Bitget Research: tra due anni il 70% dei crimini nel settore crypto potrebbero essere legati ai deepfake

I deepfake, generati dall'intelligenza artificiale (IA), possiedono delle applicazioni legittime nella ricerca scientifica e nell'intrattenimento. Tuttavia, questa tecnologia viene sempre più spesso sfruttata dai criminali. La crescente diffusione di contenuti artificiali altamente realistici può influenzare le decisioni finanziarie delle persone comuni, aumentando il rischio di frode in tutto il mondo.

Questa minaccia si estende oltre l'imitazione degli influencer. Gli attacchi deepfake possono essere personalizzati e colpire individui specifici, attirandoli perché apparentemente si avvicinano ai loro valori, interessi e profili psicologici. Oggi il mercato non dispone di mezzi adeguati per prevenire e affrontare questa moderna minaccia, o per contrastare il grave impatto delle tecniche di ingegneria sociale, che sfruttano i più recenti progressi tecnologici. Questi includono l'apprendimento profondo, l'allineamento del volto e il rilevamento dei punti di riferimento, le reti generative avversarie (GAN), gli autocodificatori, le reti neurali ricorrenti (RNN), il riconoscimento facciale, l'estrazione di funzionalità e sofisticate tecniche di elaborazione di immagini e video.

Fonti di dati e metodologia

Gli indicatori quantitativi delle frodi che coinvolgono i deepfake non sono sufficienti per cogliere appieno l'impatto di questa tecnologia sul panorama economico. Di conseguenza, questo studio esamina la questione utilizzando cifre assolute che rappresentano le perdite subite dalle vittime. Il settore crypto ha storicamente sottovalutato i rischi posti dai deepfake, portando a una raccolta incompleta dei dati dal 2017 al 2021. Per fornire un'analisi esaustiva, questo studio include i dati del 2022 ed effettua una previsione sulle tendenze dei 24 mesi successivi, dal primo trimestre del 2022 al primo trimestre del 2024.

La ricerca integra i dati provenienti da fonti accessibili al pubblico con i risultati delle indagini effettuate da Bitget durante la campagna del mese antitruffa, lanciata da Bitget stesso a giugno 2024. Per rilevare e analizzare le attività legate ai deepfake, la piattaforma ha impiegato un approccio completo ed esaminato più fonti. Questo approccio si basa sulle segnalazioni degli utenti e sui sospetti di transazioni illecite che hanno coinvolto i deepfake. Le informazioni sono state raccolte da partner e specialisti sul rilevamento delle falsificazioni, e le esperienze sono state condivise con altre aziende del settore crypto. È stata posta una particolare enfasi sull'identificazione delle attività fraudolente incentrate su contenuti di marketing, discorsi di influencer atipici e video pseudo-educativi.

La piattaforma ha anche monitorato le menzioni sui social media che utilizzano hashtag e parole chiave specifiche, con l'intento di creare un quadro della situazione più completo. Sono state presentate delle denunce alle forze dell'ordine e sono stati raccolti dati pubblicamente disponibili sulle frodi legate ai deepfake. La collaborazione con i servizi di verifica dei fatti ha contribuito a garantire l'accuratezza delle informazioni.

I rapporti consegnatici sono stati sistematicamente raccolti in un modello standardizzato, classificando i dati per tipo di contenuto, piattaforma, data e periodo di rilevazione dei reati Si è cercato di controllare la duplicazione dei dati durante la popolazione del database, anche per evitare, una volta completato, il conteggio multiplo di casi identici. Bitget si impegna nel mantenere la privacy degli utenti e ad aderire al principio del privilegio minimo. Sono state utilizzate informazioni anonime per analizzare le tendenze e identificare i modelli.

Analisi

L'impatto dei deepfake sullo spazio crypto

Dall'inizio del 2022, le perdite derivanti dalle operazioni fraudolente che coinvolgono le criptovalute hanno raggiunto i $79,1 miliardi. L'analisi delle dinamiche annuali dal 2022 al 2023 rivela una generale tendenza al ribasso di queste perdite (Figura 1). Questi dati sono coerenti con lo studio condotto in precedenza [1] sul valore totale delle criptovalute ricevute dagli indirizzi illeciti tra il 2018 e il 2023. La conclusione preliminare sul calo visto nel 2022 e nel 2023 si basa su un numero ridotto di intervalli temporali quando considerati per anno. Soffermandoci sulla divisione trimestrale (Figura 2), le perdite medie del periodo tendono a non essere pari a zero.

