Crypto Investors Lost $2.6 Million to Phishing Scam

TheCryptoTimesXuất bản vào 2025-05-26Cập nhật gần nhất vào 2025-05-26

A crypto investor recently fell victim to a Phishing scam, losing a total of $2.6 million in stablecoins through two separate attacks that occurred within a span of just three hours. 

According to the analysis by a blockchain compliance firm, Cyvers, on May 26, the victim unknowingly transferred $843,000 in Tether (USDT) to the scammers address. Approximately three hours later, a second transfer of $1.75 million in USDT was made to the same scammer. 

In both transactions, coins were sent to fraudulent addresses using a phishing strategy known as the “zero-value transfer” technique. This kind of targeted approach is an evolved form of address poisoning.

In this attack, fraudsters use the “From” option in token contracts to make an empty transaction from the victim’s wallet to an attacker’s address. No actual money goes across, so the victim’s signing key isn’t necessary for the scam to work.

Even so, the transaction records in the user’s wallet lay the foundation for this address to appear consistently as one they have used before. Sometimes, users view their transaction history and reinvest only to learn that their crypto coins have been sent to the attacker due to sabotage within their address history.

Because many users often check only the first and last parts of a wallet address or use the copy/paste feature, these frauds are likely to work.

Zero-value transfer now makes the address poisoning harder to spot, as before, when attackers used small amounts of crypto from similar addresses to confuse the victim. Fake wallet addresses and transaction records together makes it more likely that users will be fooled.

Also Read: U.S. Tourist Loses $123K in Crypto to Fake Uber Scam in London



Nội dung Liên quan

Mô hình lớn có thể viết được thuật toán tối ưu cấp công nghiệp không? MIT đề xuất FrontierOR đặt ra một kỳ thi cho AI

