Hoạt động lừa đảo tiền điện tử có yếu tố AI đã tăng 500% trong 12 tháng qua, theo báo cáo mới của TRM Labs.
TRM Labs cho biết AI đang tăng tốc và mở rộng quy mô các vụ hack, lừa đảo và rửa tiền trong crypto, nhờ khả năng tự động hóa, cá nhân hóa và vận hành đa ngôn ngữ. Diễn biến này khiến cả người dùng lẫn các đội ngũ phòng thủ phải nâng cấp cách phát hiện và phản ứng.
- TRM Labs ghi nhận lừa đảo tiền điện tử dùng AI tăng 500% trong một năm.
- AI giúp tội phạm tự động hóa phishing, deepfake mạo danh, dò mật khẩu và khai thác điểm yếu smart contract.
- Các số liệu công khai cho thấy dòng tiền và giao dịch từ lừa đảo có AI vượt trội so với lừa đảo không dùng AI, tạo áp lực “phòng thủ cũng phải dùng AI”.
AI đang mở rộng lừa đảo kỹ nghệ xã hội và gian lận tự động trong tiền điện tử
AI giúp tội phạm crypto tạo nội dung lừa đảo nhanh hơn, cá nhân hóa tốt hơn và vận hành ở quy mô lớn, từ email phishing, website đầu tư giả đến chatbot giống người thật.
Trước khi các mô hình AI phổ biến, nhiều chiến dịch lừa đảo quy mô lớn phụ thuộc vào lao động thủ công như tổng đài, kịch bản gọi điện và đội ngũ vận hành được đào tạo. TRM Labs đánh giá AI đã xóa bỏ nhiều “nút thắt” này, cho phép một nhóm nhỏ tạo ra nhiều biến thể nội dung và thử nghiệm hàng loạt mà không cần tăng tương ứng nhân lực.
Theo báo cáo, tội phạm sử dụng AI tạo sinh để viết email phishing, thiết kế website đầu tư giả và triển khai chatbot thuyết phục. Các LLM giúp tạo thông điệp “đo ni đóng giày” theo từng nạn nhân, tăng khả năng tương tác và giảm dấu hiệu rập khuôn thường thấy ở lừa đảo truyền thống.
TRM Labs cũng nêu việc công cụ dịch bằng AI giúp kẻ gian bản địa hóa nội dung theo ngôn ngữ và khu vực, đẩy mạnh tốc độ mở rộng chiến dịch từ một quốc gia sang nhiều thị trường. Khi rào cản ngôn ngữ giảm, vòng đời chiến dịch lừa đảo có thể kéo dài và lan rộng hơn trước khi bị phát hiện.
Deepfake và chatbot khiến mạo danh trở nên khó phân biệt
Deepfake âm thanh và video đang rút ngắn thời gian mạo danh, tăng độ chân thực khi giả danh lãnh đạo, người nổi tiếng hoặc người thân để thúc ép nạn nhân chuyển tiền hoặc ký giao dịch.
TRM Labs cho biết deepfake giúp kẻ xấu “bắt chước” giọng nói và hình ảnh với mức độ giống thật ngày càng cao, từ đó tăng tỷ lệ nạn nhân tin tưởng. Điểm nguy hiểm nằm ở việc deepfake không chỉ xuất hiện trong một cuộc gọi, mà có thể được dùng xuyên suốt nhiều kênh như video, tin nhắn và các cuộc gọi xác nhận.
AI còn hỗ trợ xây dựng “niềm tin” bằng kịch bản thuyết phục và khả năng xử lý đồng thời hàng trăm cuộc hội thoại. TRM Labs nhận định điều này khiến các mô hình lừa đảo như “pig butchering” và romance scam diễn ra nhanh hơn, mượt hơn và dễ mở rộng, vì tội phạm có thể chăm sóc nhiều nạn nhân cùng lúc như một hệ thống bán hàng.
Machine learning tăng tốc dò thông tin đăng nhập và tấn công kỹ thuật
Các công cụ machine learning có thể thử hàng loạt thông tin đăng nhập bị đánh cắp, rà seed phrase/khóa riêng và tìm lỗ hổng smart contract nhanh hơn, khiến rủi ro mất tài sản xảy ra trong thời gian rất ngắn.
TRM Labs mô tả việc tự động kiểm tra tên người dùng và mật khẩu theo quy mô lớn, tận dụng dữ liệu rò rỉ để tăng xác suất trùng khớp. Trong bối cảnh ví, sàn và các dịch vụ liên quan crypto thường liên kết nhiều lớp đăng nhập, tốc độ thử nghiệm hàng loạt có thể biến “một sai sót nhỏ” thành mất quyền kiểm soát tài khoản.
Báo cáo cũng cảnh báo machine learning có thể hỗ trợ rà soát seed phrase và private key, từ đó chuyển tiền trong vài giây nếu nạn nhân bị lộ thông tin. Ngoài ra, AI có thể giúp phát hiện điểm yếu trong smart contract và tăng khả năng tấn công nhanh “cả giao thức blockchain”, đặc biệt khi tội phạm có thể tự động hóa quy trình dò tìm và khai thác.
“Trí tuệ nhân tạo không chỉ tăng khối lượng tiếp cận, mà còn tăng tốc toàn bộ vòng đời lừa đảo.”
