Las estafas<\/strong> constituyen la mayor\u00eda de la actividad il\u00edcita en el sector de las criptomonedas<\/strong>. Hallazgos del Bur\u00f3 Federal de Investigaciones (FBI)<\/strong> muestran que los ciudadanos estadounidenses perdieron 9.3 mil millones de d\u00f3lares<\/strong> en estafas cripto el a\u00f1o pasado. El auge de la inteligencia artificial (IA)<\/strong> ha empeorado esta situaci\u00f3n. Seg\u00fan la firma de an\u00e1lisis de blockchain TRM Labs<\/strong>, hubo un aumento del 456%<\/strong> en las estafas facilitadas por IA en 2024 en comparaci\u00f3n con a\u00f1os anteriores. A medida que la IA generativa (GenAI) avanza, los actores maliciosos pueden desplegar chatbots sofisticados<\/strong>, videos deepfake<\/strong>, voces clonadas<\/strong> y redes automatizadas de tokens de estafa<\/strong> a una escala sin precedentes. Como resultado, el fraude cripto ya no es una operaci\u00f3n impulsada por humanos, sino m\u00e1s bien algor\u00edtmica, r\u00e1pida, adaptativa y cada vez m\u00e1s convincente.<\/p>\n Ari Redbord, jefe global de pol\u00edticas y asuntos gubernamentales en TRM Labs, coment\u00f3 a Cryptonews que los modelos generativos se est\u00e1n utilizando para lanzar miles de estafas simult\u00e1neamente. \u00abEstamos viendo un ecosistema criminal que es m\u00e1s inteligente, m\u00e1s r\u00e1pido e infinitamente escalable\u00bb.<\/p><\/blockquote>\n Redbord explic\u00f3 que los modelos de GenAI pueden sintonizarse con el lenguaje, la ubicaci\u00f3n y la huella digital de una v\u00edctima. Por ejemplo, en el caso del ransomware<\/strong>, se est\u00e1 utilizando IA para seleccionar a las v\u00edctimas m\u00e1s propensas a pagar, redactar demandas de rescate y automatizar chats de negociaci\u00f3n. En ingenier\u00eda social<\/strong>, se est\u00e1n utilizando voces y videos deepfake para defraudar a empresas y personas en estafas de \u00absuplantaci\u00f3n de ejecutivos\u00bb y \u00abemergencias familiares\u00bb. Finalmente, las estafas en cadena que involucran herramientas de IA que escriben scripts pueden mover fondos a trav\u00e9s de cientos de billeteras en cuesti\u00f3n de segundos, blanqueando a un ritmo que ning\u00fan humano podr\u00eda igualar.<\/p>\n La industria cripto est\u00e1 recurriendo a defensas impulsadas por IA<\/strong> para combatir estas estafas. Las firmas de an\u00e1lisis de blockchain, las empresas de ciberseguridad, los intercambios y los investigadores acad\u00e9micos est\u00e1n construyendo sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> dise\u00f1ados para detectar, marcar y mitigar el fraude mucho antes de que las v\u00edctimas pierdan fondos. Por ejemplo, Redbord afirm\u00f3 que la inteligencia artificial est\u00e1 integrada en cada capa de la plataforma de inteligencia de blockchain de TRM Labs. La firma utiliza aprendizaje autom\u00e1tico para procesar billones de puntos de datos a trav\u00e9s de m\u00e1s de 40 redes de blockchain<\/strong>. Esto permite a TRM Labs mapear redes de billeteras, identificar tipolog\u00edas y resaltar comportamientos an\u00f3malos que indican actividad il\u00edcita potencial.<\/p>\n \u00abEstos sistemas no solo detectan patrones, sino que los aprenden. A medida que los datos cambian, tambi\u00e9n lo hacen los modelos, adapt\u00e1ndose a la realidad din\u00e1mica de los mercados cripto\u00bb.<\/p><\/blockquote>\n La plataforma de riesgo impulsada por IA Sardine<\/strong> est\u00e1 adoptando un enfoque similar. La empresa de seguridad fue fundada en 2020, un momento en que las estafas cripto prominentes apenas comenzaban a ocurrir. Alex Kushnir, jefe de desarrollo comercial de Sardine, dijo a Cryptonews que la detecci\u00f3n de fraude impulsada por IA de la empresa consiste en tres capas. \u00abLos datos son el n\u00facleo de todo lo que hacemos. Capturamos se\u00f1ales profundas detr\u00e1s de cada sesi\u00f3n de usuario que ocurre en plataformas financieras como intercambios de criptomonedas, como atributos del dispositivo, si las aplicaciones han sido manipuladas o c\u00f3mo se comporta un usuario\u00bb.