Um novo framework chamado FPTracer promete desemaranhar fluxos de ativos ilícitos no Ethereum que passam por protocolos DeFi, pontes cross-chain e mixers como o Tornado Cash em sequências de múltiplos estágios. Validado em 20 casos reais de lavagem, o sistema atingiu recall de 98,6% para endereços conhecidos e descobriu 30 pontes de transferência não reportadas anteriormente. O trabalho é relevante para investigações de crimes financeiros em cripto, área em que métodos manuais de tracing hoje dependem fortemente de listas estáticas de contratos conhecidos.
Fonte ↗Um estudo acadêmico caracteriza em detalhe o golpe de address poisoning no Ethereum, no qual criminosos poluem o histórico de transações da vítima com endereços visualmente parecidos aos que ela já usou, induzindo o envio futuro de fundos para a carteira do atacante. Os autores propõem cinco famílias de assinaturas operacionais para agrupar endereços golpistas e conduzem a primeira investigação sobre o uso do mixer Tornado Cash tanto para financiar quanto para lavar os recursos obtidos.
Fonte ↗Artigo aceito na Forensic Science International: Digital Investigation (volume 58, setembro de 2026), assinado por Mahdi Daghmehchi Firoozjaei, MinChang Kim, Hyoungshick Kim, Arash Habibi Lashkari e Ali A. Ghorbani, propõe métodos de extração de características e perfilamento comportamental sobre dados de blockchain para apoiar a análise de transações ilícitas. Os autores fazem parte de grupos de pesquisa reconhecidos em forense digital e análise de tráfego (entre eles o Canadian Institute for Cybersecurity), o que dá peso metodológico ao trabalho. O texto completo está atrás de paywall na ScienceDirect, então a leitura abaixo é contextual, baseada no título, autoria e periódico.
Fonte ↗Um novo artigo no arXiv apresenta um pipeline reproduzível para identificar endereços de Bitcoin associados a atividade criminosa a partir de 15 anos de mensagens arquivadas do HackForums, combinando triagem por LLM, revisão de especialistas humanos e validação on-chain. O resultado é um dataset público com 2.438 endereços verificados manualmente, cobrindo o período de 2010 a 2024 e doze categorias de cibercrime.
Fonte ↗Pesquisadores espanhóis propõem, na FSI: Digital Investigation, uma taxonomia estendida para classificar fóruns de criptomoedas P2P na dark web, construída de forma iterativa. O objetivo é padronizar como investigadores de crimes financeiros e OSINT categorizam esses fóruns, hoje feito de maneira majoritariamente artesanal.
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