Пользователь потерял 20 тысяч долларов из-за мошенничества в Web3

cryptonews.ruОпубліковано о 2024-08-12Востаннє оновлено о 2025-05-12

SlowMist, известная компания, занимающаяся безопасностью и аудитом блокчейна, привлекла внимание к недавней угрозе, связанной с цифровой средой Web3. Сообщается, что пользователь Web3 потерял более 20 000 долларов, взаимодействуя с поддельным сайтом, похожим на ChangeNOW. Эта потеря свидетельствует о растущем риске и изощрённости фишинговых атак. Необходимо срочно повышать осведомлённость пользователей.

Современные фишинговые схемы обманывают с помощью угрозы Punycode

Рассматриваемая афера была спланирована с помощью атаки Punycode. Punycode — это тактика злоумышленников, позволяющая создать поддельный адрес сайта, похожий на настоящий. Для этого они используют специальные символы из других языков для создания вредоносных URL-адресов. В этой атаке в поддельный адрес сайта была добавлена одна буква «кириллица», чтобы обмануть жертву.

Эта тактика едва заметна невооружённым глазом. Пользователь, считавший сайт ChangeNOW легитимным, потерял более 20 тысяч долларов. Подробная информация об этом методе представлена в «Руководстве по самозащите в тёмном лесу блокчейна» от SlowMist. В нём подчёркивается необходимость осведомлённости в быстро меняющейся криптосфере.

SlowMist посоветует провести перекрестную проверку, чтобы перехитрить крипто-мошенников

SlowMist настоятельно рекомендует пользователям использовать многоэтапную верификацию перед подключением к любой платформе Web3. Недостаточно полностью полагаться на рекомендации браузера, даже если это ссылка на официальный аккаунт X. SlowMist рекомендует пользователям проверять и подтверждать домены веб-сайтов с помощью таких платформ, как CoinMarketCap, CoinGecko или DefiLlama. Все эти платформы используют ссылки на авторизованные проекты.

Кроме того, для дополнительной защиты SlowMist рекомендует проверять легитимность аккаунта по количеству подписчиков, возрасту аккаунта и значкам верификации. Однако платформа подчёркивает необходимость многоэтапной верификации, чтобы избежать мошенничества. С развитием фишинговых атак механизм защиты пользователей также совершенствуется. SlowMist также рекомендует пользователям быть бдительными и пользоваться только надёжными веб-сайтами.

Пов'язані матеріали

Embodied Intelligence 'Gaokao' is Insanely Hard, Humans Score 100, Best Model Only 12.8

Embodied AI Faces a Daunting "Everest": New Benchmark Reveals Huge Gap Between Models and Humans A comprehensive new benchmark for robotic manipulation, RoboDojo, has been released, painting a stark picture of the current state of embodied AI. It serves as a unified evaluation platform covering both simulation and real-world robot tasks. The benchmark assesses five core capabilities: Generalization (adapting to new scenes/objects), Memory, Precision manipulation, Long-Horizon multi-step tasks, and Open semantic understanding. It includes 42 simulation tasks and 18 standardized real-world tasks across three dual-arm robot platforms. The results are sobering. In simulation, the best-performing generalist robot policy achieved an average success rate of only 8.80%. Performance in the real world was slightly higher but still low, with the top model succeeding 12.8% of the time on average. In stark contrast, human experts scored 76.03% in simulation and 100% in real-world tests. The benchmark highlights significant, uneven gaps in current models' abilities. While some excel in specific areas like visual recognition or simple actions, they struggle with reliability, especially in long-horizon tasks where errors accumulate and in open-ended semantic instructions. The low scores, particularly in real-world deployment with physical uncertainties like camera noise and contact dynamics, underscore that today's models are far from being robust, general-purpose operational robots. RoboDojo is more than just a ranking; it's an infrastructure designed for fair, reproducible comparison. Its companion system, XPolicyLab, standardizes the interface for different models to be evaluated. Maintained by an academic consortium without commercial ties, it aims to provide a community-wide "altitude meter" to track genuine progress toward reliable and generalizable robot manipulation.

marsbit3 хв тому

Embodied Intelligence 'Gaokao' is Insanely Hard, Humans Score 100, Best Model Only 12.8

marsbit3 хв тому

Zuckerberg's 'Mango' Image Generation Model Trails Only GPT Image 2, It Learned to Revise Prompts on Its Own

Meta's MSL has launched Muse Image, an advanced image generation model nicknamed "Mango," which ranks second globally in text-to-image benchmarks, closely trailing OpenAI's GPT Image 2. Its key innovation is agent-like behavior: it searches for factual information, writes code for charts, and, most notably, has developed self-correction abilities through reinforcement learning, allowing it to revise its own outputs without explicit programming. This shift emphasizes reasoning over immediate generation. Integrated with Meta's ecosystem, Mango connects with the Muse Spark language model for complex tasks and features a unique "@" function that can incorporate public Instagram photos into generated images—raising privacy concerns as it's enabled by default. The model is directly accessible in Meta AI, Instagram, and WhatsApp, leveraging Meta's vast user base for distribution rather than competing solely on image quality. Accompanying Mango is the preview of Muse Video, a video generation model with integrated audio, currently ranked third in its category. All Mango-generated images include an invisible, persistent watermark (Content Seal) for AI identification, alongside a public detection tool. While Mango advances "thinking" image models, its use of social data poses new ethical questions about consent and digital boundaries.

marsbit1 год тому

Zuckerberg's 'Mango' Image Generation Model Trails Only GPT Image 2, It Learned to Revise Prompts on Its Own

marsbit1 год тому

Weng Li's New Blog Proposes 'Self-Evolution Should Start from Harness', DeepSeek's Cui Tianyi Endorses with Repost

Lilian Weng, former OpenAI security VP and co-founder of Thinking Machines Lab, has published a new blog post titled "Harness Engineering for Self-Improvement," proposing a pragmatic path for AI self-evolution. She argues that Recursive Self-Improvement (RSI) may practically begin at the "Harness" layer—the external runtime system governing how models use tools, manage context, and execute tasks—rather than directly from the model rewriting its own weights. The blog outlines a progression from optimizing prompts (Context Engineering) to designing workflows, and ultimately to Self-Improving Harness systems. These systems can identify their own weaknesses, propose targeted, verifiable modifications to the harness code, and validate improvements. Works like Self-Harness and Darwin Gödel Machine (DGM) demonstrate significant performance gains on benchmarks like SWE-bench through such automated harness evolution, rivaling handcrafted agents. DeepSeek researcher Tianyi Cui endorsed the view, noting harness-based self-evolution is as promising as model-based approaches. Weng emphasizes this is complementary to model training, with both reinforcing each other. However, key challenges remain: weak evaluators for subjective tasks, reward hacking, diversity collapse, managing long-term system health versus short-term success, and defining the human oversight role. The consensus is growing: the harness is a critical variable, as the same model can exhibit vastly different capabilities within different harness systems.

marsbit1 год тому

Weng Li's New Blog Proposes 'Self-Evolution Should Start from Harness', DeepSeek's Cui Tianyi Endorses with Repost

marsbit1 год тому

Торгівля

Спот
活动图片