Trong hai năm qua, các LLM đã có bước tiến nhanh chóng trong việc chuyển đổi "ngôn ngữ tự nhiên sang mô hình toán học" và "ngôn ngữ tự nhiên sang mã trình giải". Chúng có thể đọc hiểu vấn đề, viết công thức MIP, gọi các trình giải như Gurobi, cho thấy khả năng mô hình hóa tối ưu ban đầu. Tuy nhiên, điều này vẫn chưa đủ cho các bài toán quy mô công nghiệp thực tế. Thách thức thực sự không nằm ở việc dịch các ràng buộc thành biểu thức toán học, mà là thiết kế các thuật toán có khả năng mở rộng, chính xác và hiệu quả cho các trường hợp quy mô lớn. Ngay cả khi một mô hình MIP hoàn toàn chính xác, việc sử dụng trình giải tổng quát đôi khi không đem lại giải pháp chất lượng cao trong vòng một giờ. Đó là lý do các kỹ sư vận trù học (OR) vẫn cần viết các thuật toán phân rã, sinh cột, Benders, tìm kiếm cục bộ, siêu heuristic và các thuật toán lai. Gần đây, các nhà nghiên cứu từ MIT và các tổ chức khác đã đề xuất FrontierOR: một tiêu chuẩn đánh giá LLM tập trung vào khả năng thiết kế thuật toán tối ưu quy mô lớn. Khác với các benchmark truyền thống chỉ đánh giá "khả năng mô hình hóa" hoặc "khả năng gọi trình giải", FrontierOR tập trung vào việc LLM có thể thiết kế các thuật toán có thể mở rộng, chất lượng cao và hiệu quả cho các cấu trúc vấn đề phức tạp, giống như các nhà nghiên cứu và kỹ sư OR thực thụ. FrontierOR được xây dựng từ 180 bài báo khoa học OR từ năm 1992–2025, chuyển đổi thành các nhiệm vụ tiêu chuẩn với mô tả ngôn ngữ tự nhiên, mô hình toán học, mã tham chiếu, lời giải tham chiếu và bộ kiểm tra tính khả thi. Một tập hợp con 50 nhiệm vụ "Khó" được lựa chọn, nơi Gurobi không thể chứng minh tính tối ưu trong vòng một giờ. Quy trình đánh giá hai giai đoạn: đầu tiên lọc trước trên các ví dụ nhỏ để kiểm tra tính khả thi và chất lượng cơ bản, sau đó đánh giá trên các ví dụ lớn với bốn chỉ số: Tỷ lệ thực thi, Tính khả thi, Chất lượng giải pháp và Hiệu quả Chất lượng-Thời gian (QTE). Kết quả thử nghiệm cho thấy, trong cài đặt one-shot, các mô hình tiên tiến (như GPT-5.3-Codex, Claude Opus 4.6) có tỷ lệ thực thi rất cao (~0.98) nhưng các chỉ số về tính khả thi và chất lượng (đặc biệt là QTE) thấp hơn đáng kể, cho thấy viết mã chạy được không đồng nghĩa với việc giải quyết hiệu quả bài toán. Tập con "Khó" làm nổi bật sự khác biệt về năng lực thuật toán thực sự giữa các mô hình. Phân tích cho thấy các mô hình mạnh hơn có xu hướng sử dụng đa dạng phương pháp hơn (phân rã, heuristic, tìm kiếm cục bộ, phương pháp lai) thay vì chỉ gọi trình giải thuần túy, và điều này tương quan với hiệu suất QTE tốt hơn. Các lỗi của mô hình mạnh cũng chuyển từ sai sót trong mô hình hóa cơ bản sang các vấn đề về chiều sâu và chất lượng của chiến lược tìm kiếm. Đặc biệt, khi áp dụng các khuôn khổ tự tiến hóa trong quá trình kiểm tra (như CORAL, OpenEvolve), hiệu suất của các chương trình do LLM tạo ra được cải thiện đáng kể. QTE trên các nhiệm vụ khó nhất có thể tăng từ 0.15 (one-shot) lên 0.50, cho thấy tiềm năng lớn của việc LLM lặp lại và cải thiện thiết kế thuật toán dựa trên phản hồi. FrontierOR chỉ ra rằng tương lai của LLM trong OR không chỉ dừng lại ở việc tạo mã, mà hướng tới vai trò của một tác nhân thiết kế thuật toán thông minh, có thể hiểu cấu trúc vấn đề, lựa chọn và kết hợp các kỹ thuật, đồng thời tự cải tiến thông qua vòng lặp thử nghiệm và phản hồi, mở ra triển vọng cho các hệ thống hỗ trợ ra quyết định công nghiệp tự động.

marsbit14 phút trước

Mô hình lớn có thể viết được thuật toán tối ưu cấp công nghiệp không? MIT đề xuất FrontierOR đặt ra một kỳ thi cho AI

marsbit14 phút trước

Tuần san RWA: EU dự kiến sửa đổi MiCA để bao phủ tài sản token hóa và stablecoin ngoài EU; Swift cùng 17 ngân hàng thử nghiệm thanh toán xuyên biên giới dạng token

