Доходы от криптомошенничества выросли на 40%

cryptonews.ruPublished on 2023-07-13Last updated on 2025-02-13

В 2024 году доходы от криптомошенничества достигли $9,9 млрд. Об этом соообщили исследователи Chainalysis в своем последнем аналитическом отчете. Это на 40% больше по сравнению с предыдущим годом. Ожидается, что эта сумма еще вырастет, так как продолжается выявление новых адресов, связанных с преступными схемами. Эксперты считают, что 2024 год может стать рекордным по объему прибыли от обмана.

По предварительным оценкам, в 2025 году доходы от мошеннических схем в индустрии криптовалют могут превысить $12 млрд. Это связано с постоянным ростом числа уловок и использованием более сложных методов обмана. С 2020 года доходы от криптопреступлений увеличивались в среднем на 24% в год.

Согласно данным, в 2024 году преступники активно использовали искусственный интеллект для повышения эффективности своих афер. Это позволило им создавать более сложные стратегии и увеличивать масштабы операций. В результате борьба с криптомошенничеством стала еще сложнее.

Компания Alterya, приобретенная для усиления систем обнаружения мошенничества, внесла значительный вклад в борьбу с криптопреступлениями. В 2024 году она зафиксировала переводы на преступные адреса на сумму $10 млрд. Благодаря использованию ИИ, Alterya помогает более эффективно выявлять незаконные операции.

За последние несколько лет экосистема криптомошенничества стала более профессиональной. Платформы, такие как Huione Guarantee, предлагают полный спектр услуг для мошенников. Это включает как техническую поддержку для реализации обмана, так и услуги по отмыванию денег.

Рост доходов от мошенничества и усложнение схем требуют усиления мер безопасности. Эксперты подчеркивают важность использования ИИ не только мошенниками, но и компаниями для защиты своих активов.

Ошибка в тексте? Выделите её мышкой и нажмите Ctrl + Enter

Related Reads

2028: The Arrival of Recursive Self-Improvement (RSI)

**AI Recursive Self-Improvement (RSI): The Countdown to 2028 Begins** AI is no longer just a trained tool but is starting to rewrite its own evolutionary pace. According to Anthropic co-founder Jack Clark, there is a 60% probability that by the end of 2028, Recursive Self-Improvement (RSI) will become a reality. This means AI could autonomously design and build a more capable next-generation version of itself without any human researcher involvement—Claude 10 creating Claude 11, for instance. Supporting this timeline, Google DeepMind's CEO Demis Hassabis confirms that all leading AI labs are intensely focused on RSI, making it an industry-wide priority. He expresses profound concern, stating this potential is what keeps him awake at night. Concrete data underscores this acceleration: - METR evaluations show current top models like Claude are solving tasks up to the 16-hour limit of existing test frameworks. - In Epoch AI's challenging MirrorCode benchmark, Claude Opus 4.7 recreated complex software in hours for a fraction of the human cost. In one extreme test, AI autonomously coded for 19 days straight. - Anthropic reports over 80% of its codebase is now written by Claude, and researcher productivity has increased up to 8-fold since 2024. - OpenAI's policy blueprint highlights RSI as a major upcoming governance challenge. CEO Sam Altman reportedly hinted RSI might arrive within six months, potentially delaying OpenAI's massive IPO. The implication is an impending "intelligence explosion," where AI-driven progress outpaces human control. The central question is no longer if it will happen, but whether humanity is ready.

marsbit5h ago

2028: The Arrival of Recursive Self-Improvement (RSI)

marsbit5h ago

World Models, Metaverse, Digital Twins, Physical AI: Are They the Same Thing?

Title: World Models, the Metaverse, Digital Twins, Physical AI: Are They the Same Thing? The article clarifies that concepts like the metaverse, Web3, simulation platforms, digital twins, and Physical AI are not the same thing but are all part of the broader trend of blurring the lines between the digital and physical worlds. It positions "world models" as the foundational "cognitive layer" or "operating system" that enables AI to understand and simulate the world. Key distinctions are made: - The **Metaverse** is a destination for immersive social and economic experiences. World models could act as its "engine," generating interactive 3D content efficiently. - **Web3** focuses on decentralized ownership and economics (rules layer), operating on a different technical level than world models. - **Simulation Data Platforms** (e.g., for autonomous vehicles) are a 1.0 version, relying on manual design. World models represent a 2.0 version, using AI to generate realistic, varied scenarios autonomously. - **Digital Twins** create high-fidelity, real-time mirrors of physical systems (e.g., a factory). World models go a step further by enabling predictive simulation of future states. - **Physical AI** (robots, AVs) refers to AI that acts in the physical world. World models are a core component, providing the understanding and prediction needed for planning. A proposed hierarchy places world models at the cognitive layer, supported by infrastructure (compute, data) and supporting application tools (simulation, digital twins), action systems (Physical AI), user experiences (metaverse), and rules (Web3). In conclusion, while distinct, many of these previously hyped concepts may ultimately rely on advances in world model technology to fulfill their promises, as world models provide the essential cognitive foundation for simulating and interacting with complex environments.

marsbit5h ago

World Models, Metaverse, Digital Twins, Physical AI: Are They the Same Thing?

marsbit5h ago

Trading

Spot
活动图片