De acuerdo a información divulgada por la base de datos Ethereum Scam (EtherScamDB), que se encarga de registrar y documentar estafas en torno a Ethereum, llegó este jueves al registro de 690 estafas activas, de un total de 4.237 detectadas, desde sus inicios en el año 2017. Además, las direcciones especificadas para recibir los fondos por parte de los estafadores han acumulado hasta ahora más de 8.140 ETH, es decir, el equivalente de más de US$3,87 millones de dólares, según la tasa actual.
El sitio fue creado el año pasado para documentar las diferentes estafas ligadas a Ethereum, y también como un medio para intentar detenerlas. En la actualidad, la base de datos es administrada por el equipo de MyCrypto.
Cuando se examinan de forma detallada cada una de las estafas activas, el portal permite entrar al sitio web respectivo. También es posible visualizar las transacciones de la billetera receptora, o al menos las realizadas más recientemente por parte de quien está llevando a cabo la estafa. John Backus, uno de los programadores que analizó los datos a través de las APIs, John Backus, publicó en su cuenta de Twitter (@backus) el monto acumulado por las estafas hasta ahora, el cual alcanza los 8.148 ETH.
Por otra parte, otros de los programadores procesaron todas las transacciones de cada billetera involucrada en las estafas y, a través del uso de las API de Etherscan, obtuvieron información para cada estafa de las reportadas por el portal, con datos importantes como el total estafado, la víctima más afectada y la víctima más reciente.
Por otro lado, se determinó que el recurso preferido de los estafadores, un sitio web donde aparece la oferta engañosa, es promocionado a través de las redes sociales, predominantemente con anuncios en Twitter, después de que plataformas como Facebook y Google comenzaran a restringir la publicidad relacionada con criptomonedas. También se dio a conocer que es ampliamente usado el phishing, una técnica que usa la ingeniería social en mensajes de correo electrónico para intentar llevar a a los usuarios a los sitios web donde se concreta el engaño.
