Développer une intelligence artificielle pour détecter les fraudeurs cryptographiques

Une équipe de l'Université d'État de San Diego aux États-Unis a développé un système d'intelligence artificielle pour découvrir et exposer les escroqueries cryptographiques dans X.
L'intérêt pour les crypto-monnaies et l'argent entrant dans le secteur amènent des négativités par la porte dérobée. De nombreuses escroqueries sont collées à l'arrière de l'industrie de la cryptographie. Les plateformes de médias sociaux, en particulier, sont devenues le centre des griefs à cet égard.
Un système d'intelligence artificielle développé à l'Université d'État de San Diego aux États-Unis expose les escroqueries cryptographiques. Ciblant X (Twitter), le plus utilisé dans l'industrie de la cryptographie, l'intelligence artificielle a découvert 95 111 listes d'arnaques composées de 87 617 comptes.
Système d'intelligence artificielle développé aux États-Unis contre la fraude cryptographique
Des chercheurs de l'université d'État de San Diego en Californie ont développé un système d'intelligence artificielle pour X, anciennement Twitter. Ce système découvre, surveille et expose les escroqueries cryptographiques sur la plate-forme.
Le système d'intelligence artificielle appelé GiveawayScamHunter a attiré l'attention sur 87 617 comptes apparus sur la plateforme X entre juin 2022 et juin 2023. 95 111 listes d'arnaques ont été découvertes à partir de ces comptes.
L'équipe de recherche a examiné les escroqueries de cadeaux précédemment identifiées pour déterminer quelle liste était impliquée dans les escroqueries de tirages au sort. En travaillant à la lumière de ces données, le système a trouvé environ 100 000 listes d'arnaques aux cadeaux. Sur la base des données, l'équipe de recherche a découvert des sites Web frauduleux et des portefeuilles cryptographiques.
La déclaration suivante a été incluse dans le rapport;
"Suite aux transactions d'adresses de crypto-monnaie frauduleuses, cette étude conclut que plus de 365 victimes ont été piratées par les fraudeurs, entraînant une perte estimée à 872 000 dollars."
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