**Tuần RWA: EU dự kiến sửa đổi MiCA để bao phủ token hóa và stablecoin ngoài EU; Swift hợp tác 17 ngân hàng thí điểm thanh toán xuyên biên giới token hóa** Trong tuần từ 3-10/7/2026, thị trường RWA cho thấy dấu hiệu phục hồi. Tổng vốn hóa trên chuỗi tăng 3.06%, đạt 33.12 tỷ USD. Thị trường stablecoin cũng tăng trưởng, vốn hóa vượt 3000 tỷ USD và khối lượng chuyển tiền tăng nhẹ. Về mặt quy định, EU đang xem xét sửa đổi MiCA để điều chỉnh chứng khoán token hóa và các nhà phát hành stablecoin ngoài EU. Ở châu Á, Hàn Quốc thử nghiệm KRW stablecoin, còn Trung Quốc thúc đẩy sử dụng e-CNY trong việc phát và thanh toán phiếu tiêu dùng. Kazakhstan đã ký sắc lệnh cho phép doanh nghiệp và chính phủ sử dụng stablecoin để thanh toán xuyên biên giới. Nhiều tiến triển quan trọng từ các dự án: Swift sẵn sàng ra mắt sổ cái blockchain với sự tham gia của 17 ngân hàng toàn cầu cho thanh toán xuyên biên giới token hóa. Ondo ra mắt nền tảng hợp đồng vĩnh viễn đầu tiên cho phép sử dụng cổ phiếu Mỹ token hóa làm tài sản thế chấp. Sony nhận được phê duyệt có điều kiện từ OCC (Mỹ) để thành lập ngân hàng ủy thác tập trung vào stablecoin vào năm 2027. Tether công bố kế hoạch phát hành USDT gốc trên Bitcoin thông qua giao thức RGB. Trong lĩnh vực gọi vốn, Securitize lên kế hoạch sử dụng hơn 4 tỷ USD để mở rộng nền tảng token hóa dành cho tổ chức thông qua mua lại. Tether đầu tư chiến lược 20 triệu USD vào Mercado Bitcoin của Brazil để hỗ trợ mở rộng dịch vụ tài chính trên chuỗi. Báo cáo phân tích chỉ ra xu hướng ổn định của stablecoin, nơi khu vực Đông Á và Thái Bình Dương dẫn đầu về tiết kiệm stablecoin. Các chuyên gia khuyến nghị các tổ chức tài chính nên chủ động "xuất ngoại" sang các khu vực pháp lý rõ ràng như Hong Kong hay Singapore để tích lũy kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực token hóa RWA.

marsbit14 phút trước

Tuần san RWA: EU dự kiến sửa đổi MiCA để bao phủ tài sản token hóa và stablecoin ngoài EU; Swift cùng 17 ngân hàng thử nghiệm thanh toán xuyên biên giới dạng token

marsbit14 phút trước

Ồ? Đây là tay robot sao?

**Tay robot 25 bậc tự do của 1X: "Làn da" cảm nhận lực và sản xuất hàng loạt** Công ty 1X Technologies vừa công bố bàn tay robot tiên tiến với 25 bậc tự do cho người máy hình người NEO. Khác biệt lớn nhất nằm ở cơ chế "trong suốt về lực": sử dụng hệ thống truyền động gân cơ với tỷ số truyền thấp (5:1 đến 15:1), cho phép bàn tay cảm nhận lực một cách chính xác và có thể bị đẩy ngược lại (back-drivable) một cách an toàn. Mỗi khớp đều là một cảm biến, cung cấp phản hồi xúc giác chi tiết ở đầu ngón tay để phát hiện lực, vị trí tiếp xúc và thậm chí cả sự trượt của vật thể. Bàn tay này có thể thực hiện hàng loạt thao tác tinh vi của con người như: vặn bóng đèn, nhặt vít, kéo khóa áo, rót trà, cắm cáp USB-C, xếp hình Lego, nhặt đồng xu từ ví và cả giao tiếp bằng ngôn ngữ ký hiệu. Độ chính xác định vị đạt ±0.2mm, lực kẹp đầu ngón tay lên tới 45N. Tất cả các thành phần, từ động cơ tự thiết kế, hệ thống gân, cảm biến đến "lớp da" xúc giác, đều được 1X phát triển và sản xuất theo chiều dọc. Bàn tay có độ bền cao (khớp cổ tay đã qua thử nghiệm 2 triệu chu kỳ), đạt tiêu chuẩn chống nước IP68 và an toàn khi tiếp xúc. Quan trọng nhất, sản phẩm đã được sản xuất hàng loạt với mục tiêu 10.000 đơn vị trong năm nay. 1X kỳ vọng đôi tay này sẽ mở khóa khả năng thực hiện các công việc hàng ngày cho robot và thu thập dữ liệu quy mô lớn để phát triển trí tuệ thể hiện (embodied AI).

marsbit44 phút trước

Ồ? Đây là tay robot sao?

