Investigadores de la Universidad Estatal de San Diego (California) desarrollaron un sistema de inteligencia artificial para identificar, rastrear y denunciar estafas de sorteos gratuitos de criptomonedas en X (antes Twitter).
Denominado GiveawayScamHunter, el sistema automatizado descubrió 95,111 listas de estafas entre junio de 2022 y junio de 2023 creadas a partir de 87,617 cuentas en la red social X.
Los investigadores utilizaron la herramienta para extraer de forma autónoma direcciones de sitios web y billeteras asociadas a las estafas. De este modo, pudieron recopilar 327 dominios de Internet de estafas de sorteo y 121 nuevas direcciones de billeteras de criptomonedas relacionadas con estafas.
El primer paso para abordar el problema consistió en identificar un nuevo vector de ataque para las estafas de sorteos de criptomoneda: Listas de X. Debido a la naturaleza sin permisos de la función Listas de la red social, se presenta como una herramienta de red sencilla de explotar para los estafadores.
Para determinar qué listas se referían a estafas de sorteo, el equipo entrenó una herramienta de procesamiento del lenguaje natural (PLN) con datos de estafas de sorteos previamente identificadas.
Gracias a este método, pudieron identificar casi 100,000 casos de listas de estafas de sorteos, lo que les permitió recopilar datos sobre sitios web y billeteras de estafas de los que no se había informado anteriormente.
Con estos datos, el equipo obtuvo numerosos datos sobre el desarrollo de estas estafas, la forma en que los estafadores se dirigen a las víctimas y el número aproximado de víctimas estafadas durante el periodo de un año del estudio.
Según el estudio:
"Mediante el rastreo de las transacciones de las direcciones de criptomonedas estafadas, este trabajo descubre que más de 365 víctimas han sido atacadas por la estafa, resultando en una pérdida financiera estimada de USD 872,000".
Los científicos comunicaron sus resultados y las cuentas, dominios y direcciones de billeteras asociadas tanto a X como a la comunidad de criptomonedas y blockchain. Sin embargo, según su artículo, el 43.9% de las cuentas asociadas seguían activas a la fecha de publicación del 10 de agosto, aunque los investigadores señalan que la mayoría de ellas son probablemente cuentas de spam que no están en uso activo.
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