Мошенническая схема с использованием поддельных YouTube-туториалов по созданию AI-торговых ботов обманула 224 человека, которые потеряли в общей сложности 274.6 ETH (около $517,000). Вместо того чтобы использовать традиционные фишинговые ссылки или запросы разрешений кошелька, злоумышленники убедили жертв самостоятельно развернуть вредоносные смарт-контракты, которые затем украли их средства.
По данным отчета TRM Labs от 14 сентября, операция маскировала вредоносные Ethereum-контракты под автоматизированные торговые инструменты, созданные с помощью Anthropic Claude. Это позволило мошенникам красть средства, не полагаясь на обычные фишинговые методы. Blockchain-разведывательная фирма отследила 234 контракта, развернутых жертвами, хотя кампания затронула 224 человека, поскольку некоторые участники создали более одного контракта.
Ключевая статистика: 274.6 ETH (~$517,000) украдено; 224 жертвы развернули 234 вредоносных контракта; медианная потеря 1 ETH на инцидент; средства переведены на 6 адресов сбора; 9 похожих YouTube видео с AI-генерированными ведущими.
Вместо того чтобы отправлять пользователей на страницу, которая немедленно запрашивает доступ к их кошелькам, операторы представили схему как образовательный процесс. Жертвы находили видео, следовали инструкциям и самостоятельно выполняли каждый onchain-шаг. TRM идентифицировала девять почти идентичных YouTube-туториалов, представленных под разными идентификаторами создателей.
AI-генерированные виртуальные ведущие и озвучка придавали видео вид независимых руководств, в то время как каждый туториал обещал помочь зрителям создать полностью автоматизированный крипто-арбитражный бот с использованием Claude. Во время видео пользователям говорили скопировать код и открыть сайт компилятора, выбранный ведущим. Некоторые из сайтов копировали дизайн Remix — широко используемой браузерной среды разработки для написания и развертывания Ethereum смарт-контрактов.
Затем жертвы подключали свои кошельки, компилировали то, что выглядело как торговое программное обеспечение, и развертывали полученные контракты. Поскольку пользователи инициировали и одобряли каждое действие, транзакции выглядели иначе, чем атаки, в которых мошеннический сайт запрашивает прямое разрешение на токены или неясную подпись. Финансирование вновь развернутых контрактов завершило ловушку.
Пользователи верили, что они предоставляют капитал, который бот будет использовать для использования разницы цен между торговыми площадками, но TRM не обнаружила арбитражной системы или AI-функции в исследованном варианте вредоносного контракта. По сути, жертвы сами становились развертывателями вредоносного кода, что делало всю операцию легитимной с точки зрения блокчейна.
В одной версии схемы backend-скрипт игнорировал исходный код, который жертвы вставляли в компилятор. Вместо этого сайт получал отдельный контракт с сервера, управляемого мошенниками, и подготавливал замену для развертывания. В результате чистый код, отображаемый в браузере, никогда не размещался onchain. Жертвы видели одну программу на своих экранах, в то время как их кошельки развертывали другую, что не позволяло им проверить реальный контракт только путем визуальной проверки окна компилятора.
Заменяющий контракт мог принимать ETH-депозиты, соответствуя ожидаемому поведению торгового бота, которому нужны средства для работы. Однако, как только его баланс превышал 0.05 ETH, контракт был настроен на перевод денег на адрес, контролируемый операторами, когда пользователь выбирал функцию Start или Withdraw. Обе кнопки, таким образом, служили одной и той же цели, несмотря на метки, связанные с обычными элементами управления ботом.
Нажатие Start не активировало торговую стратегию, а нажатие Withdraw не возвращало депонированные средства пользователю. Никакая AI-модель не взаимодействовала с развернутым контрактом, согласно выводам TRM. Брендинг Claude формировал часть коммерческого предложения, в то время как onchain-код только получал депозиты и перемещал квалифицирующие балансы мошенникам.
Технический обман: Backend-скрипт подменял отображаемый код вредоносным контрактом. Жертвы видели безобидный торговый код, но их кошельки развертывали合约-ловушку. Кнопки Start и Withdraw обе переводили средства мошенникам при балансе > 0.05 ETH.
