Immunefi Launches Real-Time Threat Blocking for Crypto Security

TheCryptoTimesXuất bản vào 2025-08-13Cập nhật gần nhất vào 2025-08-13

Immunefi, a leading onchain security platform protecting $180 billion in assets, launched Magnus, a unified system for real-time threat blocking. The move comes in the wake of security actions against hackers who have stolen billions from the crypto industry in 2025. 

The platform now monitors popular protocols like Arbitrum, zkSync, and Curve Finance to quickly spot exploits, social engineering attacks, and reputational risks. Also, by merging Fuzzland and FailSafe, this newly unveiled development unifies brand protection, operational threat detection, and automated smart contract monitoring into a single dashboard.

Moreover, Magnus addresses the industry’s security fragmentation, which often delays responses to active exploits. “It gives projects live visibility into every transaction, every anomaly, and every sign of an exploit in motion,” the official X post said. 

“When every second counts during an active exploit, having all your security intelligence in one place is the difference between a close call and a catastrophe,” said Mitchell Amador, CEO and Founder of Immunefi. 

Unified Threat Detection Across Leading Blockchains

Magnus provides cross-chain monitoring on Ethereum, BNB Smart Chain, Polygon, Base, Arbitrum, and Avalanche, with more networks to be added soon. 

On the other side, Fuzzland has API level fuzzing and real-time alerting, while FailSafe offers advanced compliance monitoring, including tools for stablecoin regulation under MiCA and DORA. Together, they offer continuous scanning and rapid threat intelligence.

For faster responses, the platform uses Codexa, Immunefi’s extensive vulnerability dataset, to improve detection accuracy and adapt to emerging threats. Teams receive unified alerts through Slack, PagerDuty, or other channels, eliminating the need to switch between multiple tools.

Industry Adoption Highlights Growing Need

Protocols like Babylon Labs and Lombard Finance, which together manage $8 billion in Bitcoin DeFi assets, have already jumped on board with Magnus. 

Aneirin, one of the cofounders of FailSafe, pointed out, “With Magnus, we bring together cross-chain monitoring, threat detection, and policy enforcement all in one command center. This gives security teams real-time visibility and compliance-grade coverage that used to require juggling a bunch of different tools.”

Cypto hacks surpassed $142 billion in July 2025, and security fragmentation leaves institutions vulnerable. With Magnus integrating AI-powered monitoring of threats, there could be a new standard for securing the onchain economy.

Also Read: Crypto Hacks Surge in July with $142 Million Stolen: PeckShield



Nội dung Liên quan

Báo cáo tài chính 25 năm của Trump: Gia đình thu hơn 1 tỷ USD mỗi năm từ tiền điện tử, trong khi các nhà đầu tư nhỏ lẻ vẫn thua lỗ trên $TRUMP

Theo báo cáo tiết lộ tài chính năm 2025, các doanh nghiệp crypto liên quan đến gia đình cựu Tổng thống Trump đã thu về gần 12 tỷ USD, vượt xa nhiều danh mục bất động sản lâu năm. Nguồn thu chính đến từ hai nơi: World Liberty Financial kiếm được hơn 5 tỷ USD từ việc bán token quản trị và các sản phẩm mới, trong khi CIC Digital thu khoảng 6.35 tỷ USD tiền bản quyền từ meme coin $TRUMP. Tuy nhiên, trong khi Trump thu lợi lớn, nhiều nhà đầu tư nhỏ lẻ phải chịu thua lỗ. Giá token $TRUMP đã giảm từ mức đỉnh 74 USD xuống còn 1.68 USD, và token của World Liberty Financial cũng mất khoảng 80% giá trị kể từ khi giao dịch. Sự trỗi dậy của mảng kinh doanh crypto này diễn ra trong bối cảnh chính quyền Trump nới lỏng các quy định đối với ngành công nghiệp tiền số. Báo cáo cũng làm dấy lên các câu hỏi về xung đột lợi ích tiềm tàng, liên quan đến hàng loạt dự án bất động sản ở nước ngoài mang lại hàng triệu USD phí cho Trump khi ông tại nhiệm. Dù Nhà Trắng phủ nhận mọi xung đột, các giao dịch này vẫn tiếp tục được giám sát chặt chẽ.

marsbit3 phút trước

Báo cáo tài chính 25 năm của Trump: Gia đình thu hơn 1 tỷ USD mỗi năm từ tiền điện tử, trong khi các nhà đầu tư nhỏ lẻ vẫn thua lỗ trên $TRUMP

marsbit3 phút trước

Từ 'Phân cụm địa chỉ' đến 'Tiêu chuẩn bằng chứng': Tại sao Chainalysis muốn định nghĩa lại việc truy vết blockchain?

