Новые данные показывают, что убытки от взломов в криптосфере снизились на 60% в декабре

bitcoinistОпубликовано 2026-01-03Обновлено 2026-01-03

Введение

По данным PeckShield, убытки от взломов в сфере криптовалют в декабре снизились на 60% — до примерно $76 млн по сравнению с $194 млн в ноябре. Основной причиной стало сокращение количества крупных хищений, однако сохранились значительные инциденты. Самый крупный ущерб ($50 млн) нанесла атака с «отравлением адресов», когда жертвы переводили средства на поддельные кошельки. Другие крупные потери включали утечку приватного ключа ($27 млн), эксплойт Trust Wallet ($7 млн) и уязвимость в протоколе Flow ($3,9 млн). Эксперты отмечают, что снижение связано не с исчезновением угроз, а с уменьшением масштабных атак и усилением мер безопасности. Мошеннические схемы и технические уязвимости остаются серьёзной проблемой.

Согласно данным PeckShield, убытки от взломов в криптосфере снизились примерно на 60% в декабре, упав до примерно $76 миллионов с около $194 миллионов в ноябре.

Это резкое месячное снижение было вызвано меньшим количеством крупномасштабных краж, но нанесенный ущерб все еще оставался значительным. Сообщения раскрывают сочетание мошенничеств и технических сбоев, которые вместе сделали декабрь далеко не безрисковым.

Убытки в декабре упали на 60%

PeckShield отследил примерно 26 крупных эксплойтов в течение месяца. Самый крупный единичный инцидент — это мошенничество с отравлением адреса, в результате которого было похищено около $50 миллионов. В этой схеме жертвы были обмануты и отправляли средства на адрес, который выглядел почти идентично легитимному.

Другие крупные потери включали $27 миллионов, похищенных из мультиподписного кошелька из-за утечки приватного ключа, около $7 миллионов, связанных с эксплойтом Trust Wallet, и примерно $3,9 миллиона, связанных с проблемами протокола Flow. Эти цифры были сообщены несколькими источниками и соответствуют данным, собранным PeckShield.

Крупные мошенничества по-прежнему наносят большой ущерб

Отравление адреса выделялось тем, что оно relies на человеческой ошибке, а не на сломанном протоколе. Маленькая ошибка — копирование неправильного адреса — могла уничтожить крупный перевод.

Потеря Trust Wallet была связана с уязвимостью браузерного расширения, которая позволяла злоумышленникам перемещать средства. В некоторых случаях пострадавшие сервисы обсуждали возмещение ущерба.

Сообщения раскрывают, что утечка приватных ключей, даже в кошельках, предназначенных для безопасности, продолжает оставаться общей основной причиной крупных потерь.

Общая капитализация крипторынка в настоящее время составляет $3 триллиона. График: TradingView

Некоторые эксперты говорят, что снижение убытков в долларах отражает меньшее количество масштабных нарушений, а не исчезновение угроз. Команды безопасности стали более активными, а некоторые кошельки ужесточили проверки.

Но методы, применяемые злоумышленниками, не исчезли. Мошенничества, которые используют ошибки, такие как трюк с адресом, все еще в ходу, а сложные взломы остаются возможными.

Было отмечено, что несколько инцидентов составили основную часть общего объема декабря, что помогает объяснить большой разброс в месячных итогах.

Пристальное наблюдение за этими тенденциями со стороны регуляторов и других заинтересованных сторон, таких как операторы платформ, также продолжится. Возрастает давление с целью обеспечения лучшей защиты для бирж и других кошельков при нарушении безопасности, а также для более оперативных действий после выявления компрометации.

Изображение из Unsplash, график из TradingView

Связанные с этим вопросы

QНа сколько процентов сократились убытки от крипто-взломов в декабре по данным PeckShield?

AУбытки от крипто-взломов сократились примерно на 60% в декабре.

QКакова была общая сумма убытков от крипто-взломов в декабре 2025 года?

AОбщая сумма убытков в декабре составила примерно 76 миллионов долларов.

QКакая самая крупная единичная атака произошла в декабре и какой метод использовали злоумышленники?

AСамой крупной атакой было мошенничество с отравлением адреса, в результате которого было похищено около 50 миллионов долларов. Злоумышленники обманывали жертв, заставляя их отправлять средства на адрес, который выглядел почти идентично легитимному.

QКакие ещё значительные инциденты, помимо отравления адресов, способствовали убыткам в декабре?

AК другим значительным инцидентам относятся утечка приватного ключа от мультиподписного кошелька на 27 миллионов долларов, эксплойт Trust Wallet на 7 миллионов долларов и проблемы с протоколом Flow на 3,9 миллиона долларов.

QО чём, по мнению экспертов, на самом деле говорит снижение суммы убытков в долларах?

AЭксперты считают, что снижение суммы убытков в долларах отражает меньшее количество масштабных взломов, а не исчезновение угроз. Методы атак, такие как мошенничество с использованием ошибок пользователей, всё ещё представляют опасность.

