Hong Kong, 5 ene (.).- Las autoridades de Hong Kong han detenido a 31 personas, entre ellas un futbolista local, que empleaban tecnología de imagen ultrafalsa ('deepfake') para inducir a sus víctimas a invertir en criptomonedas, informaron este domingo medios locales.
Los estafadores, cuya identidad no ha trascendido, dirigían sus ataques contra jóvenes de Taiwán, Singapur y Malasia, proporcionándoles "manuales de instrucciones" detallados sobre tácticas engañosas, mientras se hacían pasar por personas de éxito económico y seducían a sus víctimas con promesas de riqueza, indicó el diario digital local Dimsum Daily.
La investigación reveló que los estafadores lograron recaudar más de 34 millones de dólares hongkoneses de sus víctimas (4,3 millones de dólares estadounidenses, 4,2 millones de euros).
Asimismo, los agentes policiales incautaron unos 10 millones de dólares hongkoneses (1,28 millones de dólares estadounidenses, 1,24 millones de euros) en ganancias sospechosas.
El superintendente de Policía Charles Fung destacó que el grupo ocultaba sus operaciones en oficinas convencionales de la bahía de Kowloon, reclutando activamente a nuevos miembros y proporcionándoles formación interna para captar víctimas a través de plataformas en línea.
Los perpetradores detrás de estos fraudes construyeron elaborados personajes virtuales, exhibiendo un lujoso estilo de vida repleto de coches de lujo y buenos vinos para convencer a sus víctimas de su supuesta riqueza y éxito, utilizando imágenes robadas y herramientas deepfake para crear contenidos virtuales falsos pero creíbles.
La investigación indicó que estos delincuentes estudiaban meticulosamente a sus objetivos, recopilando información personal para establecer relaciones antes de proponerles oportunidades de inversión en plataformas de criptomonedas extraterritoriales, que servían como una tapadera para sus actividades delictivas.
La Oficina de Delitos Comerciales de la excolonia británica ha informado de un aumento del 8,3% en los casos de fraude en los tres primeros trimestres de 2024 respecto al mismo período del año anterior.