Figura 1: perdite totali dovute a frodi crypto divise per anno ($ miliardi)

Figura 2: perdite totali dovute a frodi crypto divise per trimestre ($ miliardi)

Un'analisi più approfondita dei dati rivela una tendenza volatile con picchi significativi in trimestri specifici: il terzo del 2022, il terzo del 2023 e il primo del 2024. Diversi fattori promuovono questa volatilità:

● incongruenze tra i gruppi fraudolenti;

● coincidenza di più attacchi gravi;

● volatilità del mercato crypto;

● scoperte tecnologiche, che hanno creato nuovi strumenti per i truffatori;

● cambiamenti nell'atteggiamento dell'opinione pubblica;

● introduzione di nuove misure protettive;

● cambiamenti nella sensibilizzazione dell'opinione pubblica;

● modifiche legislative volte a tutelare gli utenti del settore crypto.

Nonostante gli sforzi delle agenzie governative e delle piattaforme blockchain, è stato registrato un aumento delle perdite monetarie attribuite ai truffatori crypto (Figura 3).

Figura 3: dinamica delle perdite totali dovute a frodi crypto divisa per trimestre ($ miliardi)

Rispetto al 2023, il numero di deepfake è aumentato del 245%, influenzando in maniera significativa anche il settore crypto, ledendo la sicurezza dei conti delle vittime [2].

L'aumento vertiginoso delle transazioni fraudolente e delle perdite finanziarie suggerisce che la media delle perdite trimestrali potrebbe raggiungere i $10 miliardi all'inizio del 2025. È possibile notare un modello simile nelle perdite attribuite alle transazioni illegali associate ai deepfake: dopo un calo nel 2023, il primo trimestre del 2024 segnala una potenziale recrudescenza delle attività fraudolente (Figura 4). Supponendo che questa tendenza persista nei tre trimestri successivi, il totale dell'anno 2024 potrebbe arrivare a $25,13 miliardi (Figura 5).

Figura 4: perdite finanziarie dovute a deepfake legati alle crypto per anno ($ miliardi)

Figura 5: valore previsto delle perdite finanziarie dovute a deepfake legati alle crypto per il 2024 ($ miliardi)

Senza un intervento normativo, è probabile che le perdite derivanti da questo tipo di frode continuino ad aumentare (Figura 6 e Figura 7). In tali circostanze, sia il settore crypto che quello finanziario in generale potrebbero subire delle perdite finanziarie, oltre a dover affrontare la sfiducia degli utenti.

Figura 6: dinamica delle perdite dovute a deepfake crypto per anno, ipotizzando una crescita lineare ($ miliardi)

Figura 7: dinamica delle perdite dovute a deepfake crypto per anno, ipotizzando una crescita esponenziale ($ miliardi)

La percentuale dei reati connessi alle falsificazioni digitali non presenta variazioni significative da un trimestre all'altro (Figura 8) rispetto alla dinamica delle perdite finanziarie derivanti da tali reati (Figura 10). Sebbene la percentuale di questi reati sia meno volatile, si può comunque constatare una crescita costante. La linea della media mobile indica un notevole aumento delle attività associate alle transazioni illegali nella metà del 2023 (Figura 9), seguito da un breve calo prima che la percentuale di casi riprendesse la sua traiettoria ascendente. L'apparente legame con il sentiment del mercato suggerisce una potenziale correlazione tra l'uso dei deepfake per attività illecite e le fluttuazioni dell'Indice di Paura e Avidità (Fear and Greed Index) [4].

Figura 8: percentuale dei crimini crypto che coinvolgono la tecnologia deepfake nelle attività fraudolente legate alle criptovalute in generale

Figura 9: dinamica della quota dei crimini crypto che coinvolgono la tecnologia deepfake nelle attività fraudolente legate alle criptovalute in generale

Correlazione con l'Indice di Paura e Avidità

L'aumento vertiginoso delle perdite osservato durante il mercato rialzista nel terzo trimestre del 2023 e nel primo trimestre del 2024 (Figura 10) sottolinea una correlazione diretta con il sentiment del mercato e l'entusiasmo che circonda gli sviluppi correlati. Nei periodi di maggiore redditività, gli utenti del settore crypto tendono a correre più rischi, cercando di sfruttare le condizioni prevalenti del mercato. Uno studio del National Bureau of Economic Research (NBER) ha confermato questa osservazione, dimostrando che gli investitori troppo fiduciosi sono più propensi a scambiare e possedere asset di alto rischio, fatto che li rende potenzialmente più vulnerabili alle frodi durante i periodi di avidità [3].

