Fraudes com IA ganham terreno apesar dos avanços na análise forense

A análise forense em blockchain ajuda cada vez mais, mas a fraude com IA, através de deepfakes e apoio falso, continua a escalar rapidamente em 2025. A Chainalysis estima os prejuízos em 17 mil milhões de dólares.

Pontos principais

• A análise forense em blockchain melhorou de forma significativa e, segundo o texto, já congelou ou recuperou cerca de $34 mil milhões em fundos ilícitos.
• As fraudes com recurso a IA no setor das criptomoedas causaram, em 2025, perdas estimadas em $17 mil milhões e foram 4,5 vezes mais lucrativas do que as fraudes tradicionais.
• Os fraudadores recorrem a apoio falso, deepfakes e identidades clonadas, o que faz com que muitos ataques comecem antes mesmo de haver transações on-chain.

A análise forense em blockchain tornou-se muito mais sofisticada nos últimos anos, mas isso não travou a expansão das fraudes com recurso a IA no mercado das criptomoedas em 2025. De acordo com os dados apresentados, os prejuízos chegaram a cerca de $17 mil milhões (€14,8 mil milhões), enquanto os atacantes passaram a atuar com maior rapidez e credibilidade através de apoio falso, deepfakes e identidades clonadas.

As ferramentas forenses amadureceram

Plataformas de análise forense em blockchain como a Chainalysis, a TRM Labs e a Elliptic já terão congelado ou recuperado, em conjunto, cerca de $34 mil milhões (€29,7 mil milhões) em fundos ilícitos, segundo o texto. Mais de 45 autoridades reguladoras em todo o mundo utilizam este tipo de ferramentas como prática padrão. O agrupamento de carteiras e a atribuição de entidades permitem seguir dinheiro roubado de uma forma que também pode ser sustentada em tribunal.

A geração mais recente destas ferramentas vai além do rastreio posterior. Alguns sistemas classificam o comportamento com base em dezenas de características, são re-treinados diariamente e até afirmam conseguir assinalar carteiras antes de acontecer qualquer movimento. Os scanners de rug pull também já estão integrados em agentes de negociação com IA, que verificam em poucos segundos, entre outros elementos, liquidity locks, freeze authority e o histórico do deployer.

A IA torna a fraude escalável

Ao mesmo tempo, o outro lado do mercado mostra porque é que esse progresso não basta. A Chainalysis estima as perdas totais com fraudes e burlas em criptomoedas em 2025 em cerca de $17 mil milhões (€14,8 mil milhões), face a $9,9 mil milhões (€8,6 mil milhões) um ano antes. O FBI também comunicou $11,36 mil milhões em fraude com criptomoedas apenas nos EUA, o que representa uma subida de 22% em termos homólogos.

Uma diferença importante é que as fraudes com IA se tornaram muito mais lucrativas do que as variantes tradicionais. Segundo a Chainalysis, estas fraudes impulsionadas por IA foram 4,5 vezes mais lucrativas. A fraude por impersonação, em que os criminosos se fazem passar por um banco, investidor ou influenciador de criptomoedas, cresceu 1.400%, de acordo com o contexto fornecido. Isto encaixa no padrão em que os fraudadores passam cada vez mais a perfilhar primeiro a vítima e só depois lançam um ataque direcionado, em vez de tentarem pescar em massa de forma grosseira.

Porque é que isto continua relevante

Para os leitores europeus de criptomoedas, o mais relevante é que uma melhor deteção não significa automaticamente menos fraude. O texto mostra que as ferramentas de segurança são sobretudo eficazes a analisar carteiras e transações, enquanto muita fraude com IA já acontece antes do primeiro movimento on-chain. Isso torna mais difícil para as exchanges de criptomoedas, autoridades reguladoras e utilizadores confiarem apenas nos dados da blockchain.

Também o exemplo de um smart contract clonado após a operação do FBI contra a NexFundAI sublinha a rapidez com que os atacantes copiam táticas recém-divulgadas. Para o setor das criptomoedas, isso significa que o trabalho na infraestrutura e na deteção de fraude melhora, mas o lado do ataque aprende muitas vezes ainda mais depressa com a mesma informação.

A vertente jurídica desta luta também surge em casos como a sentença contra a NanoBit, onde uma plataforma de negociação falsa terá desviado dinheiro de investidores em vez de negociar.