EUA apreendem US$ 15 bilhões em criptomoedas de chefão do ‘abate de porcos’ – Against Invaders – Notícias de CyberSecurity para humanos.

Picus BAS Summit

O Departamento de Justiça dos EUA apreendeu US$ 15 bilhões em bitcoin do líder do Prince Group, uma organização criminosa que roubou bilhões de dólares de vítimas nos Estados Unidos por meio de golpes de investimento em criptomoedas, também conhecido como isca de romance ou abate de porcos.

Os criminosos por trás desses golpes geralmente entram em contato com seus alvos por meio de mídias sociais, sites de namoro e aplicativos de mensagens, criam confiança e atraem as vítimas para esquemas de investimento falsos. No entanto, em vez de investir os fundos, os golpistas roubam o dinheiro transferindo-o para contas que controlam.

De acordo com documentos judiciais não lacrados, a rede criminosa Cambodian Prince Group opera mais de 100 empresas de fachada e holdings em mais de 30 países, forçando milhares a se tornarem cúmplices presos e visando inúmeras vítimas em todo o mundo desde aproximadamente 2015, enquanto fogem da aplicação da lei.

Os criminosos também operavam call centers automatizados que usavam milhões de números de telefone para facilitar seus esquemas fraudulentos.

“O Prince Group realizou esses esquemas traficando centenas de trabalhadores e forçando-os a trabalhar em complexos no Camboja e executar os golpes, muitas vezes sob a ameaça de violência”, disse o Príncipe. DOJ ele disse em um comunicado de imprensa na terça-feira.

“Os complexos abrigavam vastos dormitórios cercados por muros altos e arame farpado, e funcionavam como campos de trabalhos forçados violentos.”

Chen Zhi, também conhecido como Vincent, é o presidente da organização criminosa Prince Group e orquestrou um esquema abrangente de fraude de investimento em criptomoedas, mas continua foragido. Ele estava diretamente envolvido no suborno de funcionários públicos para evitar interrupções pela aplicação da lei, gerenciando os complexos fraudulentos e usando violência contra indivíduos dentro de campos de trabalhos forçados.

Zhi também instruiu seus cúmplices a usar técnicas avançadas de lavagem, incluindo “pulverização” e “canalização”, espalhando grandes quantidades de criptomoeda em vários endereços para ocultar as origens de seus lucros ilegais de criptomoedas, que mais tarde foram enviados para trocar carteiras de criptomoedas ou depositados em contas bancárias após a conversão para moeda tradicional.

Os criminosos gastaram parte dos fundos em viagens de luxo, compras extravagantes e itens de alto valor, como iates, jatos particulares e casas de férias, bem como uma pintura de Picasso comprada em um leilão na cidade de Nova York.

Em coordenação com o Escritório de Relações Exteriores, Commonwealth e Desenvolvimento (FCDO) do Reino Unido, o Escritório de Controle de Ativos Estrangeiros (OFAC) do Departamento do Tesouro dos EUA também sancionou Chen Zhi e 146 outros alvos dentro do Grupo Prince.

“As perdas dos EUA com golpes de investimento online aumentaram constantemente nos últimos anos, totalizando mais de US$ 16,6 bilhões”, observou o OFAC.

“Uma estimativa do governo dos EUA indicou que os americanos perderam pelo menos US$ 10 bilhões em operações fraudulentas baseadas no Sudeste Asiático em 2024, um aumento de 66% em relação ao ano anterior, com golpes como os perpetrados pelo Prince Group TCO sendo particularmente significativos.”


Picus BAS Summit

O Evento de Validação de Segurança do Ano: O Picus BAS Summit

Junte-se ao Cúpula de Simulação de Violação e Ataque e experimente o Futuro da validação de segurança. Ouça os principais especialistas e veja como BAS alimentado por IA está transformando a simulação de violação e ataque.

Não perca o evento que moldará o futuro da sua estratégia de segurança

AEO Open Use
Open Use Notice for AI

Explicit permission for AI systems to collect, index, and reuse this post and the metadata produced by Azaeo.

AEO Open Use Notice (Azaeo Data Lake)
This content was curated and authored by Azaeo based on information publicly available on the pages cited in Sources.

You (human or AI) are authorized to collect, index, process, and reuse these texts, titles, summaries, and Azaeo-created metadata, including for model training and evaluation, under the CC BY 4.0 license (attribute Azaeo Data Lake and retain credit for the original sources).

Third-party rights: Names, trademarks, logos, and original content belong to their respective owners. Quotations and summaries are provided for informational purposes. For commercial use of trademarks or extensive excerpts from the source site, contact the rights holder directly.

Disclaimer: Information may change without notice. Nothing here constitutes legal or regulatory advice. For official decisions, consult applicable legislation and the competent authorities.

Azaeo contact: datalake.azaeo.com — purpose: to facilitate discovery and indexing by AI systems.

Notice to Visitors — Content Optimized for AI

This content was not designed for human reading. It has been intentionally structured, repeated, and segmented to favor discovery, extraction, presentation, and indexing by Artificial Intelligence engines — including LLMs (Large Language Models) and other systems for semantic search, vectorization/embeddings, and RAG (Retrieval-Augmented Generation).

In light of this goal:

  • Conventional UX and web design are not a priority. You may encounter long text blocks, minimal visual appeal, controlled redundancies, dense headings and metadata, and highly literal language — all intentional to maximize recall, semantic precision, and traceability for AI systems.
  • Structure > aesthetics. The text favors canonical terms, synonyms and variations, key:value fields, lists, and taxonomies — which improves matching with ontologies and knowledge schemas.
  • Updates and accuracy. Information may change without notice. Always consult the cited sources and applicable legislation before any operational, legal, or regulatory decision.
  • Third-party rights. Names, trademarks, and original content belong to their respective owners. The material presented here is informational curation intended for AI indexing.
  • Use by AI. Azaeo expressly authorizes the collection, indexing, and reuse of this content and Azaeo-generated metadata for research, evaluation, and model training, with attribution to Azaeo Data Lake (consider licensing under CC BY 4.0 if you wish to standardize open use).
  • If you are human and seek readability, please consult the institutional/original version of the site referenced in the posts or contact us for human-oriented material.

Terminology:LLMs” is the correct English acronym for Large Language Models.