Dopo l'inverno crypto, nel 2023 la maggior parte delle criptovalute ha visto un rialzo. Per contestualizzare questo fenomeno, lo studio lo confronta con l'Indice di Paura e Avidità di Bitcoin (Figura 11), data l'influenza dominante di questa moneta [4][5].

Figura 10: importo delle perdite derivanti da frodi crypto che coinvolgono i deepfake ($ miliardi)

Figura 11: movimento storico dell'Indice di Paura e Avidità crypto comparato con BTC

La sovrapposizione dei grafici della Figura 10 e 11 rivela una sottile correlazione negli ultimi sei mesi. Dopo l'aumento dell'interesse verso Bitcoin nel terzo trimestre del 2023, si è registrato un notevole rialzo delle perdite subite dalle vittime di frodi. Un modello simile è emerso dopo la flessione all'inizio del 2024, suggerendo una forte correlazione. Tuttavia, il comportamento asincrono del 2022 e dell'inizio del 2023 non permette di confermare la connessione di questi indicatori. Questa discrepanza può essere attribuita alla relazione indiretta e alla natura sfaccettata dei fattori che si celano dietro ai crimini legati alla tecnologia. La frequenza delle perdite derivanti da operazioni criminali che coinvolgono falsificazioni digitali costituisce un segmento delle perdite complessive causate dalle frodi nel settore crypto, che tendono ad aumentare quando gli holder di criptovalute sono particolarmente imprudenti.

Connessione con lo sviluppo tecnologico

Le tecnologie deepfake continuano a progredire, incorporando le scoperte scientifiche dell'ultimo decennio. Le premesse gettate nel 2014 dalla ricerca sui sistemi di riconoscimento facciale basati sull'apprendimento profondo hanno innescato una rivoluzione tecnologica [6]. Face2Face (una tecnologia per la sostituzione del volto e della voce) ha dato vita al primo video falso, la cui popolarità ha suscitato l'indignazione pubblica e attirato l'attenzione delle autorità di regolamentazione sul pericolo dei deepfake [7]. Da allora, i deepfake sono stati ampiamenti applicati in vari contesti, tra cui la politica, il marketing e l'intrattenimento.

L'arrivo di DeepFaceLab ha ulteriormente approfondito la comprensione degli algoritmi e reso popolari le tecniche di sostituzione automatica del volto [8]. Nel 2018, si è provato a trovare e implementare metodi per verificare l'autenticità dei video, spingendo le entità dei media a combattere la diffusione dei contenuti falsi. Sebbene le soluzioni aziendali per rivelare i deepfake siano diventate disponibili nel 2022, gli utenti medi, privi delle conoscenze e delle competenze necessarie, continuano a essere vulnerabili [9]. Questa lotta tra i truffatori e i fornitori di soluzioni di sicurezza persiste ancora oggi.

È come giocare a guardie e ladri: gli aggressori devono sfruttare le vulnerabilità dei software di rilevamento prima che queste siano aggiornate. Questa dinamica spiega la fluttuazione irregolare delle perdite trimestrali (Figura 10).

Struttura dei reati legati ai deepfake

Analizzando i crimini legati alle criptovalute che utilizzano i deepfake, possiamo identificare i seguenti tipi:

● furto d'identità e impersonificazione;

● ID falsi generati da deepfake per reti di bot;

● truffe e schemi fraudolenti;

● manipolazione del mercato;

● frode negli investimenti;

● richieste di riscatto ed estorsione;

● evasione normativa e violazioni della compliance;

● attacchi di ingegneria sociale;

● exploit della tecnologia;

● inganni ai danni del pubblico e disinformazione;

● manipolazione del trading automatizzato;

● credential stuffing e acquisizione degli account;

● cryptojacking;

● falsi annunci legali o normativi;

● attacchi in crowdsourcing;

● raccolta fondi illecita;

● impersonificazione nella realtà virtuale e nel metaverso;

● arbitraggio falso;

● transazioni sul mercato nero.