Похожее

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit16 мин. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit16 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

Интелл CEO Чэнь Лиу впервые выступил в подкасте, поставив цель увеличить доходность компании в 10 раз за 5-10 лет. Основные стратегические направления включают инвестиции в передовые технологии упаковки (EMIB), стеклянные подложки и новые материалы, такие как нитрид галлия (GaN), карбид кремния (SiC), фосфид индия (InP) и синтетические алмазы, для преодоления физических ограничений традиционного масштабирования процессоров. Он отметил, что всплеск спроса на ИИ-агентов и задачи логического вывода увеличил значимость CPU, изменив соотношение CPU/GPU в серверах с 1:8 до 1:4 и ниже. Лиу подчеркнул важность восстановления баланса, фокуса на продуктах и клиентах, а также стратегической ценности внутреннего американского производства для безопасности цепочек поставок. Ключевыми показателями для фаундри-бизнеса названы выход годных изделий и время цикла. Совместный проект с Илоном Маском Terafab направлен на решение проблемы отставания инфраструктуры полупроводников от роста потребностей ИИ. Лиу считает, что истинный потенциал Intel, выходящий за рамки традиционного рынка ПК, начнет реализовываться в период 2030-2032 годов в таких областях, как периферийные вычисления, физический ИИ и ИИ-агенты, благодаря интеграции технологий XPU, передовой упаковки и фаундри-услуг.

marsbit21 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

marsbit21 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

В венчурном рынке «мировые модели» стали горячей темой, но Пит Флоренс, сооснователь и бывший ведущий исследователь Google DeepMind, публично отверг этот ярлык для своей компании Generalist AI. Несмотря на то, что он был ключевым разработчиком архитектуры VLA, лежащей в основе многих современных «мировых моделей», Флоренс считает, что акцент должен делаться на конкретных целях, а не на модных терминах. Его цель — создать роботов, способных с высокой надежностью выполнять самые разные задачи без специального обучения для каждой. Недавно Generalist AI привлекла $4 млрд в ходе раунда финансирования при оценке в $20 млрд. Среди инвесторов — NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, фонд NFDG, сооснователь Xiaomi Линь Бинь, основатель Zoom Эрик Юань и известный ученый в области ИИ Ли Фэйфэй. Подход Флоренса сформировался под влиянием его научного руководителя в MIT, Рус Тедрейка, который делал акцент на понимании физики. В Generalist AI этот подход выражается в последовательной разработке моделей, нацеленных на практическую полезность. Их первая модель, GEN-0, продемонстрировала, что законы масштабирования, как у больших языковых моделей, применимы и к физическим действиям. В апреле 2026 года была представлена GEN-1, обученная на более чем 50 тысячах часов данных, собранных с помощью специальных перчаток. Она достигает 99% успеха в таких задачах, как складывание коробок, и работает в три раза быстрее предыдущей версии. Флоренс считает, что производительность GEN-1 приближается к переломному моменту, необходимому для коммерческого развертывания. Финансирование, полученное после ее демонстрации, подтверждает веру инвесторов в его целеориентированный подход к созданию универсальных роботов, которые могут изменить экономику физического труда.

marsbit23 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

marsbit23 мин. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

marsbit2 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbit2 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

За кулисами результатов ведущих ИИ-моделей, таких как GPT и Gemini, часто стоит один и тот же «составитель заданий» — китайский исследователь Чэнь Вэньху. Будучи доцентом Университета Ватерлоо и основателем лаборатории TIGERLab, он разработал ключевые оценочные эталоны MMLU-Pro, MMMU и MMMU-Pro, которые стали общим языком для сравнения способностей моделей. Чэнь Вэньху сосредоточился на создании более сложных и устойчивых тестов, когда предыдущие эталоны, такие как MMLU, перестали эффективно различать передовые модели, достигшие почти идеальных результатов. MMLU-Pro, с его 12032 вопросами, расширенными вариантами ответов и акцентом на рассуждения, снизил точность моделей на 16–33% и уменьшил зависимость от угадывания. MMMU и MMMU-Pro, в свою очередь, оценивают мультимодальное понимание, требуя от моделей анализа изображений, таблиц, схем и текста в контексте профессиональных знаний, что выявило значительные ограничения даже у самых мощных моделей. Исследования Чэнь Вэньху в области сложных вопросно-ответных систем и его опыт работы в Google DeepMind над Gemini позволили ему глубоко понять слабые места в оценке ИИ. Его лаборатория также занимается разработкой моделей, таких как UniVideo и Vamba, что помогает создавать более точные и релевантные тесты. Сегодня, работая в лаборатории суперинтеллекта Meta, Чэнь Вэньху продолжает влиять на развитие ИИ через улучшение данных для предобучения и систем оценки, оставаясь ключевой, но менее заметной фигурой в этой быстроразвивающейся области.

marsbit2 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片