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Deepfakes befeuern raffinierte Cyberangriffe auf US-Beamte und Gründer von Kryptowährungen

17.05.2025 19:00 2 Minute Lesezeit Alexander Zdravkov
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Deepfakes befeuern raffinierte Cyberangriffe auf US-Beamte und Gründer von Kryptowährungen

Eine neue Art von Cyberangriffen gewinnt an Bedeutung, bei der Social Engineering mit KI-generierten Deepfakes kombiniert wird, um Regierungsmitarbeiter und führende Persönlichkeiten aus der Kryptowährungsbranche anzugreifen.

In den letzten Wochen hat das FBI Warnungen vor einem beunruhigenden Trend herausgegeben: Betrüger geben sich als hochrangige US-Beamte aus und verwenden gefälschte Audioaufnahmen und Nachrichten, um Opfer dazu zu bringen, sensible Daten preiszugeben.

Diese Masche ist seit April im Umlauf. Dabei versuchen die Betrüger, Beamte dazu zu verleiten, auf bösartige Links zu klicken oder sich auf gefälschten Plattformen anzumelden, um Passwörter zu stehlen. Ist dies erfolgreich, erhalten die Hacker Zugriff auf offizielle Kontaktlisten und können den potenziellen Schaden vergrößern, indem sie sich bei Folgeangriffen als vertrauenswürdige Personen ausgeben.

Unterdessen stehen auch in der Kryptowelt Branchenvertreter unter Beschuss. Sandeep Nailwal, Mitbegründer von Polygon, berichtete von einem erschreckenden Betrug mit gefälschten Videoanrufen, in denen er und andere Teammitglieder fälschlicherweise auf dem Bildschirm zu sehen waren. In Wirklichkeit wurden die Opfer während stiller Zoom-Anrufe, die von Angreifern orchestriert wurden, die legitime Telegram-Konten gekapert hatten, dazu gezwungen, bösartige Software herunterzuladen.

Nailwal äußerte sich frustriert über die mangelnden Möglichkeiten, auf Plattformen wie Telegram vorzugehen, wo die Meldemechanismen begrenzt sind. Andere prominente Web3-Persönlichkeiten, darunter Dovey Wan, haben ebenfalls bestätigt, Opfer ähnlicher Betrugsmaschen geworden zu sein.

Da Deepfake-Technologie immer überzeugender und zugänglicher wird, gehen Cyberkriminelle über E-Mail-Phishing hinaus und nehmen ihre Opfer nun durch hochrealistische Imitationen über mehrere Kanäle hinweg ins Visier.

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