Una struttura più generale con consolidamento delle parti comprende:

● frode d'identità e impersonificazione;

● truffe, frodi e inganni;

● manipolazione ed exploit del mercato;

● estorsione informatica e violazioni normative.

La quota di ciascuna categoria ha subito delle variazioni durante il periodo in cui è stato effettuato lo studio (Figura 12), ma è evidente la presenza di alcune tendenze principali. Come nel 2022, le perdite causate da truffe, frodi e inganni continuano a dominare, anche se la loro quota è scesa dal 57,91% al 53,32% nel primo trimestre del 2024. Queste attività illecite comprendono la creazione di progetti falsi, attacchi di phishing e schemi Ponzi. La rilevanza di questa categoria non è dovuta al numero di schemi, ma piuttosto alla loro portata mondiale e capacità di colpire migliaia di vittime contemporaneamente. In questi schemi, la tecnologia deepfake viene utilizzata per guadagnare la fiducia degli investitori di criptovalute. Impersonando figure influenti, creano l'illusione che il progetto sia affidabile e ben capitalizzato, ricevendo così grandi investimenti dalle vittime che mancano di una due diligence approfondita.

Figura 12: analisi delle perdite causate da deepfake di criptovalute divise in quattro categorie

Nel mercato crypto, è essenziale rispondere prontamente alle notizie, e gli investitori più versatili spesso ottengono i maggiori profitti. La dichiarazione di un influencer, il commento di un giornalista o l'aggiornamento sullo stato finanziario di un progetto possono essere la causa principale della fluttuazione del valore degli asset. Ad esempio, utilizzare i deepfake per simulare un volume di trading gonfiato può aumentare immediatamente l'attrattiva di un token, a vantaggio dei truffatori.

Con l'espansione del mercato, è aumentata anche l'incidenza delle perdite derivanti da tali reati, che rappresentano il 28,85% delle perdite totali nel 2023 (Figura 13). L'emergere di nuovi metodi di protezione non ha impedito agli hacker di continuare a creare nuovi schemi fraudolenti, come lo "stream-jacking". Gli studi evidenziano una combinazione di hacking degli account di YouTube, operazioni con IA e deepfake [10].

Figura 13: importo delle perdite derivanti da frodi crypto che coinvolgono i deepfake nel 2022, nel 2023 e nel primo trimestre del 2024

Le frodi d'identità sono la terza causa in termini di perdite, rappresentando l'ampia portata della tecnologia deepfake (Figura 13). Questo metodo popolare prevede la creazione di identità artificiali per generare account fittizi e ottenere un accesso non autorizzato ad altri account. Sebbene prevalente, non ha rivendicato il primo posto della classifica principalmente perché l'importo medio rubato in ogni episodio era ridotto. Questi crimini sfruttano anche le tecniche d'ingegneria sociale e le tecnologie dei bot, promuovendo operazioni criminali dalla maggiore portata. La quota di queste frodi è aumentata del 3,2% nel 2023, raggiungendo il 14,21% nel primo trimestre del 2024.

L'estorsione può richiedere molto tempo, e le vittime non sempre la denunciano alle forze dell'ordine o alle piattaforme di trading. Questo spiega il ribasso tra il 2022 e il 2023, in quanto possono essere necessari diversi anni per individuare un reato. La ricerca sul rilevamento dei deepfake evidenzia la sua complessità, poiché questi falsi sono quasi indistinguibili per i visualizzatori con poca esperienza [9]. Uno studio di Chainanalysis, una società di analisi della blockchain, suggerisce che, a seconda della complessità del caso e del livello di coinvolgimento delle forze dell'ordine internazionali, le indagini possono durare da diverse settimane a molti anni [11]. Durante il periodo dello studio, la stima delle perdite attribuibili a questo tipo di frode è arrivata a $2,03 miliardi, rappresentando la quota minore in ciascun periodo esaminato (Figura 14, Figura 15, Figura 16).

