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Bitget tourne son regard vers les acteurs malveillants alors qu'un nouveau rapport sur la fraude multi-actifs arrive dans le cadre de la campagne Anti-Scam Month 2026

ParHannah CollymoreHannah Collymore 2 min de lecture
  • Bitget a lancé la troisième édition de son initiative Anti-Arnaque Month avec la publication de son Rapport Anti-Arnaque 2026, en collaboration avec SlowMist.
  • Le rapport révèle que les narratifs frauduleux ont évolué aux côtés des habitudes de trading des utilisateurs, s'étendant à travers les classes d'actifs au fur et à mesure de leur participation.
  • La campagne Anti-Arnaque Month de cette année proposera du contenu éducatif, des initiatives de sensibilisation à la sécurité et des collaborations pour aider les utilisateurs à identifier les menaces émergentes.

Bitget, la plus grande plateforme d’échange universelle (UEX) au monde, a lancé la troisième année de son initiative Anti-Scam Month avec la publication de son rapport Anti-Scam 2026 intitulé « The Evolution of Fraud in the Multi-Asset Era », développé en partenariat avec l'entreprise de sécurité blockchain SlowMist. 

Alors que la finance numérique s'étend aux cryptomonnaies, aux actifs tokenisés, aux actions, aux CFD, aux portefeuilles et aux outils d'investissement alimentés par l'IA, le rapport examine comment la fraude s'adapte aux changements de comportement des investisseurs et à des écosystèmes financiers de plus en plus interconnectés.

Bitget Research : Les opérateurs de fraude s'adaptent aux habitudes des utilisateurs

Le rapport révèle que les changements dans le comportement des utilisateurs redéfinissent la conception et le déploiement des campagnes de fraude dans la finance numérique.

Selon Bitget Research, la part des utilisateurs actifs participant à deux classes d'actifs ou plus est passée de moins de 1 % à la mi-2025 à plus de 10 % en mai 2026. À mesure que les utilisateurs se déplacent vers une gamme plus large de produits et de plateformes, les campagnes de fraude mélangent de plus en plus plusieurs récits, des tactiques d'ingénierie sociale, du contenu généré par l'IA et plusieurs canaux de communication au sein d'une seule opération.

S'appuyant sur Bitget Research et les enquêtes menées par SlowMist, le rapport a révélé que de nombreuses arnaques réussies ne reposent plus sur un seul point de compromission. Les opérateurs de fraude guident les victimes à travers une séquence d'interactions s'étendant aux plateformes de réseaux sociaux, aux applications de messagerie, aux communautés d'investissement, aux infrastructures de hameçonnage et à l'activité des portefeuilles avant que les actifs ne soient finalement volés. 

Bitget intensifie son rôle dans la prévention de la fraude

Entre juillet 2025 et juin 2026, l'infrastructure de sécurité de Bitget a intercepté plus de 150 millions de requêtes malveillantes, identifié plus de 13 000 adresses IP malveillantes à haut risque, géré 18 135 cas de protection des utilisateurs et soutenu le recouvrement de 32,3 millions de dollars liés à des incidents de sécurité et à des activités frauduleuses.

« Les défis de sécurité évoluent aux côtés des marchés. À mesure que davantage d'utilisateurs participent aux cryptomonnaies, aux actions, aux actifs tokenisés et aux produits alimentés par l'IA, les campagnes de fraude deviennent sophistiquées dans leur manière de bâtir la confiance et d'influencer la prise de décision. Comprendre ces risques est une étape importante pour protéger les utilisateurs et renforcer la confiance dans l'écosystème plus large », a déclaré Gracy Chen, PDG de Bitget.

Le rapport identifie plusieurs tendances façonnant l'environnement actuel de la fraude, notamment les personnalités d'investissement générées par l'IA, les arnaques facilitées par les deepfakes, les attaques par clonage vocal, les communautés d'investissement synthétiques, les opérations de vidage de portefeuilles, les contrats intelligents malveillants et les campagnes de hameçonnage de plus en plus sophistiquées. 

Parmi les cas examinés figurent une arnaque d'investissement par deepfake impersonnant le président chypriote Nikos Christodoulides, une campagne publicitaire d'investissement générée par l'IA qui aurait escroqué des milliers d'investisseurs suédois, l'arnaque de la communauté synthétique Truman Show impliquant environ 90 identités d'investisseurs fabriquées, et l'opération de vidage de portefeuille Rublevka Team documentée au début de 2026.

À quoi s'attendre avec la campagne Anti-Scam Month de Bitget

Au-delà de l'examen du fonctionnement des arnaques, le rapport explore la psychologie des victimes, les points d'entrée courants des arnaques, le mouvement des actifs après le vol et les défis du recouvrement. Il décrit également des mesures pratiques que les utilisateurs peuvent prendre pour renforcer la sécurité de leur compte, reconnaître la tromperie alimentée par l'IA, évaluer plus efficacement les opportunités d'investissement et réagir aux incidents de sécurité.

Depuis le lancement d'Anti-Scam Month en 2024, Bitget collabore avec des chercheurs en sécurité, des partenaires de l'écosystème et des organisations de l'industrie pour améliorer la sensibilisation aux menaces émergentes et promouvoir des pratiques de protection des utilisateurs plus robustes. 

Tout au long du mois de juin, la campagne Anti-Scam Month de Bitget proposera du contenu éducatif, des initiatives de sensibilisation à la sécurité et des collaborations avec des partenaires de l'industrie visant à aider les utilisateurs à identifier les menaces émergentes et à renforcer leur capacité à protéger les actifs numériques.

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Hannah Collymore

Hannah Collymore

Hannah est rédactrice et éditrice avec près de dix ans d'expérience dans la rédaction de blogs et le reporting d'événements dans l'espace crypto. Chez Cryptopolitan, Hannah contribue à la page actualités, en rapportant et en analysant les derniers développements dans les secteurs de la DeFi, des RWA, de la régulation des crypto-monnaies, de l'IA et des technologies de pointe. Elle est diplômée de l'Université Arcadia avec un diplôme en administration des affaires.

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