TRM Labs、偽AIトレーディングボット解説動画で224人が計274.6 Ethereum(ETH)流出と確認
偽YouTube AIボット解説動画により、悪意あるコントラクトを自らデプロイした224人が計274.6 Ethereum(ETH)約51万7,000ドルを失ったとTRM Labsが確認。
AI要約AI
- TRM Labs確認、224人が偽Claude解説動画経由で計274.6 ETH流出
- 被害総額はETH価格基準で約51万7,000ドル相当
- 9本のほぼ同一の解説動画が別名義で流通
- 1件あたりの損失中央値は1 ETH、回収アドレスは6つ
偽Claude解説で274.6 ETHが流出
AnthropicのClaudeを使った自動アービトラージボットの構築法を謳う偽YouTube解説動画のネットワークが、224人の被害者から計274.6 Ethereum(ETH)——約51万7,000ドル相当——を吸い取っていたことが明らかになった。ブロックチェーン分析企業のTRM Labsが9月14日に公表した調査による。この手口が従来のドレイナー(資産吸い上げ)キャンペーンと大きく異なるのは、怪しいサイトにウォレットを接続させたり、意味不明な承認に署名させたりする工程を一切経ていない点だ。被害者は動画の手順に沿って自ら悪意のあるスマートコントラクトをデプロイし、すべての取引を自分の承認で実行している。TRMが確認したのは、別々のクリエイター名義で流通していた9本のほぼ同一の解説動画で、いずれもAI生成の出演者と音声ナレーションが前面に据えられ、独立したガイド動画のように見せかけていた。視聴者はコードをコピーし、出演者が指定したコンパイラサイトを開くよう指示される。その一部は、Ethereumのコントラクト開発で広く使われるブラウザ環境Remixのデザインを模倣していた。TRMがこの流入経路を通じてデプロイされたコントラクトを234件追跡した。複数のコントラクトを作成した参加者がいたため、被害者数は224人となった。資金が入金されると、コントラクトは運営者が管理する6つの回収アドレスへ残高を転送した。TRMの算出では、1件あたりの損失中央値は1 ETHで、全体が少数の大口入金ではなく多数の小口被害者に分散していたことを示している。送金が確定した時点のETH価格に基づくと、総額は約51万7,000ドルに達する。
隠されたドレイナーコードの仕組み
この詐欺の巧妙さは、多くのフィッシングより一段手前——コード生成の段階——に仕掛けられていた。TRMが検証したバリアントでは、バックエンドのスクリプトが被害者がコンパイラに貼り付けたソースコードを無視し、代わりに詐欺グループが管理するサーバーから別のコントラクトを取得して、デプロイ用に差し替えていた。ブラウザに表示されたクリーンなコードは決してチェーンに届かない。画面上では一つのプログラムを見ていても、実際にウォレットがデプロイするのは別のプログラムという構図で、コンパイラ画面を目視確認しても入れ替わりは検知できない。差し替えられたコントラクトはETHの入金を受け付ける。運転資金を必要とするトレーディングボットとしての期待動作と一致させるためだ。しかし残高が0.05 ETHを超えると、ユーザーがStartかWithdrawのいずれかのボタンを押した瞬間に、資金を運営者管理のアドレスへ掃き出すよう設定されていた。正当に見えるラベルを付けられた両ボタンは、実質的に同じ送金機能を果たしていた。そして、デプロイされたコードにAIモデルが関与することは一切なく、Claudeのブランディングは純粋に宣伝文句の一部にすぎなかった。各被害者がデプロイ、入金、関数呼び出しを自ら開始・承認し、その都度自腹でガス代を支払っているため、取引の痕跡は広範なトークン承認を求める典型的な攻撃とはまったく異なる形になった。一般的なウォレットの保護機能もほとんど手がかりを掴めない。新規のコントラクトアドレスは既存のブロックリストに載らず、シードフレーズが手渡されることもなかったからだ。
バイトコード検証が最初の防御線に
我々の読みでは、このキャンペーンを機に、攻撃対象領域はウォレットの承認からコードそのもののサプライチェーンへと移った。解説動画に沿って何かをデプロイするユーザーは、入金前に実際のバイトコードを検証すべきである。背景を踏まえると、Ethereumのセキュリティ団体、MetaMask、Phantom、WalletConnect、Backpackなどが参画するSecurity Allianceネットワークを含むEthereumエコシステムの取り組みは成果を上げており、2025年のドレイナー被害額は過去最低の8,400万ドルとされている。2月にはEthereum Foundationが専任エンジニアを支援し、こうしたツールの封じ込めに乗り出した。解説動画がより説得力を増す中、この改善トレンドが本物の試練に直面しつつある。
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