Figura 14: importo delle perdite derivanti da frodi crypto che coinvolgono i deepfake nel 2022 ($ miliardi)

Figura 15: importo delle perdite derivanti da frodi crypto che coinvolgono i deepfake nel 2023 ($ miliardi)

Figura 16: importo delle perdite derivanti da frodi crypto che coinvolgono i deepfake nel primo trimestre del 2024 ($ miliardi)

I dati minori del 2024 illustrati nella Figura 13 potrebbero suggerire un calo delle perdite causate dalle frodi legate alle fake news. Tuttavia, è importante notare che è stato esaminato solo il primo trimestre del 2024. Se le perdite tra il suo secondo e quarto trimestre si rivelassero significative, potremmo aspettarci un andamento simile a quello rappresentato nella Figura 17. Secondo studi precedenti, il numero di deepfake rilevati in tutto il mondo è aumentato di 10 volte dal 2022 al 2023 [12]. Le misure di sicurezza del settore crypto ne hanno precedentemente limitato l'impatto, ma nel 2024 la situazione potrebbe cambiare drasticamente (Figura 17).

Figura 17: previsione delle perdite derivanti da frodi crypto che coinvolgono i deepfake divise in 4 categorie

Ciò implicherebbe che le perdite della categoria "truffe, frodi e inganni" potrebbero salire a $13,40 miliardi, quasi l'equivalente delle perdite totali derivanti dalle frodi nel 2022 associate ai deepfake nel settore crypto ($13,81 miliardi).

Le perdite previste per le frodi d'identità e di impersonificazione aumenterebbero di 2,26 volte rispetto all'anno precedente, passando da $1,57 miliardi a $3,57 miliardi (Figura 18). Inoltre, le perdite causate dalla manipolazione e dallo sfruttamento del mercato supererebbero quelle del 2022 e del 2023, di $0,69 miliardi.

Figura 18: perdite causate dalle frodi d'identità e di impersonificazione che coinvolgono i deepfake nel 2022 e 2023, più le previsioni per il 2024

Figura 19: perdite causate da truffe, frodi e inganni che coinvolgono i deepfake nel 2022 e 2023, più le previsioni per il 2024

Figura 20: perdite causate dalla manipolazione ed exploit del mercato che coinvolgono i deepfake nel 2022 e 2023, più le previsioni per il 2024

Figura 21: perdite causate dall'estorsione informatica e dalle violazioni normative che coinvolgono i deepfake nel 2022 e 2023, più le previsioni per il 2024

Conclusioni

Durante il periodo analizzato, abbiamo assistito a una traiettoria ascendente del volume delle perdite causate dalle frodi nel settore crypto, che è arrivato a un totale di $79,1 miliardi. Contemporaneamente, si è verificato un notevole aumento dei crimini causati dai deepfake, con perdite totali che hanno raggiunto i $6,28 miliardi nel primo trimestre del 2024, quasi la metà rispetto all'intero anno del 2022 ($13,81 miliardi). Un'analisi trimestrale delle variazioni del numero delle perdite rivela un aumento graduale con eventuali fluttuazioni (Figura 2 e Figura 3).

Per arrestare questa tendenza, è fondamentale adattare i quadri normativi e migliorare la tecnologia degli operatori del settore. Tuttavia, un cambiamento significativo può essere ottenuto solo tramite una cooperazione a livello internazionale, altrimenti rischiamo di assistere a un semplice spostamento geografico della vittime, poiché le operazioni illegali possono passare da un Paese all'altro.

Figura 22: dinamica della quota dei crimini crypto che coinvolgono la tecnologia deepfake nella struttura generale, divisa per trimestre (%)

Senza l'implementazione di misure efficaci, la quota dei crimini causati dai deepfake nel settore crypto potrebbe raggiungere il 70% all'inizio del 2026 (Figura 22). Vari fattori contribuiscono a questa tendenza:

● progressi nelle tecnologie di deepfake;

● comparsa di nuovi metodi per aumentare la portata dei crimini utilizzando identità false;

● volatilità del mercato, con rialzi e ribassi;

● processo decisionale rapido da parte degli investitori crypto;

● continua evoluzione delle tattiche di ingegneria sociale;

● maggiore influenza dei social network.

Il sentiment del mercato, che si riflette nella propensione al rischio degli investitori, rappresenta un rischio significativo per chi consuma incautamente delle informazioni non verificate (Figura 10 e Figura 11). Lo sviluppo di nuove tecniche per identificare foto, video e audio falsi potrebbe contribuire a mitigare le perdite derivanti dall'utilizzo fraudolento dei deepfake durante i periodi in cui il mercato è rialzista. È di fondamenta importanza che questi metodi d'identificazione siano ampiamente accessibili, poiché le vittime delle frodi comprendono non solo le grandi aziende fintech, ma anche individui con diversi livelli di ricchezza e di comprensione della tecnologia blockchain.

