Kripto varlık platformu ve Web3 şirketi Bitget, deepfake teknolojilerinin kripto para sektörü üzerindeki etkisini araştırdı. Yayınlanan rapora göre, suç amaçlı deepfake kullanımında keskin bir artış var. 2022 yılının başından bu yana kripto para dolandırıcılığı kayıpları 79,1 milyar dolara ulaştı. Sosyal mühendislik ve bot dolandırıcılığı, 2024 yılının ilk çeyreğinde deepfake suçlarının yüzde 14,21'ini oluşturdu ve kayıplar 2,03 milyar dolara ulaştı. Raporda, etkili önlemler alınmadığı takdirde, kripto deepfake suçlarındaki yükselişin 2026 yılının başlarına kadar yüzde 70 oranında artabileceği belirtiliyor.
2025’te maliyet artabilir
Bitget Deepfake raporu, kripto sektöründe geçen yıla kıyasla 2024'te küresel olarak yüzde 245 artış gösteren kötü niyetli deepfake kullanımının giderek karmaşıklaştığını vurguluyor. Bazı ülkelerin çeşitli girişimlerine rağmen, deepfake kullanımından kaynaklanan 2024 yılında 25,13 milyar doları bulması bekleniyor.
Bitget CEO’su Chen Uyardı: Kullanıcılar en etkili savunma hattı
En etkili savunma hattının kullanıcılar olduğunu belirten Bitget CEO’su Gracy Chen, "Deepfake'ler kripto sektörüne güçlü bir şekilde giriyor. İyi bir eğitim ve farkındalık olmadan bu saldırıları durdurmak için yapabileceğimiz çok az şey var. Küresel ölçekte kapsamlı bir yasal ve siber güvenlik çerçevesi oluşturulana kadar, kullanıcıların dikkatli olmaları ve dolandırıcılık ile gerçek teklifleri ayırt etme becerileri, bu tür suçlara karşı hala en etkili savunma hattı. İşte bu nedenle Bitget Haziran ayında Dolandırıcılık Önleme Ayı kampanyasını başlattı. Slowmist ve diğer işbirlikçilerle ortaklık kurarak, daha fazla kullanıcının kriptoda güvenli bir şekilde gezinmesine yardımcı olmak için bir dizi eğitici içerik yayınlayacak. Güvenlik ipuçları içeren X (Twitter) Spaces'e ev sahipliği yapacak ve dış mekan güvenlik uyarı reklam panoları yerleştireceğiz."
Sosyal mühendislik ve botlar kullanılıyor
Araştırmanın raporunda, suçlular tarafından kullanılan tekniklerin derinlemesine analizi, tercih ettikleri yöntemlerin sosyal mühendislik ve botlar olduğuna değiniliyor. Dolandırıcılar ayrıca davranışsal örüntü tanıma teknolojileri, ses değiştirme, makine öğrenimi ve yüz değiştirme algoritmaları da dahil olmak üzere yapay zekadaki yeni gelişmeleri aktif olarak kullanıyor. Bu tür gelişmeler, suçluların dolandırıcılık amacıyla kimlik hırsızlığı ve taklitçilikten yararlanmasına ve kriptoda dolandırıcılık eylemleri gerçekleştirmesine olanak tanıyor.
Raporda yer alan veriler, 2026 yılının başlarında kripto sektöründeki deepfake suçlarının yüzde 70 oranında artabileceğini gösteriyor. Kötü niyetli deepfake faaliyetlerindeki artışın başlıca nedenleri piyasadaki dalgalanma, deepfake teknolojisindeki ve sosyal mühendislik taktiklerindeki ilerlemeler ve doğrulanmamış bilgilerin yol açtığı artan yatırımcı risk alma eğilimi.
Rapor, kripto alanındaki en yaygın deepfake türleri arasında kimlik hırsızlığı, bot ağları için deepfake tarafından oluşturulan sahte kimlikler, piyasa manipülasyon planları, yatırım dolandırıcılığı ve diğerlerinin yer aldığını gösteriyor. Kayıplar açısından sahte haber suçlarının en büyük alt kümesinde dolandırıcılık, yasadışı bağış toplama, sahte arabuluculuk, sosyal mühendislik saldırıları, dezenformasyon ve sahte duyurular bulunuyor.
Mevzuat çerçevelerinin uyarlanması ve sektör oyuncularının teknolojik yeteneklerinin geliştirilmesi, kripto alanında deepfake kullanımının artışını engellemek için büyük önem taşıyor. Piyasa katılımcıları ve hükümetler arasındaki işbirliği, bu tür suçların bölgesel hakimiyetinin değişmesini önlemek için küresel olarak çok önemli olduğu belirtildi.
Bitget, kullanıcılara zarar verebilecek deepfake ve diğer oltalama saldırıları konusunda farkındalık yaratarak kullanıcılarına yardımcı oluyor. SumSub gibi işbirlikleriyle Bitget, kimlik doğrulama, yüz biyometrisi, doküman dışı doğrulama ve veritabanı doğrulama ile deepfake dolandırıcılıklarını yüzde 99'un üzerinde bir doğruluk oranıyla tespit edip önleyerek dünya çapındaki 25 milyon kullanıcısını güvence altına almayı hedefliyor.
Hibya Haber Ajansı
