVG yang populer sebelumnya. Tes baru ini dianggap lebih menantang karena tidak hanya menguji pembuatan gambar statis, tetapi juga kemampuan model untuk memahami hubungan spasial, merencanakan proyek besar, menulis kode panjang, dan memelihara konsistensi visual sepanjang waktu. Demo ini memicu respons luas dari komunitas. Banyak pengguna mencoba tugas serupa dengan model lain seperti DeepSeek, menghasilkan proyek seperti model 3D kota New York, konser Kanye West virtual, hingga prototipe game. Hal ini menunjukkan potensi LLM dalam menurunkan ambang batas pembuatan konten 3D dan prototipe yang dapat dimainkan. Diskusi berlanjut tentang apakah tes ini benar-benar mengukur "pemahaman spasial" atau hanya keterampilan penulisan kode Three.js yang baik. Namun, banyak yang setuju bahwa kemampuan model untuk menerjemahkan deskripsi tekstual yang kompleks ke dalam dunia 3D yang koheren merupakan kemajuan signifikan dalam kemampuan penalaran umum mereka. Karpathy telah membuka sumber proyek demo LOTR, mendorong eksplorasi lebih lanjut tentang bagaimana LLM dapat menciptakan, memahami, dan berinteraksi dengan dunia virtual.

marsbit19m yang lalu

Tunjukkan Padaku "The Lord of the Rings", Karpathy Rekomendasikan Tolok Ukur Baru untuk Evaluasi Model Besar

marsbit19m yang lalu

Trading

Spot
活动图片