Vào cuối tháng 6 năm 2026, Chainalysis đã công bố một khung dữ liệu mang tên "Blockchain Tracing Ontology", nhằm thiết lập một hệ thống mô tả dữ liệu thống nhất hơn cho phân tích blockchain. Không giống như một thuật toán mới, đề xuất này tập trung vào việc tạo ra một "ngôn ngữ chung" để chuẩn hóa cách biểu đạt kết quả phân tích, giúp quá trình này minh bạch, có thể kiểm chứng và tái lập hơn. Vấn đề lâu nay là các công ty phân tích khác nhau thường đưa ra kết quả khác nhau cho cùng một địa chỉ do thiếu tiêu chuẩn chung, đặc biệt gây tranh cãi trong điều tra tư pháp hay chống rửa tiền. Chainalysis đề xuất chuyển từ mô hình "Cluster" (cụm địa chỉ) đơn giản sang cấu trúc phân lớp chi tiết hơn: Entity (thực thể) -> Wallet (ví) -> Wallet Segment (phân đoạn ví) -> Address (địa chỉ). Điều này phản ánh chính xác hơn cách quản lý ví phức tạp của các tổ chức lớn. Quan trọng hơn, Ontology nhấn mạnh vào tính minh bạch của quá trình suy luận, không chỉ kết quả cuối cùng. Mỗi kết luận cần đi kèm bằng chứng (Evidence) cụ thể (mẫu giao dịch, thông tin công khai...) và mức độ tin cậy (Confidence), giải thích rõ "tại sao" lại có nhận định đó. Cách tiếp cận này đáp ứng tốt hơn yêu cầu về tính có thể kiểm chứng của bằng chứng tư pháp, như đã thấy trong vụ án Bitcoin Fog. Chainalysis cũng nhấn mạnh rằng phân tích on-chain tự nó không thể nhận dạng danh tính thực; nó chỉ cung cấp suy luận về mối quan hệ giữa các địa chỉ và dòng tiền. Danh tính thực sự cần được xác định thông qua bằng chứng off-chain như thông tin KYC. Về lâu dài, đề xuất này đánh dấu bước chuyển của ngành từ "dựa trên kinh nghiệm" sang "dựa trên tiêu chuẩn". Nếu được chấp nhận rộng rãi, nó có thể tạo ra một nền tảng dữ liệu thống nhất, giảm chi phí giao tiếp và nâng cao độ tin cậy cho hoạt động giám sát, điều tra xuyên biên giới. Giá trị cạnh tranh trong tương lai sẽ không chỉ nằm ở độ chính xác thuật toán, mà còn ở khả năng giải thích, chất lượng dữ liệu và độ tin cậy của bằng chứng.

marsbit30 phút trước

Từ 'Phân cụm địa chỉ' đến 'Tiêu chuẩn bằng chứng': Tại sao Chainalysis muốn định nghĩa lại việc truy vết blockchain?

marsbit30 phút trước

Bản Nano Banana phiên bản video đã ra mắt: Tích hợp kiến thức thế giới của Gemini, tạo ảnh bản gốc chỉ mất 4 giây

Google đã chính thức ra mắt hai mô hình AI đa phương thức mới: Gemini Omni Flash và Nano Banana 2 Lite. Gemini Omni Flash là một mô hình tạo video có khả năng chỉnh sửa video thông qua hội thoại tự nhiên, kết hợp đầu vào đa phương thức (văn bản, hình ảnh, video) và sử dụng kiến thức thế giới của Gemini để xây dựng video chân thực. Mô hình này hiện hỗ trợ tạo video 10 giây với chi phí 0,10 USD mỗi giây đầu ra. Nano Banana 2 Lite (hay gemini-3.1-flash-lite-image) là phiên bản hình ảnh nhanh và tiết kiệm chi phí. Nó có thể tạo hình ảnh độ phân giải 1K chỉ trong khoảng 4 giây với giá khoảng 0,034 USD mỗi hình, giữ lại khả năng kết xuất văn bản xuất sắc. Điểm đáng chú ý là hai mô hình này có thể được kết hợp để tạo ra quy trình làm việc liền mạch: tạo hình ảnh nhanh chóng với Nano Banana 2 Lite, sau đó sử dụng hình ảnh đó làm tài liệu tham chiếu để Gemini Omni Flash tạo ra video động. Google đã minh họa tiềm năng này qua các ứng dụng demo như du lịch ảo (Anywhere), thiết kế nội thất (Space Lift) và tạo nội dung tiếp thị thương mại điện tử (Omni Product Studio). Những phát triển này cho thấy chiến lược của Google là tập trung vào việc áp dụng AI đa phương thức vào các ngành dọc cụ thể như thương mại điện tử, quảng cáo và sáng tạo nội dung, tận dụng lợi thế hệ sinh thái Android để thúc đẩy thương mại hóa.

marsbit48 phút trước

Bản Nano Banana phiên bản video đã ra mắt: Tích hợp kiến thức thế giới của Gemini, tạo ảnh bản gốc chỉ mất 4 giây

marsbit48 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片