Les chercheurs de SentinelLabs ont dévoilé une campagne d’escroquerie Ethereum particulièrement élaborée. Détournant les principes du trading automatisé sur blockchain, cette opération repose sur de faux bots MEV (Maximal Extractable Value) et les outils sont ici détournés à des fins frauduleuses.
Tribune – Sous couvert de contenus pédagogiques très techniques, diffusées via des vidéos YouTube générées par l’IA et relayée par des réseaux sociaux reconnus (Telegram etc.), ces bots fictifs piègent les utilisateurs en les amenant à autoriser des transferts depuis leur portefeuille crypto. Trois escroqueries ont été identifiées et ont, à elles seules, permis de détourner près d’un million de dollars en cryptomonnaie, selon la valeur actuelle de l’ETH.
Le mode opératoire est simple mais redoutable : les victimes, persuadées d’activer un bot de trading automatisé, financent volontairement les contrats frauduleux. Leur portefeuille est alors vidé en quelques instants. Au-delà des pertes personnelles, ces arnaques, lorsqu’elles sont consultées depuis des équipements professionnels, peuvent également exposer les entreprises à des malwares ou à des vols d’identifiants.
Une enquête récente, menée par Dynata pour SentinelOne souligne, l’ampleur de la consultation des réseaux sociaux (tel que YouTube) à des fins personnelles depuis des équipements professionnels :
- 47 % des répondants utilisent régulièrement leur ordinateur, tablette ou téléphone professionnel à titre personnel
- 34 % regardent des vidéos YouTube pour un usage personnel plusieurs fois par jour depuis leurs appareils pro
- 18 % utilisent souvent YouTube et d’autres plateformes publiques pour se former sur les cryptomonnaies
- Et, seulement 22 % se sentent capables d’identifier clairement une attaque ou une arnaque en ligne
Les conclusions de SentinelLabs sur Ethereum doivent servir de signal d’alarme pour les développeurs, les traders et les plateformes crypto. Elles rappellent également que même les utilisateurs techniquement aguerris peuvent être dupés, et que du contenu apparemment fiable peut facilement masquer des intentions malveillantes.
