Comment j'ai enquêté sur les systèmes de Ponzi assistés par l'IA

L'idée de cette enquête est née de l'effondrement de Crypto Bridge Exchange (CBEX) en avril, une plateforme qui a disparu avec plus de 1 300 milliards de nairas provenant des fonds des investisseurs après avoir promis des transactions « alimentées par l'IA » et des rendements incroyables. Contrairement à de nombreux Nigérians, je n'ai pas été très impressionné par l'ampleur des pertes, mais plutôt par la facilité avec laquelle les gens avaient été convaincus que l'intelligence artificielle pouvait doubler leur argent.

Même si les conversations portaient davantage sur la façon dont la pauvreté et la cupidité avaient poussé les gens à se laisser séduire par l'arnaque CBEX, un facteur négligeable était le manque de culture numérique. J'ai découvert que, contrairement aux précédentes arnaques qui avaient secoué le Nigeria, CBEX avait un plan sophistiqué. La plateforme surfait sur la vague de l'IA et se vantait d'utiliser l'IA pour des transactions intelligentes garantissant des rendements élevés aux investisseurs. Cela m'a incité à faire un reportage supplémentaire sur plusieurs systèmes de Ponzi qui utilisent désormais le battage médiatique autour de l'IA pour escroquer des citoyens peu méfiants.

Au Nigeria, beaucoup considèrent l'IA comme une technologie de pointe associée à l'innovation et aux opportunités financières. Par conséquent, les orchestrateurs de systèmes de Ponzi et leurs promoteurs exploitent ce mot à la mode, rebaptisant les structures de Ponzi traditionnelles « trading basé sur l'IA », « arbitrage crypto alimenté par l'IA » ou « plateformes de richesse basées sur l'apprentissage automatique ». Ce langage fait écho aux aspirations d'une population curieuse du numérique mais vulnérable sur le plan économique.

Si beaucoup ont entendu parler de l'IA, la plupart ne savent pas comment elle fonctionne ni quelles sont ses capacités. Profitant de cette naïveté, les opérateurs de systèmes de Ponzi ont utilisé cette illusion pour se créer une fausse crédibilité.

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Comment j'ai procédé

Pour mettre au jour cet écosystème, je me suis largement appuyé sur le renseignement open source (OSINT) et les techniques de criminalistique numérique. J'ai commencé par surveiller les plateformes de réseaux sociaux telles que Facebook, YouTube, Instagram et Telegram, où les publicités frauduleuses pour des investissements étaient les plus actives. J'ai recherché des publications et des publicités vidéo à l'aide de mots-clés tels que « trading IA », « arbitrage IA », « investissement alimenté par l'IA » et « plateformes de richesse automatisées », puis je les ai archivées à l'aide de archive.today, un outil d'archivage numérique, et les ai conservées dans un document séparé.

J'ai remarqué deux tendances principales : certains escrocs utilisaient des mots à la mode liés à l'IA pour rendre leurs stratagèmes sophistiqués et attrayants, tandis que d'autres déployaient du contenu généré par l'IA, notamment des vidéos deepfake et des voix clonées, pour tromper les investisseurs potentiels.

Une fois que j'ai identifié des stratagèmes actifs tels que SquaredOptions et Modmount, j'ai essayé de retracer leur propriété grâce à des outils tels que WHOIS, qui permettent de répertorier les coordonnées des propriétaires et les dates d'enregistrement. J'ai découvert que la plupart de ces sites étaient enregistrés via des services de protection de la vie privée à l'étranger, une caractéristique des opérations frauduleuses, bien qu'ils soient également utilisés par certaines entreprises légitimes. Cependant, les domaines des sites web étaient également enregistrés pour une courte durée, ce qui n'est pas habituel pour une entreprise légitime. De plus, aucune de ces plateformes ne figurait dans la base de données de la Securities and Exchange Commission (SEC) répertoriant les sociétés d'investissement agréées.

Je me suis ensuite tourné vers des communautés numériques telles que Trustpilot, Reddit et des groupes Telegram afin de retracer les plaintes des utilisateurs, de localiser les victimes précédentes et de suivre l'évolution des stratagèmes dans différents pays. Plusieurs plateformes qui avaient été interdites en Europe et en Asie avaient discrètement changé de nom et refait surface au Nigeria, profitant de la surveillance numérique laxiste du pays.

Une partie cruciale de cette enquête consistait à détecter les contenus générés par l'IA. À l'aide de InVID-WeVerify, un outil de vérification numérique, j'ai extrait des images clés de publicités vidéo suspectes, telles que celles présentant faussement le candidat présidentiel du Parti travailliste au Nigeria, Peter Obi, et le législateur Saliu Mustapha soutenant de fausses plateformes d'investissement. Des recherches d'images inversées ont révélé que les clips avaient été trafiqués à partir d'anciennes interviews et d'événements passés. Cet outil a été choisi pour sa fiabilité dans la décomposition des vidéos en images fixes afin de permettre une analyse plus approfondie et de faciliter les recherches d'images inversées pour retracer les sources des vidéos.

