AI maakt cryptoscams schaalbaar terwijl deepfake-verliezen hard oplopen
AI verlaagt de kosten van cryptofraude terwijl het aantal hacks naar recordhoogte stijgt. Volgens TRM Labs nam het gebruik van kunstmatige intelligentie binnen cryptocriminaliteit het afgelopen jaar met 40% toe.
Vooral scams zijn een probleem. Deepfakes, stemklonen en chatbots worden niet meer alleen als lokmiddel gebruikt. AI schuift steeds verder door naar het zoeken, benaderen en overtuigen van slachtoffers.
TRM ziet AI-score stijgen naar 54 van 100
TRM publiceerde op 17 augustus zijn nieuwe AI-in-Crime Adoption Index. Het onderzoeksbedrijf meet daarmee hoe diep AI in verschillende vormen van criminaliteit is doorgedrongen.
De totaalscore staat voor 2026 op 54 van 100. In 2024 lag die nog rond 28.
TRM kijkt daarbij naar drie zaken: hoe vaak AI voorkomt, hoeveel stappen binnen een aanval ermee worden uitgevoerd en hoe geavanceerd het gebruik is.
De schaal loopt van horizon voor vroeg gebruik, via emerging naar mature. Cryptoscams zijn volgens TRM de enige onderzochte categorie die inmiddels het volwassen niveau heeft bereikt.
Hacks en ransomware zitten een stap lager. Drugscriminaliteit en darknetmarkten gebruiken AI voorlopig veel beperkter.
Scammer hoeft slachtoffer niet meer zelf urenlang te bespelen
Dat verschil bij scams is logisch.
Fraude draaide jarenlang op menselijke arbeid. Iemand moest slachtoffers vinden, berichten schrijven en wekenlang gesprekken onderhouden.
AI haalt juist daar veel werk weg.
Software kan overtuigende berichten in tientallen talen schrijven. Stemmodellen kunnen een bekende persoon nabootsen en deepfakes kunnen een videobelgesprek geloofwaardiger maken.
Een chatbot kan daarna meerdere slachtoffers tegelijkertijd blijven spreken.
“AI has not invented new crimes. It removed the constraints on old ones.”
Dat is hoe TRM-beleidschef Ari Redbord de omslag samenvat. De misdaad zelf is vaak oud; de schaal waarop één dader haar kan uitvoeren verandert.
CryptoBenelux beschreef eerder hoe AI crypto-aanvallen sneller en goedkoper maakt.
AI duikt dertien keer vaker op in scamrapporten
De slachtofferdata maken die verschuiving tastbaarder.
Volgens TRM is het aandeel cryptoscamrapporten waarin AI een rol speelde sinds 2022 tot ongeveer dertien keer zo groot geworden.
Bij actieve scamwebsites ziet het bedrijf nog een ander patroon. Ongeveer 17% presenteert zichzelf als een AI-gerelateerd product.
Dat betekent niet dat ieder AI-cryptoproject fraude is.
Het laat wel zien dat criminelen dezelfde hype gebruiken waarmee legitieme bedrijven klanten proberen te trekken. Een nepplatform hoeft niet meer alleen rendement te beloven. Het kan zichzelf verkopen als AI-tradingbot, automatisch investeringssysteem of slimme assistent.
Daarna komt crypto handig van pas voor de betaling.
Een slachtoffer kan geld naar een crypto-wallet sturen zonder traditionele betaalpartij die de transactie vooraf stopt.
Deepfake-verliezen liggen al ver boven heel 2025
Deepfakes vormen het scherpste waarschuwingssignaal.
De tot nu toe gemelde verliezen door deepfake-scams liggen in 2026 volgens TRM 263% hoger dan het bedrag over heel 2025.
Dat cijfer kent een belangrijk probleem: het meet alleen bekende gevallen.
Een slachtoffer weet niet altijd dat een stem gekloond was. Hetzelfde geldt voor een AI-video, synthetische identiteit of geautomatiseerd gesprek.
De werkelijke rol van AI kan daardoor groter zijn dan slachtoffermeldingen zichtbaar maken.
Dat maakt detectie lastig. Een slecht geschreven phishingmail verraadt zichzelf. Een foutloze videoverbinding met een bekend gezicht kan veel langer geloofwaardig blijven.
Ook hacks stijgen naar recordaantal
Fraude is niet het enige front.
TRM's eigen halfjaaranalyse van cryptohacks registreert 207 hacks in de eerste zes maanden van 2026. In dezelfde periode van 2025 waren dat er 83.
Dat officiële cijfer ligt iets hoger dan de 201 incidenten die in sommige recente berichtgeving worden genoemd.
De schade liep niet even hard mee.
Aanvallers stalen volgens TRM ongeveer $972 miljoen, tegen $2,3 miljard in de eerste helft van vorig jaar. Het aantal aanvallen verdubbelde dus ruimschoots terwijl het totaal gestolen bedrag daalde.
De verdeling van die verliezen zegt meer.
Klein aantal aanvallen veroorzaakt grootste financiële schade
Ongeveer 15% van de incidenten draaide om het compromitteren van systemen, accounts, privésleutels of operationele processen.
Die kleine groep veroorzaakte circa 76% van alle gestolen waarde.
Smart-contractaanvallen waren juist talrijker, maar leverden gezamenlijk veel minder buit op.