– TRM Labs, báo cáo về tác động của AI lên gian lận tiền điện tử
Các vụ việc và số liệu công khai cho thấy thiệt hại lớn đã xảy ra
TRM Labs và các cơ quan, doanh nghiệp phân tích blockchain đưa ra nhiều số liệu và vụ việc, cho thấy lừa đảo có AI đang gắn với hành vi rửa tiền, chiếm đoạt tài sản và doanh thu cao hơn so với lừa đảo không dùng AI.
TRM Labs nêu trường hợp một “cá voi” crypto mất 1.459 BTC và 2,05 triệu LTC sau khi dính bẫy kỹ nghệ xã hội. Theo mô tả, kẻ lừa đảo khiến nạn nhân phê duyệt các giao dịch gian lận, truy cập được ví phần cứng và lấy tổng giá trị 282 triệu USD.
Báo cáo cũng nhắc vụ năm 2024, một nhân viên công ty kỹ thuật tại Anh bị lừa bằng deepfake và đã chuyển khoảng 26 triệu USD tới các tài khoản ngân hàng ở Hong Kong. Trường hợp này cho thấy deepfake có thể vượt qua các “dấu hiệu nghi ngờ” vốn dựa vào nhận diện giọng nói, gương mặt hoặc cách nói chuyện.
Gần đây, các đặc vụ liên bang Mỹ tại North Carolina đã thu giữ hơn 61 triệu USD giá trị USDT. Nhà điều tra cho biết số tiền liên quan các ví crypto bị cáo buộc dùng để rửa tiền bị đánh cắp từ các mô hình lừa đảo pig butchering.
Về quy mô toàn thị trường, TRM Labs cho biết năm ngoái, giao dịch crypto bất hợp pháp đạt mức kỷ lục 158 tỷ USD, tăng khoảng 145% so với năm trước. Trong đó, khoảng 30 tỷ USD tổng thiệt hại được gán cho các vụ lừa đảo.
Ngoài TRM Labs, Vectra AI đề cập lừa đảo dùng AI tăng 1.210% và đưa ra kỳ vọng chạm 40 tỷ USD vào năm tới. Trong khi đó, Chainalysis đăng trên X rằng các vụ lừa đảo có AI tạo doanh thu “cao hơn 4,5 lần mỗi chiến dịch” và tạo “nhiều hơn 9 lần số giao dịch mỗi ngày” so với lừa đảo không dùng AI.
Phòng chống lừa đảo tiền điện tử dùng AI cần “lấy AI trị AI”
Các đơn vị phân tích cho rằng khi kẻ xấu dùng AI để tối ưu lừa đảo, bên phòng thủ cũng cần áp dụng công cụ tương tự để phát hiện, ngăn chặn và phản ứng theo thời gian thực.
Chainalysis nhấn mạnh nguyên tắc vận hành: nếu tác nhân xấu đang dùng AI, đội ngũ phòng thủ cũng nên dùng AI. Hàm ý ở đây là phòng thủ thủ công khó theo kịp tốc độ tạo biến thể nội dung, đa kênh, đa ngôn ngữ và khả năng tự động hóa thử nghiệm của tội phạm.
Về phía người dùng, rủi ro trọng tâm thường nằm ở phê duyệt giao dịch gian lận, tiết lộ seed phrase/khóa riêng, tin nhắn giả mạo “hỗ trợ kỹ thuật”, và các cuộc gọi/video mạo danh. Khi AI làm nội dung lừa đảo giống thật hơn, việc dựa vào linh cảm hoặc mẹo nhận diện cơ bản sẽ kém hiệu quả, cần quy trình xác minh nhiều lớp và cảnh giác với mọi yêu cầu ký giao dịch.
Những câu hỏi thường gặp
Lừa đảo tiền điện tử dùng AI tăng bao nhiêu theo TRM Labs?
TRM Labs cho biết hoạt động gian lận crypto có yếu tố AI đã tăng 500% trong 12 tháng qua, đồng thời nhấn mạnh AI làm tăng cả quy mô lẫn tốc độ của hack và lừa đảo.
AI thường được dùng để lừa đảo crypto theo những cách nào?
TRM Labs mô tả các hướng chính gồm tự động tạo email phishing, website đầu tư giả, chatbot thuyết phục, dịch đa ngôn ngữ để mở rộng thị trường, và deepfake âm thanh/video để mạo danh.
Vì sao lừa đảo có AI nguy hiểm hơn lừa đảo không dùng AI?
Theo Chainalysis, lừa đảo có AI có thể tạo doanh thu cao hơn 4,5 lần mỗi chiến dịch và tạo nhiều hơn 9 lần số giao dịch mỗi ngày so với lừa đảo không dùng AI, cho thấy hiệu suất vận hành vượt trội.
Có số liệu nào về giao dịch crypto bất hợp pháp liên quan đến lừa đảo không?
TRM Labs cho biết năm ngoái giao dịch crypto bất hợp pháp đạt 158 tỷ USD và khoảng 30 tỷ USD trong tổng thiệt hại đến từ các vụ lừa đảo.
Cơ quan chức năng đã có hành động gì gần đây liên quan rửa tiền từ lừa đảo?
Các đặc vụ liên bang Mỹ tại North Carolina đã thu giữ hơn 61 triệu USD giá trị USDT; nhà điều tra cho biết số tiền gắn với các ví crypto liên quan hành vi rửa tiền từ các mô hình pig butchering.
