Криптобиржа KiloEx вернула украденные $7,5 млн

investing.ru2025-04-19 tarihinde yayınlandı2025-04-19 tarihinde güncellendi

Happycoin.club - Команда децентрализованной криптобиржи KiloEx сообщила, что смогла вернуть $7,5 млн, украденные у неё в результате недавнего взлома.

Впервые о взломе площадки сообщили в компании Cyvers, занимающейся безопасностью блокчейна, ещё 14 апреля. Согласно выводам компании, атака была связана с уязвимостью в ценовом оракуле KiloEx. Эта уязвимость позволила злоумышленнику манипулировать ценами в нескольких сетях, включая BNB, Base и Taiko.

Сообщается, что кошелёк, ответственный за взлом, был профинансирован через популярный сервис для смешивания криптовалют Tornado Cash, который часто связывают с отмыванием незаконно полученных средств.

После того, как взлом был обнаружен, команда KiloEx пообещала хакеру вознаграждение в размере 10%, если он вернёт украденные средства.

Теперь, когда стало известно, что хакер перевёл активы на счета криптобиржи через две транзакции на $1,4 млн и $5,5 млн, команда биржи заявила, что выполнит своё обещание и отдаст 10% от возвращённой суммы в качестве вознаграждения. Кроме того, KiloEx не будет обращаться к правоохранителям.

Мы уделяем приоритетное внимание долгосрочному сотрудничеству с сообществом специалистов по этической безопасности и рассматриваем это решение как краеугольный камень для взаимного доверия.

Никаких дальнейших юридических действий предприниматься не будет — этот вопрос считается решённым добросовестно, — заявили в KiloEx.

Читайте оригинальную статью на сайте Happycoin.club

İlgili Okumalar

After Missing the 20x, I've Found a 'Dumb' Method for AI Investing

**Missing the 20x Opportunity: A Simple 'Dumb' Approach to AI Investing** The AI boom, driving NVIDIA's revenue from $60B to $216B in two years, creates immense investment pressure. However, like the internet bubble of 2000, the largest AI opportunities likely lie ahead, perhaps after a correction. Instead of rushing in now or waiting paralyzed for a crash, the author proposes a third way: building a "knowledge warehouse" by systematically mapping the AI industry to be ready when opportunities arise. The core of the strategy is understanding AI's four-layer value chain: 1. **Compute Infrastructure (The "Engine"):** This foundational layer, where all money eventually flows, includes: a) **Chip Design:** NVIDIA's dominance via its CUDA ecosystem, b) **Chip Manufacturing/Packaging/Memory:** TSMC's near-monopoly in advanced manufacturing and SK Hynix's lead in High Bandwidth Memory (HBM), c) **Optical Interconnects:** Essential for large-scale AI clusters (e.g., Lumentum, Coherent), d) **Cooling & Power:** Critical for high-density AI data centers (e.g., Vertiv), e) **Servers/Data Centers & Cloud Platforms:** The physical and virtual wholesale providers. 2. **Models & Tools (The "OS"):** The competitive layer of foundation models (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI), now generating real revenue. A key shift is the center of gravity moving from **Training** models to **Inference** (running models), which demands different chip characteristics and could challenge NVIDIA's monopoly. 3. **Middleware & Platform ("The Glue"):** Connects models and applications (e.g., Scale AI, Hugging Face). This layer could explode if applications take off. 4. **Vertical Applications ("The Cash Register"):** Where AI meets end-users (e.g., enterprise AI, coding tools, medical AI, robotics). A critical cross-cutting constraint is **Energy**, as AI's massive power consumption drives investment in nuclear and other energy infrastructure. The author identifies four key questions for further research: 1) How will the shift from Training to Inference reshape the competitive landscape? 2) With tech giants spending over $600B on capex, where is the ROI from AI applications? 3) What are the under-the-radar opportunities in the "second" and "third" circles of the value chain (e.g., cooling, specialty foundries)? 4) How will geopolitics (e.g., U.S.-China chip restrictions) bifurcate the supply chain? The conclusion is that missed opportunities stem from insufficient research, not slow timing. By methodically studying each layer—its business models, competition, and valuations—investors can build the "killer intuition" needed to act decisively when the market presents its chance.

marsbit18 dk önce

After Missing the 20x, I've Found a 'Dumb' Method for AI Investing

marsbit18 dk önce

İşlemler

Spot
Futures
活动图片