Durante el episodio del sábado pasado de famoso programa televisivo Saturday Night Live, SNL, podría haber comenzado con una versión diferente de su habitual frase inicial: "En directo desde Nueva York, ¡es la estafa del sábado a la noche!"

Esto se debe, según el portal TRM, a que durante la aparición del empresario Elon Musk el sábado pasado en este show, un grupo de estafadores "aprovechó su aparición para llevar a cabo estafas de regalos de criptomonedas, obteniendo al menos 9,8 millones de Dogecoin, con un valor aproximado de u$s5 millones en el momento de la estafa".

La estafa

Según se conoció en la emisión mencionada cuando las personas buscaban las palabras "Elon Musk SNL" en Youtube accedían a "múltiples transmisiones en directo que parecían estar organizadas por SNL -utilizando cuentas como "SNL LIVE" con cientos de miles de suscriptores- pero que, en realidad, eran operadas por estafadores".

TRM Labs explicó que "cada transmisión en vivo anuncia un sitio web único que los espectadores pueden visitar para recibir la criptomoneda Dogecoin" y la transmisión en vivo afirmaba: "Elon Musk ha dedicado 500.000.000 de DOGE para ser distribuidos a todos los poseedores de DOGE. Cualquiera puede conseguir un poco, sólo tiene que visitar el sitio web".

Así, "la estafa funcionaba pidiendo al usuario que envíe Dogecoin a una dirección de blockchain especificada, con la promesa de que el usuario recibiría el doble de Dogecoin a cambio".

"Una vez que la víctima enviaba el Dogecoin, los estafadores se hicieron de las ganancias. Hasta el 9 de mayo de 2021, las direcciones asociadas a los estafadores habían recibido al menos 9,7 millones de DOGE, con un valor aproximado de u$s 5 millones en el momento de la estafa", explicó el artículo de Business Insider. Cabe aclarar que los análisis preliminares muestran que muchos de los ingresos "pueden ser generados por los propios estafadores, para dar la apariencia de que la operación es legítima".

Así se veía la estafa.

Al día siguiente de la emisión, "muchos de los videos originales habían sido retirados por los estafadores, aparentemente en un intento de cubrir sus huellas".

"El análisis preliminar de TRM muestra que los estafadores han operado históricamente muchas otras estafas de criptodivisas en múltiples blockchains, incluyendo BNB en Binance, Uniswap en Ethereum, XRP en el libro mayor de XRP, y otros", se detalló.

Las víctimas

Debido a esto, muchas de las víctimas comenzaron a presentarse en los foros. Uno de los usuarios escribió: "No caigas en la trampa como yo. El sitio web no te devolverá el doble de la cantidad de monedas que les envíes. Acabo de pasar de tener ahorros por primera vez en mi vida a tener 60 dólares en el bolsillo".

Asimismo, esta estafa "pone de manifiesto cómo, a medida que el universo de los criptoactivos se expande, también lo hace el universo en el que operan los estafadores y los ciberdelincuentes. Las estafas de regalos no son nuevas, aclaró la nota. Según el FBI, "los esquemas de fraude de marketing masivo ,como las estafas de cripto-regalos, victimizan a millones de estadounidenses cada año y generan pérdidas de cientos de millones de dólares." El FBI advierte contra las ofertas que parecen demasiado buenas para ser verdad".

De este modo, las redes sociales y las criptomonedas "son vectores de fraude masivo; los estafadores utilizan plataformas de medios sociales como YouTube para comercializar sus esquemas de forma rápida y barata en todo el mundo".

También, "los estafadores utilizan criptomonedas como Dogecoin para cobrar de forma rápida y barata a las víctimas de todo el mundo. Cuando se utilizan conjuntamente, estas tecnologías permiten a los estafadores operar a una velocidad y escala sin precedentes".

"A medida que se acelera el uso de las criptomonedas en todo el mundo, está claro que se requieren avances en el análisis de blockchain para ayudar a las empresas de criptomonedas y a las agencias gubernamentales a adelantarse a las tendencias", expresó Ari Redbord, Jefe de Asuntos Legales y Regulatorios de TRM Labs.

Fuente: Infobae.

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