Пользователь перевел $129 млн на фишинговый адрес, но их просто вернули

cryptonews.ruPublicado em 2023-07-20Última atualização em 2024-11-20

Неназванный пользователь перевел $129 млн в USDT мошенникам, скопировав неправильный адрес из истории транзакций. В отличие от большинства подобных случаев, в течение 6 часов владельцы адреса-получателя сами вернули деньги.

🤯不知道哪位遭遇了首尾号相似钱包地址的钓鱼攻击,误转了 1.29 亿 USDT 给钓鱼地址:

THcTxQi3N8wQ13fwntF7a3M88BEi6q1bu8https://t.co/vhPxMpewc8

不过,钓鱼团伙不到 1 小时归还了其中 90%,然后又过了 4 个多小时把剩余的 10% 也归还了…

情报来自 InMist 成员。 https://t.co/cFhK3sM8Go

— Cos(余弦)😶‍🌫️ (@evilcos) November 20, 2024

По наблюдениям аналитиков Scam Sniffer со ссылкой на данные SlowMist, в историю транзакций пострадавшего попал подозрительный адрес, последние символы которого совпадают с одним из знакомых пользователю кошельков. Тот не проверил и отправил деньги на кошелек-самозванец.

По такому принципу работает схема «address poisoning». Мошенники создают адрес, похожий на какой-то из привычных потенциальной жертве. С него присылают незначительную транзакцию, которая сохраняется в истории пользователя.

Злоумышленники рассчитывают, что жертва не будет проверять полный идентификатор и скопирует подставной адрес при создании транзакции.

В мае в результате подобной атаки неназванный трейдер потерял $68 млн. В июле от «отравления адреса» пострадала хакерская группа Pink Drainer, тогда добыча составила 10 ETH.

Удивленные быстрым возвратом средств, некоторые пользователи X предположили, что мошенники испугались такой крупной добычи. Тот, кто пересылает $129 млн, вполне мог бы нанять команду аналитиков и хакеров для поиска виновных, потому может представлять угрозу.

Другие допустили, что на другом конце транзакции оказался не злоумышленник, а порядочный человек, который по собственной воле вернул средства владельцу.

Напомним, 10 ноября трейдер, потерявший около $26 млн из-за ошибки копирования, попросил сообщество помочь с возвратом средств и пообещал 10% в награду.

Leituras Relacionadas

What Are Some Good Paths for Chinese Web3 Entrepreneurship? (Part 5)

This article explores pathways for Chinese Web3 teams to pivot toward AI, building on a previous discussion. It focuses on two specific team profiles: **Security & Risk Control Teams:** These teams, skilled in smart contract auditing, wallet security, and on-chain monitoring, can transition to providing **Agent behavior auditing and AI security governance**. As AI Agents automate tasks, access data, and trigger payments, enterprises will need solutions to monitor permissions, audit logs, control data access, and prevent anomalies—creating a strong B2B demand. **Application & Community-Focused Teams:** Instead of completely rebranding as AI companies, these teams should use AI to **enhance their existing products**. For example, research platforms can use AI to summarize information and identify signals; community tools can automate user support and analysis; and educational products can create personalized learning paths. The key is integrating AI to solve existing user pain points, like information overload or high operational costs. The article also advises against certain AI directions for Chinese Web3 teams, such as building general-purpose large language models (too resource-intensive), creating overly broad Agent platforms (hard to monetize), developing AI traders/automated yield products (high regulatory and risk sensitivity), or simply adding superficial AI features without genuine value. The core conclusion: Successful migration depends not on chasing AI hype, but on **identifying how a team's existing Web3 capabilities—be it in data, payments, security, or user operations—can address real needs in new AI application scenarios.**

marsbitHá 2h

What Are Some Good Paths for Chinese Web3 Entrepreneurship? (Part 5)

marsbitHá 2h

Trading

Spot
Futuros
活动图片