在眾多欺詐類別中,釣魚攻擊是欺詐者們最常使用的方式之一。
然而,在Web3.0??領域,不止有著釣魚攻擊,還有一種會對社區產生重大威脅的「IcePhishing」攻擊。
2022?年早些時候,微軟首次于?blog?中闡述了該類攻擊的具體形式——騙子無需騙取用戶的私鑰以及助記詞,而是直接誘使用戶批準將資產轉移到騙子錢包的操作。
截至目前,IcePhishing?已經造成了Web3.0?領域數百萬美元的資產損失。
什么是?IcePhishing?
IcePhishing?是一種Web3.0?世界獨有的攻擊類型,用戶被誘騙簽署權限,允許欺詐者直接消費用戶賬戶內的資產。
BIS:93%的銀行不同程度地參與了CBDC相關工作:金色財經報道,國際清算銀行(BIS)發布了2022年CBDC和加密貨幣調查結果,參與調查的86家銀行中,93%的銀行都不同程度地參與了CBDC相關工作,其中一半以上正在進行具體實驗或進行試點。
調查指出,由于這些穩定幣和加密貨幣資產的替代方案的存在,60%的受訪央行加快了CBDC的工作。穩定幣的發行也讓貨幣發行者擔心對其經濟可能產生的影響。其中70%的央行正在研究穩定幣可能對其經濟造成的不穩定,40%的央行正在研究加密資產和穩定幣在其管轄范圍內的使用份額。[2023/7/12 10:50:00]
這與傳統的網絡釣魚攻擊不同,后者作為一種社會工程攻擊手段,通常用于竊取用戶數據,包括登錄憑證和錢包或資產信息,如私人鑰匙或密碼。
美國正在將加密貨幣交給世界其他地方:金色財經報道,獨立的以太坊教育家sassal.eth:美國正在將加密貨幣交給世界其他地方。這有利于加密貨幣的去中心化,但不利于現有的美國加密貨幣項目,這些項目必須希望美國在未來采取更積極的加密貨幣立場,或者將其業務轉移到海外。[2023/4/20 14:15:41]
Ice?Phishing?相較于此,對Web3.0?用戶具備更大的威脅——與?DeFi?協議的互動需要用戶授予權限,欺詐者只需要讓用戶相信他們所批準的惡意地址是合法的。一旦用戶批準欺詐者花費其資產,那么賬戶就有可能被盜。
鏈上?IcePhishing
Helium開發商Nova Labs收購HNT礦機制造商FreedomFi:8月19日消息,Helium開發商Nova Labs宣布收購開源5G公司FreedomFi。Nova首席執行官Amir Haleem拒絕透露收購價格。據悉,FreedomFi是去中心化無線通信網絡Helium5G網關的唯一制造商和長期合作者,網關主機可以通過提供5G蜂窩覆蓋范圍來進行HNT挖礦。
此前報道,FreedomFi在3月份從高通和三星處籌集了950萬美元。[2022/8/19 12:35:01]
IcePhishing?攻擊的第一階段往往是:受害者被騙,批準?EOA?或惡意合約來花費受害者錢包中的資產。
下圖中的交易可作為示例:
來源:Etherescan
如果你看到一個你不認識的地址,或者一個未經你批準就啟動交易的地址,那么請立即撤銷權限。
如何通過掃描網站撤銷權限?
1.訪問?https://etherscan.io/tokenapprovalchecker?并搜索錢包
2.連接錢包
3.點擊?ERC-20、ERC-721?或?ERC-1155?標簽,找到你想撤銷的地址。
4.點擊撤銷按鈕
如何辨認?IcePhishing?
用戶判定自己是否落入?IcePhishing?陷阱的第一個辨認信號就是查看他們正在使用的?URL?或?DApp。
惡意網站會山寨合法項目的頁面,或者假冒合法機構的合作方。
比如我們經常會看到一些詐騙網站掛著與?CertiK?的合作關系或是上傳山寨的?CertiK?審計報告。
下方是眾多假冒礦池事件的其中一例,它違法使用了?CertiK?的?logo?與其它正規機構的相關標志。
來源:推特
通過調查一些受害者的錢包和社交媒體上的投訴發文,我們發現了一個假的?MaximusDAO?推特頁面,這很可能與?IcePhishing?錢包有關。
如何保護自己?
防止自己成為?IcePhishing?受害者的最簡單方法就是訪問可信的網站以驗證信息真實性,如?Coinmarketcap.com、coingecko.com?和?certik.com。
許多?IcePhishing?的騙局可以在社交媒體上找到,比如一些欺詐項目會偽造成合法項目并宣傳空投之類的虛假活動。
在下圖示例中,我們可以看到一個假的?Optimism?推特賬戶在宣傳一個釣魚網站。
來源:@CertiKAlert
請花點時間來驗證你正在互動的?URL?或?DApp?是否合法。如果不確定,可以通過訪問可信的來源進行雙重檢查。
寫在最后
釣魚網站是我們在Web3.0?領域看到最常見的詐騙類型之一,用戶有時甚至無法意識到他們已經落入陷阱,因為他們沒有給出任何敏感信息。
因此除了你靠自己進行一番鏈上檢查以外,也需要花費更多的時間來仔細檢查互動的?URL?是否經過可信來源的驗證——這些花費的時間總有一天給你回報。
原文來源:阿法兔研究筆記 原文作者:阿法兔 已知信息: GPT-3所訓練的參數約為1750億,而GPT-4訓練參數可能會有100萬億個參數.
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