Descripción: Un individuo o grupo presuntamente utilizó herramientas de modificación facial basadas en IA para hacerse pasar por solicitantes de FTX en videollamadas, estafando así a dos empresas por más de 5,6 millones de dólares en el mercado secundario de reclamaciones. El autor presuntamente utilizó identificaciones falsas, imágenes de estilo deepfake y datos de reclamaciones probablemente obtenidos de registros públicos o de una filtración previa en Kroll. Se alega que los fondos se blanquearon a través de plataformas de intercambio como Binance, CoinEx y Gate.io.
Editor Notes: Please consult the full report prepared by Inca Digital on this incident at the following URL: https://inca.digital/intelligence/ftx-debt-fraud/.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Unknown deepfake technology developer y Unnamed providers of synthetic video generation software developed an AI system deployed by Fraudster using aliases Lim Chee Chong and Teh Jin Loon, which harmed Two unnamed companies that purchased fraudulent FTX debt claims , FTX estate , Kroll , Public trust in FTX bankruptcy claims resolution process , Cryptocurrency market participants exposed to fraudulent claims resale y Claims verification and due diligence infrastructures in secondary debt markets.
Sistemas de IA presuntamente implicados: Unknown deepfake technology , ProtonMail , FTX claims portal , Kroll’s claims database , CoinEx , Binance , Gate.io y Orbeon Forms
Estadísticas de incidentes
ID
1067
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2025-02-18
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes
Inca Digital identificó actividad fraudulenta en el mercado secundario de negociación de reclamaciones de deuda de FTX. Un individuo o grupo que operaba bajo múltiples alias defraudó al menos a dos empresas distintas por 5,6 millones de dól…
Un sofisticado esquema de fraude con tecnología deepfake ha provocado el robo de al menos 5,6 millones de dólares a empresas que adquirieron reclamaciones falsas de liquidación de FTX, según Inca Digital. La estafa, descubierta antes de los…
Variantes
Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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