Scams -- fraudulent schemes designed to swindle money from victims -- have existed for as long as recorded history. However, the Internet's combination of low communication cost, global reach, and functional anonymity has allowed scam volumes to reach new heights. Designing effective interventions requires first understanding the context: how scammers reach potential victims, the earnings they make, and any potential bottlenecks for durable interventions. In this short paper, we focus on these questions in the context of cryptocurrency giveaway scams, where victims are tricked into irreversibly transferring funds to scammers under the pretense of even greater returns. Combining data from Twitter, YouTube and Twitch livestreams, landing pages, and cryptocurrency blockchains, we measure how giveaway scams operate at scale. We find that 1 in 1000 scam tweets, and 4 in 100,000 livestream views, net a victim, and that scammers managed to extract nearly \$4.62 million from just hundreds of victims during our measurement window.


翻译:诈骗——旨在从受害者处骗取钱财的欺诈性计划——自人类有记载的历史以来便已存在。然而,互联网凭借其低廉的通信成本、全球覆盖范围以及功能性匿名的特点,使得诈骗规模达到了前所未有的高度。设计有效的干预措施首先需要理解其背景:诈骗者如何接触潜在受害者、他们的收益情况,以及任何可能阻碍持续性干预的潜在瓶颈。在这篇短文中,我们聚焦于加密货币赠予骗局这一背景下的这些问题,在此类骗局中,受害者被诱骗向诈骗者进行不可逆转的资金转移,而诈骗者则承诺给予更高的回报。通过整合来自Twitter、YouTube和Twitch直播流、落地页以及加密货币区块链的数据,我们大规模地测量了赠予骗局的运作方式。我们发现,每1000条诈骗推文中就有1条,每10万次直播观看中就有4次,能够成功获取一名受害者;在我们的测量窗口期内,诈骗者仅从数百名受害者身上就成功攫取了近462万美元。

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代码分析与操作(SCAM)国际工作会议的目的是将从事与计算机系统源代码的分析和/或操作有关的理论、技术和应用的研究人员和实践者聚集在一起。虽然在更广泛的软件工程界中,人们的注意力都集中在系统开发和演化的其他方面,如规范、设计和需求工程,但源代码是对系统行为的唯一精确描述。因此,对源代码的分析和操作仍然是一个紧迫的问题。 官网链接:http://www.ieee-scam.org/
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