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A Chainalysis, empresa de dados em blockchain, divulgou nesta quinta-feira (14) os resultados da sua primeira pesquisa sobre “phishing de aprovação”. Nessa modalidade, as vítimas são enganadas para que aprovem transações maliciosas que permitem que criminosos gastem tokens específicos dentro de suas carteiras. Por meio dessa técnica, golpistas roubaram pelo menos US$ 374 milhões neste ano. Embora esse total seja substancial, ele representa uma queda de 27% em relação aos US$ 516,8 milhões que os invasores desviaram por meio desse golpe em 2022.

A Chainalysis acredita que o sucesso do “phishing de aprovação” pode ser atribuído ao fato de que muitos aplicativos descentralizados (dApps) em blockchains habilitados para contratos inteligentes, como o Ethereum, exigem que os usuários assinem transações de aprovação para dar permissão para que os fundos mantidos no seu endereço sejam movimentados. “Embora as aprovações concedidas para dApps geralmente sejam seguras, os golpistas podem tirar vantagem do fato de que muitos usuários estão acostumados a assinar este tipo de requerimento. A principal diferença está nas permissões concedidas e na confiabilidade da parte que recebe essa autorização”, explicou Eric Jardine, líder de pesquisa de cibercrimes da Chainalysis.

O levantamento também sugere que os phishers têm focado em um perfil de vítima específico, construindo relacionamentos com ela e usando táticas associadas a golpes românticos para convencer os alvos a assinarem as aprovações. Isso também levanta preocupações de que o volume de fundos fraudados por meio desse tipo de phishing sejam significativamente maiores do que o US$ 1 bilhão que a Chainalysis rastreou desde maio de 2021 – dado que os golpes românticos são notoriamente personalizados, subnotificados e difíceis de verificar na rede.

Curiosamente, como muitas modalidades de crimes que utilizam criptomoedas, a grande maioria dos roubos por meio do phishing de aprovação é conduzida por atores altamente bem-sucedidos. Dentre os 1.013 endereços que a Chainalysis identificou como envolvidos neste tipo de golpe, o mais bem-sucedido provavelmente roubou US$ 44,3 milhões de milhares de vítimas, representando 4,4% do total estimado de roubos durante o período estudado. Os dez maiores endereços de phishing de aprovação combinados representaram 15,9% de todo o valor roubado, enquanto os 73 maiores somaram metade de todo o valor roubado durante o período.

Acerca das ações que a indústria pode tomar para combater essa prática, a Chainalysis destaca a educação e conscientização de usuários e o emprego de ferramentas de reconhecimento de padrões. “Dado que esses golpistas normalmente sacam os fundos usando exchanges centralizadas, as equipes de compliance desses provedores poderiam monitorar o blockchain em busca de atividades e endereços suspeitos. Então, eles poderiam ver em tempo real quando essas carteiras transferem fundos para sua plataforma e, assim, tomar medidas como congelar automaticamente as transações e acionar as autoridades”, disse Jardine.

“De forma mais ampla, a indústria pode trabalhar para educar os usuários a não assinarem transações de aprovação, a menos que tenham certeza absoluta de que confiam na pessoa ou empresa do outro lado, ou compreendam o nível de acesso que estão concedendo”, concluiu Jardine.

Sobre a Chainalysis

Chainalysis é a plataforma de dados blockchain. Fornecemos dados, softwares, serviços e pesquisas para agências governamentais, bolsas, instituições financeiras e empresas de seguros e segurança cibernética em mais de 70 países. Nossos dados impulsionam os softwares de investigação, compliance e inteligência de mercado que têm sido usados para resolver alguns dos casos criminais mais importantes do mundo e aumentar o acesso do consumidor à criptomoeda com segurança. Apoiado por Accel, Addition, Benchmark, Coatue, GIC, Paradigm, Ribbit e outras empresas líderes em capital de risco, a Chainalysis constrói confiança em blockchains para promover mais liberdade financeira com menos risco. Para mais informações, visite www.chainalysis.com.


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