<\/p>\n Estas herramientas ya est\u00e1n demostrando ser efectivas. Matt Vega, jefe de personal de Sardine, dijo a Cryptonews que una vez que Sardine detecta un patr\u00f3n, la IA de la firma realiza un an\u00e1lisis profundo para encontrar recomendaciones de tendencias que detengan un vector de ataque antes de que ocurra. \u00abEsto normalmente le tomar\u00eda a un humano un d\u00eda completar, pero usar IA toma segundos\u00bb.<\/p>\n \u00abSospechamos que este estafador estaba utilizando tecnolog\u00eda deepfake debido a la l\u00ednea de cabello poco natural de la persona\u00bb.<\/p><\/blockquote>\n Una publicaci\u00f3n de blog de TRM Labs explica que en mayo, la firma fue testigo de un deepfake en vivo durante una videollamada con un posible estafador de grooming financiero. Este tipo de estafador establece una relaci\u00f3n a largo plazo, de confianza y a menudo emocional o rom\u00e1ntica con una v\u00edctima para acceder a su dinero. Aunque TRM Labs tuvo \u00e9xito, esta estafa espec\u00edfica y otras relacionadas han robado alrededor de 60 millones de d\u00f3lares<\/strong> a v\u00edctimas desprevenidas.<\/p>\n Si bien est\u00e1 claro que se est\u00e1n utilizando herramientas impulsadas por IA para detectar y prevenir estafas sofisticadas, estos ataques seguir\u00e1n aumentando. \u00abLa IA est\u00e1 reduciendo la barrera de entrada para el crimen sofisticado, haciendo que estas estafas sean altamente escalables y personalizadas, por lo que seguramente ganar\u00e1n m\u00e1s tracci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n Kushnir agreg\u00f3 que los agentes maliciosos de IA semi-aut\u00f3nomos pronto podr\u00e1n orquestar campa\u00f1as de ataque completas, requiriendo una supervisi\u00f3n humana m\u00ednima con suplantaci\u00f3n de voz a voz deepfake no rastreable en llamadas en vivo. Aunque es alarmante, Vega se\u00f1al\u00f3 que hay pasos espec\u00edficos que los usuarios pueden tomar para evitar convertirse en v\u00edctimas de tales estafas. Por ejemplo, explic\u00f3 que muchos vectores de ataque son sitios web falsificados, que los usuarios eventualmente visitar\u00e1n y luego har\u00e1n clic en enlaces falsos.<\/p>\n \u00abLos usuarios deben buscar letras del alfabeto griego en los sitios web. La empresa tecnol\u00f3gica multinacional estadounidense Apple fue v\u00edctima de esto recientemente, ya que un atacante cre\u00f3 un sitio web falso utilizando una letra griega ‘A’ en Apple\u00bb.<\/p><\/blockquote>\n Adem\u00e1s, empresas como Sardine y TRM Labs est\u00e1n trabajando en estrecha colaboraci\u00f3n con los reguladores para determinar c\u00f3mo construir salvaguardias que utilicen IA para mitigar el riesgo de estafas impulsadas por IA. \u00abEstamos construyendo sistemas que le dan a las fuerzas del orden y a los profesionales de cumplimiento la misma velocidad, escala y alcance que ahora tienen los criminales, desde detectar anomal\u00edas en tiempo real hasta identificar blanqueo coordinado entre cadenas\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Estafas en el Sector de Criptomonedas Las estafas constituyen la mayor\u00eda de la actividad il\u00edcita en el sector de las criptomonedas. Hallazgos del Bur\u00f3 Federal de Investigaciones (FBI) muestran que los ciudadanos estadounidenses perdieron 9.3 mil millones de d\u00f3lares en estafas cripto el a\u00f1o pasado. El auge de la inteligencia artificial (IA) ha empeorado esta situaci\u00f3n. Seg\u00fan la firma de an\u00e1lisis de blockchain TRM Labs, hubo un aumento del 456% en las estafas facilitadas por IA en 2024 en comparaci\u00f3n con a\u00f1os anteriores. 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