Essere un imprenditore e investitore significa che mi trovo dall'altra parte di molte presentazioni. Ricevo proposte sulla mia scrivania costruite attorno a roadmap e team che giurano che la loro trazione è reale.
Il mio compito è capire quali parti di quelle presentazioni sopravvivono al contatto con la blockchain. Quindi, quando ti dico che il lato della rilevazione di questo settore è genuinamente migliorato, non sto ripetendo il pitch deck di un fornitore.
Le piattaforme di analisi forense della blockchain come Chainalysis, TRM Labs ed Elliptic hanno congelato o recuperato circa 34 miliardi di dollari in fondi illeciti. Più di 45 regolatori in tutto il mondo ora utilizzano questi strumenti come prassi standard. Aiutano a recuperare denaro rubato, tracciato attraverso il clustering dei wallet e l'attribuzione delle entità che sono sufficientemente valide da reggere in tribunale.
Grazie all'IA, le nuove generazioni di questi strumenti fanno più che tracciare il denaro dopo che è già stato trasferito. Oggi ci sono piattaforme predittive che affermano di segnalare un wallet prima che agisca.
Valutano il comportamento rispetto a oltre 50 caratteristiche e si riaddestrano quotidianamente. Un fornitore afferma di avere un punteggio di accuratezza del 98% su 14 milioni di wallet. Abbiamo scanner per rug-pull direttamente all'interno di agenti di trading AI, che controllano i blocchi di liquidità, l'autorità di congelamento e la storia del deployer in circa cinque secondi.
Un servizio del genere ha riportato di aver scansionato oltre 881.000 indirizzi token e di aver contrassegnato 271.000 come ad alto rischio. Ci sono anche strumenti di clustering di wallet che individuano un indirizzo "dormiente" che è rimasto inattivo per anni e che è tornato in vita proprio prima di una liquidazione — la versione digitale di notare che qualcuno sta osservando la tua strada.
Quindi, se leggi solo le pagine dei fornitori, potresti pensare che la frode nel crypto sia praticamente risolta, perché ora abbiamo questo piccolo esercito di modelli di machine learning che osservano ogni catena, ogni wallet e ogni transazione 24 ore su 24.
Poi controlli cosa ha fatto la stessa era del machine learning dall'altra parte del bilancio.
I Numeri Dietro le Frodi Crypto AI
Secondo Chainalysis, le perdite totali legate a frodi e truffe crypto per il 2025 si attestano a circa 17 miliardi di dollari, rispetto ai 9,9 miliardi dell'anno precedente. La cifra fornita dall'FBI per la frode crypto nello stesso periodo è di 11,36 miliardi di dollari solo negli Stati Uniti, un aumento del 22% anno su anno.
Questi sono i numeri che finiscono su una diapositiva del pannello. Ma quello che ha effettivamente cambiato il modo in cui gestisco la due diligence è questo: Chainalysis ha scoperto che le frodi alimentate dall'AI erano 4,5 volte più redditizie rispetto a quelle tradizionali.
Stesso inganno, stesso obiettivo, ma con l'AI, i truffatori possono creare agenti di supporto falsi, investitori falsi o insider fidati su larga scala.
Lior Aizik, co-fondatore e Chief Operating Officer della piattaforma di scambio crypto XBO, ha avvertito pubblicamente che le truffe di impersonificazione stanno aumentando e diventando più sofisticate in tutto il settore. La sua regola è semplice: non trasferire mai le tue criptovalute a qualcuno che non puoi verificare, specialmente se la richiesta arriva avvolta nell'urgenza e nel segreto.
Le frodi di impersonificazione — criminali che si spacciano per una banca, un investitore o un influencer crypto — hanno registrato una crescita del 1.400% anno su anno. I truffatori ora utilizzano l'IA per eseguire truffe costose e mirate su persone che hanno profilato in precedenza, piuttosto che il precedente approccio economico e ad alto volume di spray-and-pray.
Questo ha spinto l'importo medio dei pagamenti a salire bruscamente, da $782 nel 2024 a $2,764 nel 2025, un aumento del 253%. Lo prendo personalmente, perché gli investitori e gli operatori con un profilo pubblico sono esattamente quelli che vengono clonati.
Ecco la parte scomoda: mentre gli strumenti difensivi sono migliorati drasticamente, anche i risultati offensivi sono migliorati.
È come una rete generativa avversariale, dove il generatore e il discriminatore condividono una rivalità che migliora continuamente l'intero modello.
Sia gli strumenti offensivi che quelli difensivi attingono dalla stessa fonte di capacità dell'IA. In questo momento, quella fonte favorisce il primo che si muove, non chi costruisce il modello migliore in isolamento.
Perché una migliore rilevazione continua a perdere la corsa
La risposta onesta è che gli strumenti forensi sono costruiti per il lavoro investigativo, non per la previsione. Affinché un'indagine possa avvenire, deve essere stato commesso un crimine.
Hai bisogno di una vittima che abbia già perso denaro prima di poter tracciare un modello sufficientemente visibile da segnalare. Anche i modelli predittivi che affermano di catturare un rug pull prima che accada sono addestrati sugli scam di ieri — e lo scam di domani è progettato da qualcuno che ha letto gli stessi dati di addestramento.