marsbit44 phút trước

Người đầu tiên hưởng lợi từ cơn sốt Robinhood Chain là Arbitrum, tăng gần 20%

ARB đã tăng gần 20% trong tuần qua, trở thành một trong những token L2 mạnh nhất, nhờ vào sự ra mắt của Robinhood Chain - một Layer 2 RWA do Robinhood xây dựng dựa trên công nghệ Arbitrum. Động lực chính đến từ cơ chế chia sẻ doanh thu theo "Kế hoạch Mở rộng Arbitrum (AEP)", yêu cầu các chain độc lập sử dụng công nghệ Orbit trả 10% doanh thu ròng cho Arbitrum (8% vào kho bạc DAO, 2% cho guild nhà phát triển). Dù Robinhood Chain không phải chain đầu tiên áp dụng AEP, nhưng đây là chain lớn đầu tiên tạo ra dòng doanh thu đáng kể. Sau hơn một tuần, chain này đã đạt 35 triệu giao dịch, 35 nghìn địa chỉ và TVL ~2,5 tỷ USD. Tuy nhiên, doanh thu thực tế để chia sẻ còn khá nhỏ (khoảng 14,6 nghìn USD), cho thấy đợt tăng giá chủ yếu dựa trên kỳ vọng vào tiềm năng tương lai khi Robinhood di chuyển khối lượng tài sản truyền thống khổng lồ lên chain. Mô hình "thu tiền thuê" này tương tự Optimism Superchain, nhưng Optimism đang đối mặt với rủi ro khi Base - nguồn thu chính - thông báo rời OP Stack. Một số lo ngại Robinhood Chain cũng có thể tự chủ trong tương lai, đặc biệt khi doanh thu sắp xếp giao dịch của nó đã gần gấp ba lần Arbitrum. Lợi ích cuối cùng có thể chảy về Ethereum hơn là ARB.

Foresight News44 phút trước

Người đầu tiên hưởng lợi từ cơn sốt Robinhood Chain là Arbitrum, tăng gần 20%

Foresight News44 phút trước

Quỹ Ethereum đã chết, thời đại tổ chức đa dạng Ethereum đã đến

Quỹ Ethereum (EF) vừa thông báo giải thể nhóm Hỗ trợ Giao thức, đánh dấu đợt cắt giảm nhân sự lớn nhất từ trước đến nay với 54 người (20% tổng số). Cùng lúc, hàng loạt lãnh đạo cấp cao như Giám đốc điều hành Wang Xiaowei đã rời đi. Những biến động này phản ánh cuộc khủng hoảng nội bộ và sự chia rẽ sâu sắc trong tổ chức từng dẫn dắt hệ sinh thái Ethereum. Mặt khác, các tổ chức phi lợi nhuận độc lập như Ethlabs và Ethereum Institutional, do các cựu thành viên EF sáng lập, đang nổi lên để tiếp quản và thay thế một số chức năng của EF. Ethlabs tập trung vào nghiên cứu phát triển, trong khi Ethereum Institutional thúc đẩy ứng dụng thể chế cho Ethereum. Song song với biến chuyển tổ chức, EF cũng đang ứng dụng AI vào bảo mật. Nhóm an ninh EF gần đây đã sử dụng các tác nhân AI để thử nghiệm lỗ hổng trên mạng Ethereum và phát hiện các lỗi thực tế, cho thấy xu hướng công nghệ có thể định hình lại cơ cấu nhân sự trong tương lai. Người sáng lập Vitalik Buterin dường như đã thay đổi quan điểm, từ việc chủ trương cải tổ EF mạnh mẽ sang ủng hộ một EF nhỏ hơn và theo đuổi các giá trị dài hạn. Trong bối cảnh giá ETH gặp nhiều thách thức và thiếu một câu chuyện giá trị rõ ràng, vai trò trung tâm của EF đang bị đặt dấu hỏi. Nhiều ý kiến cho rằng EF có thể sẽ lui về vai trò biểu tượng "linh vật" của hệ sinh thái, trong khi các tổ chức mới sẽ đảm nhận sứ mệnh thúc đẩy áp dụng hàng loạt và thu hút đầu tư thể chế cho Ethereum.

Odaily星球日报48 phút trước

Quỹ Ethereum đã chết, thời đại tổ chức đa dạng Ethereum đã đến

Odaily星球日报48 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片