जनवरी में जारी Chainalysis 2026 Crypto Crime Report, 2025 के दौरान क्रिप्टोकरेंसी धोखाधड़ी के पैमाने पर एक सटीक आंकड़ा प्रस्तुत करती है। घोटाले और धोखाधड़ी सामूहिक रूप सेजनवरी में जारी Chainalysis 2026 Crypto Crime Report, 2025 के दौरान क्रिप्टोकरेंसी धोखाधड़ी के पैमाने पर एक सटीक आंकड़ा प्रस्तुत करती है। घोटाले और धोखाधड़ी सामूहिक रूप से

2025 में क्रिप्टो को धोखाधड़ी में $17 बिलियन का नुकसान हुआ और घोटाले अधिक चतुर होते जा रहे हैं

2026/02/28 05:24
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जनवरी में जारी Chainalysis 2026 क्रिप्टो क्राइम रिपोर्ट ने 2025 में क्रिप्टोकरेंसी धोखाधड़ी के पैमाने पर एक सटीक आंकड़ा रखा। घोटालों और धोखाधड़ी ने सामूहिक रूप से साल भर में वैश्विक स्तर पर पीड़ितों से $17 बिलियन की निकासी की।

संदर्भ के लिए, यह आंकड़ा कई छोटे देशों की GDP से अधिक है। यह वास्तविक लोगों, खुदरा निवेशकों, सेवानिवृत्त लोगों, पहली बार क्रिप्टो उपयोगकर्ताओं का प्रतिनिधित्व करता है, जिन्होंने गलत आवाज पर भरोसा किया, गलत लिंक पर क्लिक किया, या बस इसे आते हुए नहीं देखा।

रिपोर्ट को विशेष रूप से उल्लेखनीय बनाने वाली बात कुल राशि नहीं है। यह वह है जिसने विकास को बढ़ावा दिया।

AI ने धोखाधड़ी को एक उद्योग में बदल दिया

2025 में प्रतिरूपण घोटालों में साल-दर-साल 1,400% की वृद्धि हुई। यह संख्या कोई टाइपो नहीं है। Chainalysis के अनुसार, उस वृद्धि के पीछे का इंजन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है, विशेष रूप से डीपफेक वीडियो, वॉयस क्लोनिंग, और AI-जनित पर्सोना जो धोखाधड़ी वाले संचार को वैध संचार से लगभग अप्रभेद्य बना देते हैं।

AI उपकरणों को तैनात करने वाले घोटाले संचालन पारंपरिक तरीकों की तुलना में 4.5 गुना अधिक लाभदायक पाए गए, प्रति संचालन औसतन $3.2 मिलियन की निकासी करते हुए। अर्थशास्त्र मौलिक रूप से बदल गया है। एक विश्वसनीय धोखाधड़ी अभियान चलाने के लिए पहले महत्वपूर्ण मानव श्रम, प्रशिक्षित ऑपरेटर, स्क्रिप्टेड कॉल, समय-गहन संबंध निर्माण की आवश्यकता होती थी। AI उस लागत को नाटकीय रूप से संकुचित करता है जबकि साथ ही धोखे को अधिक विश्वसनीय बनाता है।

इन संचालनों के पीछे की संगठनात्मक संरचना भी परिपक्व हो गई है। कई सबसे बड़ी योजनाएं अब कंबोडिया और म्यांमार में जबरन श्रम परिसरों का संचालन करने वाले संगठित अपराध नेटवर्क से जुड़ी हुई हैं, एक ऐसे पैमाने पर औद्योगिक धोखाधड़ी जो एक आपराधिक गिरोह की तुलना में कॉर्पोरेट उद्यम से अधिक मिलती-जुलती है। मानवीय लागत पैसे खोने वाले पीड़ितों से कहीं अधिक विस्तारित है।

सुरक्षा शोधकर्ता एक सार्थक बदलाव नोट करते हैं कि हमलावर अपनी ऊर्जा कहां केंद्रित कर रहे हैं। ऑन-चेन प्रोटोकॉल कोड का फायदा उठाना कठिन हो गया है क्योंकि ऑडिटिंग मानक बेहतर हो रहे हैं। हमले की सतह मानवीय कमजोरी, सोशल इंजीनियरिंग, क्रेडेंशियल चोरी, संगठनों के भीतर परिचालन विफलताओं की ओर स्थानांतरित हो गई है। सिस्टम में सबसे कमजोर बिंदु अब स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट नहीं है। यह स्क्रीन के दूसरी तरफ का व्यक्ति है।

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Bybit की प्रतिक्रिया और इसने क्या ब्लॉक किया