Этот метод также снижал вероятность того, что обычные защиты кошелька прервут процесс. Кошелек мог точно показать, что его владелец развертывает контракт, отправляет на него ETH и позже вызывает одну из его функций, но все равно не имел контекста, необходимого для определения того, что туториал и компилятор исказили код. Это делало атаку особенно коварной — все действия выглядели легитимными с точки зрения кошелька.
Традиционные крипто-фишинговые кампании часто зависят от скопированных доменов, отравленных результатов поиска или запросов, требующих широких разрешений на токены. Блэклисты и симуляции кошельков иногда могут идентифицировать известный вредоносный адрес, обманный домен или транзакцию, которая предоставляет атакующему контроль над существующими активами.
Операция с AI-торговым ботом использовала другой путь, потому что каждая жертва становилась развертывателем вновь созданного контракта. Свежий адрес не обязательно появлялся в существующем блэклисте, а владелец кошелька авторизовал транзакции развертывания и финансирования, не сдавая seed-фразу. Это обходило традиционные защиты, которые полагаются на известные вредоносные адреса или подозрительные паттерны запросов разрешений.
В июле crypto.news объяснял, как drainer-инструменты обычно злоупотребляют легитимными блокчейн-разрешениями. Такие инструменты часто убеждают пользователя одобрить вредоносный контракт, который затем может переводить токены, в то время как блокчейн обрабатывает действие как авторизованное. Кампания, описанная TRM, переместила обман на шаг раньше, контролируя процесс генерации и развертывания кода.
Вместо того чтобы просить жертв доверять существующему контракту, туториалы убедили их, что они создают программное обеспечение сами. Это психологически снижало бдительность — люди верили, что контролируют процесс, когда на самом деле они следовали тщательно разработанному сценарию обмана. AI-генерированные ведущие добавляли слой доверия, создавая иллюзию профессионального образовательного контента.
Метод также эксплуатировал растущий интерес к AI-технологиям в криптосообществе. Обещание создать "автоматизированный арбитражный бот с Claude" звучало технологически продвинуто и привлекательно для трейдеров, ищущих преимущество на рынке. Мошенники использовали этот хайп вокруг AI для создания убедительного нарратива, который преодолевал обычный скептицизм к "легким деньгам".
Для американских пользователей FBI's Internet Crime Complaint Center (IC3) принимает отчеты, связанные с крипто-мошенничеством и другими киберпреступлениями. Бюро говорит, что данные жалоб могут помочь следователям идентифицировать связанные случаи, отслеживать возникающие методы и в некоторых ситуациях замораживать украденные средства. FBI зафиксировало $16.6 миллиарда заявленных потерь от интернет-преступлений в 2024 году, по сравнению с $12.5 миллиардами в 2023 году.
Агентство советует жертвам подавать отчеты, даже когда они не уверены, соответствует ли жалоба конкретной категории преступлений, потому что материалы могут быть переданы федеральным, штатным, местным или международным правоохранительным органам. Хотя возврат средств маловероятен, отчетность помогает правоохранительным органам отслеживать паттерны и потенциально идентифицировать операторов схемы.
Для разработчиков и образовательных платформ важно четко маркировать AI-генерированный контент и предоставлять проверки кода перед его использованием. Для пользователей критически важно понимать, что развертывание смарт-контрактов — это серьезное действие с необратимыми последствиями, требующее такой же осторожности, как передача приватных ключей.
Индустрия также нуждается в лучших инструментах для обнаружения подобных схем на уровне компиляторов и сред разработки. Возможно, будущие версии Remix и других IDE будут включать предупреждения о подозрительных паттернах кода или интеграцию с сервисами аудита в реальном времени. До тех пор бдительность и скептицизм остаются лучшей защитой от все более изощренных мошеннических схем, использующих хайп вокруг AI-технологий.
«В мире криптовалют, если предложение звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой, оно почти всегда является мошенничеством. AI-технологии не меняют этого фундаментального правила — они просто делают обман более убедительным».
— Андреас Антонопулос, эксперт по биткоину и безопасности
