fidatech

Nhận diện sớm 90% chiêu trò lừa đảo để đầu tư tài sản mã hóa an toàn

Với quy mô toàn cầu vượt 3.300 tỷ USD, thị trường tài sản mã hoá đang trở thành mục tiêu hấp dẫn của các hình thức lừa đảo tinh vi, khiến việc nhận diện rủi ro từ sớm trở thành kỹ năng sống còn với nhà đầu tư. Lừa đảo tài sản số: Mặt tối […]

Với quy mô toàn cầu vượt 3.300 tỷ USD, thị trường tài sản mã hoá đang trở thành mục tiêu hấp dẫn của các hình thức lừa đảo tinh vi, khiến việc nhận diện rủi ro từ sớm trở thành kỹ năng sống còn với nhà đầu tư.

Lừa đảo tài sản số: Mặt tối của cuộc cách mạng tài chính

Trong một thập kỷ qua, sự tăng trưởng mạnh mẽ của thị trường tài sản mã hoá đã mở ra nhiều cơ hội đổi mới tài chính, song cũng kéo theo những rủi ro lớn về pháp lý và an ninh. Công nghệ blockchain với tính chất phi tập trung, bảo mật cao và giao dịch không biên giới đã trở thành mảnh đất màu mỡ cho các mô hình lừa đảo tinh vi nở rộ.

Theo Báo cáo Tội phạm Internet năm 2024 của Trung tâm Khiếu nại về Tội phạm Internet (IC3) – thuộc Cục Điều tra Liên bang Hoa Kỳ (FBI), năm 2024 ghi nhận 859.532 vụ việc với tổng thiệt hại hơn 16 tỷ USD, tăng 33% so với năm 2023. Các vụ lừa đảo liên quan đến tài sản mã hoá chiếm tỷ trọng lớn, cho thấy tội phạm công nghệ ngày càng có tổ chức và hoạt động tinh vi hơn.

Một trường hợp điển hình là vụ Madam Ngo, công dân Việt Nam bị bắt tại Thái Lan với cáo buộc đứng đầu đường dây lừa đảo hơn 300 triệu USD. Nhóm đối tượng sử dụng nền tảng đầu tư giả mạo, mạo danh chuyên gia, ngụy trang dưới mác công nghệ hiện đại và đánh vào tâm lý nhà đầu tư là người Việt nhằm chiếm đoạt tài sản. Vụ việc là lời cảnh tỉnh về mức độ rủi ro ngày càng gia tăng trong thị trường tài sản mã hoá chưa được kiểm soát chặt chẽ.

Pháp lý đi sau tốc độ phát triển: Cảnh báo từ chuyên gia

Ông Phan Đức Trung, Chủ tịch Hiệp hội Blockchain Việt Nam, Viện trưởng Viện ABAII, nhận định: “Tốc độ phát triển của thị trường đang vượt xa tiến độ hoàn thiện khung pháp lý.” Tính đến tháng 5/2025, theo CoinMarketCap, tổng giá trị thị trường tài sản mã hoá đã vượt 3.300 tỷ USD, tuy nhiên tại Việt Nam, khung pháp lý mới chỉ được đề cập gián tiếp trong một số văn bản như Nghị định 52/2013/NĐ-CP hay Quyết định 942/QĐ-TTg.

Ông Phan Đức Trung, chia sẻ về khung pháp lý tài sản mã hoá tại khoá học chuyên đề do Viện ABAII tổ chức
Ông Phan Đức Trung, chia sẻ về khung pháp lý tài sản mã hoá tại khoá học chuyên đề do Viện ABAII tổ chức
Trang bị kiến thức pháp lý và kỹ thuật để bảo vệ nhà đầu tư

Nhằm góp phần nâng cao nhận thức và năng lực phòng ngừa rủi ro cho cộng đồng, ngày 31/5/2025, Viện Công nghệ Blockchain và Trí tuệ Nhân tạo ABAII đã tổ chức khóa học chuyên sâu tại TPHCM với chủ đề “Khung pháp lý tài sản mã hóa và nhận biết tài sản mã hóa giả”.

Trước đó, hai khóa học tương tự đã được Viện ABAII triển khai tại Hà Nội, chuỗi chương trình là một phần trong chiến lược dài hạn của Viện ABAII nhằm lan toả kiến thức thực tiễn, góp phần xây dựng hệ sinh thái tài sản mã hoá an toàn và bền vững thông qua giáo dục và nâng cao năng lực cộng đồng.

