Estafas con criptomonedas: 60% de los fraudes son hechos con IA por los llamados ‘coyotes digitales’

El número de depósitos fraudulentos que utilizan como gancho a las criptomonedas ha ido en aumento, debido a que los delincuentes están aprovechando el desarrollo de nuevas tecnologías. De acuerdo con un estudio de la empresa de análisis Chainalysis, el 60% de estas estafas son hechas ahora con inteligencia artificial (IA).

Los hackers que utilizan la IA en sus delitos son conocidos como ‘coyotes digitales’ y se diferencian de los criminales tradicionales en que, además de ocupar las criptomonedas como red para sus víctimas, sus ataques no son repetitivos ni manuales.

Con la ayuda de la inteligencia artificial, los ‘coyotes digitales’ han logrado generar un modelo fraudulento de aprendizaje automático, lo que les permite implementar miles de ataques simultáneos de forma personalizada.

¿Cuáles son las estafas con IA más comunes en criptomonedas?

La inteligencia artificial le ha permitido a los ciberdelincuentes mejorar diferentes factores como la escalabilidad, credibilidad y automatización, lo que los vuelve más peligrosos, debido a que atraen a más personas con miles de mensajes de phishing, al hacerse pasar por entidades legítimas.

Los "coyotes digitales" representan el 60% de los fraudes en crítpomonedas — Fotoarte: Fernando Ramírez

Algunos de los fraudes identificados en el mundo de las criptomonedas son:

Estafas con deepfakes: vídeos o imágenes generados por IA, los cuales muestran a figuras públicas de confianza, influencers o ejecutivos promocionando algunos proyectos cripto fraudulentos.
Phishing generado por IA: se hacen pasar por instituciones válidas y reconocidas imitando el lenguaje de la empresa a través de la IA; a través de correos fraudulentos llevan al usuario a sitios web falsos donde terminan estafándolos.
Bots de inversión falsos: los estafadores utilizan bots de trading con IA que simulan operaciones exitosas u ofrecen señales falsas para atraer a los usuarios a depositar fondos o seguir consejos financieros cuestionables.
Plataformas de comercio automatizado fraudulentas: estos sitios web o aplicaciones móviles completas se crean en función de algoritmos de trading de IA, los cuales garantizan altos rendimientos y desvían las criptomonedas depositadas.
Omisión del KYC: estos casos se dan cuando el ‘coyote digital’ crea credenciales con IA para eludir los controles KYC, los cuales sirven para verificar la identidad de sus clientes actuales y potenciales, y con ello pueden acceder a información delicada.
Estafas con Chatbot: los bots impulsados por IA se infiltran en comunidades populares de criptomonedas, Discord y Telegram, y se hacen pasar por moderadores o administradores de proyectos, engañando a los usuarios para que compartan información de sus carteras o hagan clic en enlaces falsos.
Suplantación de identidad: la IA ha permitido que los estafadores puedan imitar a los agentes de soporte de las plataformas de intercambio o a los proveedores de carteras, a menudo en chats en tiempo real, con el fin de obtener credenciales de inicio de sesión o frases de recuperación.
Clonación de voz y llamadas fraudulentas en tiempo real: el estafador reproduce la voz de una persona conocida, como un familiar, un compañero de trabajo o un ejecutivo, para solicitar urgentemente acceso a la cartera o la cuenta de intercambio de criptomonedas de un usuario.

¿Qué se puede hacer para enfrentar estos fraudes?

De acuerdo con el estudio de Chainalysis, la única forma de enfrentar a estos estafadores es usando la propia IA contra sus métodos delictivos. Esta tecnología puede ayudar a las empresas a detectar estafas, automatizar la respuesta de la empresa ante ataques de ciberseguridad y adelantarse a los fraudes protegiendo más sus sitios y la verificación de sus clientes.

Para contrarrestar el aumento de las estafas criptográficas asistidas por la inteligencia artificial, los investigadores están recurriendo a técnicas de detección avanzadas que van más allá de los filtros tradicionales

aseguró Carlos Jaramillo, director de ventas del sector público para Latinoamérica de Chainalysis.

Actualmente se están implementando herramientas de reconocimiento de patrones, análisis lingüístico y modelado de comportamiento para identificar actividades sospechosas.