Bybit, Yapay Zeka Tabanlı Güvenlik Sistemiyle 3 Milyon Dolar Kripto Varlığı Kurtardı

Bybit, yapay zeka(AI) tabanlı ‘sahtekarlık tespit sistemi’ sayesinde 2025 yılı boyunca kullanıcılarına ait 3 milyon dolar(yaklaşık 44,31 milyon TL) tutarındaki varlığı geri aldığını açıkladı. Kripto sektöründe ‘dolandırıcılık’ vakaları hâlâ hız kesmeden artarken, borsa bu adımla ‘önleyici güvenlik’ modelini merkeze koyduğunu göstermiş oldu.

Bybit, yakın zamanda sosyal medya üzerinden 2025 “Security Initiative” sonuçlarını paylaşarak “yeni AI tabanlı risk çerçevesiyle kimlik sahtekarlığı ve çeşitli dolandırıcılık girişimlerinde 3 milyon dolar(≈44,31 milyon TL) tutarında fonu durdurup geri kazandıklarını” duyurdu. ‘Kripto dolandırıcılığı’ artık piyasa güvenini zedeleyen başlıca etkenlerden biri olarak öne çıkarken, bu açıklama zamanlama açısından dikkat çekti.

Blokzincir analiz şirketi Chainalysis’e göre 2025 yılında dolandırıcılık, phishing ve kimlik sahtekarlığı gibi suçlar nedeniyle çalınan dijital varlıkların toplam değeri 17 milyar dolar(≈25,11 milyar TL) seviyesine ulaştı. Bu tablo, *kripto güvenliği* alanındaki yeni çözümlerin ne kadar kritik hale geldiğini ortaya koyuyor.

Bybit’in paylaştığı verilere göre yalnızca 2025’in 4. çeyreğinde (Ekim–Aralık) çekim sürecine giren toplam 500 milyon dolar(≈7,385 milyar TL) tutarında işlem, ek kontrole tabi “riskli işlem” olarak işaretlendi. Bu tutarın 300 milyon dolar(≈4,431 milyar TL) kadarı *fiilen durduruldu ve geri kazanıldı*; böylece 4.000’den fazla kullanıcının fonu koruma altına alındı. ‘Kullanıcı koruması’ odaklı bu yaklaşım, borsanın risk yönetim mimarisinin merkezine AI çözümlerini yerleştirdiğini gösteriyor.

Aynı dönemde Bybit’in kendi AI modelleri, on-chain verileri kullanarak “yüksek riskli yatırım dolandırıcılığı” ile ilişkili 350 adres tespit etti. Şirket, bu sayede 8.000 kullanıcının potansiyel çekim kayıplarından kaçınabildiğini belirtiyor. ‘Hesap ele geçirme’ saldırıları ile bağlantılı “credential stuffing” (sızdırılmış kullanıcı adı/şifre kombinasyonlarının toplu şekilde denenmesi) ise bir diğer büyük tehdit olarak tanımlanıyor. Bybit, yalnızca 2025 yılı içinde 3 milyondan fazla credential stuffing girişimini engellediğini bildiriyor.

Ayrıca sistem otomatik olarak 350 şüpheli adresi etiketlerken, iç bilet/ticket süreçleriyle 600 adres daha manuel olarak işaretlendi. Şirket, bu ek tarama ve sınıflandırma süreciyle “yaklaşmakta olan” dolandırıcılık vakalarında 1 milyon dolar(≈14,77 milyon TL) tutarında olası zararın önüne geçildiğini savunuyor.

Bybit’in grup risk kontrolünden sorumlu yöneticisi David Zong, “2025’te hedefimiz AI ve on-chain izlemeyi birleştirerek ‘pasif tepki’ veren bir yapıdan, risk kontrolünü ‘aktif ve akıllı bir koruyucu’ya dönüştürmekti” ifadelerini kullandı. Zong, TRM Labs(TRM), Elliptic(Elliptic) ve Chainalysis(Chainalysis) gibi sektör ortaklarının sağladığı gerçek zamanlı istihbaratın, “yalnızca kullanıcıyı korumakla kalmayıp dolandırıcılık ağlarının ‘DNA’sını harita gibi çıkarma” imkanı sunduğunu vurguladı.

Bybit’in paylaştığı koruma modeli, *dolandırıcılık senaryolarını üç risk seviyesine* ayırarak tepki dozunu kademeli şekilde artıran bir yapıya dayanıyor. İlk aşamada (düşük risk) büyük veri analitiğiyle *anormal kalıplar* taranıyor. Örneğin yeni oluşturulmuş cüzdanlara yapılan olağan dışı büyüklükteki çekimlerde otomatik anket/sorgulama devreye giriyor ve iç risk ekibi şüpheli adresleri kara listeye alabiliyor.

İkinci aşamada (orta risk) çekim işlemi sırasında *gerçek zamanlı uyarılar* gösteriliyor. Credential stuffing veri tabanında işaretli hesaplardan yapılan çekimler veya şüpheli adreslerle bağlantılı çıkışlar için kullanıcılar ek onaya zorlanıyor. Amaç, ‘sosyal mühendislik’ yoluyla manipüle edilen kararları tersine çevirmek ve kullanıcının işlemi bir kez daha sorgulamasını sağlamak.

Üçüncü aşamada (yüksek risk) ise dolandırıcılıkla bağlantısı *netleşmiş* adreslerle ilişkili cüzdanlardan çıkışlar anında donduruluyor ve *zorunlu 1 saatlik “cooling-off” (soğuma) süresi* uygulanıyor. Böylece panik veya baskı altında yapılan hızlı transferlerle zararın kesinleşmesi engellenmeye çalışılıyor. ‘Önleyici bloklama’ stratejisi, kripto borsalarının klasik “olay sonrası müdahale” modelinden uzaklaştığının işareti olarak öne çıkıyor.

Bybit, raporun sonunda sektör geneline uyarlanabilecek bazı *standart izleme göstergeleri* de önerdi. Bunlar arasında credential stuffing’e karşı koruma motoru, “pig butchering” (domuz kesimi) tipi yatırım dolandırıcılıklarında fon akışını yakalayan gerçek zamanlı on-chain AI desen analizi, TRM Labs–Elliptic–Chainalysis araçlarını birleştiren bütünleşik istihbarat merkezi ve yasa dışı fonları izlemek için zincirler arası uçtan uca takip modeli yer alıyor.

Kripto piyasasının düzenleyici çerçeveye kademeli olarak entegre olduğu bir dönemde, dolandırıcılık ve phishing girişimleri bireysel yatırımcılar için *en büyük risk* olmaya devam ediyor. Borsaların AI ve on-chain analitiği birleştiren ‘önceden engelleme’ odaklı güvenlik mimarilerini ne kadar güçlü kuracağı, bundan sonra *piyasa güveninin yeniden inşasında* belirleyici faktörlerden biri haline gelecek gibi görünüyor.