Một trong những nội dung trọng tâm tại khóa học là phương pháp đánh giá và phân tích hệ thống nhằm phát hiện sớm các mô hình tài sản mã hóa tiềm ẩn rủi ro – một kỹ năng thiết yếu trong bối cảnh các vụ lừa đảo ngày càng tinh vi và được tổ chức chặt chẽ.

Hệ thống tiêu chí giúp nhận diện sớm 90% rủi ro

Tại khoá học, ông Trần Huyền Dinh, Chủ nhiệm Ủy ban ứng dụng Fintech – Hiệp hội Blockchain Việt Nam, chia sẻ phương pháp phân tích đa tiêu chí để đánh giá độ tin cậy của một dự án tài sản mã hoá.

Một số tiêu chí quan trọng bao gồm:

  • Minh bạch thông tin đội ngũ phát triển;

  • Sản phẩm có vận hành thử hoặc MVP;

  • Lộ trình kỹ thuật rõ ràng, công bố mã nguồn;

  • Cơ chế phân bổ dòng tiền hợp lý;

  • Tài liệu pháp lý và công bố công khai.

Ông Trần Huyền Dinh chia sẻ phương pháp nhận diện sớm rủi ro trong các dự án tài sản mã hoá.

Ông Dinh đặc biệt lưu ý, nhiều mô hình lừa đảo hiện nay thường được ngụy trang dưới danh nghĩa “nền tảng blockchain toàn diện”, tuy nhiên, khi đối chiếu với các tiêu chí phân tích rủi ro trên, các mô hình này thường bộc lộ những điểm yếu dễ nhận biết: cam kết lợi nhuận cố định phi thực tế, không có sản phẩm vận hành thử, sử dụng hình ảnh hoặc danh tính giả mạo, không công khai mã nguồn và sử dụng yếu tố truyền thông qua người nổi tiếng để tạo dựng lòng tin.

Trên cơ sở vận dụng và kết hợp các tiêu chí phân tích nêu trên, nhà đầu tư có thể sớm nhận diện tới 90% các mô hình tiềm ẩn rủi ro cao. “Sự hiểu biết chính là lớp phòng vệ đầu tiên trước mọi biến động thị trường,” ông Dinh nhấn mạnh.

Ông Lê Anh Quốc giới thiệu kiến thức nền tảng và các thao tác kỹ thuật giúp nhận diện giao dịch bất thường trong lĩnh vực tài sản mã hoá.

Song song với nội dung pháp lý, khóa học còn giới thiệu các kỹ năng kỹ thuật cơ bản như:

  • Nhận biết giao dịch bất thường,

  • Phân tích ví,

  • Cách kiểm tra lịch sử giao dịch qua blockchain explorer.

Chuyên gia Lê Anh Quốc – Giám đốc Vận hành Công ty AlphaTrue, thành viên hệ sinh thái VBA – đã chia sẻ cụ thể về thao tác swap token, cách phát hiện sàn lừa đảo và yếu tố ảnh hưởng đến phí giao dịch.

Các học viên hoàn thành khóa học được cấp chứng nhận dưới dạng NFT, ứng dụng công nghệ blockchain nhằm đảm bảo tính xác thực và dễ dàng lưu trữ, tra cứu.

Trong bối cảnh các hình thức lừa đảo tài sản mã hoá không ngừng biến đổi, chương trình đào tạo của Viện ABAII không chỉ mang tính thời sự mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc định hình nhận thức, nâng cao năng lực pháp lý và kỹ thuật cho cộng đồng. Việc kết hợp giữa phân tích chính sách, phương pháp nhận diện rủi ro và kỹ năng thực chiến là hướng đi cần thiết để xây dựng một hệ sinh thái tài sản mã hoá minh bạch, an toàn và bền vững.

Đọc thêm
Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Select the fields to be shown. Others will be hidden. Drag and drop to rearrange the order.
  • Image
  • SKU
  • Rating
  • Price
  • Stock
  • Availability
  • Add to cart
  • Description
  • Content
  • Weight
  • Dimensions
  • Additional information
Click outside to hide the comparison bar
Compare