Voor cryptobedrijven verschuift de beveiligingsvraag daardoor.
Goede code blijft belangrijk. Maar een foutloos smart contract helpt weinig wanneer een aanvaller een medewerker misleidt en vervolgens geldige signingrechten bemachtigt.
Juist social engineering wordt veel goedkoper wanneer AI overtuigende personen, stemmen en gesprekken kan produceren.
Noord-Korea blijft zwaar wegen
TRM koppelt ongeveer $643 miljoen van alle hackverliezen in de eerste helft van 2026 aan Noord-Koreaanse actoren. Dat is circa 66% van het totaal.
Bijna $577 miljoen daarvan kwam uit twee grote aanvallen in april.
Noord-Koreaanse operaties beperken zich bovendien niet tot het rechtstreeks aanvallen van cryptoprojecten. Nepwerknemers proberen al langer binnen technologiebedrijven te komen met vervalste cv's, identiteiten en sollicitatieprocessen.
AI maakt juist dat soort identiteitsfraude makkelijker op te schalen.
De dreiging kreeg na eerdere miljardenverliezen ook een juridische kant. CryptoBenelux schreef recent hoe Bybit Noord-Korea en Lazarus Group voor de rechter sleept.
JadePuffer laat zien wat autonomie kan veranderen
Ransomware gaat nog een stap verder.
Beveiligingsbedrijf Sysdig documenteerde op 1 juli de aanvalsgroep JADEPUFFER. Daarbij voerde een AI-agent na toegang tot een kwetsbaar systeem zelfstandig meerdere technische aanvalsstappen achter elkaar uit.
De agent deed onder meer verkenning, verzamelde inloggegevens en bewoog verder door de getroffen omgeving. Daarna volgde een destructieve afpersingsaanval op databases. Sysdig beschrijft de aanval hier zelf.
Het systeem kon zelfs fouten tijdens de aanval herkennen en een volgende poging aanpassen.
Dat is een stap voorbij AI die alleen een phishingmail schrijft.
De software wordt onderdeel van de uitvoering.
Wel hoort daar nuance bij. JADEPUFFER bewijst niet dat een complete criminele operatie zonder mensen kan draaien. Het opvallende zit in de technische aanvalsketen die de agent zelfstandig kon afhandelen.
CryptoBenelux waarschuwde eerder voor hetzelfde probleem toen AI-agents vatbaar bleken voor gemanipuleerde gegevens.
Wallets maken een AI-fout direct financieel
Crypto voegt daar een extra risico aan toe.
Een AI-agent zonder financiële rechten kan een fout antwoord geven. Een agent met toegang tot een wallet kan een fout omzetten in een transactie.
Daarom verschijnen steeds vaker harde bestedingslimieten en afzonderlijke walletrechten.
MetaMask bouwde bijvoorbeeld veiligheidsgrenzen rond zijn eigen agentwallet. CryptoBenelux beschreef eerder waarom AI-wallets juist harde limieten krijgen.
Dezelfde logica geldt voor bedrijven.
Niet iedere medewerker, bot of AI-agent moet onbeperkt kunnen tekenen. De schade van één gestolen account moet vooraf begrensd zijn.
Opsporingsdiensten krijgen hetzelfde wapen
AI werkt niet alleen voor de aanvaller.
TRM gebruikt de technologie zelf om blockchainonderzoek sneller te maken. Het bedrijf lanceerde dit jaar Co-Case Agent, een AI-assistent voor financiële onderzoekers.
Die software kan transactiestromen volgen, verbanden tussen wallets zoeken en onderzoeksgrafieken controleren.
TRM stelt wel één grens: de machine doet geen juridische uitspraak.
Menselijke onderzoekers moeten bepalen wat bewijs betekent, welke intentie erachter zit en welke stappen juridisch verantwoord zijn. TRM beschrijft die scheiding zelf.
Dat maakt de strijd vreemd symmetrisch.
Criminelen gebruiken AI om meer doelen sneller te bereiken. Onderzoekers gebruiken dezelfde techniek om grotere hoeveelheden transacties sneller te doorzoeken.
De grootste verandering is schaal
AI heeft volgens TRM geen nieuwe categorie cryptomisdaad uitgevonden.
Dat hoeft ook niet.
Een oplichter die tien slachtoffers kon spreken, kan er straks honderden benaderen. Een aanvaller kan zwakke plekken sneller laten zoeken. Een nepwerknemer kan een overtuigender gezicht, stem en achtergrond krijgen.
En een agent kan delen van een aanval uitvoeren terwijl de menselijke dader alweer met het volgende doel bezig is.
Dat is waarom de 40% groei in AI-gebruik zwaarder weegt dan één spectaculaire deepfake.
De gevaarlijkste verandering zit niet in één nieuwe hackmethode.
Het is dat oude fraude steeds minder mensen, tijd en technische kennis nodig heeft om op veel grotere schaal te draaien.
Stop met te veel betalen voor je crypto. Bij de Amsterdamse exchange Finst handel je tegen de laagste tarieven van Nederland, zonder verborgen kosten.
👀 Bekijk Finst nu ›Let op: Beleggen in crypto brengt risico’s met zich mee. Handel alleen met geld dat u kunt missen.
Ga verder met lezen
Dit vind je misschien ook leuk
Laat mensen jouw mening weten
Lees ook
Populair Nieuws
Loading