Bybit के लिए, 2025 एक विनाशकारी शुरुआत के बाद विश्वसनीयता के पुनर्निर्माण का वर्ष था। एक्सचेंज को फरवरी 2025 में $1.5 बिलियन का हैक झेलना पड़ा, जिसका श्रेय उत्तर कोरिया के Lazarus Group को दिया गया, एक उल्लंघन जो उस समय क्रिप्टो इतिहास में सबसे बड़ा था। संरचनात्मक सुरक्षा सुधारों को प्रदर्शित करने का दबाव काफी था।

प्रतिक्रिया 2025 में शुरू किए गए तीन-स्तरीय AI-संचालित जोखिम ढांचे के रूप में आई। Q4 तक, परिणाम मापने योग्य थे। सिस्टम द्वारा फ्लैग किए गए $500 मिलियन के संदिग्ध निकासी में से, $300 मिलियन को सफलतापूर्वक रोका और पुनर्प्राप्त किया गया, लगभग 4,000 उपयोगकर्ताओं को उन नुकसानों से बचाते हुए जिन्हें एक्सचेंज जीवन भर की बचत के रूप में वर्णित करता है।

ढांचा परतों में काम करता है। पहली परत असामान्य व्यवहार पैटर्न की पहचान करने और लेनदेन शुरू होने से पहले उच्च-जोखिम गंतव्य पतों को ब्लैकलिस्ट करने के लिए बिग-डेटा हेयुरिस्टिक्स का उपयोग करती है। दूसरी रीयल-टाइम अलर्ट ट्रिगर करती है जब खाते क्रेडेंशियल स्टफिंग डेटाबेस में दिखाई देते हैं या फ्लैग किए गए पतों पर धन भेजने का प्रयास करते हैं। तीसरी, सबसे आक्रामक, उच्च-जोखिम प्रोफाइल से मेल खाने वाले लेनदेन पर एक अनिवार्य एक घंटे की कूलिंग-ऑफ अवधि लागू करती है, जिसमें पिग बुचरिंग योजनाओं से जुड़े व्यवहार हस्ताक्षर शामिल हैं, जहां पीड़ितों को बड़ी राशि स्थानांतरित करने के लिए निर्देशित किए जाने से पहले हफ्तों तक मनोवैज्ञानिक रूप से तैयार किया जाता है।

निकासी सुरक्षा से परे, Bybit के सिस्टम ने साल भर में तीन मिलियन से अधिक क्रेडेंशियल स्टफिंग प्रयासों को ब्लॉक किया। यह आंकड़ा स्वचालित हमले ट्रैफ़िक की मात्रा को दर्शाता है जो प्लेटफ़ॉर्म निरंतर आधार पर अवशोषित करता है, एक संख्या जो रीयल-टाइम में इसे संसाधित करने वाले मशीन-लर्निंग बुनियादी ढांचे के बिना प्रबंधित करना लगभग असंभव होता।

रक्षा और अपराध के बीच का अंतर

दोनों रिपोर्टों की एक साथ ईमानदार व्याख्या यह है कि उद्योग की रक्षात्मक क्षमताएं सुधर रही हैं, जबकि इसके खिलाफ तैनात आक्रामक क्षमताएं तेजी से सुधर रही हैं।

Bybit का $300 मिलियन ब्लॉक करना एक वास्तविक उपलब्धि है। उसी वर्ष वैश्विक स्तर पर खोए गए $17 बिलियन उस उपलब्धि को अनुपात में रखते हैं। सुरक्षा प्रणालियां जो रोकती हैं और धोखाधड़ी संचालन जो सफलतापूर्वक निकालते हैं, के बीच का अंतर विशाल बना हुआ है, और AI-संचालित प्रतिरूपण घोटालों में 1,400% की वृद्धि बताती है कि यह अंतर उस दर से कम नहीं हो रहा है जो बहुत अधिक आराम प्रदान करे।

मानव-परत हमलों की ओर बदलाव अधिक टिकाऊ समस्या है। तकनीकी सुरक्षा को अपग्रेड किया जा सकता है। परिष्कृत मनोवैज्ञानिक दबाव के तहत मानव निर्णय को व्यवस्थित रूप से सुरक्षित करना काफी कठिन है। जब तक उद्योग उपभोक्ता-सामना करने वाले उपकरण विकसित नहीं करता है जो उपभोक्ताओं को लक्षित करने वाले हमलों की परिष्कृतता से मेल खाते हैं, $17 बिलियन के आंकड़े के सही दिशा में सार्थक रूप से आगे बढ़ने का कोई कारण नहीं है।

यह पोस्ट Crypto Lost $17 Billion to Fraud in 2025 and the Scams Are Getting Smarter पहली बार ETHNews पर प्रकाशित हुई।

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