### Hvad er AI-bots? AI-bots er selvlærende softwareprogrammer, der automatiserer og forbedrer cyberangreb, især inden for kryptovaluta, hvilket gør dem mere effektive end traditionelle hackingmetoder. De kan behandle store datasæt, træffe beslutninger uafhængigt og udføre komplekse opgaver uden menneskelig indblanding. Mens de har gavnet forskellige industrier som finans og sundhed, udgør de betydelige risici inden for cyberkriminalitet. ### Farerne ved AI-bots Den primære trussel fra AI-bots i cyberkriminalitet ligger i deres skala og hastighed. I modsætning til menneskelige hackere, der kun kan udføre et begrænset antal angreb, kan AI-bots iværksætte tusindvis af angreb samtidig og hurtigt tilpasse sig imodforanstaltninger. De scanner millioner af blockchain-transaktioner og websteder på få minutter og søger efter sårbarheder i kryptovaluta-tegnebøger eller decentraliserede finansprotokoller, hvilket resulterer i mere effektiv cyberbedrageri. ### Bemærkelsesværdige tilfælde af AI-drevne svindelnumre I oktober 2024 compromised hackere Twitter-kontoen til Andy Ayrey, som udviklede AI-botten Truth Terminal, for at promovere en svindel memecoin. Denne kampagne opblæste tokenens markedsværdi til 25 millioner dollars, før angriberne likviderede over 600. 000 dollars. ### Typer af AI-drevne kryptovaluta-svindelnumre **1. AI-drevne phishing-bots:** AI har omformet phishing-angreb ved at generere yderst overbevisende, personlige beskeder, der efterligner legitime tjenester som Coinbase. Disse bots kan indsamle persondata fra forskellige kilder, hvilket gør deres svindel mere effektiv. For eksempel blev Coinbase-brugere udsat for et phishing-angreb i begyndelsen af 2024, der kostede dem næsten 65 millioner dollars. **2. AI-drevne udnyttelses-scannende bots:** Disse bots søger automatisk efter sårbarheder i smarte kontrakter på platforme som Ethereum og udnytter dem inden for minutter. De kan analysere kode og opdage fejl meget hurtigere end menneskelige hackere. **3.

AI-forstærkede brute-force angreb:** AI har optimeret brute-force angreb ved at analysere tidligere databrud for hurtigt at knække adgangskoder. En undersøgelse fra 2024 understregede vigtigheden af stærke adgangskoder på grund af effektiviteten af disse angreb. **4. Deepfake-imitationsbots:** Disse bots skaber realistiske videoer og lydoptagelser af betroede personer for at bedrage ofrene til at sende penge. **5. Sociale mediebotnetværk:** AI-botnetværk promoverer svindel på platforme som X og Telegram ved at bruge avancerede beskeder for at lokke ofrene. Rapporterne har vist, at svindlere udnytter populariteten af personer som Elon Musk til at engagere sig i svindelaktiviteter. ### Problemer med automatiserede handelsbots AI bruges også i handelsbots, ofte som en lokke for intetanende investorer. Mange svindel lover ekstraordinære afkast, men viser sig at være Ponzi-skemar. Selv legitime handelsbots kan fejle eller være dårligt kodet, hvilket fører til betydelige finansielle tab. ### AI-drevet malware i kryptokriminalitet AI styrker kriminelle ved at forfine deres hackingteknikker og automatisere svindel. Forskning har vist, at AI-genereret malware kan tilpasse sig og undgå traditionelle detektionsmetoder, hvilket udgør alvorlige trusler mod kryptovaluta-holdere. For eksempel viste BlackMamba keylogger, hvordan AI kan skabe polymorf malware, der er svær at opfange. ### Fremtiden for AI i cyberkriminalitet og sikkerhed Efterhånden som AI-drevne cybertrusler udvikler sig, vil forsvaret mod disse angreb kræve innovative, AI-drevne sikkerhedsforanstaltninger. Platforme begynder at implementere realtids AI-trusselsdetektion for at bekæmpe risici relateret til kryptovalutaer. Fremtiden for kryptovaluta-sikkerhed vil afhænge af samarbejde mellem børser, blockchain-platforme, cybersikkerhedsfirmaer og regulatorer for at udvikle fælles AI-forsvar. Afslutningsvis, mens truslen fra AI i cyberkriminalitet fortsætter med at udvikle sig, kan det at forblive informeret og proaktivt gøre kunstig intelligens til en værdifuld allieret i beskyttelsen af digitale aktiver.