Questo mi è diventato chiaro in tempo reale con l'operazione NexFundAI dell'FBI: il token honeypot falso creato dagli agenti federali per catturare i wash traders.
Un giorno dopo che il DOJ ha annunciato arresti legati all'operazione, qualcuno ha clonato esattamente il contratto intelligente e ha lanciato un token copia, guadagnando $127.000 in un solo giorno utilizzando le stesse tattiche che l'FBI aveva appena esposto nei documenti di tribunale.
Qualsiasi LP che mi avesse chiesto se “il comportamento peggiore in questo mercato si stesse finalmente sistemando” avrebbe avuto la propria risposta entro ventiquattro ore.
L'operazione dell'FBI è diventata il modello per l'attaccante. Ogni divulgazione che aiuta il difensore fornisce anche all'attaccante un modello funzionante — e gli attaccanti leggono più velocemente di quanto i regolatori possano riparare.
Il Lato Attacco è Diventato Più Economico e Veloce
Puoi vedere la stessa asimmetria in quanto poco sforzo richiede ora un attacco. Lo sviluppatore software Peter Steinberger ha creato un popolare progetto open-source che ti consente di eseguire un assistente AI sul tuo computer con accesso completo al sistema tramite app come Telegram, WhatsApp e Discord.
Il prodotto ha dovuto essere rinominato dopo una disputa sui marchi.
Nel giro di pochi minuti dall'annuncio del rebranding, qualcuno aveva dirottato i suoi vecchi account GitHub e X e li aveva usati per lanciare e pompare un token che ha raggiunto una capitalizzazione di mercato di 16 milioni di dollari prima di crollare di oltre il 90%.
Nessun malware, nessuna chiave rubata. Solo qualcuno abbastanza veloce da sfruttare una lacuna nell'attenzione che nessun strumento forense stava monitorando. Gli strumenti non stavano monitorando perché non era ancora successo nulla di illegale.
Quando l'agente AI è quello che viene derubato
Non sono solo gli esseri umani a cadere in questo che mi preoccupa, perché molte delle proposte che ricevo sono una versione di "lascia che il nostro agente AI commerci per te." Quegli agenti possono perdere soldi anche per tuo conto.
Uno sviluppatore ha descritto come un agente AI su Solana abbia acquistato un token che è crollato del 94% dopo venti minuti, costando al portafoglio dell'agente 12.000 dollari.
Dall'indagine, il token aveva l'autorità di congelamento abilitata, i primi 10 detentori controllavano il 91% dell'offerta. Il creatore aveva già lanciato tre token truffa precedenti.
Ognuno di quei segnali di allerta avrebbe dovuto essere verificabile in pochi secondi dagli strumenti di rilevamento che ho descritto qui. Ma l'agente non ha controllato. Ha semplicemente visto un token e un prezzo e lo ha acquistato — perché nessuno ha collegato il livello di sicurezza al livello decisionale.
Questo è il preciso modo di fallimento che ora sottopongo a stress test in ogni proposta di fondo basata su agenti che passa sulla mia scrivania.
La parte che nessuno strumento può riparare
Ciò che mi preoccupa di più è che alcuni di questi danni non toccano affatto un contratto intelligente. Ho un profilo pubblico e un seguito, il che mi rende esattamente il tipo di volto che viene clonato.
A maggio, è stato riportato che una donna a Guelph, Ontario, ha perso $14.000 a causa di truffatori dopo aver pensato di parlare con il YouTuber Mr Beast riguardo a un investimento in criptovalute. Non era così. Mr Beast sta combattendo contro video generati dall'IA che usano la sua immagine per promuovere falsi regali da anni.
Gli strumenti forensi non segnalano queste interazioni, perché nulla di esse tocca la catena fino a quando il denaro non è già in movimento. La frode avviene in una videochiamata, in un momento di fiducia. Quando una transazione esiste per una piattaforma di analisi, la decisione che costa alla vittima è già stata presa.
L'IA è migliorata nel creare quella falsa fiducia più velocemente di quanto non sia migliorata nel segnalarla. Ed è lì che sono andati la maggior parte dei $17 miliardi.
Truffe Cripto AI: Quindi chi sta davvero vincendo?
Nessuna delle due parti.
Questa è la risposta più onesta che posso dare. Entrambi i set di strumenti, forensi e predittivi, sono reali. I recuperi sono reali. Sminuirli perché la frode è cresciuta sarebbe un proprio tipo di disonestà.
Ma 'reale e in miglioramento' non è la stessa cosa di 'avanti'. I dati del 2025 sono chiari: in termini di dollari, l'offesa è migliorata più velocemente della difesa.
Se c'è una ragione per questo, è questa. Gli strumenti di rilevamento rispondono principalmente alla domanda "questo portafoglio è sospetto?" — e quella domanda viene posta solo dopo che qualcuno decide di controllare.
Poi ci sono casi come Guelph, dove non c'è nemmeno un portafoglio da scansionare in primo luogo. L'IA ha reso questi casi più comuni, motivo per cui ho smesso di trattare l'IA come un punto di vendita in qualsiasi presentazione e ho iniziato a considerarla come la prima cosa che voglio testare.
La blockchain può confermare la storia di un portafoglio. Non può confermare una telefonata,
Fonte: BeInCrypto