La maggior parte delle frodi nel settore crypto può sfruttare in una certa misura la tecnologia deepfake, come dimostra la quota di perdite attribuite a tali frodi nella struttura complessiva (Figura 4 e Figura 8). Il sottoinsieme più ampio di crimini legati alle fake news in termini di perdite comprende truffe, raccolte di fondi illegali, arbitraggi fasulli, attacchi di social engineering, disinformazione e pubblicità ingannevole (Figura 12). Senza implementare delle adeguate contromisure, il 2024 potrebbe registrare un nuovo record di frodi legate ai deepfake, potenzialmente superiore alla somma delle perdite del 2022 e del 2023 (Figura 17).

Ulteriori ricerche

Un'analisi approfondita sulla distribuzione geografica delle vittime colpite dalle attività illecite che utilizzano i deepfake nel settore crypto può rivelare le carenze legislative di alcuni Paesi. Inoltre, può far emergere nuove strategie per mitigare l'impatto di questa tecnologia sulla tranquillità e sulla stabilità finanziaria dei residenti di questi territori. Valutando le ripercussioni della proliferazione di attività fraudolente che coinvolgono foto, video e materiali audio falsi sul sentiment degli investitori e sulle aziende blockchain, si possono scoprire delle correlazioni tra queste metriche. Tali informazioni possono formare un argomento convincente per incrementare i finanziamenti volti allo sviluppo di contromisure. In aggiunta, raccogliere e analizzare i dati sulla consapevolezza degli utenti riguardo ai metodi per individuare e combattere le frodi perpetrate tramite la falsificazione digitale può rivelare le vulnerabilità sfruttate dagli hacker, oltre a facilitare l'implementazione di misure per contrastare i tentativi di estorsione.

Riferimenti

1. “2024 Crypto Crime Trends: Illicit Activity Down as Scamming and Stolen Funds Fall, But Ransomware and Darknet Markets See Growth”, Chainalysis, gennaio 2024, https://www.chainalysis.com/blog/2024-crypto-crime-report-introduction/

2. “Deepfake Cases Surge in Countries Holding 2024 Elections”, Sumsub Research, maggio 2024,

https://sumsub.com/newsroom/deepfake-cases-surge-in-countries-holding-2024-elections-sumsub-research-shows/

3. “Greed? Profits, Inflation, and Aggregate Demand”, National Bureau of Economic Research, marzo 2018,

https://www.nber.org/papers/w31618

4. “Crypto Fear and Greed Index”, Mudrex, giugno 2024,

https://mudrex.com/fear-and-greed-index

5. “Market Cap BTC Dominance”, Trading View, giugno 2024, https://it.tradingview.com/symbols/BTC.D/

6. “Deep learning for deepfakes creation and detection: A survey”, Thanh Thi Nguyen, Quoc Viet Hung Nguyen, Dung Tien Nguyen, ottobre 2022, https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1077314222001114

7. “Face2Face: Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Videos”, Justus Thies, Michael Zollhofer, Marc Stamminger, giugno 2016, https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/html/Thies_Face2Face_Real-Time_Face_CVPR_2016_paper.html

8. “DeepFaceLab: Integrated, flexible and extensible face-swapping framework”, Ivan Perov, Daiheng Gao, Nikolay Chervoniy, maggio 2020, https://arxiv.org/abs/2005.05535

9. “Analysis Survey on Deepfake detection and Recognition with Convolutional Neural Networks”, Saadaldeen Rashid Ahmed, Emrullah Sonuç, Mohammed Rashid Ahmed, giugno 2022,

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9799858

10. “YouTube Deepfake and AI Crypto Scams Take $600K With “Double Your Money!” Promise”, Techopedia, gennaio 2024, https://www.techopedia.com/youtube-deepfake-crypto-scams-take-600k

11. “The Chainalysis 2024 Crypto Crime Report”, Chainalysis, aprile 2024, https://go.chainalysis.com/crypto-crime-2024.html

12. “Identity Fraud Report”, Sumsub, 2023

https://sumsub.com/fraud-report-2023/