Pour l'analyse vocale, nous avons combiné des observations humaines avec des outils de détection par IA afin de vérifier la présence de traces de clonage vocal et de modèles de parole synthétique, tels que des expressions faciales non naturelles et une mauvaise synchronisation des mouvements des lèvres. Une vérification supplémentaire sur Loccus AI, désormais Hiya, a confirmé que plusieurs vidéos circulant sur Facebook et YouTube, dont une mettant en scène un présentateur de télévision supposé promouvoir une application de trading, avaient été générées par l'IA avec une probabilité de près de 99 %. Les créateurs affirment que la plateforme a une précision supérieure à 99 %.

Pour comprendre comment des plateformes telles que Meta et YouTube ont permis ces manœuvres, j'ai examiné leurs politiques publicitaires relatives aux contenus financiers trompeurs. J'ai ensuite contacté Meta avec des preuves des pages frauduleuses et des publicités deepfake. La société a ensuite confirmé qu'elle les avait supprimées après notre rapport, admettant ainsi que ses systèmes de modération existants n'avaient pas réussi à les détecter plus tôt.

Tout au long de ce processus, il était essentiel de vérifier par moi-même. Je me suis inscrit sur SquaredOptions en utilisant les liens de parrainage publiés par des influenceurs et j'ai observé le fonctionnement de leurs « groupes de signaux IA » sur Telegram. Je recevais quotidiennement des signaux de trading censés être alimentés par le « machine learning », mais toutes les transactions étaient acheminées par des courtiers non agréés, ce qui constitue une violation flagrante de la réglementation financière.

Pour me protéger pendant cette enquête, j'ai utilisé un compte e-mail et un numéro de téléphone distincts et j'ai évité de fournir mes informations personnelles exactes. Ces précautions étaient nécessaires pour documenter en toute sécurité la manière dont les escrocs sollicitent des fonds et des données auprès d'utilisateurs peu méfiants sans compromettre ma propre sécurité numérique.

Conclusion

Cette enquête a révélé que l'IA est devenue le nouveau déguisement des anciennes arnaques. Les escrocs utilisent désormais l'IA pour redéfinir, développer et automatiser leurs pratiques trompeuses. Cette histoire met en évidence à la fois l'ingéniosité des fraudeurs et les lacunes réglementaires et les défaillances des plateformes technologiques qui leur permettent de prospérer. Bon nombre des publicités et des vidéos que j'ai trouvées ont été diffusées pendant des semaines avant d'être finalement retirées. À ce moment-là, des milliers de personnes s'étaient déjà inscrites.

Mais au-delà de la mauvaise réglementation, il y a un problème plus important : beaucoup de gens ne comprennent toujours pas comment fonctionne réellement l'IA. Les escrocs profitent de cette lacune. Ils utilisent de fausses vidéos, des voix clonées et des mots à la mode liés à l'IA pour rendre leurs stratagèmes crédibles. Il est nécessaire de mieux informer le public et de développer l'éducation aux médias.

Points clés ou conseils pour les journalistes

1. Conservez vos preuves :

Tout au long de l'enquête, je me suis assuré d'archiver tous les liens, vidéos et autres documents utilisés comme preuves. L'outil archive.is s'est avéré particulièrement utile pour conserver ce contenu. Même après que Meta ait supprimé certains des messages et publicités signalés, ceux-ci restaient accessibles via leurs versions archivées. Cette approche m'a non seulement permis de conserver les preuves, mais aussi d'éviter de renvoyer vers des liens directs vers des sites web frauduleux ou d'augmenter leur trafic.

2. Utilisez des outils d'enquête numériques :

Aujourd'hui, enquêter sur les escroqueries numériques nécessite à la fois une observation humaine et des outils open source. Vérifier les affirmations, retracer les enregistrements de domaines et repérer les incohérences numériques sont désormais aussi essentiels que d'interroger des sources.

3. Ne vous fiez pas uniquement aux outils de détection de l'IA :

La plupart des outils de détection de l'IA actuels ne sont pas fiables à 100 % pour identifier les contenus générés par l'IA. Vérifiez toujours les résultats à l'aide de méthodes de vérification manuelles, telles que l'examen des mouvements faciaux, la cohérence de la synchronisation labiale ou la détection d'images réutilisées, afin d'éviter de tirer des conclusions erronées.

4. Protégez-vous lorsque vous interagissez avec des escrocs :

En tant que journaliste enquêtant sur des escroqueries, veillez toujours à vous protéger afin que les escrocs ne puissent pas récolter vos informations. Utilisez des adresses e-mail jetables, des VPN et n'utilisez pas vos informations personnelles lorsque vous vous inscrivez ou communiquez avec des opérateurs.

5. Partagez vos conclusions avec les plateformes et les régulateurs :

Le fait de partager mes conclusions avec Meta nous a aidés à obtenir un premier impact pour cet article, car toutes les publicités frauduleuses mentionnées dans l'article ont été supprimées par la plateforme. Cela empêche les gens de les trouver sur la plateforme.